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基于逆变器的径向分配系统和相关的保护性继电器
摘要 - 分配系统中安装在分配系统中的Battery储能系统（BESS）和太阳能电动汽车（PV）逆变器源通常旨在提高系统的弹性。这些来源可以通过增加和保持服务的连续性，同时在高需求期间提供剃须能力，从而补充大量电力系统。在配置用于与下垂（GFMD）特性的网格形成时，可以设计为可调节能源，以支持往返岛屿条件的无缝过渡，而无需更改模式，没有中断。通过分布公用事业部署的传统保护方案使用倒数过时的元素（51）来协调网络中的保护设备，例如保险丝，隐居器和断路器。在具有基于逆变器的来源的岛屿系统中，由于可用故障电流量有限，因此需要修改此保护方案。逆变器（BESS和PV）由于其切换设备的热量考虑，其短路能力受到限制，从而有效地使逆变器成为系统故障的当前限制源。结果是，逆变器不作为传统来源，而保护性继电器计划必须适应有限的断层电流贡献。作者评估了用BESS作为能源供应的分配变电站的岛化操作。实时数字仿真和硬件中的结果（HIL）测试产生了一种简单的确定时间过电流协调方法，并具有标准的保护性继电器元素，以保护分配馈线。为了在网格和岛屿运行期间成功运行，继电器需要在系统被网格且确定的时间过电流协调的同时区分时间过电流的协调性。根据创新的频率移动方法启用了保护性继电器元素，以避免需要保护级的通信渠道。在岛状条件下，一种负载方案为系统提供了额外的弹性和稳定性，同时改善了连接负载的服务连续性。本文讨论了基于逆变器的能源在分配系统中的使用，这些来源的故障当前贡献，岛岛操作期间的保护性继电器解决方案，在岛状条件下的负载拆料方案以及检测开源条件（在常见耦合[PCC]的上游[PCC]的上游上游）。所有讨论点都用示例说明。
下一代免疫刺激抗体-药物偶联物 (iADC) 结合直接肿瘤杀伤和先天免疫刺激，提供保护性抗
为了进一步开发组合概念，我们利用 Sutro 的突破性 XpressCF+® 无细胞技术，该技术利用精确的位点特异性结合来生成复杂分子，以设计免疫刺激性 ADC (iADC)，这是一种将肿瘤靶向细胞杀伤和免疫激活结合在单一模式中的下一代 ADC 分子。使用经过设计以表达人类 FolRa 的小鼠 MC38 肿瘤，我们证明，与单独使用任何一种方式相比，使用半胱氨酸/TLR 激动剂双结合抗 FolRα iADC 可产生更强大的抗肿瘤反应。这种改善的反应与先天免疫细胞激活和肿瘤中 CD8 + T 细胞浸润增加有关。此外，在使用抗 FolRα iADC 治疗后还观察到了更多完全反应，完全反应者形成了广泛而强大的免疫记忆，能够以 CD8 + T 细胞依赖的方式拒绝 MC38-hFolRα 再挑战和亲本 MC38 再挑战。因此，iADC 概念将两种互补的肿瘤控制机制结合在单个分子中，以获得更大的治疗效益。
载有 CFP10 的 PLGA 纳米颗粒作为加强疫苗可产生针对牛分枝杆菌的保护性免疫
摘要 引言：卡介苗 (BCG) 的疗效有限，迫切需要新的有效的疫苗接种方法来控制结核病。聚乳酸-乙醇酸 (PLGA) 是一种常见的药物递送系统。然而，PLGA 基纳米颗粒 (NPs) 诱导粘膜免疫反应对抗结核病的作用尚未完全阐明。在本研究中，我们假设用载有培养滤液蛋白 10 (CFP10) 的 PLGA NPs (CFP10-NPs) 进行鼻内免疫可以增强 BCG 在小鼠体内对牛分枝杆菌的保护性免疫。方法：将重组蛋白 CFP10 封装在 PLGA NPs 中，采用经典的水-油-水溶剂蒸发法制备 CFP10-NPs。然后，研究了CFP10-NPs对体外巨噬细胞和体内BCG免疫小鼠的免疫调节作用。结果：我们使用球形CFP10-NPs，其表面带负电荷（zeta电位-28.5±1.7mV），粒径为281.7±28.5nm。值得注意的是，CFP10-NPs显著增强了J774A.1巨噬细胞中肿瘤坏死因子α（TNF-α）和白细胞介素（IL）-1β的分泌。此外，用CFP10-NPs进行粘膜免疫显著增加血清中TNF-α和IL-1β的产生，以及支气管肺泡灌洗液（BALF）中免疫球蛋白A（IgA）的分泌，并促进小鼠脾细胞中CFP10特异性干扰素-γ（IFN-γ）的分泌。此外，CFP10-NPs 免疫显著减少了 M. bovis 攻击后 3 周肺组织的炎症面积和细菌负荷。结论：CFP10-NPs 显著提高了 BCG 的免疫原性和保护效力。我们的研究结果探索了基于 PLGA NPs 的气道粘膜疫苗作为肺靶向递送载体的潜力。
