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World File Search System致病
肠道微生物组和代谢组，以发现强直性脊柱炎的致病细菌和益生菌
结果：使用宏基因组测序系统和填充微生物群落分类学组成，总共注释了7,703种，而使用代谢物促进液则鉴定了50,046个代谢物。AS和健康对照患者之间发现了差异微生物和代谢物。此外，TNFI得到了确认，以部分恢复肠道菌群和代谢产物。对菌群和代谢产物进行了多词分析，以确定差异微生物和代谢产物之间的关联，鉴定出与抑制病原菌细菌ruminococcoccus gnavus以及促进促进性细菌细菌的抑制相关的化合物，这些化合物（如羟硫素醇和生物素）相关。通过实验研究，进一步确定了微生物与代谢产物之间的关系，并且探索了这两种类型的微生物对肠上皮细胞的影响以及炎症性细胞因子介绍介物-18（IL-18）。
基于反义寡核苷酸和RNA干扰的内分泌疾病的致病治疗方法
分子疗法使用基于核酸的治疗剂，成为对传统药物方法无反应的疾病条件的有前途的替代方法。反义寡核苷酸（ASO）和小干扰RNA（siRNA）是用于调节基因表达的两种众所周知的策略。靶向RNA的疗法可以精确地调节目标RNA的功能，具有最小的脱靶效应，并且可以基于序列数据进行合理设计。ASO和基于siRNA的药物具有在目标患者群体中使用的独特功能，或者可以作为患者抑制的N-ef-1治疗方法量身定制。反义疗法不仅可以用于治疗单基因疾病，而且还可以通过靶向涉及疾病发病机理的关键基因和分子途径来解决多基因和复杂疾病。在内分泌疾病的背景下，分子疗法在调节病原机制（例如缺陷胰岛素信号传导，β细胞功能障碍和激素失衡）方面特别有效。此外，siRNA和ASO具有下调过度活跃的信号传导途径，这些信号传导途径有助于复杂的，非发育性内分泌疾病，从而以分子起源解决这些疾病。ASOS还在全球范围内被研究为开发N-1-1疗法疗法的独特候选者。当寡核苷酸可以靶向患者的精确突变序列时，序列 - 特异性ASOS结合在N-OF-1方法中提供了非凡的精度。在这篇综述中，我们专注于内分泌系统的疾病，并讨论包括单基因β细胞糖尿病和肥胖症在内的糖尿病中潜在靶向RNA的治疗机会，包括综合征肥胖
ZBS2高度致病细菌的指南
PT的任务可以改变整体情况和要求的依赖。pt，以评估有关爆发的特定方法，以确保和提高实验室的响应能力。最常见的方法将是准备的PT。练习的总体任务包括识别涉及PT样品中的靶细菌，并排除在PT样品中的靶标，而PT样品中的靶标和空白样本中的靶标的靶标。为了进行识别，如果没有另有同意，则要求参与者使用其实验室中可用的诊断程序。提供结果时，要求参与者提供有关确定目标以及用于识别方法的信息。取决于PT的要求和描述，定性，如果需要，可以预期定量结果。与PT描述一致，如果没有其他计划，可以要求参与者提供具有可行目标的样本（例如生活测试项目）初步结果等于快速诊断。快速诊断发现很重要，因为某些HPB的生长缓慢，并且在阳性测试结果的情况下必须立即采取特定措施。这些时间的关键结果需要通过最终发现来确认。通常给出两个时间段在两个星期中的可行靶标。对于具有灭活目标的样品（例如灭活的测试项目），通常不需要初步结果，只需要提供最终结果。与PT说明一致，可以要求参与者提供有关测试项目的其他定量信息。用于分析这些灭活样品3至4周的分析。可选，PT还可以包括血清学测试。应测试针对定义靶标的特定抗体，并可以预期定量或定性结果。通常，为参与者提供了四个星期的时间范围，以完成PT并提供最终结果。
人工智能在预测致病...
