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在2017 - 2018年爆发后希腊人口的麻疹免疫状态：血清阳性国家调查的结果
摘要：关于希腊一般人群中麻疹的易感率的准确数据很少。许多研究估计了疫苗接种覆盖范围，但没有一项针对麻疹病毒的全国免疫率（包括所有年龄段）。我们研究的目的是确定麻疹免疫状态，尤其是在2017 - 2018年最新爆发之后。在2020 - 2021年期间总共获得了3972个剩余的血液样本。他们是使用地理上分层的采样策略从全国实验室网络中收集的，并经过测试是否存在麻疹特异性IgG抗体。总体原油血清晶状体计算为89.6％，调整后为89.8％（95％CI：88.8-90.8％）。性别之间的血清阳性率在统计学上没有显着差异（p = 0.783）。在≥41岁的年龄段（94.9％，95％CI：93.7-95.9％和730.0 mIU/mL）中发现了较高的免疫率和抗体浓度，与年龄1-40岁的年轻人相比（83.4％，83.4％，95％CI：81.6-6-85.7％和6116.5 MIU）。比较领土单位的统计单位命名法（NUTS 2）之间的血清阳性率（<0.001）。在2017 - 2018年爆发期间观察到较高的麻疹发生率的两个区域，马其顿东部和特雷斯以及希腊西部是血清阳性较低的四个区域之一（84.6％，95％CI：79.9-89.4％，79.9-89.4％，以及85.9％，85.9％，95％，95％CI：81.4-90.4-90.4-90.4-90.4-90.4％％），分为81.4-90.4％。我们的研究表明，麻疹免疫差距会影响年龄段的年龄段，并可能导致麻疹爆发。实施疫苗接种运动和解决疫苗的犹豫可能会桥接它并实现群豁免的要求的目标。
宇宙射线与高能大气物理的协同作用：粒子探测器阵列观测到的粒子爆发
各种粒子探测器在雷暴期间探测到的地球表面粒子爆发源自相对论性失控电子雪崩 (RREA)，这种雪崩是由强大气电场中加速的自由电子引起的。雷雨云中两个方向相反的偶极子将电子加速到地球表面和开放空间的方向。轨道伽马射线天文台观测到的粒子爆发称为地面伽马射线闪光 (TGF)，能量为几兆电子伏，有时仅达到几十兆电子伏；地面粒子探测器记录的粒子爆发称为雷暴地面增强 (TGE)，能量通常达到 40-50 兆电子伏。对流层中的气球和飞机记录到伽马射线辉光（能量为几兆电子伏）。最近，高能大气物理学还包括所谓的向下 TGF (DTGF)，即持续时间为几毫秒的强烈粒子爆发。众所周知的广泛空气簇射 (EAS) 源自星系质子和完全剥离的原子核与大气原子的相互作用。EAS 粒子在簇射轴周围具有非常密集的核心。然而，EAS 核心中的高能粒子由非常薄的圆盘组成（几十纳秒），并且 EAS 核心穿过的粒子探测器不会记录粒子爆发，而只会记录一个非常大的脉冲。只有中子监测器才能记录粒子爆发，它通过收集 EAS 核心粒子与土壤相互作用产生的延迟热中子来记录粒子爆发。我们讨论了最大粒子阵列中可获得的短粒子爆发与 EAS 现象之间的关系。我们证明中子监测器可以将 EAS 的“寿命”延长至几毫秒，与 DTGF 的持续时间相当。我们还讨论了使用中子监测器网络进行高能宇宙射线研究的可能性。简明语言摘要：在太空、对流层和地球表面记录了短粒子爆发和长粒子爆发。通过对粒子通量、近地表电场和闪电的协调监测，可以提出关于强烈爆发的起源及其与广泛空气簇射和大气放电的关系的假设。通过对观测数据和粒子爆发可能起源情景的分析，我们可以得出结论：爆发可以用雷鸣大气中的电子加速以及由高能质子和银河系中完全剥离的原子核加速在地球大气中形成的巨大簇射来解释。
GHz爆发模式是否会为飞秒激光处理创造新的途径吗？
