关键词： 新型冠状病毒   家庭模型   疫苗接种   隔离  

摘要： 经数年的新冠病毒大流行,在全球普遍放松防疫政策与高疫苗覆盖率的背景下,当前多数人群已感染或接种疫苗。所以现在大多数人对新冠病毒都有一定的基础免疫力,但随着人群免疫力的下降,再感染的病例增加,疫情防控面临新挑战。因此,建立模型研究疫情防控措施在这样的新背景下的效用和影响是具有现实价值和探究意义的。 本文基于分支过程理论构建家庭模型,旨在探讨新冠疫情防控中疫苗接种和家庭隔离措施在新形势下的重要性以及对疫情传播的影响。在模型建立部分,文章充分考虑了人群普遍具有对于新冠病毒基础免疫力这一防疫背景,在原有家庭模型的基础上通过人群划分、重构传染性函数等方式改变模型,建立了符合普遍免疫背景下的家庭模型,并在这基础上研究疫苗接种和家庭隔离措施对于疫情传播的影响。然后使用分支过程理论推导出社区内最终感染人数均值,并进一步推导出家庭再生数,根据阈值理论通过数值模拟方法分析得出相关结论。 在研究疫苗接种对疫情防控影响的数值模拟分析中,本文发现不同感染阶段人群比例、疫苗接种覆盖率以及隔离比例等因素对疫情传播的重要影响。结果展现了疫苗覆盖率提高对于控制社区疫情暴发的效用。在加入了考虑隔离措施研究疫情防控的数值模拟分析中,发现居家隔离措施在疫情防控中展现出的显著成效。而且在疫苗覆盖率较高的社区中,自我隔离措施的实施能够进一步增强疫情防控效果,展现了隔离措施与疫苗措施综合作用对于疫情防控的帮助。 综合考虑疫苗接种、隔离措施和无症状感染者比例等因素,可以更有效地控制疫情传播,降低疫情爆发的风险。研究结果进一步强调了在疫情防控中疫苗接种和隔离措施的关键性,为指导未来疫情防控政策提供科学依据。

关键词： 新冠肺炎   深度学习   病灶分割   注意力机制   多尺度特征融合  

摘要： 新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的全球大流行不仅对医疗系统构成了巨大挑战,也严重冲击了各个行业的发展,对日常生活造成了前所未有的影响,严重危及人类健康发展。因此要求高效、准确的医疗影像分析方法,以辅助快速临床诊断和病情评估。在此背景下,本文提出了基于深度学习的新冠肺炎CT图像病灶分割方法,旨在自动识别和量化肺部感染区域,从而提供一个可靠的辅助诊断方式。 首先,基于新冠肺炎CT图像的病灶特征以及传统U-Net模型分割CT图像时遇到的局限性。提出了一种名为多尺度特征融合网络(Multi-Scale Fusion Network)的改进深度神经网络模型。以U-Net架构为网络框架模型,在编码器部分采用了Inception-ResNet-v2结构替换标准卷积层,以更有效地提取复杂图像特征。模型还集成了金字塔池化模块以实现特征的多维度融合。在解码器部分,使用了 DUpsampling操作促进从粗略输出到精细像素级预测的转换,并且降低了对精准解码器响应的依赖。这不仅增加了预测分辨率的灵活性,而且通过更优的特征组合,最大化地提升图像整体分割效果。 此外,新冠肺炎病灶的边界通常模糊且复杂,传统的边缘分割算法往往无法精确地识别这些细节。因此,针对病灶边缘分割效果模糊的问题,提出了一种边缘注意力U型网络(Edge-Attention-UNet)。本模型集成了一种优化后的跳跃连接机制,核心在于采用边缘引导模块,它能够结合编码器的浅层精细特征与解码器的深层粗糙特征,并在其中加入了混合注意力机制,提高模型的信息利用效率。通过使用反向注意力机制,从深层的上采样阶段开始,在各级的边缘引导模块中逐渐集成,替代了常规的跳跃连接。这种方法增强了模型对边界的敏感性,解决了病灶区域边缘的模糊问题,从而实现对新冠肺炎病灶边界更精确的识别和分割。 综上所述,通过在新冠肺炎数据集上的实验结果表明,与现有先进的病灶分割方法相比,本文的模型在分割精度、召回率和Dice相似性系数等关键性能指标上都表现出显著的优越性。此外,通过细致的消融研究证明了每个提出模型组件的有效性。分割结果不仅能帮助医生更准确地诊断新冠肺炎,还能用于评估病情进展情况。