病原微生物的抗菌素耐药性 (AMR) 问题已成为全球公共卫生危机，对现代医疗保健系统构成重大威胁。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的出现为该领域带来了革命性的变化。这些先进的计算方法能够处理和分析大规模生物医学数据，从而揭示耐药性发展背后的复杂模式和机制。人工智能技术越来越多地用于根据基因含量和基因组组成预测病原体对各种抗生素的耐药性。本文回顾了人工智能和机器学习在预测病原微生物抗菌素耐药性方面的最新进展。我们首先概述了微生物耐药性的生物学基础及其流行病学研究。随后，我们重点介绍了用于耐药性预测的主要人工智能和机器学习模型，包括但不限于支持向量机、随机森林和深度学习网络。此外，我们探讨了该领域的主要挑战，例如数据可用性、模型可解释性和跨物种耐药性预测。最后，我们通过算法优化、数据集扩展和跨学科协作，探讨微生物耐药性研究的新视角和解决方案。随着人工智能技术的不断进步，未来我们将拥有对抗病原微生物耐药性的最有力武器。
评估重组侵入性，非致病性大肠杆菌作为针对细胞内病原体Brucella
我们的方法利用非病原性大肠杆菌在递送和呈递抗原时模仿细胞内病原体的布鲁氏菌融合体来刺激TH1和CTL反应。大肠杆菌通常是细胞外的，而布鲁氏菌是细胞内细菌。因此，我们启动了大肠杆菌（DH5α），以表达含有耶尔森氏菌的INV基因的质粒，单核细胞增生李斯特氏菌的基因和HLY基因[31]。通过结合αβ1-整合素异二聚体来引入宿主细胞的大肠杆菌侵袭。整合素的聚类后，Inva-sin激活了信号级联。一种信号通路会导致局灶性粘附组分的激活，包括SRC，局灶性粘附激酶和细胞乳蛋白蛋白，导致形成伪足，使细菌吞噬细菌进入宿主细胞。侵入蛋白与β1-整合蛋白的结合是必要的，并且足以诱导细菌的吞噬，即使是非专业的吞噬细胞。第二个途径，包括Rac1，NF-κB的激活和有丝分裂原激活的蛋白激酶，导致促炎细胞因子的产生[32]。互隔化后，将大肠杆菌带入发生细菌裂解的吞噬体/溶酶体。HLY基因产物以及其他细菌蛋白被释放到乳胶囊泡中。硫酸激活的Hly，也称为李斯特氏蛋白酶O（LLO）是一种在低pH值下的结合和孔形吞噬体膜的孔形成细胞溶胶蛋白酶。此批判步骤将抗原从大肠杆菌出口到细胞质细菌的细胞质含量可以通过LLO产生的孔中逃脱到乳腺细胞的胞质区室。
1型糖尿病的 TNF-α抑制剂：探索A ... 的路径 致病空气中真菌和细菌的综述 肠道微生物群在溃疡性结肠炎中的作用 社论：单基因糖尿病的个性化疗法 利用AI进行公共卫生：印度的路线图 含面包的荞麦：对胰岛素的科学调查... 一类新型的口头，非免疫抑制，β细胞 - 引用Kim J，Shon B，Kim S，Cho J，Seo J-J，Jang Sy和Jeong S（2024）ECG数据分析以确定ST段升高的心肌梗塞 empagliflozin：一种治疗SIAD的神奇药物？ 实现整个葡萄酒链可持续发展目标的策略：评论 案例报告：一种与妊娠糖尿病，先天性高胰岛素和二氮氧化物超敏反应相关的新型HNF1A变体 在抗爆炸性/敏感性中涉及的麦芽糖蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白酶的作用 睡眠剥夺引起的记忆障碍 社论：神经应用的计算机视觉和图像综合 爱泼斯坦 - 巴尔病毒，维生素D和免疫反应 tirzepatide，GIP（1-42）和GIP（1-30）在两个常见的GIP受体变体中显示独特的信号填充，E354和Q354 脑损伤后的消化系统疾病的研究进度 在Aquafeeds中使用单细胞蛋白质桥接蛋白质间隙 糖尿病对肌腱病理学的影响 绿豆种子的快速准确分类...
