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基于CRISPR的方法增强了废水中抗生素耐药性的检测
废水包含许多不同的ARG与来自人类，病毒和细菌在内的各种来源的遗传物质混合在一起。因为ARG仅占总DNA含量的很小比例，因此在废水样品中发现它们需要敏感的检测方法。最常见的技术是定量聚合酶链反应（QPCR）。此方法使用称为引物的RNA指南来识别已知ARG的特定DNA序列，然后将其放大以进行检测。
结核分枝杆菌中抗生素耐药性的定量测量揭示了靶基因方法中抗药性和敏感性的遗传决定因素
当我们要明确显示参数时，我们还会称呼SETωA（L，γ） - 厚度。厚度集的定义来自对不确定性原理的研究，并在[KOV01]中引入了名称。在[KOV01]之前，一些非常相似的概念，例如，例如提出了[KAC73]中的相对密集集。（2）当ρ=ρs时，我们只能假设ωsatis -for（1.2）来放松上述定义。 X |足够大。的确，如果仅适用于| |的ωsatis（1.2），则令A> 0和ω⊂r仅用于| X | ≥A，然后我们可以选择一个足够大的新L和一个新的γ较小，以使得定义1.2定义定义的类型（ρs，τ）厚度（ρs，τ）。这种缩放方法基本与第2.1款中引理2.2的证明相同。现在我们可以陈述我们的第一个零可控性结果：
在铜绿假单胞菌菌群中抗菌抗性的降低，铜绿菌菌血症之后的抗菌血症是199大流行病的：一项纵向观察性研究
在研究期间，观察到333例患者的总共493例PA菌血症实例。MDRPA的比例从21％（62/291）前流行降至9％（19/202）后p，调整后或0.38，95％CI 0.18-0.79，p = 0.01）。在最初的非MDRPA菌血症初期住院期间，MDRPA的发生很少见，不太可能比两周后发生。抗菌消耗模式在大流行开始后发生了变化，随着amikacin和ciprofloxacin的使用降低，头孢酸和美皮烯类的使用增加。MDRPA菌血症患者的总体不尸体死亡率仍然很高（28％），大流行前后没有实质性差异（调整后危险比1.57，95％CI 0.43-5.67，p = 0.49）。
了解中非和西非畜牧业中抗菌药物的使用、耐药性和替代品
饲养牲畜是发展中国家特别是撒哈拉以南非洲 (SSA) 地区的常见生计来源，对经济增长贡献巨大 [1]。SSA 畜牧业面临诸多挑战，其中之一就是抗菌素耐药性 (AMR)，它的出现引发了全球的广泛关注。AMR 的激增归因于动物生产中出于治疗或非治疗目的不加区分地使用抗菌素 (AM) [2]。并且将农场动物考虑到人类的食物来源，不加区分地使用 AM 可能会因其在食物中的残留而对健康产生负面影响，例如当动物源性食品中的 AM 含量过量时。然而，从牲畜和健康的角度来看，使用危害相对较小或被认为无害但有益的植物素可能更有保障。
植物源性饲料添加剂作为家禽生产中抗生素的替代品：综述植物源性饲料添加剂作为家禽生产中抗生素的替代品：综述
食用动物（尤其是家禽）过度使用抗菌药物，导致人们对多药耐药性日益担忧，对动物和人类健康都构成重大风险。传统上，人们使用亚治疗剂量的抗生素来促进家禽养殖的生长和提高经济效率。然而，这些做法促进了耐药性微生物菌株的出现，威胁着全球卫生安全，并促使人们寻找可持续的替代品。这篇综述强调了植物源性饲料添加剂 (PFA) 作为家禽生产中抗生素饲料添加剂 (AFA) 的有希望替代品的重要性。PFA 源自植物化合物，具有多种有益特性，包括抗菌、抗氧化、抗炎和免疫调节作用。此外，它们还具有生产高质量有机家禽产品的潜力，同时降低了微生物耐药性的可能性。尽管有这些优势，但研究结果不一致，强调了标准化方法对最大限度发挥其功效的重要性。本综述旨在评估全球家禽养殖中抗生素使用的现状，探索 PFA 的特性和机制，并评估其作为抗生素可行替代品的潜力。通过整合现有知识，本综述深入了解了 PFA 带来的好处和挑战，为可持续家禽生产的未来研究和实际应用提供指导。
