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一年的基因组监测揭示了 SARS-CoV 如何......
Eduan Wilkinson 1,2 † , Marta Giovanetti 3,4 † , Houriiyah Tegally 1 † , James E. San 1 † , Richard Lessells 1 , Diego Cuadros 5 , Darren P. Martin 6,7 , David A. Rasmussen 8, Abdelman , N. R. 11 , Abdoul-Salam Ouedraogo 12 , Abdul K. Sesay 13 , Abechi Priscilla 14 , Adedotun-Sulaiman Kemi 14 , Adewunmi M. Olubusuyi 15 , Adeyemi OO Oluwapelumi 16 , Adnène Hammami 17 , Adri 18 , Ahmad Ahne d 20 , Ahmed EO Ouma 21 , Aida Elargoubi 22,23 , Nnennaya A. Ajayi 24 , Ajogbasile F. Victoria 14 , Akano Kazeem 14 , Akpede George 25 , Alexander J. Trotter 26 , Ali A. Yahaya 27 , Alpha Kello 28 , Diapha K. , Amadou Kone 31 , Amal Souissi 32 , Amel Chtourou 17 , Ana V. Gutierrez 26 , Andrew J. Page 26 , Anika Vinze 33 , Arash Iranzadeh 6,7 , Arnold Lambisia 34 , Arshad Ismail 35 , Audu Rosemary , Augustina 36 14 , Azeddine Ibrahimi 38 , Baba Marycelin 39 , Bamidele S. Oderinde 39 , Bankole Bolajoko 14 , Beatrice Dhaala 40 , Belinda L. Herring 27 , Berthe-Marie Njanpop-Lafourcade 27 , Bronny Klein Inhan , Bryn McWynn 14 Tegomoh 42 , Cara Brook 43,44 , Catherine B. Pratt 45 , Cathrine Scheepers 35,46 , Chantal G. Akoua-Koffi 47 , Charles N. Agoti 34,48 , Christophe Peyrefitte 30 , Claudia Dauben 49 , James Noberger , Ds Nokerang . 34,51 , Daniel G. Amoako 35 , Daniel L. Bugembe 40 , Danny Park 33 , David Baker 26 , Deelan Doolabh 7 , Deogratius Ssemwanga 40,52 , Derek Tshiabuila 1 , Diarra Bassirou 30 , Dominic SY Amuzu 50 , Dominique Ohal Ohal 53 34 , Dorcas Maruapula 54 , Ebenezer Foster-Nyarko 26 , Eddy K. Lusamaki 18,19 , Edgar Simulundu 55 , Edidah M. Ong 'era 34 , Edith N. Ngabana 18,19 , Edwin Shumba 56 , Elmo Stafahi , Fahi Emma Loma 1877 Mukantwari 58 , Eromon Philomena 14 , Essia Belarbi 59 , Etienne Simon-Loriere 60 , Etilé A. Anoh 47 , Fabian Leendertz 59 , Faida Ajili 61 , Fakayode O. Enoch 62 , Fares Wasfi 63 , Fat Moula Abstau , 32 , 27 , Fausta Mousta . , Faustinos T. Takawira 65 , Fawzi Derrar 66 , Feriel Bouzid 32 , Folarin Onikepe 14 , Fowotade Adeola 67 , Francisca M. Muyembe 18,19 , Frank Tanser 68,69,70 , Fred A. Drati 27 , Gabriel Gabriel 19 . 26 , Gemma L. Kay 26 , George Githinji 34,71 , Gert van Zyl 41,72 , Gordon A. Awandare 50 , Grit Schubert 59 , Gugu P. Maphalala 73 , Hafaliana C. Ranaivoson 44 , Hajar Lemris 74 , 74 , Abe Haruka , Abe Hase . Karray 17 , Hellen Nansumba 76 , Hesham A. Elgahzaly 77 , Hlanai Gumbo 65 , Ibtihel Smeti 32 , Ikhlas B. Ayed 32 , Ikponmwosa Odia 25 , Ilhem Boutiba Ben Boubaker 78,79 , Imed Galoul 27 , Galou Inzy , 80 , Isaac Ssewanyana 76 , Iyaloo Konstantinus 81 , Jean B. Lekana-Douk 82 , Jean-Claude C. Makangara 18,19 , Jean-Jacques M. Tamfum 18,19 , Jean-Michel Heraud 30,44 , Jeffrey Shand , Jeffery Jing 18 . 