1型糖尿病（T1D）是一种自身免疫性疾病，其特征是胰腺中产生胰岛素的B细胞。这种破坏会导致慢性高血糖，因此需要终身胰岛素治疗来管理血糖水平。通常在儿童和年轻人中被诊断出，T1D可以在任何年龄段发生。正在进行的研究旨在揭示T1D潜在的确切机制并开发潜在的干预措施。其中包括调节免疫系统，再生B细胞并创建高级胰岛素输送系统的努力。新兴疗法，例如闭环胰岛素泵，干细胞衍生的B细胞替代和疾病改良疗法（DMTS），为改善T1D患者的生活质量并有潜在地朝着治疗方向前进。目前，尚未批准用于第3阶段T1D的疾病改良疗法。在第3阶段中保留B -cell功能与更好的临床结局有关，包括较低的HBA1C和降低低血糖，神经病和视网膜病的风险。肿瘤坏死因子α（TNF-A）抑制剂在三阶段T1D患者的两项临床试验中，通过测量C肽来保存B细胞功能，证明了效率。然而，在T1D的关键试验中尚未评估TNF-A抑制剂。解决T1D中TNF-A抑制剂的有希望的临床发现，突破T1D召集了一个主要意见领导者（KOLS）的小组。研讨会
LRRK2致病变体的载体显示出一个温和的，1个帕金森氏病的解剖学上不同的大脑签名2 3 Kopal，Jakub 1,2; VO，Andrew
LRRK2致病变体的载体显示出一个温和的，1个帕金森氏病的解剖学上不同的大脑签名2 3 Kopal，Jakub 1,2; VO，Andrew 3； Tao，QIN 3，Simuni，Tanya 4; Chahine，Lana M. 5; Bzdok，4 Danilo 2,3,6*; Dagher，Alain 3,7* 5 1 1精神病学中心，心理健康与成瘾司，奥斯陆临床6医学研究所，奥斯陆大学，奥斯陆，奥斯陆大学，挪威7 2 2 2美国西北大学Feinberg医学院神经病学，美国12 IL，美国13 5 5 5 LRRK2基因变体是家族性和零星19帕金森氏病（PD）的主要遗传危险因素，为该疾病的机制和20种潜在疗法打开了无人看管的窗口。研究致病性变异在LRRK2基因对21大脑结构的影响是实现早期诊断和个性化治疗的关键步骤。22然而，尽管具有重要意义，但LRRK2基因型影响大脑结构的方式23仍未探索。在该领域的工作受到小样本量和队列组成的24个差异的困扰，这可能会掩盖临床25个亚组之间的真实区别。我们33进一步分析了脑脊液34和萎缩中骨骼α-核蛋白之间的关系。在这项研究中，我们通过结合显式26人口背景变化和模式匹配来克服如此重要的局限性。具体来说，我们27个利用了大量的641名参与者（包括364名具有PD诊断的参与者），以检查28种与LRRK2致病变体有关的MRI可检测性皮质萎缩模式，其中29名PD和非术中的人。LRRK2 PD患者表现出较轻的皮质30稀疏，在颞和枕骨31个区域中具有显着保存，表明神经变性的模式明显。非操纵LRRK2载体32没有明显的皮质萎缩，表明没有亚临床PD的结构迹象。我们发现那些有骨骼α-突触核蛋白的证据的人会经历35个明显的神经变性并增加皮质稀疏，可能会定义另外36个攻击性的PD亚型。我们的发现重点介绍了区分PD亚型的途径，37可以导致更具针对性的治疗方法以及对帕金森氏病进展的38个理解。39
靶向致病性低聚物：
本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法》的含义中的前瞻性陈述。本演讲中包含的所有陈述，除了与当前事实或当前情况有关的历史事实或陈述的陈述以外，包括但不限于包括Zervimesine在内的产品候选者，也称为Zervimesine，以及任何预期或隐含的收益或结果，包括我们对Zervimesine的最初临床结果以及我们在包括我们的临床范围内的临床范围，包括我们的临床范围，包括我们的临床范围，包括我们的临床范围，我们的临床计划，包括我们的临床范围，包括我们的临床范围，包括我们的临床临床范围，监管计划，对潜在患者人群的期望，对我们的专利组合的期望以及我们预期的现金跑道是前瞻性的陈述。