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摘要我们开发了一种允许人们在单细胞培养样品中测试大量药物组合的方法。我们依靠单个细胞中药物摄取的随机性作为创建和编码药物治疗方案的工具。用荧光条形码药物的组合处理一个包含数千个细胞的单个样品。我们在细胞培养样品中创建独立的瞬时药物梯度,以产生异质的局部药物组合。在孵育期后,记录每个细胞的随后的表型和相应的药物条形码。我们使用这些数据用于宏观细胞种群中对药物的治疗反应的统计预测。为了进一步应用这项技术,我们开发了一种不需要任何化学药物修饰的荧光条形码方法。我们还开发了无分段的图像分析,能够处理样品中包含数千个细胞的大型光场,即使在汇合生长条件下也是如此。在大多数生物实验室中,可以很容易地获得执行我们方法所需的技术,不需要机器人或微流体设备,并且会大大减少传统高通量研究的资源需求和产生的成本。
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1精神病学部分,医学科学和公共卫生系,卡利亚里大学,意大利卡利亚里09121; p.paribello@studenti.unica.it(p.p.); m.garzi@gmail.com(M.G。); beatrice.guiso@gmail.com(B.G.); federicosuprani@hotmail.it(F.S.); vittoriapulcinelli@hotmail.com(v.p。); novella.iaselli@gmail.com(m.n.i。); ialilia.pinna1991@gmail.com(i.p.); giulia444@alice.it(g.s.); carol.corrias@gmail.com(C.C.); fedepinna@inwind.it(f.p。); bcarpini@iol.it(b.c。)2 Cagliari大学医院机构临床精神病学单位,09121 Cagliari,意大利Cagliari 3生物医学科学系,神经科学与临床药理学科,Cagliari大学,孟塞拉托大学,09042 Cagliari; squassina@unica.it(a.s.); claudia.pisanu@unica.it(C.P. ); anna.meloni@unica.it(a.m.); dcongiu@unica.it(D.C.)4帕多瓦大学药物和药理学科学系,意大利帕德瓦35131; stefano.dallacqua@unipd.it(S.D. ); stefania.sut@unipd.it(S.S。); so a.nasini@phd.unipd.it(s.n. ); antonella.bertazzo@unipd.it(A.B。) 5帕多瓦大学生物医学科学系,35131意大利帕德瓦6圣拉法尔科学研究所,20132年,米兰米拉诺,意大利米兰7,麦吉尔大学,蒙特利尔大学精神病学系,QC H3A 1A1,加拿大QC H3A 1A1,加拿大8号,Dalhousie,Halifax,Halifax,ns ns b3 ns b3 halifax,b3 hhos b3 hhos b3 hhof mirko.manchia@unica.it†已故。 ‡这些作者对这项工作也同样贡献。2 Cagliari大学医院机构临床精神病学单位,09121 Cagliari,意大利Cagliari 3生物医学科学系,神经科学与临床药理学科,Cagliari大学,孟塞拉托大学,09042 Cagliari; squassina@unica.it(a.s.); claudia.pisanu@unica.it(C.P.); anna.meloni@unica.it(a.m.); dcongiu@unica.it(D.C.)4帕多瓦大学药物和药理学科学系,意大利帕德瓦35131; stefano.dallacqua@unipd.it(S.D.); stefania.sut@unipd.it(S.S。); so a.nasini@phd.unipd.it(s.n.); antonella.bertazzo@unipd.it(A.B。)5帕多瓦大学生物医学科学系,35131意大利帕德瓦6圣拉法尔科学研究所,20132年,米兰米拉诺,意大利米兰7,麦吉尔大学,蒙特利尔大学精神病学系,QC H3A 1A1,加拿大QC H3A 1A1,加拿大8号,Dalhousie,Halifax,Halifax,ns ns b3 ns b3 halifax,b3 hhos b3 hhos b3 hhof mirko.manchia@unica.it†已故。‡这些作者对这项工作也同样贡献。
©2022 Wiley-VCH GMBH。这是以下文章的同行评审版本:Bhatti,M。R. A.,Kernin,A.,Tausif,M.,Zhang,H.,Papageorgiou,D.,Bilotti,E.,Peijs,E.,Peijs,T.,Bastiaansen,C。W. M.adv。光学母校。2022,10,2102186,该形式以https://doi.org/10.1002/adom.202102186出版。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可,本文可能不会增强,丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除,遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本,并且必须禁止第三方通过平台,服务和网站提供任何嵌入,框架或以其他方式提供其文章或页面。