关键词： 新型冠状病毒肺炎   临床特征   预后   危险因素  

摘要： 目的: 通过对重症新型冠状病毒肺炎患者的临床资料进行回顾性分析,对比存活组与死亡组患者的临床特点,进一步探索影响重症新型冠状病毒肺炎患者预后的危险因素,以帮助医护人员能够早期识别重症患者,及时准确地评估病情,尽早进行干预及治疗,从而提高重症患者的救治率。 方法: 回顾性统计2022年12月20日至2023年9月8日期间在吉林大学第一医院呼吸与危重症医学科收治的重症新型冠状病毒肺炎患者,根据转归情况分为存活组与死亡组。比较分析两组患者的基线临床特征、实验室检查指标、治疗方式等临床资料差异,利用单因素和多因素Logistic回归分析探讨影响重症新型冠状病毒肺炎患者预后的独立危险因素,并采用受试者工作特征曲线评估相关实验室检查指标对重症新型冠状病毒肺炎患者预后的预测价值。 结果: 1.一般资料:共纳入214例重症新型冠状病毒肺炎患者,平均年龄71.49±11.01岁,其中男性123例(57.48%),女性91例(42.52%)。共29例患者在住院期间死亡,重症患者的病死率为13.55%。与存活组相比,死亡组患有糖尿病(65.52%VS30.81%,P<0.001)、恶性肿瘤(24.14%VS 7.57%,P=0.005)、合并3种及3种以上慢性基础疾病(55.17%VS 20.00%,P<0.001)的比例更高。死亡组既往有吸烟史的患者比例也显著高于存活组(27.59%VS 11.35%,P=0.037)。 2.临床症状:重症新型冠状病毒肺炎患者最常见的首发症状为发热(78.97%),其次是咳嗽(75.23%)、咳痰(62.62%)和呼吸困难(45.79%)。两组在临床症状方面差异均无统计学意义(P>0.05)。 3.实验室检查指标:死亡组患者入院时的中性粒细胞与淋巴细胞比率、C反应蛋白、降钙素原、铁蛋白、乳酸脱氢酶、白介素6、白介素10、活化部分凝血活酶时间、尿素氮、B型钠尿肽前体、肌红蛋白、肌酸激酶同工酶的水平显著高于存活组,而氧合指数、白蛋白水平显著低于存活组患者,差异均具有统计学意义(P<0.05)。 4.治疗情况:205例(95.79%)重症患者应用了糖皮质激素治疗,死亡组患者在应用糖皮质激素和抗病毒药基础上联合JAK抑制剂或白介素6受体拮抗剂治疗、接受机械通气治疗的比例显著高于存活组(P<0.05)。 5.多因素Logistic回归分析结果显示:吸烟史、糖尿病、恶性肿瘤、合并3种及3种以上慢性基础疾病、氧合指数、乳酸脱氢酶和白蛋白均与重症新型冠状病毒肺炎患者的预后独立相关(P<0.05)。 6.受试者工作曲线表明,氧合指数、白蛋白、乳酸脱氢酶单独预测重症新型冠状病毒肺炎患者死亡风险的曲线下面积分别为0.738、0.721、0.683。当氧合指数、白蛋白、乳酸脱氢酶三项指标联合时,曲线下面积为0.859。 结论: 1.既往有吸烟史、糖尿病、恶性肿瘤、合并3种及3种以上慢性基础疾病、乳酸脱氢酶升高、氧合指数和白蛋白降低是影响重症新型冠状病毒肺炎患者预后的独立危险因素。 2.氧合指数、白蛋白、乳酸脱氢酶可作为评估重症新型冠状病毒肺炎患者死亡风险的独立预测指标。乳酸脱氢酶水平越高、氧合指数和白蛋白水平越低,重症新型冠状病毒肺炎患者的死亡风险越大。当氧合指数、白蛋白、乳酸脱氢酶三项指标联合时,可进一步提高对重症新型冠状病毒肺炎患者预后的预测价值。

