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World File Search System疟原虫
间日疟原虫
Vivaxim 是一种疫苗，用于帮助 16 岁及以上有患上伤寒和甲型肝炎风险的成年人预防伤寒和甲型肝炎。其工作原理 Vivaxim 的作用原理是让您的身体产生针对伤寒和甲型肝炎感染的自身保护。它通过在血液中产生抗体来抵抗伤寒细菌和甲型肝炎病毒。如果接种疫苗的人接触到伤寒或甲型肝炎生物体，身体通常会准备好消灭它们。您的身体通常在接种疫苗后两周才会产生针对伤寒和甲型肝炎感染的保护。一剂 Vivaxim 可提供初始保护。为了获得对甲型肝炎病毒的长期保护，需要在接种 Vivaxim 疫苗后 6 至 36 个月接种甲型肝炎疫苗加强疫苗。身体不会产生对伤寒的长期保护，需要重复接种疫苗才能保持保护。大多数人都会产生足够的抗体来抵抗伤寒和甲型肝炎感染。但是，与所有疫苗一样，不能保证 100% 的保护。该疫苗不会让你感染伤寒或甲型肝炎。Vivaxim 引起严重反应的可能性很小，但不接种伤寒或甲型肝炎疫苗的风险可能非常严重。
GeneTargeter：针对疟原虫恶性疟原虫进行基因组编辑的自动化计算机设计
摘要 对人类疟疾病原体恶性疟原虫中大量描述不详的蛋白质进行功能表征需要工具来实现基因组规模的扰动研究。在这里，我们介绍了 GeneTargeter (genetargeter.mit.edu)，这是一种软件工具，用于自动设计同源定向修复供体载体，以实现恶性疟原虫基因的基因敲除、条件性敲除和表位标记。我们展示了 GeneTargeter 辅助的六种不同类型的恶性疟原虫基因组敲除和条件性敲除构建体的基因组规模设计，并通过成功的供体载体组装和转染实验验证了计算设计过程。该软件的模块化特性可容纳任意目标载体，并允许定制设计，以扩展在疟原虫和其他生物体中可获得的基因组操作结果。
GeneTargeter：在疟原虫寄生虫中的基因组编辑中自动化，恶性疟原虫
丰富度与更好的编辑活动有关[54，55]。均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。 可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。 cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。 最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。 [58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。 [57]。 两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。 因为两个分数的系数矩阵均来自均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。[58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。[57]。两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。因为两个分数的系数矩阵均来自
疟原虫的核糖体异质性和特化
20 世纪 30 至 50 年代，核糖体首次被发现。科学家们认识到核糖体是异质性的，因为他们注意到用电子显微镜观察到的颗粒大小和形状存在差异[4]。一个假说进一步发展了这一模型，该假说描述了每个核糖体如何包含翻译一种蛋白质所需的遗传信息[5]。然而，随着这个假说被推翻和忽视，核糖体异质性模型也被推翻。将外来噬菌体 RNA 引入大肠杆菌后，细菌核糖体会进行翻译，这一发现支持了人们不再依赖核糖体特化模型的观点[6]。科学界普遍认为，核糖体是非特化的机器，能将任何 mRNA 转化为蛋白质。研究方法和技术的进步使得人们能够对核糖体进行更细致的研究，更清楚地表明核糖体的核糖体蛋白质 (RP) 组成可能存在异质性。 RP 组成的差异可能是由于特定 RP 同源物在不同组织或器官中的表达所致，例如拟南芥增殖组织中的 RPS5A 和 RPS18A [ 7 ] 出现在果蝇 [ 8 ] 和小鼠 [ 9 ] 的性器官中，并且随着细胞的不断分化和发育 [ 10 ]。此外，在小鼠中，RP 同源物 RPL39L（核糖体大亚基 L39 样蛋白）掺入核糖体会通过改变多肽出口通道的大小和电荷来影响翻译速度 [ 11 ]，这有助于调节一组必需的雄性生殖细胞特异性蛋白质的折叠，而这些蛋白质是精子形成所必需的 [ 12 ]。在发育中的小鼠胚胎中，含有 RPL10A 的核糖体更倾向于经典 Wnt 信号通路成员的转录本，从而形成了一种特化，这对于发育过程中中胚层的正常产生至关重要 [ 13 ]。此外，虽然进化保守的核心 rRNA 在物种间保持高度保守，但人们认识到真核生物已经进化出包含扩展片段 (ES) 的 rRNA 序列。这些 ES 是从核心
乌干达抗性恶性疟原虫
