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00190/2023第1页，共9页 - 兽医局
可以在注射部位观察到大约5-10毫米的瞬态和小增厚或结节，并在2至6周内消失，而无需治疗。有时会在疫苗给药后一两天内发生全身反应（高温，厌食，嗜睡）。消化障碍（例如雌激素和腹泻）。已使用Nobivac Felv用于重建含有猫科动病毒（F9菌株）的Nobivac疫苗（F9菌株），猫鼻气概病毒（G2620a菌株）和/或猫panleucopenia cairuus（MW-1或Bristol Pallaus），在小型Nodecation之前经常进行vaction vaction vaction vaction vaction vaction vaction vaction vacination。它可以在接种后长达18天。偶尔，注射后最多6天，结节可能会很痛苦。可能会发生瞬时体温或la行升高，并在疫苗接种后持续3天。在某些情况下，可以在疫苗接种后长达1天观察到略有迟钝或食欲降低。在疫苗接种后极少敏反应的罕见情况下，会毫不延迟地施用抗组胺药，皮质类固醇或肾上腺素。除了上面指出的nobivac Felv过量服用过量后，没有看到不良影响。使用以下惯例定义了不良反应的频率： - 非常普遍（十分常见的动物表现出不良反应的动物）常见（100只动物中的100只动物少于10只动物） - 罕见（1000只动物少于10只动物，在1,000只动物中少于100只动物） - 少于10千名动物（少于10只动物中的动物）（少于100只动物）（少于100只动物）（比1000只动物相比）（比1000只动物中的动物差异1000只动物）（众多的动物）。
定量台式19F NMR光谱
反应混合物的仪器分析通常是化学过程优化中的速率控制步骤。传统上，反应分析采用气相色谱 (GC)、高效液相色谱 (HPLC) 或高场波谱仪上的定量核磁共振 (qNMR) 波谱法。然而，色谱法需要复杂的后处理和校准方案，而高场 NMR 波谱仪的购置和操作成本高昂。我们在此公开了一种基于低场台式 NMR 波谱法的廉价高效分析方法。其主要特点是使用氟标记的模型底物，由于 19F 具有宽的化学位移范围和高灵敏度，即使在低场永磁波谱仪上也能对产物和副产物信号进行独立、定量的检测。外部锁定/垫片装置无需使用氘代溶剂，只需极少的后处理即可直接、非侵入性地测量粗反应混合物。低场强可在较宽的化学位移范围内实现均匀激发，从而最大限度地减少系统积分误差。添加适量的非位移弛豫剂 Fe(acac)3 可最大限度地减少全分辨率下的弛豫延迟，将每个样品的分析时间缩短至 32 秒。正确选择处理参数也至关重要。本文提供了分步指南，讨论了所有参数的影响，并重点指出了潜在的陷阱。文中通过三个示例说明了该分析方案在反应优化中的广泛适用性：Buchwald-Hartwig 胺化反应、Suzuki 偶联反应和 C–H 官能化反应。
髋关节骨关节炎的治疗：利用间充质干细胞的潜力——系统评价
摘要 简介 髋关节骨关节炎 (OA) 是一种普遍存在的使人衰弱的疾病，需要有效和安全的治疗方案。本系统综述旨在探索关节内间充质干细胞 (MSC) 浸润作为髋关节 OA 治疗方法的潜力。方法 根据 PRISMA 指南，进行了系统综述，涵盖 PubMed、Embase 和 Cochrane Library 数据库。纳入标准包括专注于髋关节 OA 患者关节内 MSC 注射并将疼痛缓解作为结果测量报告的研究。质量评估采用了纽卡斯尔-渥太华量表和非随机研究的方法学指数。结果 该综述纳入了十项研究，涉及设计和样本量（316 名患者）各不相同。结果测量包括通过 MRI 和 X 光检查评估的软骨修复、疼痛评分（WOMAC、VAS、NRS）和功能改善（HOS-ADL、OHS、FRI、PDQQ、LEFS）。研究报告显示，功能评分、疼痛缓解和软骨修复/放射学表现均有良好改善，且不良事件报告极少。结论关节内 MSC 浸润有望成为一种安全有效的髋关节 OA 治疗干预措施，可缓解疼痛并增强功能。然而，有限的高质量研究和结果测量差异凸显了进一步研究的必要性，以制定明确的治疗指南。未来的研究应解决 MSC 的最佳利用、长期结果和潜在并发症，以确保基于 MSC 的髋关节 OA 治疗疗法成功，最终改善患者预后。这些研究结果为基于 MSC 的髋关节 OA 治疗潜力提供了宝贵的见解，倡导在该领域进一步开展严谨的研究。试验注册该方案已在 PROSPERO 数据库 (CRD42023436973) 上注册。