关键词： SARS-CoV-2   核衣壳蛋白N   蛋白降解   磷酸化修饰   相关结构域  

摘要： 严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2(SARS-Co V-2)对世界的影响仍在持续。核衣壳蛋白N是SARS-Co V-2中最关键的结构成分之一,其杆状螺旋核衣壳的结构完整性对维持SARS-Co V-2生物功能至关重要。因此研究核衣壳稳定性的决定因素对了解新型冠状病毒、寻找潜在的药物作用靶点具有重要意义。 本研究以新型冠状病毒核衣壳蛋白N为研究对象,以293T(人胚肾细胞)和He La(宫颈癌细胞)为研究对象,采用基因构建、细胞形态学分析、免疫荧光、蛋白质印迹、免疫共沉淀、质粒转染、基因敲除等实验方法,探讨影响核衣壳蛋白N的功能及影响其稳定性的因素。 研究分为三个部分: (1)核衣壳蛋白N对宿主细胞增殖的影响 首先,从细胞形态学角度出发,观察转染核衣壳蛋白N后的变化。在293T、He La细胞中转染VR1012-N,与对照组相比,结果显示在核衣壳蛋白N表达的细胞中,无死亡现象。连续五天的荧光结果显示,与对照组相比,核衣壳蛋白N明显抑制细胞增殖。 为研究核衣壳蛋白N的哪段结构域是影响其抑制细胞增殖的因素,构建了核衣壳蛋白N截短体1-364aa、44-419aa质粒,以及分别缺失NTD、CTD、SR结构域的质粒,其中1-364aa、44-419aa的N,CTD、SR结构域缺失的N,失去抑制细胞增殖的功能。NTD结构域缺失后,核衣壳蛋白N仍抑制细胞增殖。 (2)蛋白降解角度分析核衣壳蛋白N的稳定性 首先,在He La细胞中分别表达核衣壳蛋白N和五种结构域缺失的N,蛋白质印迹实验结果显示CTD结构域是影响核衣壳蛋白N在细胞中稳定表达的关键结构域。 其次,从三个真核细胞内蛋白质降解的主要途径来研究对核衣壳蛋白N的影响,分别是蛋白酶体途径、胱天蛋白酶(caspase)途径、自噬途径。在He La、293T细胞中转染核衣壳蛋白N 12 h后,使用蛋白酶体激动剂18-α-甘草次酸、抑制剂MG132,结果显示蛋白酶体不影响核衣壳蛋白N稳定性。使用caspase激动剂PAC-1、抑制剂Z-DEVD-FMK,结果显示核衣壳蛋白N在caspase途径稳定性不变。使用自噬抑制剂3m A不影响N蛋白稳定性,使用自噬激活剂雷帕霉素降低了核衣壳蛋白N的表达水平。但使用一种具有自噬激活作用的药物苦参碱后,核衣壳蛋白的蛋白表达量却增加了。已有报道苦参碱能显著上调自噬相关蛋白P62的水平。SARS-Co V-2感染会引起细胞自噬,并能上调P62的蛋白水平。猜测病毒感染是利用P62来稳定自身核衣壳蛋白N的表达。在P62质粒过表达的条件下,与阳性对照相比,发现随着P62质粒外转剂量的增加,核衣壳蛋白N的蛋白表达水平也成呈剂量增加。将P62的si RNA转入细胞后,核衣壳蛋白N的蛋白水平也显著下降。说明加入苦参碱后是作用于自噬底物P62上调影响核衣壳蛋白N。那么加入自噬激活剂雷帕霉素后,核衣壳蛋白N的表达量降低的原因是什么呢?已知雷帕霉素抑制PI3K,本研究的第三部分验证了这个原因。 为研究在细胞中三种蛋白降解途径核衣壳蛋白N稳定表达的关键结构域。选取He La细胞为主要的研究细胞系,转染核衣壳蛋白N及五种结构域缺失的质粒12 h后,加入蛋白酶体激动剂18-α-甘草次酸,44-419aa结构域的核衣壳蛋白N、缺失CTD结构域的核衣壳蛋白N表达减少。加入蛋白酶体抑制剂MG132后无明显变化。说明N端(1-43aa)、CTD结构域是核衣壳蛋白N抗蛋白酶体稳定的关键结构域;加入caspase激动剂PAC-1,1-364aa结构域的核衣壳蛋白N、缺失CTD结构域的核衣壳蛋白N表达减少。加入caspase抑制剂Z-DEVD-FMK后无明显变化。说明C端(365-419aa)、CTD结构域是核衣壳蛋白N抗胱天蛋白酶(caspase)途径水解的关键结构域;加入苦参碱后,SR结构域缺失的核衣壳蛋白N蛋白表达水平降低。为了研究核衣壳蛋白N哪一部分是受P62上调的关键,同样在P62过表达的条件下,观察核衣壳蛋白N五个结构域的截短的蛋白表达水平。结果显示核衣壳蛋白N的SR、NTD结构域是受P62影响的关键结构域。综上说明SR结构域是核衣壳蛋白N表达稳定上调的关键结构域。 (3)蛋白磷酸化修饰角度分析核衣壳蛋白N的稳定性 核衣壳蛋白N可以在宿主细胞中自身发生磷酸化,SR结构域包含了大部分的磷酸化位点。糖原合成激酶3(GSK-3)、磷脂酰肌醇3激酶(PI3K)、受体相互作用蛋白家族(RIPs)都是与磷酸化有关的激酶。 首先在转染核衣壳蛋白N的24 h后使用GSK-3抑制剂GSK-3 Inhibitor IX,N的蛋白表达显著增加。为了研究磷酸化修饰作用在哪个蛋白以及磷酸化修饰的位点,把核衣壳蛋白N结构域中的所有精氨酸、苏氨酸磷酸化位点、核衣壳蛋白N的SR结构域中的所有精氨酸、苏