4 , Jiro Yasuda 75 , Joana Q. Mends 85 ,Jocelyn Kiconco 52，John M. Morobe 34，John O. Gyapong 85，Johnson C. Okolie 14，John T. Kayiwa 40，Johnathan A. Edwards 68,86，Jones Gyamfi 85，Jouali Farah 80 ，Kayode T. Adeyemi 14，Kefentse A. Tumedi 88，Khadija M.说34，Kim Hae -Young 8 Labehna Matshelebogo I92。MadouDiop 30，Manel Turki 32，Marietou Paye 33，Martin M. Nyaga 94，Mathabo Mareka 95，Maureen W. Mburu 34，Maximillian Mpina 49,097，Michael O，Michael O，9 Mba Mirabeau T. Mirabeau T. Youtchou 101，MoItobhaim Himaim Himaim Himabhaime nmamed g ，Mohamed G. Seadawy 104，Mohamed K. Khalifa 20，Mooko Sekhele 95，Mouna Ouadghiri 5 Moussa M. 38，35，我的VT Phan 40，Nabil Abid 79,106，Nadia Touil 107 IO Mabunda Sio 179，H1 7，Y Nsenga 27，Nicksy Gumede 27，Nicola Mulder 112，Nneemeka Ndodo 99，Norosoa H Razanajatovo 44，Nosamiefan Iguosadolo 14 Omoruyi E. Chukwuma 67，Onwe E. Ogah 115，Chika K. Onwuamah 36,138，Oshomah Cyril 25，Ousmane Faye 30 Combe 1，Tom Sca oyewale Patrick Semanda 76，Paul O. Oluniyi 14，Paulo Arnaldo Arnaldo 110，Paulo Arnaldo，Paulo a. A 18,19，Richard 1 Phillips 85 RMAN 118，Robert A. Kingsley 26，Rosina AA Carr 85，SaâdElKabbaj 119，Saba Gargouri 17，Saber Masmoudi 32，Safietou Sankhe 30，Salako B. Lawal 36 Ignac-Spencer 59，Stephen F. Schaffner 33，Seydou Doumbia 31，Sheila M. Mandanda 18,19，Sherihane Aryeetey 123 El Ham 3 Ham Andriamandimby 44，Sobajo Tope 14，Sonia Lekana-Douki 82 26，Sumir Panji Eshbrech 112，Susan Nabadda 76，Sylvie Behillil 126，Sylvie L. Budiaki 95，Sylvie van der Werf 126，Tapfumanei Mashe 65，Tarik Aanniz 35 ，Uwanibe Jessica 14，Uwem George 14 , Vagner Fonseca 1,4,128 , Vincent Enouf 126 , Vivianne Gorova 129,130 , Wael H. Roshdy 123 , William K. Ampofo 50 , Wolfgang Preiser 41,72 , Wonderful T. Choga 54,131 , Yaw Bediako 50 , Yeshnee Naidoo 1 , Yvan Butera 108,132,133 , Zaydah R. de Laurent 34 , Amadou A. Sall 30 , Ahmed Rebai 32 , Anne von Gottberg 35,139 , Bourema Kouriba 12 , Carolyn Williamson 7,69,111 , Daniel J. Bridges 105 , Ihekweazu Chikwe 99 , Jinal N. Bhiman 35,139 , Madisa Mine 134 , Matthew Cotten 40,135 , Sikhulile Moyo 54,136 , Simani Gaseitsiwe 54,136 , Ngonda Saasa 55 , Pardis C. Sabeti 33 , Pontiano Kaleebu 40 , Yenew K. Tebeje 21 , Sofonias K. Tessema 21 , Christian Happi 14 , John Nkengasong 21 , Tulio de Oliveira 1,2,69,137 *
