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通过中心基因网络分析和连接图谱预测肝内胆管癌新型候选药物
摘要：肝内胆管癌 (ICC) 是一种恶性肿瘤，需要有效的全身治疗。基于基因表达谱的分析可以有效筛选潜在候选药物，作为 ICC 患者的新疗法。从基因表达综合 (GEO) 和癌症基因组图谱 (TCGA) 数据库下载了 ICC 和正常胆管上皮细胞的 RNA 表达谱。使用基因本体 (GO) 和京都基因和基因组百科全书 (KEGG) 数据库完成差异表达基因 (DEG) 的功能注释和富集通路分析。通过 WGCN 分析 (WGCNA) 构建加权基因共表达网络 (WGCN)。分析了 DEG 和共表达基因模块中的关键基因以生成蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络。研究了筛选出的十大枢纽基因与ICC患者总生存期和无病生存期之间的关联。进行连接图（cMap）分析以利用枢纽基因识别ICC的潜在药物。从1287个GSE-DEG，8183个TCGA-DEG和1226个混合模块基因的重叠基因中共选出151个关键基因。分析蛋白质-蛋白质相互作用共发现10个感兴趣的枢纽基因（CTNNB1，SPP1，COL1A2，COL3A1，SMAD3，SRC，VCAN，PKLR，GART，MRPS5）。使用 cMap 筛选出对 ICC 具有潜在疗效的候选药物包括三种酪氨酸激酶抑制剂（达沙替尼、NVP-BHG712、替凡替尼）、两种大麻素受体激动剂（棕榈酰乙醇酰胺、花生四烯酸酰胺）、两种抗生素（莫西沙星、阿莫西林）、一种雌激素受体激动剂（左炔诺孕酮）、一种丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶抑制剂（MK-2206）和其他小分子。通过网络和 PPI 分析，我们能够识别出治疗 ICC 的潜在药物。新基因表达谱的识别和相关药物筛选可能会加速识别治疗 ICC 的潜在新药物疗法。
儿童泌尿道感染
简介：泌尿道感染在小儿时期很常见。了解病因和局部耐药模式对于确定经验治疗至关重要。我们着手审查与泌尿道感染有关的病原体、局部耐药模式以及相应调整一线抗生素治疗的影响。方法：我们进行了一项横断面研究，其中包括 2019 年（第 1 组）和 2022 年（第 2 组）两个时期在北巴拉那州一家医院接受尿培养的儿科患者。在这两个时期之间，建立了内部临床行动方案，根据当地流行病学情况，建议使用头孢呋辛作为一线经验性抗生素治疗。对各组所鉴定的泌尿道病原体、各自的抗菌素耐药模式以及制定的经验性抗生素治疗进行了比较。结果： 第 1 组共确诊泌尿道感染 402 例，第 2 组共确诊 398 例。大肠杆菌 (E. coli) 是最常见的泌尿道病原菌 (79.4% - 83.3%)，其次是奇异变形杆菌和克雷伯菌属。在第 1 组中，最常选择的经验性抗菌药物是阿莫西林-克拉维酸盐 (AC)，而在第 2 组中则是头孢呋辛 (p < 0.001)。最常见的耐药性是氨苄西林（39.3% - 39.7%）。对 AC 的耐药性在各组之间没有表现出统计学上的显著变化（33.1% vs 27.4%，p = 0.079），对头孢呋辛（4.7% vs 3.3%，p = 0.292）和甲氧苄啶-磺胺甲恶唑 (TMP-SMX) 的耐药性（15.2% vs 14.1%，p = 0.659）也是如此。第 1 组和第 2 组之间对呋喃妥因 (9.0% vs 0.3%，p < 0.001) 和磷霉素 (1.7% vs 0.3%，p < 0.036) 的耐药性显著降低。结论：大肠杆菌仍然是儿科泌尿道感染的主要病原体。我们的样品的交流电阻很高（33.1％）。将一线经验性抗生素治疗从 AC 改为头孢呋辛，导致 AC 耐药性降低的趋势，而不会增加头孢呋辛耐药性。关键词：儿童；泌尿道感染/病因；泌尿道感染/微生物学；泌尿道感染/药物治疗；细菌耐药性
DigitalCommons@USU-犹他州立大学