关键词： 突发公共卫生事件   基层公务员   履职能力   南京秦淮区  

摘要： 2020年初至2022年底的新冠疫情防控,充分表明了基层公务员在突发公共卫生事件中所承担的重要作用,但是基层公务员在应对突发公共卫生事件中的履职能力表现依然存在着各种各样的问题,为了破除这种困境,就需要从基层公务员的履职能力现状出发,综合国内外现有研究成果,在成熟的理论基础上建立全面且科学的评估体系,深入到基层公务员队伍中探究当前存在的问题,进而给出切实可行的应对策略,为基层公务员队伍建设提供启发的同时,也能够为应急管理理论和公共部门人力资源管理理论的发展提供实证依据。 本文以南京市秦淮区新冠疫情防控中基层公务员为研究对象,探究其履职能力的现状与提升策略。首先,本文在综合国内外有关突发公共卫生事件和基层公务员能力评估的研究现状基础上,构思出本研究开展所需要的研究思路和方法借鉴,随后对本文中所涉及的核心概念和理论基础进行介绍。其次,分三个阶段总结秦淮区新冠疫情防控的历程,从中得到秦淮区基层公务员在突发公共卫生事件处理中的履职效果;再次,在总结现有优秀研究成果的基础上,构建出基层公务员履职能力评估体系与本文的理论模型,此外,以评估指标体系为基础设计出针对秦淮区基层公务员履职能力的调查问卷,回收之后使用描述性统计分析和方差分析两种方法处理问卷数据,得到基层公务员在不同类型上在履职能力的差异。在熟悉应急预案、掌握各类应急救援知识、掌控全局能力、组织协调能力等方面存在较大改善空间。最后,发现秦淮区基层公务员在履职能力上存在组织协调与团队协作、舆情公关能力与心理援助、应急知识水平与服务意识和能力发展方面的问题,其成因在于思想信念建设力度不足、选拔任用缺乏群众参与、培训体系不健全和监督机制不完善,进而提出应当加强基层党建工作、加强基层公务员队伍建设、强化监督管理、构建科学合理的基础培训体系和完善薪酬福利激励的提升对策。通过实施这些对策,有望进一步提高秦淮区基层公务员的履职能力,为今后更好地应对类似突发公共卫生事件奠定坚实的基础。