飞秒激光器由于其独特的特征（例如超短脉冲宽度和极高的峰值强度）开辟了新的材料加工途径，这为将各种材料加工到其他常规激光器提供了卓越的性能[1，2]。具体而言，飞秒激光处理的最重要特征之一是它能够通过抑制受热影响区域（HAZS）的形成，以高质量地进行超高精确的微型和纳米化。飞秒激光器广泛用于商业应用，包括电子，汽车和医疗组件的微加工和修剪；玻璃和蓝宝石基材的涂抹和划分智能手机和显示器；通过纳米结构的Si太阳能电池，硒化铜硅化铜，硒化铜和无机太阳能电池制造抗反射表面；微光发射二极管显示的缺陷修复和边缘切割；和医疗支架的制造。迫切要求提高吞吐量，以进一步加速其商业化和工业应用。可以想象，可以通过增加激光脉冲的强度和/或重复率很容易地增加吞吐量。然而，较高的强度遭受了血浆屏蔽的影响，降低了消融效率，并且由于沉积过量的能量而经常诱导热损害[3]。重复率高于数百kHz会诱导热量积累会产生较大的HAZ，这不适用于高精度或高质量的微分化[4]。他们称此过程消融冷却。这些结果具有ilday的小组最近证明，具有GHz重复率的飞秒激光脉冲的突发可以提高消融效率，如图1 [5]所示。他们声称，在先前的脉冲沉积的残留热量之前，将目标材料从加工区域扩散，以提高消融效率（一阶较高）。他们进一步声称，消融材料的物理去除将消融质量中包含的热能带走，导致高质量消融，没有热效应。
使用分裂K-MER分析对爆发基因组数据进行无缝，快速和准确的分析
在病原体种群中观察到的序列变化可用于重要的公共卫生和进化性大量分析，尤其是爆发分析和传播重建。识别这种变异通常是通过对齐序列读取到参考基因组而实现的，但是这种方法易于参考偏见，并且需要仔细滤过所谓的基因型。需要工具可以处理越来越多的细菌基因组数据，从而取得了快速的结果，但这仍然很简单，因此可以在没有训练有素的生物信息学者，昂贵的数据分析以及大型文件的长期存储和处理的情况下使用它们。在这里，我们描述了拆分k-mer分析（SKA2），该方法支持了无参考和基于参考的映射，以快速，准确地绘制了细菌的测序读取或基因组组件的基因型群体。ska2对于紧密相关的样品非常准确，在爆发模拟中，与基于参考的方法相比，我们显示出优异的变体回忆，没有误报。SKA2还可以准确地将变体映射到参考，并与重组检测方法一起使用以快速重建垂直进化史。ska2比可比方法快很多倍，可用于将新基因组添加到一个外呼叫集中，从而允许连续使用而无需重新分析整个集合。由于固有缺乏参考偏差，高精度和强大的实现，SKA2具有成为基因分型细胞体首选工具的潜力。SKA2在Rust中实现，可以作为开源软件免费提供。
重尾性接触网络中免疫力的积累塑造MPOX爆发量
1个国际卫生与福利大学医学院，日本纳里塔； 2英国伦敦卫生与热带医学学院传染病流行病学系； 3英国伦敦伦敦卫生与热带医学学院传染病数学建模中心； 4南非共和国斯泰伦博斯大学，南非流行病学建模与分析卓越中心，南非共和国； 5国家公共卫生与环境研究所（RIVM），荷兰比尔索文； 6日本Ehime Ehime University海洋环境研究中心； 7卡罗莱纳大学北卡罗来纳大学的卡罗来纳州人口中心，美国北卡罗来纳州教堂山教堂山； 8伦敦卫生与热带医学学院全球卫生与发展系； 9英国伦敦伦敦大学学院全球健康研究所；日本长崎纳加萨基大学的10年热带医学和全球健康学校1个国际卫生与福利大学医学院，日本纳里塔； 2英国伦敦卫生与热带医学学院传染病流行病学系； 3英国伦敦伦敦卫生与热带医学学院传染病数学建模中心； 4南非共和国斯泰伦博斯大学，南非流行病学建模与分析卓越中心，南非共和国； 5国家公共卫生与环境研究所（RIVM），荷兰比尔索文； 6日本Ehime Ehime University海洋环境研究中心； 7卡罗莱纳大学北卡罗来纳大学的卡罗来纳州人口中心，美国北卡罗来纳州教堂山教堂山； 8伦敦卫生与热带医学学院全球卫生与发展系； 9英国伦敦伦敦大学学院全球健康研究所；日本长崎纳加萨基大学的10年热带医学和全球健康学校
新冠肺炎疫情爆发三年后，监测和疫苗接种是结束美洲疫情的关键