摘要：龋齿是一种生物膜介导的，糖驱动的，多因素，动态疾病，导致牙科硬组织的质量脱矿化和回忆。尽管科学方面的科学进步，龋齿仍然是一个严重的全球关注点。The aim of this study was to determine the optimization of microbial and molecular techniques for the detection of cariogenic pathogens in dental caries patients, the prevalence of cariogenic bacteria on the basis of socioeco- nomic, climatological, and hygienic factors, and in vitro evaluation of the antimicrobial activity of selected synthetic antibiotics and herbal extracts.在这项研究中，从900例患者中收集口服样本，以生化和分子为基础进行细菌应变筛查。植物提取物，例如生姜，大蒜，印em，tulsi，amla和芦荟，用于检查针对分离菌株的抗菌活性。合成抗菌剂，例如青霉素，阿莫西林，红霉素，克林霉素，甲硝唑，多西环素，头孢济霉菌，levo氟axacin和levo bipro oxacin和cipro flofquin，也用于获取抗微生物活性。在900例患者中，男性为63％，男性为37％，年龄在36至58岁（45.7％）年的患者容易患疾病，最常见的症状是牙痛（61％）。对于口腔疾病，21％使用草药，36％使用的抗生素和48％的人是自我药物的，这是由于糖果消耗（60.66％）和纤维饮料和快餐食品（51.56％）。葡萄球菌突变（29.11％）和Sobrinus链球菌（28.11％）被发现是最丰富的菌株。成功筛选了七个细菌菌株，并预测与S. sobrinus，S。utans，静脉炎，静脉炎，乳酸杆菌，核酸乳杆菌，鼻to杆菌，丙片杆菌，丙丙杆菌酸酸酯和Treponema Pallidum。在植物提取物中，姜（22.36 mm）和Amla（20.01 mm）记录了最大抑制区，而合成抗生素，cipro loffoxacin和levo flofflofloffo蛋白在所有微生物中最有效。这项研究得出的结论是，生姜和Amla的植物提取物被认为是合成抗生素治疗牙齿疾病的合适替代品。
4 cfu/g，最低为 1.9 x 10 -4 cfu/g，而平均值为 4.09 x 10 4。使用标准微生物组对分离物进行鉴定和表征
4 cfu/g，最低为 1.9 x 10 -4 cfu/g，而平均值为 4.09 x 10 4。使用标准微生物程序对分离物进行鉴定和表征。最常见的细菌是金黄色葡萄球菌（26%），霍乱弧菌（22%），志贺氏菌（13%），而最少的是沙门氏菌（9%）。革兰氏阳性菌（金黄色葡萄球菌）对环丙沙星（100%）和氧氟沙星（100%）高度敏感，但对氨苄西林（100%）高度耐药。革兰氏阴性病原体（大肠杆菌、霍乱弧菌和志贺氏菌）对培氧氟沙星（100%）和氧氟沙星（100%）高度敏感。它还显示出对阿莫西林（100%）、氯霉素（100%）、庆大霉素（100%）、呋喃妥因（100%）的高耐药性。本研究中抗生素耐药菌的高流行率是一个严重问题，因为大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、霍乱弧菌和志贺氏菌的耐药模式会对人类健康产生影响，从而建议鱼类加工商和销售商应改善处理卫生状况，消费者也应妥善处理鱼类，以尽量减少可能的健康危害。DOI：https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i12.26 许可证：CC-BY-4.0 开放获取政策：JASEM 发布的所有文章均为开放获取文章，任何人都可以免费下载、复制、重新分发、转发、翻译和阅读。版权政策：© 2024。作者保留版权并授予 JASEM 首次出版权。本文的任何部分均可未经许可重复使用，但必须引用原始文章。引用本文为：NWUZO，AC；IGWE，PC；OKPOKWU，UA；ANIOKETE，UC；NOMEH，OL；NWOJIJI，EC；CHUKWUEMEKA–ODI，LO；UGWU，J；NWADUM，EF；AGBOM，JN；NWOKPORO，NR（2024）。对尼日利亚埃邦伊州阿巴卡利基水产养殖鱼细菌污染及其公共卫生影响的评估。应用科学环境管理杂志 28 (12) 4153-4160 日期：收到日期：2024 年 9 月 18 日；修订日期：2024 年 10 月 20 日；接受日期：2024 年 11 月 5 日；出版日期：2024 年 11 月 15 日 关键词=抗生素耐药性；公共卫生影响；水产养殖；细菌学；人类 在过去的 35 年里，尼日利亚的水产养殖产量每年增长 12%，从 1980 年的 6,000 吨增加到 2016 年的约 307,000 吨（Worldfish，2018 年）。尼日利亚是最大的鱼类养殖国
识别和隔离微生物的负责...
