基于基因的技术正在成为支持病媒种群控制的有前途的工具。人类疟疾和登革热的病媒一直是这些开发工作的主要重点,但近年来,这些技术变得更加灵活和适应性强,因此可能具有更广泛的应用。例如,致倦库蚊是夏威夷和其他热带岛屿禽类疟疾的主要病媒。禽类疟疾导致许多本土鸟类灭绝,随着气候变化扩大这种蚊子的活动范围,许多本土鸟类继续受到威胁。基于基因的技术将是支持禽类疟疾控制的理想选择,因为它们可以为难以在自然区域实施的干预措施(例如减少幼虫源)提供替代方案,并限制对化学杀虫剂的需求,因为化学杀虫剂可能会危害这些自然区域中的有益物种。这种蚊子也是人类疾病的重要媒介,例如西尼罗河病毒和圣路易斯脑炎病毒,因此对该物种的基于基因的控制工作也可能对人类健康产生直接影响。本评论将讨论目前研究较少但很重要的疾病媒介(如 C. quinquefasciatus)中基于基因的技术的发展现状和未来需求,并与研究较多的媒介中可用的技术进行比较。虽然目前大多数基因控制都侧重于人类疾病,但我们将讨论这些技术对疾病和保护重点媒介控制工作可能产生的影响,以及需要做些什么来准备这些技术以供该领域评估。基于基因的技术的多功能性可能导致开发许多重要工具来控制影响人类、动物和生态系统健康的各种媒介。
预计到 2050 年,全球蛋白质需求将增长 50%。为了满足不断增长的需求并确保可持续性,需要温室气体排放低的蛋白质来源,而富含蛋白质的豆科植物种子有可能做出重大贡献。随着气候变化,像野豌豆 ( Vicia sativa ) 这样的豆科植物将供不应求,它们生长在边际种植区,耐旱,能适应多变的年度天气模式。野豌豆种子中存在的 γ-谷氨酰-β-氰基丙氨酸 (GBCA) 毒素无法消除,这阻碍了它几十年来作为人类和动物食品的利用,使这种高度适应性的物种成为“孤儿”豆科植物。然而,野豌豆基因组和转录组数据的可用性以及 CRISPR-Cas 基因组编辑技术的应用为消除 GBCA 毒素限制奠定了基础。在不久的将来,我们预计零毒素野豌豆品种将成为全球蛋白质需求的重要贡献者。
通过大规模药物管理反复分发预防性化疗 (PC) 是控制 20 种已知被忽视的热带病 (NTD) 中的 5 种疾病传播的主要手段;土源性蠕虫、血吸虫病、淋巴丝虫病、盘尾丝虫病和沙眼。此类计划的有效性取决于参与者在每一轮中持续吞咽所提供的治疗。这通过依从性来衡量,依从性定义为吞咽治疗的合格参与者的比例。个人关联的纵向依从性数据对于评估基于 MDA 的控制计划的潜在影响很重要,但这种准确的监测很少在 NTD 的控制计划中实施。研究了自 2016 年以来全球控制计划报告的五种 (PC)-NTD 的纵向依从性数据,重点关注依从性与年龄和性别的关键关联。2022 年 1 月在 PubMed 和 Web of Science 中搜索了用英语和西班牙语撰写的文章,随后的提取遵循了 PRISMA 指南。机器学习软件包 Rayyan 辅助筛选研究标题。如果在超过 100 名参与者的人群中记录了多个时间点的主要依从性数据,则考虑纳入研究。所有数据分析均使用 R 进行。共确定 89 项研究包含依从性数据,57 项是纵向研究,其中 25 项报告了通过不同方法报告的单独链接数据。通常报告年龄增长与系统治疗程度之间的关联。由于该主题上发表的数据稀缺,审查受到限制。审查了用于描述覆盖范围(接受治疗)和依从性(吞咽治疗)的不同且重叠的术语。因此,建议 WHO 考虑明确定义覆盖范围、依从性和纵向依从性的术语,这些术语目前在其 NTD 治疗指南中相互矛盾。该审查已在 PROS-PERO 注册(编号:CRD42022301991)。
对被忽视和未充分利用的农作物(NUC)的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限,是打击营养不良和提高粮食安全的关键,尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物,主要是构成了小农户农业区,是营养丰富,气候缓解且局部适应性的(Li and Siddique,2020; Mudau等,2022)。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全,并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿(Dansi等,2012; Ojuederie等,2015; Joy and Siddhuraju,2017年)。至关重要的是,我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究,展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全:前景和隐藏的潜力”令人印象深刻,涵盖了这些农作物的各个方面,从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成:6篇原始研究文章和3条评论,重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善,保护和利用。柑橘grandis(L.)Osbeck,通常称为Pomelo,是一种未充分利用的柑橘类水果,其潜力作为豆酮,苯酚和抗氧化剂的来源,被忽略了。