基于嵌合 mRNA 的 COVID-19 疫苗可诱导针对 Omicron 和 Delta 的保护性免疫
Qidong Hu 1 *, Ying Zhao 1 *, Namir Shaabani 1 *, Xiaoxuan Lyu 1 *, Haotian Sun 1 , Vincent Cruz 1 , Yi Kao 1 , Jia Xu 1 , Amber Fossier 1 , Karen Stegman 1 , Zhihao Wang 1 , Zhenping Wang 1 , Yue Hu 1 , Yi Zheng 1 , Lilian Kyaw 1 , Cipriano Zuluaga 1 , Hua Wang 1 , Hong Pei 1 , Colin Powers 1 , Robert Allen 1 , Hui Xie 1 , Henry Ji 1 , Runqiang Chen 1#
引用本文：Bauer G. 疫苗诱导的免疫球蛋白 G 对 SARS-CoV-2 的高亲和力：与保护性体液免疫的潜在相关性。
免疫球蛋白 G (IgG) 的亲和力被定义为其与靶抗原的结合强度。由于 IgG 反应的亲和力成熟，亲和力也在成熟。因此，急性感染的特征是低亲和力 IgG，而过去的感染通常与高亲和力 IgG 有关。亲和力成熟也是最佳疫苗接种的结果。亲和力已被证明在许多微生物系统中的保护性体液免疫中发挥着重要作用。严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 感染后，情况与其他病毒感染不同，因为大多数感染病例达到的中等亲和力与仅接种一次疫苗后达到的亲和力相似。相比之下，两次接种疫苗会导致大多数接种疫苗的个体对病毒刺突蛋白 S1 (S1) 的 IgG 亲和力高得多。因此，似乎两次接种疫苗比自然感染允许更长的亲和力/亲和力成熟。两次接种疫苗后亲和力成熟的程度各不相同。第三次接种疫苗可以进一步增强亲和力成熟程度。完整的亲和力成熟似乎取决于成熟过程中抗原的持续可用性。令人担忧的变异似乎增加了其受体结合域 (RBD) 对血管紧张素转换酶 2 (ACE2) 的亲和力和/或降低了对中和抗体的敏感性。经典的中和试验不一定反映中和 IgG 的亲和力，因为它们在操作上将 S1 和 IgG 之间的结合反应与 S1 与 ACE2 的结合区分开来。这种方法淡化了 IgG 和 ACE 之间对 S1 的 RBD 的关键竞争反应。定量亲和力测定可能是定义接种疫苗后仅具有次优保护性免疫力的个体的重要工具，因此可能受益于额外的加强免疫。
恒河虫腺病毒的保护性疗效，可抵抗小鼠适应的SARS-COV-2
摘要全球COVID-19大流行激发了人们对疫苗快速开发以及动物模型的强烈兴趣，以评估候选疫苗的候选者并定义保护的免疫相关性。我们最近报道了小鼠适应的SARS-COV-2病毒菌株（MA10），可能会感染野生型实验室小鼠，促进呼吸道组织中的高水平病毒复制，以及严重的临床和呼吸症状，以及在模型系统中捕获的人类疾病中重要的临床和呼吸道症状。我们评估了新型恒河猴血清型52（Rhad52）疫苗针对MA10挑战的免疫原性和保护性效率。恒河虫载体的基线血清阳性低于人类或黑猩猩腺病毒载体，使这些载体具有吸引人的疫苗开发候选者。我们观察到Rhad52疫苗引起了鲁棒的结合和中和抗体滴度，它们与挑战后的病毒复制成反比。这些数据支持RHAD52疫苗的开发以及MA10 Challenge病毒在筛查新型疫苗候选物中的使用，并研究野生型小鼠中SARS-COV-2挑战的免疫机制。