这些陈述，包括与我们临床试验的时间和预期结果有关的陈述，涉及已知和未知的风险，不确定性和其他重要因素，这些因素可能导致我们的实际结果，绩效或成就与前瞻性陈述所表达的任何未来结果，表现或成就具有实质性不同。在某些情况下，您可以通过诸如“可能”，“可能”，“意志”，“应该”，“期望”，“计划”，“目标”，“ seek”，“预期”，“预期”，“目标”，“目标”，“目标”，“目标”，“项目”，“相信”，“相信”，“估计”，“估计”，“否定”，“或其他类似”，“”或“否定”，“”或“ torys”，“”或“否定”，这些风险并不详尽，我们面临已知和未知风险。您不应依靠这些前瞻性陈述作为未来事件的预测。我们将这些前瞻性陈述基于我们当前关于未来事件和财务趋势的预期和预测，我们认为我们可能会影响我们的业务，财务状况和经营业绩。这些前瞻性陈述仅在本演讲之日起说明，并且受到许多风险，不确定性和假设的约束，其中一些无法预测或量化，其中一些超出了我们的控制。可能无法实现或发生在我们前瞻性陈述中所反映的事件和情况，实际结果可能与前瞻性陈述中预测的结果有实质性的差异。此外，我们在动态的行业和经济中运作。新的风险因素和不确定性可能会不时出现，管理层无法预测我们可能面临的所有风险因素和不确定性。除了适用法律要求外，我们不打算公开更新或修改本文中包含的任何前瞻性陈述，无论是由于任何新信息，未来事件，无法正常改变情况。可能导致实际结果与当前期望有重大差异的因素包括但不限于以下因素：我们通过开发活动，临床前研究和临床试验以及与此相关的成本成功推动我们当前和未来的产品候选者的能力；初步数据，临床前研究和较早临床试验结果固有的不确定性可预测早期或晚期临床试验的结果；监管申请和批准的时机，范围和可能性，包括我们候选产品的监管部门批准；竞争，我们确保新（并保留现有）赠款资金的能力，我们的增长和管理增长，维持与供应商的关系并保留我们的管理和关键员工的能力；适用法律或法规的变化；我们可能会受到其他经济，商业或竞争因素的不利影响，包括持续的经济不确定性的可能性；我们对支出和盈利能力的估计；我们竞争的市场的发展；我们实施战略计划并继续创新现有产品的能力；我们捍卫知识产权的能力；持续的全球和地区冲突的影响； COVID-19大流行对我们的业务，供应链和劳动力的影响；以及在www.sec.gov上向美国证券交易委员会提交的年度和季度报告的“风险因素和季度报告的“风险因素”部分中，更全面描述了风险和不确定性。
致病微生物RNA生物学的进步
近年来，RNA代谢已经在几种微生物的发病机理中起着至关重要的作用。我们目睹了一场RNA革命，迫使我们以不同的方式看待该分子。这导致了新工具的开发，这些工具允许在RNA代谢中识别新型参与者，可以利用这些策略来制定与致病性微生物作斗争的新策略。本期特刊旨在汇集有关发病机理中RNA代谢的最新研究，并讨论其开发新治疗应用的潜力。我们生活在微生物快速发展并报道新爆发的时代，与当前的SARS-COV-2大流行一样。我们需要提高对发病机理涉及的基本细胞过程的知识，以制定可广泛用于应对致病生物的策略。
拟南芥的遗传结构响应天然非致病细菌物种，在田间条件下，全基因组关联映射
非致病细菌可以通过动员和供应养分，保护病原体并减轻非生物胁迫来实质性地促进植物健康。但是，全基因组关联研究的数量报告了对受益微生物群体各个成员的遗传结构的遗传结构。在这项研究中，我们在条件下建立了一项全基因组的关联研究，以估计162个拟南芥的162次植物变异水平和潜在的遗传结构，该拟南芥的加入来自法国西南部的54个自然种群，响应于法国西南部，响应于13种二种菌株的二种菌株，这些菌株与较丰富的非植物构图相同，构成了叶子的隔离，并构成了叶子的隔离，并构成了叶子的分离。 地区。使用高通量表型方法来评分与营养生长相关的特征，在这些物种和菌株