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流感A（H1N1）PDM09细胞培养的1候选者...
流感A（H1N1）PDM09细胞培养的1个候选疫苗病毒或重组疫苗抗原（S）用于开发和生产疫苗，用于在2023年南半球流感型流感季节中使用的疫苗，使用认证的细胞线（例如MDCK 33016 PF A，NIID-MDCK b）由WHO全球流感监测和响应系统（GISRS）的WHO合作中心（CCS）进行。WHO CCS还对细胞培养的候选疫苗病毒（CCCVV）进行抗原和遗传分析。除非另有说明，否则这些CCCVV已通过双向血凝抑制（HI）或病毒中和（VN）测试（VN）测试针对细胞培养的传播原型病毒与WHO建议2相匹配2。WHO CCS对这些CCCVV进行了其他测试（包括不定代理）。国家或区域控制当局通常批准每个国家使用的流感疫苗的制造，组成和制定3。制造商应就使用这些CCCVV进行流感疫苗生产的适用性咨询相关的国家或区域控制当局。
Calpeptin是SARS-COV-2感染的有效组织蛋白酶抑制剂和药物候选者
组织蛋白酶和M Pro抑制测试。Calpeptin，S-钙肽和GC-376在人CATB，CATK，CATL和CATV上的抑制作用进行了测试。所有实验均在50 mM乙酸钠，pH 5.5、50 mM NaCl和5 mM DTT的溶液中进行。使用Tecan Infinite M1000 Pro Plate读取器（瑞士Tecan），在37°C下在37°C下进行测量，分别具有370 nm和460 nm。假设稳态动力学，从其曲线的初始线性部分计算出初始速度。IC50和Ki值是使用GraphPad Prism软件计算的。z-fr-amc（catk和catv），z-rr-amc（catb和
NIST 轻量级密码最终候选者的随机性测试
2018 年 8 月，NIST 启动了一项流程，以征集、评估和标准化轻量级加密算法，这些算法适用于当前 NIST 加密标准性能不可接受的受限环境。要求加密算法提供经过认证的加密和关联数据 (AEAD) 功能，以及可选的哈希功能。从那时起，密码社区就为最初 57 份提交的密码分析和不同平台（包括软件和硬件）的基准测试做出了贡献。10 个入围者于 2021 年 3 月 29 日选出，分别是：ASCON、Elephant、GIFT-COFB、Grain128-AEAD、ISAP、Photon-Beetle、Romulus、Sparkle、TinyJambu 和 Xoodyak。在本报告中，我们展示了对不同数据集执行的 NIST 统计测试的结果，这些数据集是从 NIST 轻量级标准化流程的入围者的所有可能的缩减轮次版本的输出生成的。实验的目的是提供另一个指标来比较每个候选者的轮数选择是保守还是激进。请注意，在 1999 年和 2000 年的高级加密标准选择期间以及 2011 年的 SHA-3 候选者中也进行了类似的分析。
由SARS-COV-2 rbd二聚体和奈瑟氏菌外膜囊泡组成的Covid-19疫苗候选者
古巴哈瓦那11600年街200号和21号街21号和21号的Finlay疫苗研究所。电子邮件：yvbalbin@finlay.edu.cu，dagarcia@finlay.edu.cu，vicente.verez@finlay.edu.edu.edu.edu.cu B Molecular Immunology，P.O。 box 16040216 St. of Molecular Cell Biology and Immunology, Amsterdam UMC, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands and Institute of Biomolecular Chemistry, National Research Council (CNR), Pozzuoli, Napoli, Italy h Centre de Biophysique Mole´culaire, CNRS UPR 4301, rue Charles Sadron, F-45071, Orle´ans Cedex 2，法国I上海Fenglin Glycodrug促销中心，上海200032，中国J Chengdu Olisynn Biotech。 Co. Ltd.，以及Chengdu 610041 Sichuan University的生物疗法和癌症中心的国家关键实验室，中华人民共和国K合成与生物分子化学实验室，化学学院，哈瓦那大学，Zapata Y G，Havana Y G，Havana 10400，Cuba。 电子邮件：dgr@fq.uh.cu†致力于记忆Jose´LuisGarcı´a Cuevas教授‡电子补充信息（ESI）可用：材料和方法，ESI-MS Spectra，dls和se-hplc shplc se-hplc shplc shplc shplc of RBD Dimer。 