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接种疫苗后人类母乳中抗 SARS-CoV-2 抗体：系统评价与荟萃分析
背景：CDC 指南建议所有 5 岁及以上的人（包括母乳喂养的人）接种冠状病毒病-19 (COVID-19) 疫苗。母乳已被证明是免疫未成熟的新生儿的宝贵保护来源。研究表明，接种过疫苗的母亲的母乳可以转移抗体。目的/目标：本系统综述和荟萃分析研究了接种疫苗后人乳中 SARS-CoV- 2 抗体的存在情况。方法：纳入了评估接种 SARS-CoV-2 疫苗的女性母乳中免疫球蛋白的研究。在 PubMed、Embase、Web of Science 中搜索了 2019 年 12 月 1 日至 2021 年 9 月 30 日期间发表的文章。手动或通过 WebPlotDigitizer 4.1 版提取相关文章的数据，以获得峰值日的抗体水平数值，然后将峰值日压缩到 Excel 中。通讯作者提供了额外的原始数据和信息。结果：搜索共获得 192 篇文章。在排除重复、筛选标题和摘要后，共确定了 18 项队列研究。对于接种第一剂疫苗后但接种第二剂疫苗前母乳中 SARS-CoV-2 抗体的比率，我们发现 64%（95% CI 51–78%）为 IgA 阳性，30%（95% CI 13.1–46%）为 IgG 阳性。对于接种第二剂疫苗后母乳中 SARS-CoV-2 抗体的比率，我们发现 70%（95% CI 55–86%）为 IgA 阳性，91%（95% CI 80–103%）为 IgG 阳性。结论：我们对全球已发表数据的分析表明，接种 COVID-19 疫苗后母乳中抗体的阳性率很高。还需要进一步研究来确定母乳中针对 SARS-CoV-2 的 IgA 和 IgG 的阳性率是否在完全免疫后数月持续存在，以及它们对预防婴儿 SARS-CoV-2 感染的影响。
MIL-DTL-55302/63H w/AMENDMENT 1
备注：1.尺寸以英寸为单位。2.公制等效值仅供参考。3.除非另有规定，公差为 ± .005 (0.13 毫米)。4.这些连接器使用适当的硬件与 MIL-DTL-55302/58、MIL-DTL-55302/62、MIL-DTL-55302/64、MIL-DTL-55302/65 和 MIL-DTL-55302/66 中规定的连接器配合使用。5.应在连接器的侧面标记表示每行中第一个和最后一个位置以及其间每四个接触件位置的数字。作为上述选项，可在连接器侧面印上表示每四个腔体的数字，但必须标记第一个接触件。6..025（0.64 毫米）模块化网格上的端接布局。7.保形涂层间隙应至少为 .005（0.13 毫米）（可选设计不需要）。8.可选底切最大为 .055（1.27 毫米），位于 PCB 侧面，用于清洁。9.可选设计保形涂层间隙。10.到母导向硬件的孔深最小为 0.282（7.16 毫米）。到母螺纹硬件的全螺纹深度最小为 0.240（6.1 毫米）。11.附件安装硬件（细节 D、F 和 H）是可选的，可以单独购买。
使用呼叫调查和生态利基建模来评估美国路易斯安那州路易斯安那州的小龙虾青蛙（木叶底叶底木叶叶木）的分布和状态
摘要。—菊法鱼（Crawfish Frog（Lithobates aylolatus）的占用率在其历史范围的大部分范围内下降了35％，这主要是由于栖息地转换为农业。在美国路易斯安那州，大多数记录日期是1970年代之前的日期，最近仅在几个地点记录了该物种。这项研究旨在评估路易斯安那州乳杆菌的当前分布和状态，并确定该物种的气候和栖息地关联。在2019年春季，我们沿着可能合适的栖息地的地区沿着历史地点附近的道路进行了夜间呼叫调查。尽管付出了巨大的努力，但我们没有遇到任何人。为了确定随后的调查的合适区域，我们使用1990年的路易斯安那州，德克萨斯州和俄克拉荷马州的本地信息开发了一种生态利基模型，以及生物气候，土地覆盖和土壤水文变量。在12个教区中，只有六个具有历史记录的乳乳杆菌记录，预计对该物种具有可观的适合性领域。我们根据模型建立了五个新路线，并在2020年和2021年期间对它们进行了调查。我们还在2020年还部署了12个自动录音机和2021年的7个。尽管有这些额外的努力，但未发现乳杆菌，表明该物种在路易斯安那州可能被灭绝或极为罕见。尽管如此，我们的研究确定了该物种南部范围内该物种的气候和栖息地关联，以及可以评估潜在重新引入地点的区域。
卢底酚的分子建模用于抗病毒活性和细胞作用
