仅用了 13 天,反政府武装“解放叙利亚”就占领了大马士革,结束了长达 13 年的叙利亚内战。这标志着叙利亚政治和军事格局的转变。“解放叙利亚”占领大马士革是一系列因素共同作用的结果,最终形成了“完美风暴”。与以色列的持续战争使伊朗及其代理人——真主党和哈马斯——处于前所未有的弱势地位,大大削弱了他们在叙利亚的存在,并为反政府武装的快速推进提供了便利。俄罗斯专注于乌克兰战争,减少了在叙利亚的存在和参与。目睹叙利亚军队的崩溃后,莫斯科认为挽救阿萨德政权是徒劳的。尽管“解放叙利亚”有着圣战的根源,但叙利亚相当一部分民众似乎出于对阿萨德统治和生活条件恶化的不满而支持其斗争。与此同时,政治和军事精英对政权信心的崩塌为阿萨德的迅速垮台做好了准备。
Ayse Koyun是环境科学与工程系的博士后科学家以及哈佛大学的工程与应用科学学院。她拥有维也纳技术大学技术化学(材料科学)的医生学位。在她的博士学位期间,AYSE专注于使用原子力显微镜进行材料表征,并研究了建筑材料的老化。作为哈佛大学的博士后科学家,她的研究现在以了解气候和人类健康的气溶胶的影响(悬挂在空中的微小颗粒)的影响。她探讨了诸如构造之类的活动如何产生这些粒子以及它们如何影响吸气者的福祉。在哈佛大学,Ayse采用了一种称为电动力悬浮的尖端技术,以悬浮在空中中的气溶胶颗粒,从而使她能够研究它们在经历各种条件时如何发展,例如光暴露和湿度变化。她检查了来自不同来源的颗粒,从燃烧植物产生的烟雾到特定的化合物。通过阐明这些悬浮的颗粒,她观察到它们的反应和转化,阐明了气溶胶在环境中的行为及其对气候的潜在影响。除了在哈佛大学的工作外,AYSE还为SABER(平流层气溶胶过程,预算和辐射效应)任务做出了贡献,这是一项扩展的空中科学测量计划,研究了上层对流层和下层平流层(UTLS)的运输,化学,微物理和辐射特性。利用NASA WB-57高海拔研究飞机,Ayse有助于表征任务期间收集的微型气溶胶。SABER部署提供了对气溶胶尺寸分布,成分和辐射特性的广泛详细测量,以及不同区域和季节中相关的微量气体。这些观察结果对于提高全球模型准确模拟平流层气溶胶加载变化的辐射,动力学和化学影响的能力至关重要。ayse的总体目标是提供有关气溶胶颗粒对我们世界的起源,转化和影响的关键见解。通过为气候模型的发展做出贡献,并制定了减轻气溶胶的不利影响的战略,她的目标是对气候研究和公共卫生产生有意义的影响。最终,她在实验室和Saber任务中收集的实验数据有助于完善全球化学气候模型,从而弥合了科学发现和大规模模拟之间的差距。
每个人都应该有一个个人计划。个人计划可以包含几种不同类型的计划,包括以人为本的计划和个性化护理和支持计划。认识到什么对一个人重要以及什么对他们重要可以帮助我们理解以人为本的计划和个性化护理和支持计划之间的区别。
众所周知,在疫情衰退期间,直接暴露于病毒的企业,即“接触”行业,相对于经济的其他部分,急剧萎缩并缓慢复苏。不太清楚的是,通过提供接触行业商品的更安全替代品而“获胜”的企业如何影响这种不平等的衰退。利用企业和行业数据,我们首先构建了收入增长的分类指标,区分接触行业输家、接触行业赢家和非接触行业。我们发现,接触行业输家的萎缩幅度比行业平均水平高出约 50%,而赢家则有所增长。此外,预测数据表明,赢家和输家之间的差距将至少持续到 2022 年。为了解释这一证据,我们随后开发了一个简单的三部门新凯恩斯主义模型,其中 (i) 一个企业部门提供有风险的接触行业商品的安全替代品,(ii) 边做边学。总体而言,该模型捕捉到了不平等的部门衰退。它还考虑了通货膨胀,包括 2021 年的急剧上涨。
众所周知,在疫情衰退期间,直接暴露于病毒的企业,即“接触”行业,相对于经济的其他部分,急剧萎缩并缓慢复苏。不太清楚的是,通过提供接触行业商品的更安全替代品而“获胜”的企业如何影响这种不平等的衰退。利用企业和行业数据,我们首先构建了收入增长的分类指标,以区分接触行业输家、接触行业赢家和非接触行业。我们发现,接触行业输家的萎缩幅度比行业平均水平高出约 50%,而赢家则有所增长。此外,预测数据表明,赢家和输家之间的差距将至少持续到 2022 年。为了解释这一证据,我们随后开发了一个简单的三部门新凯恩斯主义模型,其中 (i) 一个部门的企业为有风险的接触行业商品提供安全的替代品,(ii) 边做边学。总体而言,该模型捕捉到了不平等的部门衰退。它还考虑了通货膨胀,包括 2021 年的急剧上涨。
18以色列重股东卡普兰医学中心的微生物学部,19号特拉维夫大学公共卫生,以色列特拉维夫