纳米DNA疫苗编码弓形虫的贡二酮组蛋白脱乙酰基酶SIR2小鼠的保护性免疫
摘要：弓形虫病的病原体，弓形虫弓形虫（T. gondii），是一种人畜共患的原生动物，可以影响包括人类在内的温血动物的健康。到目前为止，一种具有完全保护的有效疫苗仍然无法访问。在这项研究中，构建了编码T. gondii组蛋白脱乙酰基酶SIR2（PVAX1-SIR2）的DNA疫苗。用于增强效能元，壳聚糖和poly（D，l-乳酸 - 糖 - 糖）酸（PLGA）用于设计带有DNA疫苗的纳米球，称为PVAX1-SIR2/CS和PVAX1-SIR2/CS和PVAX1-SIR2/PLGA纳米球。将PVAX1-SIR2质粒转染到HEK 293-T细胞中，并通过激光扫描共聚焦显微镜评估表达。然后，在实验室动物模型中评估了PVAX1-SIR2质粒，PVAX1-SIR2/CS纳米球和PVAX1-SIR2/PLGA纳米球的免疫保护。体内发现表明PVAX1-SIR2/CS和PVAX1-SIR2/PLGA纳米球可以产生混合的Th1/Th2免疫反应，如受调节的抗体和细胞因子的受调节的产生所示，成熟和组成（MHC）的表达（MHC）的表达（MHC）的表达（dccompositience）的表达（dcandrien）的表达（dcandrien）是dccompositient的表达。增殖和CD4 +
保护性监督计划
描述后备计划。这是工作人员或自然支持人员要遵循的分步计划，以确保在由于紧急情况、自然灾害、危机或服务系统故障而导致工作人员覆盖范围意外发生变化时，参与者的安全。例如，工作人员未能上班，自然或非正式支持人员未按计划提供等。 ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________
在美国，疫苗衍生的保护性免疫会削减COVID-19变体？
以认识到酒精中毒疾病rakhmatulin ieldar，南部乌拉尔州立大学，发电厂网络和系统部76，列宁·帕特斯皮克特，俄罗斯切莉亚宾，俄罗斯，俄罗斯的列宁·帕特斯基特，454080 iLdar.o2010@yandex.ru htttps：/酒精中毒是世界上最常见的疾病之一。 这种类型的药物滥用会导致对含乙醇饮料的心理和身体依赖。 酒精中毒伴随着对人格的进行性退化和内部器官的损害。 今天仍然没有一种快速诊断方法来检测这种疾病。 本文介绍了神经网络快速和匿名酗酒诊断的方法。 对于此方法，不需要有关该主题的任何私人信息。 为实施，我们考虑了机器学习和深层神经网络的各种算法。 详细分析了神经网络引起的电极信号的相关性。 小波变换，并考虑了快速的傅立叶变换。 手稿表明，仅使用脑电图相关数据的数据集运行的深神经网络可以匿名以高精度对酒精和对照组进行分类。 一方面，这种方法将允许受试者在没有任何个人数据的情况下对酒精中毒进行测试，这不会给受试者带来不便或羞耻，另一方面，受试者将无法欺骗诊断为疾病的受试者的专家。 该疾病可以通过许多症状来识别。认识到酒精中毒疾病rakhmatulin ieldar，南部乌拉尔州立大学，发电厂网络和系统部76，列宁·帕特斯皮克特，俄罗斯切莉亚宾，俄罗斯，俄罗斯的列宁·帕特斯基特，454080 iLdar.o2010@yandex.ru htttps：/酒精中毒是世界上最常见的疾病之一。这种类型的药物滥用会导致对含乙醇饮料的心理和身体依赖。酒精中毒伴随着对人格的进行性退化和内部器官的损害。今天仍然没有一种快速诊断方法来检测这种疾病。本文介绍了神经网络快速和匿名酗酒诊断的方法。对于此方法，不需要有关该主题的任何私人信息。为实施，我们考虑了机器学习和深层神经网络的各种算法。详细分析了神经网络引起的电极信号的相关性。小波变换，并考虑了快速的傅立叶变换。手稿表明，仅使用脑电图相关数据的数据集运行的深神经网络可以匿名以高精度对酒精和对照组进行分类。