下一代赛道记忆中的大脑启发认知
超维计算 (HDC) 是一种新兴的计算框架，其灵感来自大脑，它对具有数千个维度的向量进行操作以模拟认知。与对数字进行操作的传统计算框架不同，HDC 与大脑一样，使用高维随机向量，并且能够进行一次性学习。HDC 基于一组定义明确的算术运算，具有很强的错误恢复能力。HDC 的核心操作以批量逐位方式操纵 HD 向量，提供了许多利用并行性的机会。不幸的是，在传统的冯·诺依曼架构中，HD 向量在处理器和内存之间的连续移动会使认知任务变得非常缓慢且耗能。硬件加速器只能略微改善相关指标。相比之下，即使是内存中 HDC 框架的部分实现也可以提供相当大的性能/能量增益，正如之前使用忆阻器的工作所证明的那样。本文介绍了一种基于赛道内存 (RTM) 的架构，用于在内存中执行和加速整个 HDC 框架。所提出的解决方案利用 RTM 中跨多个域的读取操作（称为横向读取 (TR)）来实现异或 (XOR) 和加法运算，从而只需极少的额外 CMOS 电路。为了最大限度地减少 CMOS 电路开销，提出了一种基于 RTM 纳米线的计数机制。以语言识别为示例工作负载，所提出的 RTM HDC 系统与最先进的内存实现相比，将能耗降低了 8.6 倍。与使用 FPGA 实现的专用硬件设计相比，基于 RTM 的 HDC 处理在整体运行时间和能耗方面分别实现了 7.8 倍和 5.3 倍的提升。
医疗保健机构中的 COVID- 19 疫苗有效性......
摘要 目的 医护人员 (HCW) 是首批优先接种 COVID-19 疫苗的人群。本研究旨在评估葡萄牙医院的 HCW 中 COVID-19 疫苗对 SARS-CoV-2 症状性感染的有效性 (VE)。 设计 前瞻性队列研究。 背景和参与者 我们分析了 2020 年 12 月至 2022 年 3 月期间来自三家中央医院的 HCW（所有专业类别）的数据：一家位于里斯本和塔霍河谷地区，两家位于葡萄牙大陆中部地区。根据 Cox 模型，将年龄组、性别、自我报告的慢性病和与 COVID-19 确诊患者的职业接触作为调整变量，估计对症状性 SARS-CoV-2 感染的 VE 为 1 减去混杂因素调整后的 HR。结果 在 15 个月的随访中，3034 名医护人员共计贡献了 3054 人年的风险，发生了 581 起 SARS-CoV-2 事件。大多数参与者已经接种了加强剂疫苗（n=2653，87%），一些参与者仅接种了主要方案疫苗（n=369，12.6%），少数参与者在研究期结束时仍未接种疫苗（n=12，0.4%）。接种两剂疫苗的医护人员对有症状感染的 VE 为 63.6%（95% CI 22.6% 至 82.9%），接种一剂加强剂的医护人员对有症状感染的 VE 为 55.9%（95% CI −1.3% 至 80.8%）。 14 天至 98 天之间接种两剂疫苗的个体的点估计 VE 较高（VE=71.9%；95% CI 32.3% 至 88.3%）。结论这项队列研究发现，在接种一剂加强剂疫苗后，葡萄牙医护人员对有症状的 SARS-CoV-2 感染的 COVID-19 VE 较高，即使在出现 Omicron 变体后也是如此。样本量小、疫苗覆盖率高、未接种疫苗的个体数量极少以及研究期间观察到的事件很少，导致估计精度低。
醋氯芬酸结肠靶向给药的配方和体外评价
