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垃圾微生物对气候变化的反应
地中海盆地预计将被认为是气候变化的热点。在这里，我们使用了地中海的气候对比，以模仿气候变化对垃圾微生物群落的影响。单特异性（Pinus halepensis and Pistacia lentiscus）和垃圾（Pinus/Pistacia，50/50）的二元混合物的垃圾袋在法国和阿尔及利亚之间的对比气候上转移（从亚果和阿尔及利亚之间的对比气候中）。我们测试了垃圾类型（物种身份，混合垫料）和环境环境（海岸/内陆）对更限制气候条件的微生物反应的影响。在田间孵育12个月后，垃圾化学特性（C/N和固态13 C NMR）和微生物标记（活性微生物生物量（MB），基础呼吸（BR），细菌分解代谢和遗传结构（生物学和T-RFLP）表征。>。在田间孵育12个月后，垃圾化学特性（C/N和固态13 C NMR）和微生物标记（活性微生物生物量（MB），基础呼吸（BR），细菌分解代谢和遗传结构（生物学和T-RFLP）表征。转移后，分解代谢和遗传结构与法国和阿尔及利亚控制的分解代谢和遗传结构不同，并且反应取决于上下文和垃圾类型：在内陆环境中观察到更强的修饰，除了小保障小动物的微生物群落（弱变量）。但是，对于这种垃圾类型的转移，MB和BR降低了。另一方面，对于内陆或沿海环境，松弛垫的MB随着转移的响应而没有变化，而BR会在维持生物量和通过呼吸限制C损失方面反映微生物性能。这项研究表明，对气候变化的微生物反应随垃圾类型以及环境心理环境而异。在这里，垃圾混合物没有减轻气候压力对内陆和沿海环境中微生物群落的影响：在内陆环境中转移后转移后检测到较低的MB和BR，而较低的MB伴随着沿海环境中较高的BR，反映了CO 2释放的微生物生物量较弱的CO 2的增加。
超出单个神经元：人群反应
层次视觉处理对于对象识别和空间定位等认知功能至关重要。这些计算的神经基础的传统研究集中在单神经元活动上，但是大规模神经记录的最新进展强调了在人群水平上了解计算的需求的日益增长。数字双胞胎 - 计算模型接受了神经数据的培训 - 成功复制了单神经元行为，但是它们在捕获神经元关节活动方面的有效性尚不清楚。在这项研究中，我们投资了数字双胞胎如何描述鼠标视觉皮层中的人群反应。我们表明，这些模型无法准确代表人口活动的几何形状，尤其是其不同的不同，以及这种几何形状如何在整个视觉层次结构中演变。为了解决这个问题，我们探讨了数据集，网络体系结构，损失功能和培训方法如何影响数字双胞胎概括人口属性的能力。我们证明，改善模型对齐方式需要进行训练策略，以增强鲁棒性和概括，反映了在生物系统中观察到的原理。这些发现强调了从多个角度评估数字双胞胎，确定完善的关键领域，并为使用这些模型探索人群级别探索新的计算的基础。
社论：交叉反应免疫和 COVID-19
SARS-CoV-2 和 COVID-19 就像一场现代瘟疫一样影响着世界，在全球蔓延。当人类发现这种新瘟疫带有变种时，人类更加恐惧，而且即使感染了一种病毒，也并不意味着对所有变种都具有免疫力。但是，正如以前的流行病一样，由于医学科学的进步和病毒自身进化为危害较小的形式，COVID-19 的致命性和传播范围已经减弱到令人稍感担忧的现状。SARS-CoV-2 和 COVID-19 在对世界造成致命袭击的高峰期受到了密切关注，这揭示了一些现在用于抗击这种流行病的方法。我们现在知道，与我们不同，我们的免疫系统对 SARS-CoV-2 并不感到意外，因为在 COVID-19 流行病爆发之前，我们就存在对 SARS-CoV-2 的交叉反应免疫。交叉反应性免疫是由特定病原体或抗原引起的抗体和记忆B细胞和T细胞介导的，这些病原体或抗原也能对其他病原体或抗原作出反应 (1)。交叉反应性是适应性免疫的主要特征，蛋白质抗原（表位）内小部分识别 (2) 和同源 B 细胞和 T 细胞受体的多特异性 (3,4) 高度支持这种免疫反应。人类普通感冒冠状病毒 (hCoV) 作为对 SARS-CoV-2 产生交叉反应性免疫的潜在来源而受到广泛关注 (5)。然而，也有报道称 SARS-CoV-2 与无关病毒 (6)、细菌 (7)、疫苗 (8,9) 甚至食物抗原 (9) 之间存在免疫交叉反应。激活交叉反应性免疫并非总是具有保护作用，也可能产生免疫病理学 (10)。此外，免疫交叉反应是双向的，SARS-CoV-2感染以及COVID-19疫苗也可诱导交叉反应性免疫。事实上，SARS-CoV-2和COVID-19疫苗与人体组织之间存在免疫交叉反应，这提出了SARS-CoV-2感染和COVID-19疫苗可能导致自身免疫反应的可能性（见图1）（11）。显然，预先存在的交叉反应性免疫必定对形成对病毒和COVID-19疫苗的免疫反应产生重大影响，但其影响程度和对保护的贡献仍未确定。同样，SARS-CoV-2和COVID-19疫苗也可能产生重大的交叉反应性免疫学后果，需要进行研究。在这篇关于“交叉反应性免疫学”的前沿研究课题中，