参见doi：10.1039/d1cb00200g§这些作者对这项工作也同样贡献。电子邮件：yvbalbin@finlay.edu.cu，dagarcia@finlay.edu.cu，vicente.verez@finlay.edu.edu.edu.edu.cu B Molecular Immunology，P.O。box 16040216 St. of Molecular Cell Biology and Immunology, Amsterdam UMC, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands and Institute of Biomolecular Chemistry, National Research Council (CNR), Pozzuoli, Napoli, Italy h Centre de Biophysique Mole´culaire, CNRS UPR 4301, rue Charles Sadron, F-45071, Orle´ans Cedex 2，法国I上海Fenglin Glycodrug促销中心，上海200032，中国J Chengdu Olisynn Biotech。 Co. Ltd.，以及Chengdu 610041 Sichuan University的生物疗法和癌症中心的国家关键实验室，中华人民共和国K合成与生物分子化学实验室，化学学院，哈瓦那大学，Zapata Y G，Havana Y G，Havana 10400，Cuba。 电子邮件：dgr@fq.uh.cu†致力于记忆Jose´LuisGarcı´a Cuevas教授‡电子补充信息（ESI）可用：材料和方法，ESI-MS Spectra，dls和se-hplc shplc se-hplc shplc shplc shplc of RBD Dimer。 参见doi：10.1039/d1cb00200g§这些作者对这项工作也同样贡献。box 16040216 St. of Molecular Cell Biology and Immunology, Amsterdam UMC, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands and Institute of Biomolecular Chemistry, National Research Council (CNR), Pozzuoli, Napoli, Italy h Centre de Biophysique Mole´culaire, CNRS UPR 4301, rue Charles Sadron, F-45071, Orle´ans Cedex 2，法国I上海Fenglin Glycodrug促销中心，上海200032，中国J Chengdu Olisynn Biotech。Co. Ltd.，以及Chengdu 610041 Sichuan University的生物疗法和癌症中心的国家关键实验室，中华人民共和国K合成与生物分子化学实验室，化学学院，哈瓦那大学，Zapata Y G，Havana Y G，Havana 10400，Cuba。电子邮件：dgr@fq.uh.cu†致力于记忆Jose´LuisGarcı´a Cuevas教授‡电子补充信息（ESI）可用：材料和方法，ESI-MS Spectra，dls和se-hplc shplc se-hplc shplc shplc shplc of RBD Dimer。参见doi：10.1039/d1cb00200g§这些作者对这项工作也同样贡献。
miR-345的新兴作用及其作为胰腺癌和其他癌症的潜在治疗候选者的有效分娩
摘要：胰腺导管腺癌（PDAC）是一种侵略性恶性肿瘤，死亡率高，预后不良和姑息治疗，这是由于替代性补偿性途径和脱肿瘤反应的快速上调。miRNA，小型非编码RNA，最近被确定为调节癌症发病机理的关键参与者。失调的miRNA与PDAC以及其他癌症中参与肿瘤发育，转移和化学抗性涉及的分子途径有关。针对癌症中miRNA水平的目标治疗策略具有有望成为治疗干预措施。miRNA-345（miR-345）在肿瘤抑制中起关键作用，并且在包括胰腺癌（PC）在内的各种癌症中差异表达。我们以前已经研究了miR-345的下列机制和分娩策略。在这里，我们总结了miR-345在不同癌症中的潜在治疗作用，重点是PDAC，用于miRNA药物发现，发育，地位和含义。此外，我们专注于基于不同材料和纳米制剂的miRNA纳米传递系统，专门用于递送miR-345。
新的萨宾毒性毒死病毒疫苗候选者的安全性和免疫原性在PE