1。Faraone SV,Asherson P,Banaschewski T等。注意 - 赤字/疾病障碍。nat rev:dis primers。2015; 1:15020。 doi:10。1038/nrdp.2015.20 2。Murray AL,Obsuth I,Zirk-Sadowski J,Ribeaud D,EisnerM。多动症症状与反应性与反应性侵略性之间的发展关系。j的疾病。2020; 24(12):1701-1710。doi:10.1177/10870547166666323 3。Neumann A,Walton E,Alemany S等。 从出生到学龄的DNA甲基化与ADHD症状之间的关联:一种显着的荟萃分析。 翻译精神病学。 2020; 10:398。 4。 Hamza M,Halayem S,Bourgou S,Daoud M,Charfi F,Belhadj A. Epi-Epi-Genetics and ADHD:迈向疾病发病机理的综合方法。 J Atten Disord。 2019; 23:655-664。 5。VanDongen J,Zilh〜Ao nr,Sugden K等。 成年人注意力缺陷/多动症症状的整个表观基因组的关联研究。 生物精神病学。 2019; 86:599-607。 6。 Walton E,Pingault J-B,Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析:一项前瞻性,全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22:250-256。 7。 sporns O. 人类连接:起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80:53-61。 doi:10.1016/j.neuroimage.2013.03.023Neumann A,Walton E,Alemany S等。从出生到学龄的DNA甲基化与ADHD症状之间的关联:一种显着的荟萃分析。翻译精神病学。2020; 10:398。4。Hamza M,Halayem S,Bourgou S,Daoud M,Charfi F,Belhadj A. Epi-Epi-Genetics and ADHD:迈向疾病发病机理的综合方法。J Atten Disord。2019; 23:655-664。 5。VanDongen J,Zilh〜Ao nr,Sugden K等。 成年人注意力缺陷/多动症症状的整个表观基因组的关联研究。 生物精神病学。 2019; 86:599-607。 6。 Walton E,Pingault J-B,Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析:一项前瞻性,全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22:250-256。 7。 sporns O. 人类连接:起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80:53-61。 doi:10.1016/j.neuroimage.2013.03.0232019; 23:655-664。5。VanDongen J,Zilh〜Ao nr,Sugden K等。成年人注意力缺陷/多动症症状的整个表观基因组的关联研究。生物精神病学。2019; 86:599-607。 6。 Walton E,Pingault J-B,Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析:一项前瞻性,全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22:250-256。 7。 sporns O. 人类连接:起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80:53-61。 doi:10.1016/j.neuroimage.2013.03.0232019; 86:599-607。6。Walton E,Pingault J-B,Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析:一项前瞻性,全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22:250-256。 7。 sporns O. 人类连接:起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80:53-61。 doi:10.1016/j.neuroimage.2013.03.023Walton E,Pingault J-B,Cecil Cam等。ADHD症状轨迹的表观遗传分析:一项前瞻性,全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22:250-256。 7。 sporns O. 