一方面，这种方法将允许受试者在没有任何个人数据的情况下对酒精中毒进行测试，这不会给受试者带来不便或羞耻，另一方面，受试者将无法欺骗诊断为疾病的受试者的专家。该疾病可以通过许多症状来识别。关键字：脑电图酒精中语，脑电图机器学习，脑电图深度神经网络，机器学习酒精中毒，深神经网络酒精中毒，eeg的python，python for bci 1.根据世界卫生组织的介绍，近几十年来，酒精中毒患者的数量增加。研究表明，酒精滥用与行为抑制有关，但是管理这些关系的神经生理机制仍然在很大程度上未知。由于这些原因，这种疾病的诊断很困难。Anuragi等。[1]和Onarom等。[2]描述了饮用过程中大脑中发生的生物学过程。Ishiguro等。 [3]和Kumar [4]描述了含酒精的饮料长期摄入量的生理后果。 这些文章显示了疾病期间大脑过程的复杂性以及诊断出这种疾病存在的复杂性。 为了准确诊断，该疾病的专家需要许多有关患者的私人信息。 ，但并非所有患者都希望公开诊断。 因此，研究的目的是开发一种匿名方法来通过神经网络与EEG信号数据集对酒精和对照组进行分类。 今天，医学已经朝这个方向走了足够多。 Winterer等。 [5]，Patidar等。 [6]和Acharya等。 [7]提供了诊断为的患者的脑电图信号Ishiguro等。[3]和Kumar [4]描述了含酒精的饮料长期摄入量的生理后果。这些文章显示了疾病期间大脑过程的复杂性以及诊断出这种疾病存在的复杂性。为了准确诊断，该疾病的专家需要许多有关患者的私人信息。，但并非所有患者都希望公开诊断。因此，研究的目的是开发一种匿名方法来通过神经网络与EEG信号数据集对酒精和对照组进行分类。今天，医学已经朝这个方向走了足够多。Winterer等。[5]，Patidar等。[6]和Acharya等。[7]提供了诊断为
BNT162B2 mRNA Covid-19疫苗针对RT-PCR的疫苗有效性证实了优先风险组的SARS-COV-2感染，住院和死亡率 在美国，疫苗衍生的保护性免疫会削减COVID-19变体？ 以识别酒精中毒疾病的例子进行脑电图处理的深度学习和机器学习 疫苗的信心和犹豫不决在covid- ... 开始时 美国类风湿关节炎患者患有严重的共vid – 19 初始SARS-COV-2疫苗接种反应可以预测BNT162B2的增强反应，但不能预测 COVID-19-19 淋巴细胞，单核细胞和低密度（LD）中性粒细胞 现金与彩票：Covid-19-19疫苗激励措施实验* 在基于邻里的疫苗和测试现场的高级父母疫苗动机 SARS-COV-2突破性感染与时间效率 - 疫苗的相关性；初步研究 与免疫介导的炎症性疾病和免疫修饰疗法相关的严重共同互联19结果的风险：一项全国范围的研究 COVID-19疫苗在六家以色列医院（Covehpi）的医疗保健人员中的疫苗有效性 疫苗优先级策略对减轻COVID-19的影响：基于代理的模拟研究使用美国的城市地区 基于功能性MRI和多级功能连通性，用图卷积网络预测脑淀粉样蛋白-βPET表型
N % N % N % N % N % Number of individuals 47509 - 62587 - 99108 - 440748 - 235335 - SARS-Cov-2 before 27 December 2020 1408 - 782 - 575 - 14949 - 3477 - Number of individuals included in the analyses 46101 - 61805 - 98533 - 425799 - 231858 - Median age at first dose (IQR) 84 (76; 90) - 83 (76; 88) - 86 (85; 88) - 49 (37; 59) - 66 (54; 74) - Median age at second dose (IQR) 84 (77; 90) - 83 (76; 89) - 86 (85; 88) - 49 (37; 58) - 68 (56; 75） - 性