摘要：这项研究研究了与新鲜西红柿恶化相关的细菌和真菌（Lycopersicum esculentum）。从卡杜纳（Kaduna）Ungwan Rimi地区的四（4）个不同的零售店获得了16（16）个番茄样品。使用标准方案确定所选番茄样品的近端组成。使用浇注板法用于与番茄样品分离细菌和真菌。使用磁盘扩散技术确定了针对细菌和真菌分离株的选定抗生素和抗真菌药物的抗生素图。The results of proximate composition showed that sample A had a moisture content of 94.10 %, 0.74% of ash, 0.97 % of crude protein, 0.66 % of crude fat, 1.10 % crude fiber, and 2.43 % of carbohydrate while sample B showed similar percentage composition of 93.89 % of moisture content, 0.86 % of ash, 1.0 % of crude protein, 0.69 % of crude fat, 1.34％的粗纤维和2.22％的碳水化合物。分离和鉴定的细菌是金黄色葡萄球菌，大肠杆菌和沙门氏菌。最普遍的细菌分离株是金黄色葡萄球菌，其50％，而沙门氏菌和大肠杆菌的分离菌则分别为25％。真菌分离株是尼日尔曲霉和曲霉菌的青霉素。尼日尔曲霉最为普遍，而青霉人SP的占30.8％，而曲霉菌的患病率最少为15.4％。在不同浓度的抗生素下，大肠杆菌对庆大霉素和链霉素具有抗性，对氯霉素，Spafloxacin，ciproflofloxacin，amoxycillincillin，peffloxacin，peffloxacin，tarvid和agenmentine敏感。沙门氏菌SP的抗菌易感性表明，它耐庆大霉素，对链霉素和粘膜链霉素的敏感性适中，对氯霉素，替福洛沙星，ciprofloflofloxin，ciproflofloxin，Amoxycillin，amoxycillin，pefloboxacin，pefloxacin，tarvid和Audmentine consives Adimenty consivessine spectimity敏感。金黄色葡萄球菌对rocephin，Zinacef和链霉菌素具有抗性，对氨木酸和阿莫西林敏感，并且对斑岩蛋白，环丙沙星，源自源环霉素，pefloxacin和Erythromycin敏感。抗真菌敏感性在其针对测试真菌分离株的有效性方面显示出不同浓度的变化。这些真菌的存在以及能够引起食物中毒的细菌分离株引起了人们对公共卫生风险的关注，这些风险可能与消耗变质的新鲜西红柿有关。用清洁或氯化水进行适当的处理，运输和彻底洗涤，将降低与细菌和真菌物种相关的番茄变质的风险。
2023 年至 2024 年 ESPAUR 报告
2023 年，抗菌素耐药性 (AMR) 负担（通过确定因其公共卫生重要性而选定的生物体 1 的抗生素耐药率计算得出）比 2019 年的水平高出 3.5%。这主要是由于大肠杆菌（AMR 负担病原体中最常见的耐药性菌血症原因，2023 年为 68%）的比例变化。AMR 负担在大流行开始时最初有所减少，随后有所上升，自 2020 年以来，报告的耐药性菌血症逐年增加。2023 年，肠杆菌目（大肠杆菌、肺炎克雷伯菌和产酸克雷伯菌）共占 AMR 负担的 83%，其次是革兰氏阳性菌（肠球菌属、金黄色葡萄球菌和肺炎链球菌），占 14%。与往年一样，2023 年英格兰各地区菌血症的耐药性负担存在显著差异，伦敦地区的耐药性菌血症发生率最高（每 100,000 人 41.5 人），而西南地区最高（每 100,000 人 25.9 人）。按种族分层患者时，负担也存在差异，亚洲或亚裔族群报告的耐药率最高（39.4%），几乎是白种人（20.1%）的两倍。2023 年，大肠杆菌菌血症对多种抗生素的耐药性与 2019 年相比有所增加。特别是，42.9% 和 15.8% 的分离株分别对阿莫西林克拉维酸钾和第三代头孢菌素具有耐药性，因此它们在经验性脓毒症治疗中的作用需要仔细考虑。 2019 年至 2023 年间，肺炎克雷伯菌中大多数主要抗生素类别的抗生素耐药性也有所增加。