本研究的目的是开发乙酰氯芬酸的结肠靶向药物递送系统。瓜尔胶 (GG) 和黄原胶 (XG) 在该药物递送系统中用作载体。使用不同比例的瓜尔胶：黄原胶（如（1.25:1.25）、（1.5:1）和（1.75:0.75））制备乙酰氯芬酸的基质和压缩包衣片。对上述瓜尔胶和黄原胶配方进行了压缩后参数评估。在胃和小肠的生理环境中，在 5 小时溶解研究中，14.52-17.04% 的乙酰氯芬酸从乙酰氯芬酸基质片中释放出来，具体取决于配方中使用的瓜尔胶：黄原胶的比例。结果发现乙酰氯芬酸基质片未能在溶解研究的 5 小时内控制药物释放。压缩包衣制剂被开发用于在胃和小肠的生理环境中 5 小时溶解研究中释放少于 4% 的醋氯芬酸。溶解研究继续在大鼠盲肠内容物中进行，溶解研究结束时，醋氯芬酸压缩包衣片在被结肠细菌降解后释放了 63.75-79.90% 的醋氯芬酸。结果表明，用瓜尔胶：黄原胶（1.75:0.75）压缩包衣片 CT3 最适合提供醋氯芬酸在结肠局部作用的靶向性，因为其在前 5 小时内释放的药物极少。醋氯芬酸压缩包衣片在 40º C/75% RH 下储存 3 个月后，其外观、药物含量或药物释放模式均未发生变化。
用于高级 fMRI 分析的用户友好型学习材料
先进的脑成像分析方法，包括多元模式分析 (MVPA)、功能连接和功能对齐，在过去十年中已成为认知神经科学的有力工具。这些工具以自定义代码和单独的程序包实现，通常需要不同的软件和语言能力。虽然专家研究人员可以使用，但新手用户面临着陡峭的学习曲线。这些困难源于使用新的编程语言（例如 Python）、学习如何将机器学习方法应用于高维 fMRI 数据以及极少的文档和培训材料。此外，大多数标准 fMRI 分析包（例如 AFNI、FSL、SPM）侧重于预处理和单变量分析，在如何与高级工具集成方面存在空白。为了满足这些需求，我们开发了 BrainIAK (brainiak.org)，这是一个开源 Python 软件包，它将几种尖端的、计算效率高的技术与其他 Python 包（例如 Nilearn、Scikit-learn）无缝集成，用于文件处理、可视化和机器学习。为了传播这些强大的工具，我们开发了用户友好的教程（Jupyter 格式；https://brainiak.org/tutorials/），以便更广泛地学习 BrainIAK 和 Python 中的高级 fMRI 分析。这些材料涵盖的技术包括：MVPA（模式分类和表征相似性分析）；并行探照灯分析；背景连接；全相关矩阵分析；受试者间相关性；受试者间功能连接；共享响应建模；使用隐马尔可夫模型进行事件分割；以及实时 fMRI。对于长时间运行的作业或大内存需求，我们提供有关高性能计算集群的详细指导。这些笔记本已在多个站点成功测试，包括作为耶鲁大学和普林斯顿大学课程的问题集以及各种研讨会和黑客马拉松。这些材料是免费共享的，希望它们成为开源软件和教育材料池的一部分，用于大规模、可重复的 fMRI 分析和加速发现。
改进工艺设计，提高能源效率
甲基氯，又称氯甲烷，在生产各种工业产品中起着至关重要的作用。目前，印度尼西亚对甲基氯的需求超过了生产水平，因此设计甲基氯工厂至关重要。本研究重点是通过探索强调能源效率和高纯度的模拟来改善甲基氯的生产，从而提高经济性和可操作性。本研究的目的是开发一种从甲醇和氯化氢生产甲基氯的工艺设计，旨在提高能源效率、建设环保工厂和生产高纯度的甲基氯产品。该研究采用迭代模拟方法比较甲基氯生产的基本工艺和改进工艺。该过程包括使用 Aspen HYSYS 构建模拟模型，使用 Aspen Energy Analyzer V12 分析模拟结果，并迭代调整工艺参数，直到达到所需的性能或结果。研究结果表明，与甲基氯基础工艺相比，甲基氯改进工艺的能耗更低。此外，改进工艺的碳排放量极少，是一种可持续且环保的设计。此外，改进工艺生产的氯甲烷纯度更高。在初始工艺中，氯甲烷纯度为 98.17%，而在改进工艺中，氯甲烷纯度提高到 99.35%。从这三个方面来看，改进工艺比基本工艺系统效率更高。版权所有 © 2024 作者，由 Universitas Diponegoro 和 BCREC Publishing Group 出版。这是一篇根据 CC BY-SA 许可开放获取的文章 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)。