摘要目的研究目标是比较SARS-COV-2 PCR阳性患者的肠道微生物组多样性和组成,其症状从无症状到严重的暴露对照范围从无症状到严重的暴露对照。使用横截面设计的设计,我们在凳子样品上进行了shot弹枪测序,以评估两名患有SARS-COV-2 PCR-2 PCR-2固定感染的患者的肠道微生物组组成和多样性,该感染已向2020年3月至2020年3月至2021年3月至2021年3月的Ventura临床试验提供了临床试验。患者根据国家卫生标准,将患者分类为无症状或患有轻度,中度或重度症状。暴露的对照是与患有SARS-COV-2感染或样本的患者(例如患者或前线医疗保健工作者的家庭成员)密切接触的个体。比较了所有分类学水平的患者和暴露对照组之间的微生物组多样性和组成。与对照组相比(n = 20),严重症状的SARS-COV-2感染患者(n = 28)的细菌多样性明显降低(Shannon指数,P = 0.0499; Simpson Index,p = 0.0581),阳性患者的阳性患者的总丰度较低,而BifiDobib = 70001),P <0.0001),P <0.0001),P <0.0001)acecater actteriib actteriib actteriib actecterib acterib ececaliib actecterib act。 (p = 0.0327),同时增加了杀菌剂(p = 0.0075)。有趣的是,疾病的严重程度与同一细菌的丰度之间存在反向关联。试验注册号NCT04031469(PCR-)和04359836(PCR+)。结论我们假设在感染之前或之后,双歧杆菌属的细菌多样性低和耗竭导致降低了肿瘤功能,从而使SARS-COV-2感染变得有症状。这种特殊的营养不良模式可能是SARS-COV-2感染的有症状严重程度的敏感性标记,并且可能适合于预感染,肠内感染或感染后干预。
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目的:在这项工作中,应用等温小钙化表来研究三种益生菌(乳酸乳杆菌,双歧杆菌,乳酸杆菌乳酸杆菌,双歧杆菌和双歧杆菌)的抗疾病活性微生物。方法:使用微量浮雕来监测微生物作为纯培养物的生长,并在37°C下作为培养物,在37°C下以益生菌的相对生长和致病物种的相对生长,通过连续稀释和板孵育后微核均衡测量后确定。通过传统板生长测定法确定了5.5小时的大肠杆菌与嗜酸乳杆菌或乳酸杆菌的混合培养物的相对生长。结果:结果表明,微生物的生长谱是特征性的,并显示了物种的不同滞后和峰值时间。致病物种的生长速度快于益生菌。在培养物中,可以用微cal体鉴定致病物种和益生菌的生长特征。尽管在测定结束时,病原体生长速度更快,但结果表明,由于益生菌未检测到致病物种的可行生长,而10 7 - 10 8 CFU/mL在微钙化测定后列举了益生菌。使用传统板测定法,数据确认的益生菌和大肠杆菌的共同增长,尽管大肠杆菌的细胞数量高于5.5 h共培养孵育期间,当两者在10 6
歧义缩略词的盛行使得科学文献对于人类和机器来说都更难理解,因此需要能够自动识别文本中的缩略词并消除其含义歧义的模型。我们引入了用于首字母缩略词识别和消歧的新方法:我们的首字母缩略词识别模型将学习到的标记嵌入投射到标签预测上,我们的首字母缩略词消歧模型找到具有类似句子嵌入的训练示例作为测试示例。与之前提出的方法相比,我们的两个系统都实现了显着的性能提升,并且在 SDU@AAAI-21 共享任务排行榜上表现出色。我们的模型部分在针对这些任务的新远程监督数据集上进行了训练,我们将其称为 AuxAI 和 AuxAD。我们还发现了 SciAD 数据集中的重复冲突问题,并形成了 SciAD 的去重版本,我们称之为 SciAD-dedupe。我们公开发布了这三个数据集,并希望它们能够帮助社区在科学文献理解方面取得进一步进展。
摘要:健康母乳喂养的婴儿的肠道菌群通常以双歧杆菌为主。为了模仿母乳喂养的婴儿的微生物群,现代配方是用生物活性和生物生成成分加强的。这些成分促进了婴儿的最佳健康和发展以及婴儿菌群的发展。Here, we used INFOGEST and an in vitro batch fermentation model to investigate the gut health-promoting effects of a commercial infant formula supplemented with a blend containing docosahexaenoic acid (DHA) (20 mg/100 kcal), polydextrose and galactooligosaccharides (PDX/GOS) (4 g/L, 1:1 ratio), milk fat globule membrane (MFGM)(5 g/L),乳铁蛋白(0.6 g/L)和动物双歧杆菌亚种。乳酸,BB-12(BB-12)(10 6 CFU/G)。使用三个健康婴儿的粪便接种,我们评估了菌群的变化,生成效应以及补充测试配方的短链脂肪酸(SCFA)产生的短链脂肪酸(SCFA),并将其与从未含有的碱基配方和母乳对照中获得的数据进行了比较。我们的结果表明,即使在配方的含量消化之后,补充配方仍然可以保持其生物活性并调节婴儿的微生物群组成,促进更快的双歧杆菌生长并刺激SCFA的产生。因此,可以得出结论,含有生物活性混合物的测试配方会促进婴儿肠道菌群和SCFA概况,但与母乳喂养婴儿的测试配方相似,但并不相同。
我们提出了PCA基础,这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型(MLLM)的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准,PCA基础台面引起了三种复杂的方案:自动驾驶,国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本,该模型必须在推理链中无缝地掌握感知,齿轮和行动的多种功能,以做出准确的决策。此外,PCA基础台上的错误定位功能,在感知,知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率,我们可以使用PCA-Eval,一种自动评估程序,并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型(如GPT-4 Vision)之间的显着性能差异。为了打扮,我们介绍了体现的实体演化(EIE),这是一个自动框架,用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例,并提高了开源MLLM的性能,偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion(决策准确性+3%),从而确保EIE的有效性。我们的发现表明,诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望,为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
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