2023 年，患有选定的 2 型革兰氏阴性菌血症的患者 30 天全因死亡的总体粗病死率为 15.5%，感染对一种或多种 AMR 负担定义的抗生素有耐药性的菌株的患者的全因死亡率 (16.9%) 显着高于感染敏感菌株的患者 (15.1%)。 2023 年，无菌部位感染产碳青霉烯酶菌 (CPO) 的 30 天全因死亡率为 22.9%。自 2021 年以来，所有样本类型中报告的产碳青霉烯酶菌 (CPO) 率翻了一番（2021 年：每 100,000 人 4.7 例，而 2023 年：每 100,000 人 10.1 例）。2024 年初，全球抗菌素耐药性监测系统新出现的抗菌素耐药性报告 (GLASS-EAR) 向 GLASS-EAR 登记的抗菌素耐药性 (AMR) 国家联络点发出了信息请求，以快速评估当前的全球情况，因为在多个国家报告的携带碳青霉烯酶基因的高毒力肺炎克雷伯菌 (hvkp) ST23 分离株的鉴定有所增加
为柬埔寨畜牧养殖户提供抗菌药店供应
抗菌药物耐药性 (AMR) 已成为当今对公共卫生的最大威胁之一。抗菌药物被广泛使用，尤其是在畜牧业中，它们还被用作生长促进剂和预防目的。一些国家已经开始限制抗菌药物的使用，但在许多地方，特别是在中低收入国家 (LMIC)，抗菌药物市场监管不力，人们对抗菌药物滥用的负面影响的了解有限。抗菌药物通常在柜台出售，无需处方，价格低廉，广泛应用于所有类型的动物生产。在柬埔寨，这种情况导致各种耐药细菌的流行率很高，对人和动物的健康构成风险。另一个需要解决的问题是伪造和不合格 (FS) 抗菌药物的出现，导致治疗剂量不足，导致治疗失败和抗菌药物耐药性的进一步发展。为了控制抗菌药物耐药性的出现，绘制抗菌药物网络图谱很重要，以便确定重要的利益相关者和合适的干预点。本研究采访了销售家畜（即猪和家禽）抗菌药物的药店零售商。目的是获取有关零售商抗菌药物和抗菌药物耐药性的知识，并评估他们在多大程度上参与了动物治疗的选择。还购买了抗菌药物样品并用质谱法进行分析，以验证活性药物成分 (API) 的含量。结果表明，零售商积极参与选择使用哪种抗菌药物，并且对抗菌药物和抗菌药物耐药性的一般了解程度较低。多种抗菌药物用于治疗家禽和猪，其中阿莫西林和恩诺沙星最常被列为最畅销的抗菌药物。世界卫生组织 (WHO) 将所使用的许多物质归类为对人类医学至关重要的抗菌药物，产品通常含有至少两种不同的物质。这扩大了产品的治疗范围，可以根据世卫组织目前的建议使用窄谱抗菌药物，并尽可能避免在牲畜身上使用至关重要的抗菌药物。通过减少和改变抗菌药物的使用来减缓柬埔寨抗菌药物耐药性发展的可能干预措施包括教育以及强力执行更严格的立法。这项调查表明，动物药店的零售商可能是提高抗菌药物耐药性意识的合适目标群体，因为他们似乎是抗菌网络中有影响力的参与者。然而，需要更多的研究来评估不同干预措施的成本效益，特别是在中低收入国家，以便设计出适合当地情况的措施。
用于贝叶斯认识论证据评估的人工智能方法
1.Rajkomar A、Oren E、Chen K 等人。利用电子健康记录进行可扩展且准确的深度学习。npj 数字医学。2018；1(1):1 – 10。https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1。2.Paydar S、Pourahmad S、Azad M 等人。利用人工神经网络建立甲状腺结节恶性风险预测模型。《中东癌症杂志》。2016；7(1):47-52。3.Amato F、López A、Peña-Méndez EM、Va ň hara P、Hampl A、Havel J.医学诊断中的人工神经网络。J Appl Biomed。2013； 11(2):47-58。 https://doi.org/10.2478/v10136-012-0031-x。4.莫赫塔尔 AM.未来医院：业务架构视图。马来医学科学杂志。2017；24(5):1-6。 https://doi.org/10.21315/mjms2017.24.5.1。5.Liu X、Faes L、Kale AU 等人。深度学习与医疗保健专业人员在医学影像检测疾病方面的表现比较：系统评价和荟萃分析。柳叶刀数字健康。2019；1(6):e271-e297。https://doi.org/10.1016/s2589-7500 (19)30123-2。