关键词：Aspen HYSYS；脱氢氯化；迭代模拟方法；氯甲烷引用方式：Ahdan, M., Saputra, AR, Ivan, R., Panjaitan, YM (2024)。改进甲醇和氯化氢脱氯化氢工艺设计，实现节能环保，生产高纯度氯甲烷。化学工程研究进展，1 (2)，84-90 (doi: 10.9767/jcerp.20090) Permalink/DOI : https://doi.org/10.9767/jcerp.20090
劳累后不适
什么是劳累后不适？劳累后不适 (PEM) 是一种症状延迟恶化，发生在极少的身体或精神活动之后。PEM 的主要特征是不适（极度疲劳和流感样症状）和其他症状与活动量不成比例。PEM 通常会延迟，可能在活动发生后数小时或数天出现，但最有可能在劳累事件发生后 1-2 天出现。这种延迟可能导致临床医生和患者认为症状恶化是随机的，与触发因素无关，因为他们不会将病情恶化归因于几天前可能发生的事情。PEM 触发因素 o 身体活动：根据严重程度，身体触发因素可能包括坐在床上、梳头、刷牙、淋浴、做饭、打扫卫生、散步等。 o 精神活动：需要集中注意力和记忆力的事情，例如阅读、心算、写作、使用电脑、平板电脑或智能手机。 o 社交活动：与人面对面、通过电话或在线进行互动。 o 情绪：任何可能引起情绪亢奋的活动都可能成为潜在的诱因，例如兴奋、愤怒、沮丧、恐惧、悲伤、内疚。 o 感官体验：感官敏感性被视为一种症状，范围包括对噪音、光线、触摸的不耐受，甚至对天气或某些食物和药物的变化的不耐受。 o 压力：压力可能引起的情绪以及它在体内引发的荷尔蒙变化。 PEM 症状 PEM 发作期间出现的症状增加或新症状可能包括：• “脑雾”• 皮肤灼热感• 慢性疼痛（肌肉或关节）• 认知功能障碍• 睡眠模式紊乱（睡眠不足或经常需要睡太多，包括做生动的梦）• 眼部症状• “类似流感”的感觉• 头痛和偏头痛• 四肢或全身沉重• 对感官刺激（声音、光线、气味）的敏感性增强• 慢性疲劳加重• 食欲不振• 耐力/功能能力下降• 肌肉疲劳和虚弱• 恶心
医护人员中 COVID-19 疫苗的有效性......
摘要 目的 医护人员 (HCW) 是首批优先接种 COVID-19 疫苗的人群。本研究旨在评估葡萄牙医院的 HCW 中 COVID-19 疫苗对 SARS-CoV-2 症状性感染的有效性 (VE)。 设计 前瞻性队列研究。 背景和参与者 我们分析了 2020 年 12 月至 2022 年 3 月期间来自三家中央医院的 HCW（所有专业类别）的数据：一家位于里斯本和塔霍河谷地区，两家位于葡萄牙大陆中部地区。根据 Cox 模型，将年龄组、性别、自我报告的慢性病和与 COVID-19 确诊患者的职业接触作为调整变量，估计对症状性 SARS-CoV-2 感染的 VE 为 1 减去混杂因素调整后的 HR。结果 在 15 个月的随访中，3034 名医护人员共计贡献了 3054 人年的风险，发生了 581 起 SARS-CoV-2 事件。大多数参与者已经接种了加强剂疫苗（n=2653，87%），一些参与者仅接种了主要方案疫苗（n=369，12.6%），少数参与者在研究期结束时仍未接种疫苗（n=12，0.4%）。接种两剂疫苗的医护人员对有症状感染的 VE 为 63.6%（95% CI 22.6% 至 82.9%），接种一剂加强剂疫苗的医护人员对有症状感染的 VE 为 55.9%（95% CI −1.3% 至 80.8%）。 14 天至 98 天之间接种两剂疫苗的个体的点估计 VE 较高（VE=71.9%；95% CI 32.3% 至 88.3%）。结论这项队列研究发现，在接种一剂加强剂疫苗后，葡萄牙医护人员对有症状的 SARS-CoV-2 感染的 COVID-19 VE 较高，即使在出现 Omicron 变体后也是如此。样本量小、疫苗覆盖率高、未接种疫苗的个体数量极少以及研究期间观察到的事件很少，导致估计精度低。