人类连接:起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80:53-61。 doi:10.1016/j.neuroimage.2013.03.023ADHD症状轨迹的表观遗传分析:一项前瞻性,全甲基化的研究。MOL PESHITHITRY。2017; 22:250-256。 7。 sporns O. 人类连接:起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80:53-61。 doi:10.1016/j.neuroimage.2013.03.0232017; 22:250-256。7。sporns O.人类连接:起源和挑战。神经图像。2013a; 80:53-61。 doi:10.1016/j.neuroimage.2013.03.023
在德国,虽然拥有大约 800 个永久土壤观测地块 (BDF) 等全面的基础设施用于此目的,但是却没有对土壤生物进行全面、标准化的记录。然而,目前并非所有联邦州都对其 BDF 开展土壤生物学调查。其中最重要的原因可能是土壤无脊椎动物的鉴定复杂且昂贵。本项目应该有助于解决这一问题。在 25 个地点记录了蚯蚓、蚓螈和跳虫,通过形态学和 DNA 条形码对动物进行了识别,并对结果进行了比较。目的是在德国 BDF 计划框架内制定有效且可定期实施的土壤动物监测建议。结果表明,遗传测定方法基本适合此目的。在其投入正式实践之前,必须满足一些要求。 DNA 参考数据库必须全面、精心管理且质量可控。基于DNA的方法需要标准化。需要开发基于土壤生物数据的可靠土壤健康指标。建议所有联邦州以相同的程度和方法开展土壤动物调查。最初应使用经典的形态学方法定期记录土壤生物,至少记录蚯蚓、蚓螈和跳虫。应研究纳入更多群体。遗传方法的引入应逐步进行,从蚯蚓开始。所收集的数据应集中汇总并向公众开放。从长远来看,环境DNA条形码应该成为研究和评估土壤生物多样性的标准实践。
最近被确定为潜在威胁的另一类药剂是抗凝剂华法林和超级华法林类。这些化合物用于商业灭鼠剂,目前不受控制或监控,可以很容易地在网上大量购买纯药,并不受限制地进口到美国。此外,这些药物在商业灭鼠诱饵产品中稀释后仍然有毒。此类药物的主要化合物是华法林、杀鼠迷、溴敌隆、溴敌隆、地芬那康、氟鼠芬、敌鼠酮、匹多酮、氯敌鼠酮和地芬那康,如图 1(附录 A)所示。如果摄入有毒剂量,这些化学物质会产生严重而可怕的后果,包括血性腹泻(便血)、呼吸短促(呼吸困难)、腹胀和极度疲劳,这是晚期中毒的后期症状,但非常危险 (3)。溴敌隆中毒的其他临床表现包括阴道出血(4、5)、鼻出血(6、7)、尿液中带血(6-13)、牙龈出血(14、15)、胃肠道出血(7、8)、皮下出血(9、16)、自然流产(5)、咳血(15、17)、腹痛(14)和颅内出血。
国家免疫技术咨询委员会(NITAGS)的任务是指导其政策制定计划中的卫生和国家免疫计划。许多Nitags依靠世界卫生组织(WHO)战略专家(SAGE)对免疫的审查的证据,并旨在适应谁的建议对各自的情况。自从Covid-19大流行病发作以来,这种关系具有非凡的重要性,在此期间,Nitags在面对供应限制以及复杂的程序化和善良的物流时表达了一场明显的斗争,以制定适当的人口促进和疫苗利用的政策。进行了此在线调查,以评估Sage指导文件的Covid-19疫苗政策的有用性,并研究Nitags面临的持续需求和挑战。结果证实了有关Covid-19疫苗的SAGE建议易于获取,理解和适应。在鼠尾草面临的数据和时间限制的情况下,它们被发现是全面的,及时的。与偏爱谁国家或地区的低收入国家相比,全球NITAG网络(GNN)似乎是解决高收入国家之间问题的最受欢迎的工具。nitags在与其他Nitags的互动上具有很大的价值,这需要便利,并且可能会带来更多的机会,尤其是在地区内。进一步指出,某些Nitags通常不得不解决sage通常不考虑的大流行期间,例如供应链物流和疫苗需求。从COVID-19的经验中学习提供了通过开发更具体的程序以及考虑更多不同类型的数据,包括实施有效性和吸收数据,可以增强NITAG和大流行恢复工作。也有机会越来越多地参与人员支持Nitags的国家,同时确保国家的信息和证据需求得到充分反映在Sage审议中。2022由Elsevier Ltd.
老年人的神经心理学评估传统上评估多次试验中信息的学习和保留情况(Lezak 等人,2012;Suhr,2015)。可重复的神经心理学状态评估组合(RBANS;Randolph,2012)是一种认知测量方法,自二十年前创建以来一直被频繁使用,包含相关的学习数据。具体来说,RBANS 的列表学习和故事记忆子测试评估学习和即时记忆,并且可以与它们的延迟回忆对应项(RBANS 子测试列表回忆、列表识别、故事回忆和图形回忆)结合使用,以评估一段时间内的编码和保留情况。此外,学习斜率的陡度(或坡度)可以反映出个人从多次试验中反复接触刺激中获益的潜力。学习和记忆障碍患者的学习斜率通常较浅,包括阿尔茨海默病 (AD;Gifford 等人,2015 年)、额颞叶痴呆 (Lemos 等人,2014 年)、血管性痴呆 (Mast & Allaire,2006 年) 和注意力缺陷多动障碍 (ADHD;Skodzik 等人,2017 年)。尽管许多测试手册提供了有关学习斜率数据的基本信息,但此类学习斜率的计算往往相对简单——传统上仅考虑最后一次和第一次学习试验之间的差异(“最后一次试验减去第一次试验”)。因此,这些数据有可能为某些患者的学习提供更细致的理解。