对话技术和对隐瞒信息的反应
人们经常面临需要对隐瞒的信息做出推断的决策。大型语言模型与对话技术（例如 Alexa、Siri、Cortana 和 Google Assistant）的出现正在改变人们做出这些推断的方式。我们证明，与传统数字媒体相比，对话式信息提供模式会导致对隐瞒信息做出更批判性的反应，包括：（1）对隐瞒信息的产品或服务的评价减少，（2）回忆起隐瞒信息的可能性增加。这些影响在多种对话模式下都很显著：录音电话对话、展开的聊天对话和对话脚本。我们提供了进一步的证据，表明这些影响适用于与 Google Assistant（一种著名的对话技术）的对话。实验结果表明，参与者对隐瞒信息原因的直觉是产生这种影响的驱动因素。
针对犬细小病毒的抗体反应
从私人主人处招募 6-8 周龄的健康犬幼犬，并根据年龄分成四组（第 1、3 和 4 组 = 8 周龄，第 2 组 = 6 周龄）。第 1 组（n=62）和第 3 组（n=37）分别接种 HIPRADOG® DP 和 HIPRADOG® 7；第 2 组（n=58）和第 4 组（n=37）分别接种等效的市售二价和多价产品。疫苗接种遵循制造商的说明。在疫苗接种计划完成之前和完成后 21 天采集血液样本。使用市售 ELISA 试剂盒测试纯化血清以确定针对 CPV 的抗体滴度。
冠状病毒反应基金的经济影响
As part of the accountability and transparency provisions included in the Coronavirus Aid, Relief, and Economic Security (CARES) Act, the Office of Management and Budget (OMB), in consultation with the U.S. Department of the Treasury (Treasury), the Council of Economic Advisers (CEA), and the U.S. Small Business Administration (SBA), is charged with providing quarterly reports on the effects of certain Coronavirus response funds to the Congress and the public.1本报告提供了有关这些基金在2023年第一季度的影响的证据，这对于评估覆盖救济资金的经济影响很重要。由于危机的前所未有的性质和幅度，评估冠状病毒反应基金的影响根本上是困难的。此外，随着时间的流逝，通常不可能解散2020年大流行立法的经济影响，例如《 Cares Act》，从随后的立法的经济影响中，例如2021年的《美国救援计划法》（ARP），以及与无关的经济发展。随着时间的流逝，隔离《照顾法》的经济影响将越来越困难。本报告的先前迭代提供了两种类型的分析，涵盖了《关怀法》和相关大流行反应立法的经济影响：他们（1）使用了最新的季度数据来详细介绍经济复苏的累积状态，以及（2）分析相关研究和学术发现。截至2021年第一季度，GDP已经超过了其大传统的水平，而2020年大流行立法的经济影响变得更加难以区分与其他发展的影响。同时，时间的流逝使研究人员能够对大流行立法的影响提出新的发现。因此，该报告从季度数据更新中退后一步，重点是审查和综合相关研究，因此可以提供。
手足综合征和手足皮肤反应
• 舒适：避免手脚受压。穿鞋不要太紧，不要穿高跟鞋。用泡沫类吸水鞋底和减震器保护脚部受压的部位。戴上工作手套保护双手。避免进行需要双手用力的活动，如有必要，戴上带有减震材料的手套保护双手。
药物反应预测的深度学习方法