关键词： SARS-CoV-2   恢复期血浆   体液免疫   影响因素  

摘要： 背景和目的 由新型冠状病毒(Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2,SARS-CoV-2)引起的新型冠状病毒性肺炎(Coronavirus disease 2019,COVID-19)自2019年底爆发以来,迅速在全世界传播。对于此类全球范围内流行的新发突发传染性疾病,有效的治疗和干预措施显得尤为重要。恢复期患者的血浆中含有适应性免疫反应产生的中和抗体和非中和抗体,能够通过与病毒表面抗原或者病毒受体抗原结合阻止病毒侵入细胞或者抗体依赖的细胞毒作用对被病毒感染的细胞进行吞噬和杀伤。在新发病原体疫情早期,由于缺乏特异性疫苗和药物,恢复期血浆是重要的具有潜在效果的防控手段,但恢复期血浆防控新发病原体的安全性和有效性一直存在争议。新冠恢复期血浆疗法尚未得到广泛认可,恢复期血浆的发生和作用机制、有效成分均未得到明确解释。本研究目的在于通过对SARS-CoV-2康复者、感染者和疫苗接种者群体体液免疫反应的相关分析,分别探究病毒感染对体液免疫反应水平的影响情况及影响因素、疫苗接种对体液免疫反应水平的影响效果,阐明恢复期血浆抗病毒能力的发生发展特征,明确恢复期血浆作用有效性的影响因素,并对恢复期血浆中的特异性抗体序列进行鉴定和筛选,以确定其有效成分,为恢复期血浆的采集和治疗应用提供依据,有助于应对未来的新发突发病原体。 方法 1.分别收集成年新冠患者恢复健康后短期(1-2个月)和长期(1-2年)的血液样本,通过实验室检测得到新冠特异性血浆抗体、中和抗体以及记忆B细胞结果,与康复者基本信息进行相关性分析。 2.收集成年新冠感染者血液样本,通过实验室检测得到新冠特异性血浆抗体、中和抗体以及记忆B细胞结果,与感染者基本信息进行相关性分析。 3.分别收集新冠康复者、未感染SARS-CoV-2的健康者在接种疫苗前后的血液样本,通过实验室检测得到其新冠特异性血浆抗体、中和抗体以及记忆B细胞结果,各自进行组间及组内比较。 4.收集新冠康复者血液样本,通过实验室检测得到新冠特异性血浆抗体、中和抗体以及记忆B细胞结果,比较筛选出抗体水平较高的受试者进行B细胞单细胞测序后进行生信分析及抗体序列筛选。 结果 1.受试新冠康复者在SARS-COV-2感染3周后,N特异性IgM抗体水平继续下降,并在6周后达到较低水平,而S蛋白-受体结合域(S-receptor binding domain,S-RBD)特异性和N特异性IgG抗体在症状出现4周后均持续上升;受试新冠康复者在SARS-CoV-2感染后的体温和发热持续天数与S-RBD特异性IgG抗体水平相关,症状出现体温超过38.5℃或持续发热超过3天的受试者血浆中的S-RBD特异性IgG抗体水平较高;受试新冠康复者在康复1年后,血浆中的新冠特异性IgG抗体和N IgG抗体的水平均与其是否接种疫苗强相关,接种疫苗的受试者抗体水平显著提高;受试新冠康复者在康复1年后,针对野生型(Wild type,WT)毒株的特异性中和抗体水平与年龄或者核酸阳性持续时间均呈负相关。 2.新冠轻型受试患者和重型/危重型受试患者在新冠特异性RBD(Omicron BA.4/5)IgG抗体水平上的差异有统计学意义;受试新冠患者的新冠特异性血浆抗体水平与年龄中等程度相关;COVID-19重型/危重型受试患者新冠特异性血浆抗体与其疫苗接种情况存在密切关联性。 ***-CoV-2 Delta和Omicron突变毒株都会对由SARS-CoV-2 WT或基于WT设计的新冠疫苗引起的个体的中和作用存在免疫逃逸现象;接种新冠疫苗是有意义的,可以增强个体的体液免疫应答,提升对SARS-CoV-2的中和效用。 4.对7例血浆抗体水平较高的受试者样本进行单细胞测序,拟定理想克隆型筛选标准,经筛选最后得到12个克隆型。 结论 新冠康复者在症状出现后4周血浆抗体处于高水平,症状出现体温超过38.5℃或持续发热超过3天的康复者可能是更好的恢复期血浆捐献者。在SARS-CoV-2感染1年后,没有疫苗接种和二次感染发生的情况下,康复者体内仍存在一定水平的IgG抗体。新冠特异性抗体水平还与年龄和疫苗接种情况相关,接受新冠疫苗接种的个体也能作为高效价恢复期血浆的供者。本研究的结论对于未来的新发突发病原体的恢复期血浆疗法有借鉴意义。