巴博萨博士在今天的新闻发布会上表示：“此次疫情凸显出，世界上没有一个国家或组织为应对疫情的影响做好了充分准备。”美洲地区的情况也同样如此，该地区“不平等现象严重”。他补充道，如今发病率比一年前低了 20 到 30 倍，但“虽然我们还没有完全脱离困境，但情况已经好多了。” 泛美卫生组织主任强调了泛美卫生组织在帮助各国实现这一目标方面发挥的关键作用。这包括建立和加强 COVID-19 基因组监测区域网络，该网络是追踪病毒进化以及监测禽流感等其他可能引发疫情的病原体的关键。在过去三年中，该网络已促使来自拉丁美洲和加勒比地区的 580,000 多个序列上传到全球数据库。巴博萨博士还强调了泛美卫生组织在向民众提供新冠疫苗方面发挥的作用，“通过 COVAX 筹集了超过 1.6 亿剂疫苗，并帮助拉丁美洲和加勒比国家在不到两年的时间内推出了超过 13 亿剂疫苗。” 尽管取得了这些成就，巴博萨博士仍警告说，“新冠疫情仍在我们身边，病毒尚未形成可预测的模式。” “在过去的一个月里，我们看到了超过 150 万例新病例和 17,000 例死亡，”泛美卫生组织主任说。“我们不能自满。” 巴博萨博士警告说，虽然检测率有所下降，但各国必须保持并继续加强监测，因为 SARS-CoV-2 病毒“可以快速进化和适应”。 覆盖尚未接种新冠疫苗基础系列的 30% 的人，也是“为任何新一波感染或令人担忧的新变种做好准备”的关键。尽管该地区在疫情期间经历了各种挫折，这些挫折“暴露或加剧了我们卫生系统的弱点”，包括结核病和艾滋病毒等疾病的检测和治疗、非传染性疾病的检测和治疗以及常规疫苗接种率下降，但我们现在有一个独特的机会“将健康置于可持续发展议程的中心”。泛美卫生组织主任说：“我们必须集中精力挽回损失，重建对每个人都有效的弹性卫生系统，并更好地应对未来的健康威胁。”
SMA 中的高 β 爆发介导双手运动任务中的预期肌肉抑制
在运动网络中，运动抑制可由感觉运动 mu 节律 (8-12Hz) 或 beta 爆发 (13-30Hz) 驱动。在本研究中，我们旨在调查 mu 或 beta 活动是否支持有效的预期抑制，这反映在肌电图 (EMG) 活动的减少中。为了测试这一点，我们在 16 名执行双手负重举重任务 (BLLT) 的成年人中记录了脑磁图 (MEG)，参与者用一只手支撑另一只手举起重物。在预期卸载时，支撑臂的肘屈肌受到抑制以防止肘部偏转。我们观察到，当屈肌抑制发生在卸载开始前约 30 毫秒时，会发生最佳姿势稳定。在此时间间隔内较强的 EMG 抑制与高伽马功率 (90-130Hz) 呈负相关，反映神经兴奋性降低，与内侧辅助运动区 (SMA) 的高 beta 功率呈正相关。相反，在 mu 范围（8-12 Hz）内未观察到显著相关性。同时，高 beta 和高 gamma 功率呈负相关。中介分析证实，gamma 功率显著介导 beta 功率与 EMG 抑制之间的关系。使用相位斜率指数的 beta 爆发概率和定向连接分析表明，高 beta 爆发从中部前额皮质 (mPFC) 和肘部相关的初级运动皮质 (M1) 传输到 SMA。我们的研究结果表明，在自愿卸载任务中，最佳时间的预期肌肉抑制是由 SMA 内兴奋性降低驱动的，这可能是由源自 mPFC-M1-SMA 网络的高 beta 爆发促进的。
回顾了关于炭疽病的潜在感染的论点，研究需要了解其在炭疽爆发中的作用
摘要：休·琼斯（Hugh-Jones）和布莱克本（Blackburn）和特恩布尔（Turnbull）的集体世界卫生组织（WHO）报告对炭疽病爆发原因的理论和基础进行了文献评论。两者都对经常提到的怀疑发表评论，即使未经证实的潜在感染也可能涉及。Hugh-Jones建议Gainer对我们目前的潜在感染知识进行更新的审查，这是Gainer在意大利巴里举行的Anthrax Conference of Althrax会议上的谈话的基础。。Hugh-Jones建议Gainer对我们目前的潜在感染知识进行更新的审查，这是Gainer在意大利巴里举行的Anthrax Conference of Althrax会议上的谈话的基础。