6.Nagendran M、Chen Y、Lovejoy CA 等人。人工智能与临床医生：深度学习研究的设计、报告标准和主张的系统回顾。英国医学杂志。2020；368：m689。https://doi.org/10.1136/bmj.m689。7.Panch T、Pearson-Stuttard J、Greaves F、Atun R. 人工智能：公共健康的机遇和风险。柳叶刀数字健康。2019；1 (1):e13-e14。https://doi.org/10.1016/s2589-7500(19)30002-0。8.Landes J、Osimani B、Poellinger R. 药理学中的因果推理的认识论。欧洲哲学杂志。2018；8(1):3-49。 https://doi.org/10。1007/s13194-017-0169-1。9.Abdin AY、Auker-Howlett D、Landes J、Mulla G、Jacob J、Osimani B.审查机械证据评估者 E-synthesis 和 EBM +：阿莫西林和药物反应伴有嗜酸性粒细胞增多和全身症状 (DRESS) 的案例研究。当前药学设计。2019；25（16）：1866-1880。https://doi.org/10.2174/1381612825666190628160603。10.De Pretis F，Osimani B.药物警戒计算方法的新见解：E-synthesis，一种用于因果评估的贝叶斯框架。国际环境研究公共卫生杂志。11.2019;16(12):1 – 19。https://doi.org/10.3390/ijerph16122221。De Pretis F、Landes J、Osimani B。E-synthesis：药物监测中因果关系评估的贝叶斯框架。Front Pharmacol 。2019；10：1-20。https://doi.org/10.3389/fphar.2019.01317。12。De Pretis F、Peden W、Landes J、Osimani B。药物警戒作为个性化证据。收录于：Beneduce C、Bertolaso M 编辑。个性化医疗正在形成。从生物学到医疗保健的哲学视角。瑞士 Cham：Springer；2021:19 即将出版。13.那不勒斯 RE。学习贝叶斯网络。Prentice Hall 人工智能系列。新泽西州 Upper Saddle River：Pearson Prentice Hall；2004 年。14.Hill AB。环境与疾病：关联还是因果关系？J R Soc Med。2015;108(1):32-37。本文首次发表于 JRSM 第 58 卷第 5 期，1965 年 5 月。https://doi.org/10.1177/ 0141076814562718。15.Mercuri M、Baigrie B、Upshur RE。从证据到建议：GRADE 能帮我们实现目标吗？J Eval Clin Pract 。2018;24(5):1232- 1239。https://doi.org/10.1111/jep.12857。
口服溶液的克罗西克林钠 阿莫西林分散片250 mg 产品特征摘要（SPC） amlofar-10-amlodipine-10mg-tablets- ... 2023年12月1日产品摘要... 氟西汀20毫克胶囊 克林霉素ABR 300毫克胶囊，硬 狂犬病疫苗，灭活 Azitrofort 500毫克胶囊，硬 产品特征摘要 1产品特征摘要 产品特征摘要（SPC） Epsitron 25 mg片剂 Necpime 1 g（用于注射USP 1 g） 脱米20毫克胶片涂层平板电脑 alfuzosin-Hydrochloride-10-mg- ... tobramycin-3-mg_tobr ..
4.9过量服用青霉素在脑脊液中达到一定的（尚未确定）的浓度时，可能会发生神经毒性症状，包括肌隆，抽搐性癫痫发作和抑制意识。除非停止使用药物或减少剂量，否则该剂量可能会昏迷和死亡。青霉素通常不会在任何很大的程度上穿越血脑双臂，但是当使用发炎的脑膜和/或肾功能受损的剂量或老年患者中，使用大量剂量（每天几克）时，药物会导致上述有毒反应。不需要解毒剂。暂时停止给药 - 促进排泄（透析等）