低强度脉冲超声介导的血脑屏障开放增加了 Gl261 小鼠模型中抗程序性死亡配体 1 的递送和功效
1 巴黎脑研究所 脑研究所—ICM、法国国家健康与医学研究院、法国国家科学研究院、AP-HP、索邦大学皮提耶·萨尔佩特里埃医院，法国巴黎 F-75013 2 伦敦国王学院癌症与制药科学学院，英国伦敦 SE1 9NH 3 居里研究所细胞计数系，法国巴黎 F-75006 4 法国国家健康与医学研究院药代动力学与治疗药物监测部门，CIC-1901、UMR ICAN 1166、AP-HP、索邦大学皮提耶·萨尔佩特里埃医院，法国巴黎 F-75013 5 CarThera、脑与脊髓研究所 (ICM)，法国巴黎 F-75013 6 巴黎脑研究所研究所——ICM、Inserm、CNRS、AP-HP、DMU 神经科学、神经病学系 2-Mazarin、Pitié Salpêtrière 医院、索邦大学，F-75013 巴黎，法国 * 通讯地址：mohammed.ahmed@kcl.ac.uk (MHA)； ahmed.idbaih@aphp.fr （人工智能）电话：+44-(0)-20-7836-5454（内政部）； +33-01-42-16-03-85（人工智能）；传真：+33-01-42-16-04-18（AI）
揭示了肠道中抗菌肽的演变
抗菌素抗性对公共卫生构成了日益严重的威胁，强调了迫切需要对23种新型治疗策略的需求。抗菌肽（AMP），具有不同动作机制的短肽序列，由于其针对病原体的广谱活性，提供了一种有希望的替代方法。最近的25种蛋白质语言模型（PLM）的进展彻底改变了蛋白质结构预测和26个功能注释，突出了它们的AMP发现和治疗性发育的潜力。在这27个上下文中，我们提出了AMP隔离剂（抗微生物肽结构进化矿工），这是一个AI驱动的28框架，旨在识别元基因组组装的基因组（MAGS）中的AMP。通过将29个PLM，结构聚类和进化分析整合到框架中，AMP隔离机可以识别30个由小的开放式阅读框架（SMORF）和加密的肽（EPS）编码的30安培，显着31个扩展了发现空间。使用这种方法，我们确定了来自32个不同栖息地的1,670,600座安培候选者。对29名候选者的实验验证显示，抗菌活性在18中，13 33超过抗生素的有效性。对人类肠道微生物组的AMP的进一步分析34显示了保守和适应性进化策略，可确保其在35动态肠道环境中的功能疗效。这些发现位置放大器作为发现的强大工具36
计算机模拟和 ADME-T 预测苦杏仁苷作为结肠癌中抗 CDK-2 的抗癌剂
结直肠癌 (CRC) 是当今重大的公共卫生问题。化疗药物（包括 5-氟尿嘧啶、卡培他滨、阿霉素和紫杉醇）可有效阻止恶性细胞的发展。然而，这些药物会影响健康细胞并产生许多副作用。本研究采用计算分子对接方法和 ADME-T 分析来研究所选的草药抗癌化合物（苦杏仁苷）对抗结肠癌的作用。使用 Schrödinger Suite 对 CDK-2 蛋白进行分子对接分析。此外，使用 Protox III、pkCSM 和 SwissADME 网络服务器对苦杏仁苷进行 ADME-T 分析，以评估其物理化学、药代动力学和药效学特性。结果表明，苦杏仁苷对靶蛋白 CDK-2 具有最大结合亲和力（-10.92 kcal/mol）。 ADME-T 分析表明苦杏仁苷可能是治疗 CRC 的潜在化疗药物。苦杏仁苷口服时无致癌性和遗传毒性，且急性口服毒性低。这项研究将有助于科学界和社会寻找治疗 CRC 的有效药物。