癌症每年夺走全球数百万人的生命。尽管近年来已经出现了许多治疗方法，但总体而言，癌症仍未得到解决。利用计算预测模型研究和治疗癌症在改善药物开发和个性化治疗方案设计方面具有巨大前景，最终可以抑制肿瘤、减轻痛苦并延长患者的生命。最近一批论文展示了利用深度学习方法预测癌症对药物治疗反应的有希望的结果。这些论文研究了不同的数据表示、神经网络架构、学习方法和评估方案。然而，由于探索的方法多种多样，并且缺乏用于比较药物反应预测模型的标准化框架，因此很难解读有希望的主流和新兴趋势。为了获得深度学习方法的全面概况，我们对预测单一药物治疗反应的深度学习模型进行了广泛的搜索和分析。我们总共整理了 60 个基于深度学习的模型，并生成了摘要图。基于分析，揭示了可观察的模式和方法的流行程度。通过这次审查，我们可以更好地了解该领域的现状，并确定主要挑战和有希望的解决方案。
对SARS-COV-2疫苗和covid的抗体反应...
1萨皮恩扎大学转化与精密医学系血液学，意大利罗马00161； mc.molinari91@gmail.com（m.c.m.）; giulia.proietti@uniroma1.it（g.p。）; pepe@bce.uniroma1.it（s.p。）2临床试验部的设计和分析，科学局，IRCS Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli，00168，意大利罗马； diana.giannarelli@gmail.com 3国家全球卫生中心，伊斯蒂托图超级卫生中心，意大利罗马00161； clementina.galluzzo@iss.it（c.m.g.）; roberta.amici@iss.it（r.a.）; silvia.baroncelli@iss.it（s.b。）4帕多亚大学医学系血液学和临床免疫学部门，意大利帕德娃35122； andrea.visentin@unipd.it（a.v.）; livio.trentin@unipd.it（l.t。）5 ASST Grande Ospedale Metropolitano Niguarda，20162年意大利米兰； annamaria.frustaci@ospedaleniguarda.it（a.m.f.）; Alessandra.tedeschi@ospedaleniguarda.it（A.T。）6佩鲁吉亚大学血液学和血液学研究中心和意大利佩鲁吉亚06129的圣玛丽亚·德拉·德拉·米斯特里科迪亚医院； paolo.sportoletti@unipg.it（P.S.）; fimena.defalco@unipg.it（f.d.f.）7分子生物技术与健康科学系，美国大学血液学系，A.O.U。cittàdellasalute e della scienza di Torino，意大利10125年； candida.vitale@unito.it（c.v.）; marta.coscia@unito.it（M.C。）8血液学单位，Fondazione Irccscàgrandaospedale maggiore Policlinico，20122年米兰，意大利； gianluigi.reda@hotmail.it（G.R.）; veronica.mattiello@policlinico.mi.it（v.m。）9 Cosenza，Cosenza的血液学单位AO和Calabria大学的药房，健康与营养科学系，意大利87036 Rende； massim.gentile@tiscali.it 10部门血液肿瘤学，Azienda Ospedaliera pugliese-ciaccio，88100，意大利卡坦扎罗； leluc13@alice.it 11血液学和干细胞移植单元，Ospedale oncologico A. Businco，Arnas“ G.brotzu”，09134 Cagliari，意大利； roberta; murru@tiscali.it 12血液学单位，干细胞移植，大学校园Bio-Medico，00128，Rome，ITALIA，ITALIA，ITALIIA; luca.barabino@hotmail.com 14 Azienda policlinico umberto i，00161罗马，意大利;： +39-06-499741;传真： +39-06-44241984†这些作者对这项工作也同样贡献。
不良药物反应收集表格
（a）选择：1 =恢复/解决，2 =恢复，3 =永久损坏，4 =未恢复/未解决，5 =死亡（日期），6 =未知（b）选择：1 = 1 = pery，2 =可能，3 =可能，4 =可能，4 =不太可能，5 =不可接受/无分类/无分类，6 =无关，7 =不知道的