广州大学的实验中心,中国广州B,上海上海上海大学生物医学工程学院。 Zhangjiang Lab,上海,中国,201204电话。 :+86 21 38176043电子邮件:hanzhang.bit@gmail.com(H。Zhang),上海上海上海大学生物医学工程学院,中国,2011年。 :+86 21 20685265传真:+86 21 20685265电子邮件:dinggang.shen@gmail.com(D。Shen)摘要。 大脑中淀粉样蛋白-β(Aβ)沉积的检测为阿尔茨海默氏病临床诊断(AD)提供了关键证据。 然而,当前基于宠物的大脑Aβ检查的效率遭受了粗糙的,基于视觉检查的双级分层以及高扫描成本和风险。 在这项工作中,我们探讨了使用非侵入性功能磁共振成像(fMRI)在AD连续体中使用脑网络上的图形学习来预测Aβ-PET表型的可行性。 首先,通过聚类来鉴定三个全脑Aβ-PET表型,并研究了它们与临床表型的关联。 第二,使用静止状态fMRI构建常规功能连通性(FC)网络,并通过图形卷积网络(GCN)学习了网络拓扑结构,以预测此类Aβ-PET表型。 这可能是一种有前途的技术,用于对AD的高通量筛查,成本和限制更少。广州大学的实验中心,中国广州B,上海上海上海大学生物医学工程学院。 Zhangjiang Lab,上海,中国,201204电话。:+86 21 38176043电子邮件:hanzhang.bit@gmail.com(H。Zhang),上海上海上海大学生物医学工程学院,中国,2011年。:+86 21 20685265传真:+86 21 20685265电子邮件:dinggang.shen@gmail.com(D。Shen)摘要。大脑中淀粉样蛋白-β(Aβ)沉积的检测为阿尔茨海默氏病临床诊断(AD)提供了关键证据。然而,当前基于宠物的大脑Aβ检查的效率遭受了粗糙的,基于视觉检查的双级分层以及高扫描成本和风险。在这项工作中,我们探讨了使用非侵入性功能磁共振成像(fMRI)在AD连续体中使用脑网络上的图形学习来预测Aβ-PET表型的可行性。首先,通过聚类来鉴定三个全脑Aβ-PET表型,并研究了它们与临床表型的关联。第二,使用静止状态fMRI构建常规功能连通性(FC)网络,并通过图形卷积网络(GCN)学习了网络拓扑结构,以预测此类Aβ-PET表型。这可能是一种有前途的技术,用于对AD的高通量筛查,成本和限制更少。对来自AD连续的258个样品的Aβ-PET表型预测的实验表明,我们的算法达到了较高的fMRI-to-to-pet预测准确性(78.8%)。结果表明,AD连续体中存在可区分的脑Aβ沉积表型,以及使用人工智能和非侵入性脑成像技术来近似基于PET的评估的可行性。关键字:功能连通性,大脑网络,淀粉样蛋白β,PET,图形卷积网络。
•中性粒细胞,单核细胞,T细胞,NKT,NK和B细胞亚型的门控策略; (a)在LD粒细胞,LD中性粒细胞(CD14+ CD16-)(B)CXCR3和HLA-DR测量上的CD14和CD16表达在LD中性粒细胞(C)CD19+ B细胞上,CD19+ B细胞在CD27和CD38和CD38,NAIME B细胞(CD27-CD38+)中(CD27-CD38+)(CD27-CD38+)(CD27-CD38+)(CD27-CD38+)细胞( (CD27+CD38+)测量。(d)在CD24和CD38上输送的记忆B细胞,显示了概述的过渡B细胞门。(e)在CD24和CD38上门控的幼稚的B细胞,其中CD24+CD38 ++过渡B细胞门控。(f)使用CD14和CD16:CD14+CD16-经典,CD14+CD16+中间体和CD14-CD16-非古典的单核细胞亚型。(G)CD14+单核细胞CXCR3和HLA-DR状态。(H)CD3和CD19用于定义; B细胞(CD19+),T细胞(CD3+)和NBNT(CD19- CD3-)淋巴细胞。(I)定义CD4 T细胞,CD8 T细胞,CD4+CD8+双阳性和CD4-CD8-双阴性T细胞(J)CD56和CD16表达的T细胞的CD4和CD8染色,CD56+NKT和CD16+NKT的T细胞上的CD56和CD16表达。(k)非-B和非T细胞(NBNT)群体显示CD56和CD16的表达,以识别CD56Bright(CD56 ++),NK细胞(CD56+CD16+)和CD56-CD16+NK细胞。(l-r)cxcr3和hla-dr表达; (L)CD4 T细胞(M)CD8 T细胞(N)CD56+ T细胞(O)CD16+ T细胞(P)CD56 ++ NK细胞(Q)CD56+ CD16+ CD16+ NK细胞(R)CD56-CD16+ NK细胞。(S-W)CD27和CD38的表达; (S)CD4-CD8-DN T细胞(T)CD4 T细胞(U)CD8 T细胞(V)CD56+ T细胞(W)CD16+ T细胞。CD4和CD8在(x)CD56+ T细胞(y)CD16+ T细胞上的表达。CD4和CD8在(x)CD56+ T细胞(y)CD16+ T细胞上的表达。
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