蛋饼揭示了三重阴性乳腺癌中抗肿瘤反应的结构定义
虽然最近的空间生物学创新推动了对组织组织如何改变疾病的新见解，但以通用且可扩展的方式解释这些数据集仍然是一个挑战。用于发现组织组织中条件特定差异的计算工作流程通常依赖于成对比较或无监督的聚类。在许多情况下，这些方法在计算上是昂贵的，缺乏统计严格，并且对低流行的细胞壁细分市场不敏感，这些细胞壁细分市场仍然高度歧视和预测患者的结果。在这里，我们提出了乳蛋饼 - 一种自动化，可扩展性和统计上健壮的方法，可用于发现在空间区域，纵向样本或临床患者群体中差异富集的细胞壁细分市场。与现有方法相反，乳蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白原将局部利基检测与可解释的统计建模相结合，使用图形邻域来检测差异富集的细胞壁细分市场，即使在较低的患病率下也是如此。在人类组织的硅模型和空间蛋白质组学成像中，我们证明了乳蛋饼可以准确地检测出少于20％的患者样品的频率为0.5％的条件特异性细胞壁细分市场，从而超过了下一个最佳方法，该方法需要患者患者的患病率为60％才能进行检测。为了验证我们的方法并了解肿瘤结构如何影响三重阴性乳腺癌（TNBC）的复发风险，我们使用蛋饼全面介绍了多中心的空间蛋白质组学群体中的肿瘤微环境，这些蛋白质组学同类群体由原发性手术切除术组成，由314例患者分析了200万个细胞，分析了500万个患者。我们发现了始终富集在肿瘤微环境的关键区域的细胞壁细分市场，包括肿瘤免疫边界和细胞外基质重塑区域，以及与患者的统计相关的壁细分市场，包括复发状态和复发性无效生存。大多数差异壁ni（74.2％）是针对未复发并形成富含肿瘤和肿瘤细胞单核细胞，巨噬细胞，APC和CD8T细胞的强大互连网络的患者。相比之下，复发的患者的相互作用网络明显稀疏，并且在B细胞，CD68巨噬细胞和中性粒细胞中富集。我们使用两个独立人群验证了这些发现，观察了相似的细胞相互作用和预测能力。总的来说，这些结果表明，生产性抗肿瘤免疫反应的显着，普遍的特征是由与肿瘤和基质细胞的先天和适应性免疫之间的结构参与网络所定义的，而不是由任何特定的细胞群体。，我们已在https://github.com/jranek/quiche中免费提供作为用户友好的开源Python软件包。
Pathofact 2.0：一种用于预测宏基因组中抗菌抗性基因，毒力因子，毒素和生物合成基因簇的综合管道
摘要摘要：抗菌抗性基因（ARGS）和毒力因子（VFS）是围绕药物抗药性感染的全球健康危机的核心因素。Pathofact是2021年引入的生物信息学管道，从元基因组数据中提供了对ARGS，VFS和细菌毒素的见解。但是，生物信息学的最新进展突出了对Pathofact的更新版本的需求。我们引入了Pathofact 2.0，这是改进的ARG，VF和毒素预测的增强管道。关键更新包括用于VF识别的更新机器学习（ML）模型，用于毒素识别的新ML模型，扩展了隐藏的Markov模型配置文件以及用于预测生物合成基因簇的Antismash 7.0集成。这些升级使Pathofact 2.0成为预测基于微生物组的致病性和抵抗力的更强大，用户友好的平台，提供了一种至关重要的工具，以更好地理解和应对抗菌素抵抗和感染性疾病所带来的挑战。