征求的不良事件（AES）是轻度到中度的，观察到生命体征或安全实验室值的关注变化，并且在疫苗接种后未报告严重的AES（SAE）或与疫苗相关的非请参见AE。观察到SIPV后比CIPV给药后更频繁地征求AE的趋势。大多数参与者都有针对脊髓灰质炎病毒类型的中和抗体（滴度≥8），这些抗体被SIPV强烈增强。疫苗接种后的平均滴度较高（≥12,000），在两个疫苗接种组中相似。只有具有非常高的抗体水平的参与者没有显示疫苗诱导的反应，这在血清阳性参与者中定义为4倍滴度的增加。10个最初的血清调（滴度<8）参与者（每个研究组中的n = 5）血清转化，所有参与者在接种疫苗后都有血清保护抗体水平。SIPV引起的抗体中和sabin和salk脊髓灰质炎病毒菌株。
肽疫苗候选者模仿康复性人类天然SARS-COV-2免疫的异质性，并在小鼠模型中诱导广泛的T细胞反应
我们开发了针对SARS-COV-2的全球肽疫苗，该疫苗解决了不同个体的免疫反应中异质性的双重挑战以及感染病毒的潜在异质性。polypepi-SCOV-2是一种多肽疫苗，其中含有从SARS-COV-2的所有主要结构蛋白中得出的9个30-MER肽。疫苗肽是根据其频率作为HLA I类和II类个人表位（PEPIS）的频率选择的，仅限于个体的多个自体HLA等位基因，以不同种族的433名受试者的硅群中。polypepi-SCOV-2疫苗用山烷基ISA 51VG辅助剂量产生的鲁棒，Th1偏置的CD8 +和CD4 + T细胞反应，针对病毒的所有四种结构蛋白，以及在BALB/C/C和CD34 + Transgenic Mice中的抗生素上的所有四种结构蛋白。此外，在症状发作后1-5个月，在17个无症状/轻度Covid-19康复研究中，在17个无症状/轻度COVID-19康复研究中，在17个无症状/轻度Covid-19康复研究中检测到多功能CD8 +和CD4 + T细胞的多功能CD8 +和CD4 + T细胞。用于从Covid-19中恢复的polypepi-Scov-2特异性T细胞库非常多样化：供体平均具有7种不同的肽特异性T细胞，针对SARS-COV-2蛋白；有87％的捐助者对至少三个SARS-COV-2蛋白有多个目标，而对所有四个蛋白质的目标为53％。此外，还基于康复供体的完整HLA I类基因型确定的PEPIS以84％的精度进行了验证，以预测为个体测量的PEPI特异性CD8 + T细胞反应。将上述发现外推向美国的骨髓供体队列16,000个具有16个不同种族的基因型个体（每个种族n = 1,000个种族）表明，普雷比皮 - scov-2疫苗接种polypepi-scov-2疫苗接种一般人群中的polypepi-scov-2 （bame）队列。将上述发现外推向美国的骨髓供体队列16,000个具有16个不同种族的基因型个体（每个种族n = 1,000个种族）表明，普雷比皮 - scov-2疫苗接种polypepi-scov-2疫苗接种一般人群中的polypepi-scov-2 （bame）队列。
SARS-COV-2免疫：审查和对3期疫苗候选者的应用
随着感染SARS-COV-2的患者数量继续增加，识别，评估和处于对SARS-COV-2感染的免疫反应变得更加必不可少（图2）。对SARS-COV-2的感染免疫几乎没有知识，而导致广泛疾病严重程度的生物学和遗传因素仍不清楚。数据表明，不协调或部分中和抗体以及CD4 +和CD8 + T细胞的反应可能与COVID-19的严重程度有关，年龄是危险因素。5关于免疫对SARS-COV-2感染的持久性以及B细胞和T细胞反应的靶标的信息，可以帮助持续发展后代的新疫苗和治疗剂。因此，我们回顾了与人类中对SARS-COV-2的体液和细胞免疫有关的当前知识及其在疫苗开发中的应用。
一种预测自闭症风险基因的机器学习方法：验证已知基因和发现新候选者
自闭症谱系障碍（ASD）是具有强大遗传基础的复杂神经发育状况。从头突变在ASD中的作用已经建立了很好的确立，但是迄今为止涉及的基因集仍然远非完整。当前的研究采用基于机器学习的方法来预测ASD风险基因，使用人类大脑时代基因表达模式，基因级约束指标和其他基因变异特征的特征。通过我们的预测模型鉴定的基因富含ASD风险基因的独立集，并倾向于在ASD大脑中降低表达，尤其是在额叶和顶叶皮层中。最高的基因不仅包括具有强烈参与ASD（例如NBEA，HERC1和TCF20）的先前证据的基因，而且还指出了与蛋白质泛素化有关的潜在新型候选者，例如，MyCBP2和CAND1。我们还表明，我们的方法优于排名策划的ASD候选基因的最先进的评分系统。对我们预测的风险基因的基因本体学富集分析揭示了与ASD明显相关的生物学过程，包括神经元信号传导，神经发生和染色质重塑，但还强调了其他可能是ASD的潜在机制，这些机制可能是RNA的替代性斑点和植物素质与蛋白质的蛋白质DEgradation。我们的研究表明，人脑时空基因表达模式和基因级约束指标可以帮助预测ASD风险基因。我们的基因排名系统为优先考虑ASD候选基因提供了有用的资源。