在会议上，赢家会见了Vergnaud，他提出了炭疽基因组研究，暗示该疾病可能在三到四个世纪的短时间内在整个亚洲和从欧洲到北美散布。Vergnaud想知道潜在感染是否可能在此过程中起作用。会议上的其他几位演讲者也提到了可能表明存在潜在感染的结果。vergnaud随后研究了一些有关早期巴斯德疫苗使用情况（1800's）的相关观察，结果和讨论的古老文献，并发现了可疑的潜在感染。本文的第一部分是对休·琼斯（Hugh-Jones）和布莱克本（Blackburn）和特恩布尔（Turnbull）的评论的重点摘要和解释，这些评论特定地寻找了潜在感染的建议，还有一些其他研究略有不同的方法，以及在意大利会议上对演讲和海报的一些提及。一般而言，会议上不同领域和炭疽研究的各个方面的许多不同的研究人员发现了怀疑存在潜在感染的原因。作者得出的结论是，包括智人在内的最研究的物种提供了潜在感染和修饰宿主抗性的间接证据。审查的最后一部分探讨了证明或反驳潜在感染所需的研究。
顶层皮层中的振荡爆发反映了多个对象和合奏之间的动态关注
视觉系统使用两种免费策略在场景中同时处理多个对象，并实时更新其空间位置。它要么使用选择性注意力将复杂的动态场景个性化成几个焦点对象（即对象个体化），要么通过在整个场景（即集合分组）中更全球地分布全球的注意力来代表多个对象作为集合。神经振荡可能是焦点对象个性与分布式集成组的关键签名，因为它们被认为可以通过抑制性控制机制调节视觉区域的神经兴奋性。，我们在多对象跟踪范式中记录了全头MEG数据，其中人类参与者（13位女性，11名男性）在不同的指令之间切换了对象个性化的指令，并在不同的试验中进行了集合分组。在两个条件之间，刺激，反应和跟踪多个空间位置的需求保持恒定。我们观察到在多对象加工过程中，在双侧下对顶皮层中增加了一个频带功率（9-13 Hz）。单审判分析表明，对物体个体与集成分组试验的爆发发生较大。相比之下，我们发现使用标准分析对跨审判的平均带功率没有差异。此外，爆裂效果仅在下方/at（但不高）发生，而不是上面的多个对象处理的典型容量限制（AT； 4个对象）。他们支持一种节奏，是对多个对象和合奏的动态关注的脉冲态度。我们的发现揭示了实时神经相关性的基础，即多对象方案的动态处理，这是通过对策略和能力进行分组来调节的。
使用LSTM在巴西进行预测和爆发检测：整合人类流动性和气候因素
背景登革热是全球主要的健康问题，由于其有利的气候因素，社会环境状况以及人类流动性的增加，巴西反复发生和严重爆发。准确的登革热案件和爆发风险对于预警系统和有效的公共卫生干预至关重要。传统的预测模型主要依赖于历史案例数据和气候变量，通常忽略了人类运动在病毒传播中的作用。本研究通过将人类流动性数据纳入基于深度学习的登革热预测框架来解决这一差距。方法开发了一种基于LSTM的模型，以预测每周的登革热病例并检测到选定的巴西城市的爆发。该模型整合了历史登革热案例，滞后气候变量（温度和湿度）以及人类移动调整后的进口案例，以捕获时间趋势和空间传播动态。根据三种替代模型评估其性能：（1）仅使用登革热案例数据的LSTM，（2）结合气候变量的LSTM，以及（3）LSTM集成气候和地理邻里效应的LSTM。使用平均值溶质误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和连续排名的概率得分（CRP）评估了预测准确性，而使用准确性，灵敏度，特异性和F1分数评估了爆发分类。结果在登革热案例预测和爆发检测中，提出的提出的迁移率增强的LSTM模型始终超过所有基线。在所有城市中，它都达到了较低的MAE和MAPE值，表明准确性提高，同时也表现出了出色的CRP性能，反映了良好的校准不确定性估计值。在爆发分类中，该模型达到了最高的灵敏度和F1分数，与仅依赖病例趋势，气候变量或地理位置的模型相比，它在检测爆发期间的有效性。结果强调了登革热预测中赋予移动性数据的重要性，尤其是在人口较高的城市中心。