lupeol是存在于几种植物中的一种天然存在的五囊三萜类化合物，被归因于具有抗癌，抗寄生虫和抗炎特性。由于其已知的抗疾病和免疫调节活性，对硅酸盐进行了一项有关其潜在的相互作用与SARS-COV-2的各种表面蛋白的相互作用，SARS-COV-2是导致COVID-19的冠状病毒。分子对接表明，它与SARS-COV-2-2蛋白有效结合，这些蛋白对病毒的生命周期，结构完整性和毒力至关重要。它在主要蛋白酶，核蛋白酶磷蛋白，木瓜蛋白酶样蛋白酶，RNA依赖性RNA聚合酶和峰值糖蛋白上显示出高结合亲和力。还分析了其对免疫信号通路至关重要的各种蛋白质的可能靶标，以及其细胞吸收，分布，排泄，代谢和毒性。这些发现表明，卢底酚是一种潜在的候选药物作为针对冠状病毒和免疫相关疾病的抗病毒药物。
南非出生队列中母亲和婴儿的缺铁性贫血：炎症背景下的患病率和概况
& 神经科学研究所，开普敦大学，南非 * Khula 南非数据收集团队：Layla E. Bradford、Simone R. Williams、Lauren Davel、Tembeka Mhlakwaphalwa、Bokang Methola、Khanyisa Nkubungu、Candice Knipe、Zamazimba Madi、Nwabisa Mlandu 通讯作者：Jessica E. Ringshaw：jess.ringshaw@uct.ac.za Kirsten A. Donald 教授：kirsty.donald@uct.ac.za
MCOHOME Technology Co.，Ltd
1）如果电源不是220VAC，则它是被动输出2）可以选择3种颜色：珍珠白色（玻璃+框架+底壳）（默认底壳）（默认）（默认）空间银：真空银色镀玻璃+银色框架+黑色底壳+黑色底壳（定制）晶体黑色：黑色（玻璃+底壳+底壳）（玻璃+底壳）（定制）
基于有限元的机器学习框架，用于预测分娩过程中盆底肌肉的机械行为
医学界一直致力于深入了解影响全球数百万女性的分娩创伤。母体病变的诊断可能具有挑战性，检查费用也很高。为了更好地理解盆底肌肉 (PFM) 损伤的机制，生物力学模拟可能是一种有价值的工具。然而，利用有限元法 (FEM) 进行模拟可能是一个耗时的过程。为了解决这个问题，本研究旨在通过在 FEM 模拟数据上训练 ML 算法来开发一个机器学习 (ML) 框架，以预测分娩期间 PFM 的压力。为了生成用于 ML 算法训练的数据集，使用不同的材料特性进行分娩模拟以表征 PFM。采用了四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、极端梯度提升 (XGBT)、支持向量回归 (SVR) 和人工神经网络 (ANN)，考虑两种情况：(1) 肌肉最大拉伸水平的应力预测，以及 (2) 胎儿下降的多个水平。结果表明，ANN 在前者中表现最佳，平均绝对误差 (MAE) 为 0.191 MPa。在后者中，XGBT 对胎儿下降 20 和 35 毫米的误差较低，MAE 值分别为 0.002 和 0.028 MPa。然而，ANN 对 50 和 65 毫米的预测效果更好，MAE 值分别为 0.214 和 0.187 MPa。本研究首次尝试将基于 FEM 的 ML 算法与分娩模拟结合使用，以在常规临床程序中获得近乎实时的预测。
在帕金森病的运动解码方面，皮层脑电图优于丘脑底局部场电位
未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者（此版本于 2022 年 4 月 19 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.04.24.441207 doi：bioRxiv preprint
在帕金森病的运动解码方面，皮层脑电图优于丘脑底局部场电位
摘要 脑信号解码有望在临床脑机接口 (BCI) 的发展中取得重大进展。在帕金森病 (PD) 中，目前已有首个用于自适应深部脑刺激 (DBS) 的双向 BCI 植入物。脑信号解码可以扩展自适应 DBS 的临床实用性，但神经源、计算方法和 PD 病理生理对解码性能的影响尚不清楚。这代表了未来神经技术发展中尚未满足的需求。为了解决这个问题，我们开发了一种基于术中感觉运动皮层电图 (ECoG) 和丘脑底 LFP 的侵入性脑信号解码方法来预测 11 名接受 DBS 的 PD 患者的握力（一种代表性的运动解码应用）。我们证明 ECoG 优于丘脑底 LFP，可准确解码握力。梯度增强决策树 (XGBOOST) 优于其他模型架构。基于 ECoG 的解码性能与运动障碍呈负相关，这可归因于运动准备和运动期间的丘脑底 β 爆发。这凸显了帕金森病病理生理对神经编码运动活力能力的影响。最后，我们开发了一种连接组分析，可以通过使用患者的连接组指纹来预测患者个体 ECoG 通道的握力解码性能。我们的研究为侵入性脑信号解码提供了一个神经生理学和计算框架，以帮助开发个性化的智能自适应 DBS 精准医疗方法。