COVID -19疫苗监视报告 - 第43周
在英国批准的每种COVID-19疫苗中，已经进行了大型临床试验，发现它们在预防所研究人群中有症状性疾病非常有效。临床试验旨在评估疫苗针对实验室确认的症状疾病的功效，其随访期相对较短，因此可以尽可能快地引入有效的疫苗。尽管如此，了解针对不同结果的有效性（例如严重疾病和向前传播），人口不同亚组的有效性以及理解保护持续时间在围绕该计划随着程序的发展而围绕该疫苗的决策中同样重要，应随着程序的发展，应向谁提供疫苗以及是否需要加重剂量。
引用方式：Batista EC, Ferreira AP, Oliveira VC, Amaral GG, Jesus RF, Quintino ND, et al. 免疫接种后不良事件的主动监测
大多数国家都有监测系统，任何个人，无论是否是卫生专业人员，都可以自发主动地报告免疫接种后发生的不良事件。（4、5、7）在巴西，当接种过免疫生物制剂的人在卫生服务中出现一些不良接种后事件时，卫生专业人员会被动地进行报告，（8）导致漏报。大多数研究都是基于巴西免疫接种不良事件信息系统（SI-AEFI - Sistema de Informação dos Eventos Adversos Pós- Vacinação）的二手数据开展的。然而，报告表的填写问题，尤其是字段的完整性问题，可能会影响信息质量，从而影响事件发生的实际情况。 （9-11）本研究建议对免疫接种后的不良事件进行主动监测，并直接搜索数据，从而增进对社区中这些事件的了解，从而推进知识的发展。这种类型的监测可以观察、了解和识别
机载监视雷达中的自适应杂波抑制
空中和太空雷达在民用和军事用途中发挥着重要作用。有许多应用，例如地球观测、监视等。高性能杂波抑制是许多此类雷达系统的重要组成部分。时空自适应处理 (STAP) 已成为杂波抑制应用的热门话题。虽然对于大多数移动目标指示 (MTI) 雷达，其他应用也用于杂波抑制。本硕士论文分析了用于机载雷达应用的双天线配置的 STAP。第一种配置基于辅助天线，第二种配置基于称为离散长球面序列 (DPSS) 的多锥化方法。本文表明，这两种天线配置都是 STAP 应用的有效选择。虽然后一种配置 DPSS 通常具有更高的杂波抑制性能。但是，DPSS 配置的一个问题似乎是该配置存在根本限制。本文简要讨论了这些限制，但在实施 DPSS 配置之前还需要做更多的工作。
COVID -19疫苗监视报告 - 第40周
在英国批准的每种COVID-19疫苗中，已经进行了大型临床试验，发现它们在预防所研究人群中有症状性疾病非常有效。临床试验旨在评估疫苗针对实验室确认的症状疾病的功效，其随访期相对较短，因此可以尽可能快地引入有效的疫苗。尽管如此，了解针对不同结果的有效性（例如严重疾病和向前传播），人口不同亚组的有效性以及理解保护持续时间在围绕该计划随着程序的发展而围绕该疫苗的决策中同样重要，应随着程序的发展，应向谁提供疫苗以及是否需要加重剂量。
COVID -19疫苗监视报告 - 第39周
在英国批准的每种COVID-19疫苗中，已经进行了大型临床试验，发现它们在预防所研究人群中有症状性疾病非常有效。临床试验旨在评估疫苗针对实验室确认的症状疾病的功效，其随访期相对较短，因此可以尽可能快地引入有效的疫苗。尽管如此，了解针对不同结果的有效性（例如严重疾病和向前传播），人口不同亚组的有效性以及理解保护持续时间在围绕该计划随着程序的发展而围绕该疫苗的决策中同样重要，应随着程序的发展，应向谁提供疫苗以及是否需要加重剂量。
covid-19 mrna pfizer-biontech疫苗分析印刷
四种冠状病毒（Covid-19）疫苗现已批准在英国使用。已经进行了严格的临床试验，以了解这些疫苗作为调节过程的一部分的免疫反应，安全性和功效。正在进行对疫苗在人群中推出的疫苗的监测对于不断确保对疫苗接种计划的临床和公共卫生指导至关重要。英格兰公共卫生（PHE）与药品和医疗保健监管机构（MHRA），NHS England和其他政府，下放的管理和学术合作伙伴密切合作，以监视COVID-19疫苗接种计划。疫苗监视策略的详细信息在英格兰公共卫生页面Covid-19：疫苗监视策略（1）。与所有疫苗一样，MHRA不断监测Covid-19疫苗的安全性。他们得出结论，总体而言，COVID-19疫苗的好处大于任何潜在风险（2）。疫苗有效性
CRISPR/CAS9
CRISPR/CAS9作为可编程基因组编辑工具的广泛使用受到了脱靶DNA裂解的阻碍（Cong等，2013; Doudna，2020; Fu等，2013; Jinek et al。，2013）。虽然对此类脱离目标编辑事件的分析使CAS9变体的发展具有更大的歧视（Chen等，2017； Kleinstiver等，2016; Slaymaker等，2016），Cas9拒绝或接受Mismismatches的基本分子机制是贫穷的20; Slaymaker和Gaudelli，2021）。在这里，我们使用动力学分析来指导在不匹配监视的不同阶段的CAS9的低温EM结构测定。我们观察到在引导RNA（GRNA）和DNA靶链（TS）之间形成的双链体的独特，未描述的线性构象（TS），该（TS）发生在存在PAM-DISTAL不匹配的情况下，从而阻止Cas9激活。典型的扭结GRNA：TS双链体是CAS9激活的先决条件，充当结构支架，可促进Cas9构象型裂解所需的构象重排。我们观察到，高度耐受性的远端不匹配通过通过RUVC结构域中的柔性环稳定而稳定扭曲的双工构象来实现这种扭结的构象。我们的结果提供了对基本结构机制的分子见解，这些结构机制可能有助于通过CAS9进行离靶机制，并提供了一个分子蓝图，用于设计下一代高富达Cas9变体，可选择性地减少脱离目标DNA裂解，同时又有有效的触发型DNA，同时保留了有效的触发型DNA。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。