抽象的小农业水库支持在干咒期间的水需求。然而,在水分和管理中通常会忽略的蒸发损失降低了这些受欢迎但不发泄的资源的存储效率。我们开发了一个预测框架,以识别小储层的时空程度(900-100,000 m 2),并使用基于物理的模型量化其蒸发损失。着眼于欧洲的水应激区域(意大利,西班牙和葡萄牙),我们的结果表明,欧洲较干燥地区的小型水库的总数和累积面积在二十年中几乎增加了6,200个水库,累积面积约为46 km 2,在2,000 km 2中,累积了2,000 km,累积了2020 km,累积了2020 km,累积的水库累积了。我们观察到农业储层的扩张及其蒸发损失的趋势,在温暖的月份(4月至9月)中占其总存储容量的38%,这些损失超过了7200万立方米。
我们研究了巴西疫苗RD&I系统的竞争力非常低的含义,这排除了国家免疫计划(NIP)所要求的所有重要疫苗的发展,严重地触发了人口的医疗保健。在一个受到19日大流行以及新兴疾病(尤其是穷人)的指数增加的国家,这些疫苗对疫苗的限制变成了关键的治理问题。这种限制因VAC CINES中跨国公司有限的商业利益而被忽视和新兴疾病的全球情况加剧,这些疾病正在陷入“死亡谷”,只有两种疫苗在240疫苗的管道中生产的疫苗。我们强调,全球管道中的这些限制是巴西和其他发展中国家疫苗制造商的机会窗口,目前是疫苗4.0的范式过渡。我们最终提出了一项新的治理战略的建议,该战略支持巴西公共疫苗制造商在国际合作中,以实施可持续的疫苗开发和生产计划。
我们知道学生们有很多专业知识可以分享,我们希望确保我们能听到来自不同背景、拥有不同经历的学生的声音。“未被听到”指的是那些有时被忽视或“被忽视”的学生。有时他们是来自高等教育中代表性不足的背景的学生,但并非总是如此。
最近,多素模式分析已验证,与所维护的信息相比,可以通过三个不同的操作替换,抑制或清除从工作记忆中删除信息(WM)(Kim等,2020)。虽然Kim等人的单变量分析和分类的重要性图。(2020)识别有助于这些操作的大脑区域,他们没有阐明这些区域是类似还是独特地代表操作。在55人(17个男性)样本上使用莱顿 - 社区检测,我们识别了四个大脑网络,每个网络都具有代表这些WM操作的多素伏氧素活性模式的独特配置。视觉网络(VN)显示了用于维护和替换的类似的多素模式,这与抑制和清晰相似,这表明该网络区分了一个项目是否在WM中保存。体积运动网络(SMN)显示出与其他操作相对于其他操作的独特的多素模式,表明该操作的独特性。默认模式网络(DMN)具有不同的抑制和清除模式,但是这两个操作比维护和替换更相似,而这种模式与VN和SMN的模式中间。额叶控制网络(FPCN)为四个操作中的每个操作显示不同的多素模式,这表明该网络可能在实施这些WM操作中起重要作用。这些结果表明,从WM中删除信息的操作可以通过不同的大脑网络并行执行,每个网络都具有特定的配置,它们代表这些操作。
最近的工作表明,大脑皮层或硫的凹痕可能在衰老和阿尔茨海默氏病(AD)中易受萎缩的独特性,而后内膜皮层(PMC)尤其容易受到一次到萎缩和病理学的累积。然而,这些研究并未认为位于皮质关联的小三级沟,通常与认知的人类特异性方面有关。在这里,我们手动定义了432个半球的4,362 PMC Sulci(女性为50.5%),发现这些较小的假定的第三级Sulci表现出比年龄和广告相关的稀释剂比大,更一致,更一致的硫磺具有更大的硫磺,对两种新发现的硫磺具有最强大的硫磺效应。一种基于模型的方法,将硫的形态与认知确定的认知相关的方法是,这些硫的子集与老年人的记忆和执行功能得分最相关。这些发现对联系起来的假设为脑发育和衰老联系起来提供了支持,并为未来的衰老和AD研究提供了新的神经解剖学目标。
1 维罗纳大学医学系,意大利,维罗纳 37129;francescanore@gmail.com(FN);gianenrico.senna@aovr.veneto.it(GS) 2 维罗纳综合大学医院过敏科和哮喘中心,意大利,维罗纳 35134;michele.schiappoli@aovr.veneto.it(MS);biancaolivieri92@gmail.com(BO) 3 维罗纳大学医院耳鼻喉科,外科、牙科、妇科和儿科系,维罗纳大学,意大利,维罗纳 37129;patrick.pinter@aovr.veneto.it 4 帕多瓦大学神经科学系耳鼻喉科,意大利,帕多瓦 35122; giancarlo.ottaviano@unipd.it 5 耳鼻喉科,A. Gemelli 大学医院基金会 IRCCS,00168 罗马,意大利;eugenio.decorso@policlinicogemelli.it * 通信地址:marco.caminati@univr.it