关键词： 新型冠状病毒3CLpro   构效关系   机器学习  

摘要： 新冠肺炎的爆发给全球的经济发展与社会稳定造成了严重的伤害,如何应对不断发生变异的新型冠状病毒以及如何克服现有治疗药物存在的缺陷是目前亟需解决的问题。本论文以新型冠状病毒中极为关键的蛋白酶（3CLpro）作为研究靶点,运用化学信息学和机器学习算法,从定性分类与定量预测两方面来研究新型冠状病毒3CLpro抑制剂的构效关系。本论文的主要研究内容如下: （1）采用多种机器学习算法对新型冠状病毒3CLpro抑制剂的生物活性进行定性分类研究。构建含有889个新型冠状病毒3CLpro抑制剂化合物及其生物活性IC50的数据集,使用两种指纹描述符（ECFP＿4和MACCS）和两种理化性质描述符（Mordred和RDKit）来表征数据集的化合物,基于深度神经网络（DNN）、极致梯度提升（XGBoost）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）算法构建了96个定性分类模型,其中由DNN算法和ECFP＿4指纹描述符构建的最优模型Model 1D＿2在5重交叉验证上的预测准确率为0.897、马修斯相关系数为0.796,在测试集上的预测准确率为0.860、马修斯相关系数为0.722。通过Friedman检验和Nemenyi后续检验对算法与描述符各自间是否存在显著差异进行分析,通过模型定义域的计算分析模型对定义域内化合物的预测精度和可靠性。采用K-means算法对化合物的分子结构进行聚类分析,发现高活性抑制剂的结构特点,并经过对比找到重复出现的子结构骨架,为未来优化设计出新型3CLpro抑制剂提供结构上的指导。 （2）采用多种机器学习算法对新型冠状病毒3CLpro抑制剂的生物活性进行定量构效关系预测研究。构建含有464个新型冠状病毒3CLpro抑制剂化合物及其生物活性IC50的数据集,使用四种理化性质描述符（Corina、MOE、Mordred和RDKit）来表征数据集的化合物,基于随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、极致梯度提升（XGBoost）和多元线性回归（MLR）算法构建了144个定量预测模型,表现最好的10个模型的决定系数（R2）大多高于0.6、均方根误差（RMSE）均在0.5附近、相对误差基本都在6%左右。通过基于y-扰乱的计算分析构建模型的描述符与生物活性之间的关系是否存在偶然性,通过竞争指数和回归可建模性指数的计算分析模型对化合物的预测准确可信程度。使用SHAP方法分析描述符对应的理化性质,发现有关于原子的电荷、近似表面积、摩尔折射率等理化性质对生物活性的预测产生了一定影响,需要在未来新药研发过程中得到关注。 综上,本论文以新型冠状病毒3CLpro作为研究靶点,深入研究了3CLpro抑制剂的构效关系。运用多种机器学习算法构建了表现优异的定性分类模型和定量预测模型,并通过多种手段分析验证了模型在不同方面的性能表现,可以用于对未知化合物的抑制活性进行分类和预测;通过聚类、骨架分析、描述符解释等多种途径得到了对新型冠状病毒3CLpro抑制剂的抑制活性有重要影响的结构骨架、片段及理化性质特征,可以为未来研发新型3CLpro抑制剂提供理论指导。