摘要基于青蒿素的组合疗法（ACT）被引入了大约二十年前非洲简单疟疾的护理标准。最近在东非的研究报告说，与降低的邻苯二甲酸酯疗效有关的Kelch13（K13）突变寄生虫逐渐增加。作为社区进入疟疾项目的直肠临时工的一部分，我们从2018年至2020年期间和2020年期间和2020年期间从697名儿童那里收集了697名儿童的血液样本，并在2019年引入直肠活动之前和之后。K13多态性，并进行了寄生虫的编辑和表型，以评估突变对寄生虫耐药性的影响。全基因组测序，并构建了单倍型网络以确定K13突变的地理起源。在大多数情况下，在697名儿童中，有540名对恶性疟原虫疟疾的阳性为阳性，并用RAS或可注射的青臂单一疗法进行治疗。最常见的K13突变是C469Y（6.7％），在RAS引入后收集的样品中发现了更频繁的检测到。基因组编辑证实，与野生型对照相比，C469Y-HARBORING寄生虫的体外敏感性降低了（P <0.001）。单倍型网络表明，C469Y突变的侧翼区域具有相同的非洲遗传背景，表明该突变的单一和本地起源。我们的数据为抗蒿甲蛋白毒素的C469Y突变提供了选择的证据。在非洲出现的多耐药寄生虫的现实威胁应鼓励仔细监测青蒿素衍生物的功效，并严格遵守采取治疗方案。
瞄准蚊子体内的疟原虫 - Pure
概念验证研究表明，用于人类治疗的抗疟药物也可用于蚊子，以阻断疟疾传播。部署新的控制工具最好在管理计划内进行，该计划通过最大限度地降低抗药性进化的风险并减缓其一旦出现就传播的速度来最大限度地延长药物的使用寿命。我们要问：针对蚊子体内的寄生虫会产生什么流行病学和进化后果？我们的综合研究表明，针对蚊子体内的寄生虫 (i) 可以通过轻松扩展现有的流行病学框架来建模；(ii) 提供了一种功能新颖的控制方法，与针对人类寄生虫相比，它对抗药性进化的抵抗力更强；(iii) 可以延长专门用于治疗人类的抗疟药的寿命和临床效益。
CRISPR-CAS9基因组编辑疟原虫Knowlesi
请引用本文为：Mohring等。al。，（2020）。CRISPR-CAS9基因组编辑疟原虫，生物协议10（4）：E3522。doi：10.21769/bioprotoc.3522。
使用疟原虫作为筛选疟原虫血液阶段疟疾疫苗靶标的模型揭示了新的候选
疟原虫造成非洲以外的大多数疟疾病例。与p不同。恶意，p。Vivax生命周期包括休眠的肝脏，催眠症，在没有蚊子传播的情况下会引起感染。一种针对p的有效疫苗。Vivax血液阶段将限制这种复发感染的症状和病理，因此可能在控制该物种的控制中起关键作用。p。vivax落后于p。恶性菌，有许多识别的tar-得到了几个转换为II期测试。相比之下，只有一个p。基于Divax血液阶段疫苗基于DUFFY结合蛋白（PVDBP）的候选疫苗已达到IA期，这在很大程度上是因为缺乏p的持续体外培养系统。Vivax限制了新候选人的系统筛选。我们使用了p之间的密切系统发育关系。vivax和p。knowlesi（人类红细胞中存在体外培养系统），以测试系统反疫苗学的可扩展性以识别和确定p的优先级。Vivax血液阶段目标。p。在哺乳动物的表达系统中，预测在红细胞侵袭中起作用的可在红细胞侵袭中起作用。 这些抗原中的八种用于产生多克隆抗体，这些抗体被筛选，以识别p中的直系同源蛋白的能力。 knowlesi。 knowlesi和嵌合p。 knowlesi基因与他们的p。在哺乳动物的表达系统中，预测在红细胞侵袭中起作用的可在红细胞侵袭中起作用。这些抗原中的八种用于产生多克隆抗体，这些抗体被筛选，以识别p中的直系同源蛋白的能力。knowlesi。knowlesi和嵌合p。knowlesi基因与他们的p。然后对这些抗体进行了测试，以抑制两种野生型P的生长和侵袭。使用CRISPR/CAS9进行修改以交换p。Vivax直系同源物。诱导抑制抗体的候选者
DNA 序列和染色质区分人类疟原虫恶性疟原虫中序列特异性转录因子的结合
1 南加州大学生物化学与分子生物学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 2 南加州大学哈克研究所真核基因调控中心，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 3 南加州大学哈克研究所疟疾研究中心，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 4 南加州大学基因组与计算生物学中心，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 5 南加州大学生物统计学与生物信息学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 6 南加州大学计算生物学与生物信息学项目，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 7 南加州大学定量与计算生物学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 8 南加州大学化学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 9 物理与南加州大学天文学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 10 Thomas Lord 南加州大学计算机科学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 11 计算机科学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 27708 12 杜克大学分子遗传学与微生物学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 27708 13 宾夕法尼亚州立大学化学系，美国宾夕法尼亚州大学公园 16802