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T細胞は、多くのSARS-CoV-2標的に対して、新しいウイルス変異体に対しても攻撃を仕掛けることができます。

新しいLJI研究は、受容体結合ドメインを超えて、新しいコロナウイルスの脆弱な部位を詳細に調べていますクレジット:NIAID LA JOLLA–A…

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新しいLJIの研究では、受容体結合ドメインを超えて、新しいコロナウイルスの脆弱な部位を詳細に調べています。

LA JOLLA – La Jolla Institute for Immunology(LJI)の科学者が主導した新しい研究は、T細胞がウイルスのスパイクタンパク質の主要部位を超えて、ウイルスの広範囲の部位を標的とすることによってSARS-CoV-2と戦おうとしていることを示唆しています。さまざまな角度からウイルスを攻撃することにより、体はさまざまなSARS-CoV-2変異体を潜在的に認識するツールを備えています。

2021年1月27日にCellReport Medicineで発表された新しい研究は、これまでで最も詳細な分析であり、SARS-CoV-2上のタンパク質が、免疫系の「ヘルパー」CD4 + T細胞および「キラー」CD8 + Tからの最も強い応答を刺激します。細胞。

「私たちは今、ウイルスのどの部分が免疫系によって認識されるかについての知識を身につけています」と、LJIのアレッサンドロ・セッテ教授、バイオル博士は言います。 LJIインストラクターのAlbaGrifoni、Ph.D。と新しい研究を共同で主導したSci。

SetteとGrifoniは、パンデミックが始まって以来、ウイルスに対する免疫反応の研究を主導してきました。 LJIコロナウイルスタスクフォースのメンバーが共同で主導した彼らの以前の研究は、人々がウイルスに対して幅広い反応を示す可能性があることを示しています。一部の人々は強い免疫反応を示し、うまくいきます。他の人は免疫反応がばらばらで、病院に行く可能性が高くなります。

COVID-19ワクチンがより多くの人々に届くにつれて、LJIの科学者たちは、さまざまな人々がSARS-CoV-2に対する免疫をどのように構築するかを見守っています。彼らはまた、T細胞がSARS-CoV-2のさまざまな変異体とどのように戦うことができるかを研究しています。この作業では、デング熱やジカ熱などのウイルスに対するT細胞の応答を予測および研究するラボの専門知識を活用します。

「これは世界的大流行であるため、COVID-19ではさらに重要です。そのため、さまざまな集団での免疫反応を考慮する必要があります」とGrifoni氏は述べています。

免疫システムは非常に柔軟です。遺伝物質を再スクランブルすることにより、病原体上の膨大な範囲の標的またはエピトープに応答するT細胞を作ることができます。一部のT細胞応答は、一部のエピトープに対して他のエピトープよりも強くなります。研究者たちは、強力な免疫細胞応答を促す標的を「免疫優勢」と呼んでいます。

新しい研究のために、研究者らはSARS-CoV-2感染から回復した100人のT細胞を調べました。次に、ウイルスの遺伝子配列を詳しく調べて、これらのT細胞が実際に認識するエピトープから潜在的なエピトープを分離しました。

彼らの分析は、ウイルスのすべての部分がすべての人に同じ強い免疫反応を誘発するわけではないことを明らかにしました。実際、T細胞はSARS-CoV-2上の数十のエピトープを認識でき、これらの免疫優勢部位も人によって異なります。平均して、各研究参加者は、約17個のCD8 + T細胞エピトープと19個のCD4 + T細胞エピトープを認識する能力を持っていました。

この広範な免疫系の反応は、いくつかの目的に役立ちます。新しい研究によると、免疫系は受容体結合ドメインと呼ばれるウイルスの「スパイク」タンパク質の特定の部位に対して強い反応を示すことがよくありますが、この領域は実際にはCD4 +ヘルパーT細胞からの強い反応の誘導にはあまり適していません。

しかし、強力なCD4 + T細胞応答がなければ、ウイルスをすばやく一掃するような中和免疫応答を開始するのに時間がかかる可能性があります。幸いなことに、幅広い免疫反応が役立ち、ほとんどの人は受容体結合ドメイン以外の部位を認識できる免疫細胞を持っています。

彼らが発見した多くのエピトープの中で、研究者らはSARS-CoV-2スパイクタンパク質上のいくつかの追加のエピトープを特定しました。グリフォニは、これは良いニュースだと言います。スパイクタンパク質の多くの脆弱な部位を標的にすることにより、たとえ突然変異によってウイルスのいくつかの部位が変化したとしても、免疫系は依然として感染と戦うことができます。

「免疫反応はそれを補うのに十分広いです」とグリフォニは言います。

SARS-CoV-2の急速に普及している英国の亜種(SARS-CoV-2 VUI 202012/01と呼ばれる)の発表以来、研究者たちはそのウイルスの変異部位を彼らが見つけたエピトープと比較してきました。 Setteは、スパイクタンパク質のUKバリアントに記載されている変異は、この研究でCD4 + T細胞によって認識されるエピトープの8%にのみ影響し、応答の92%は保存されていると述べています。

Setteは、新しい研究は、LJIのラボ間の数か月にわたる長い時間と国際協力の結果であると強調しました。カリフォルニア大学サンディエゴ校。オーストラリアのマードック大学の研究者です。 「これは途方もない量の作業でした、そして私たちのコラボレーションのおかげで私たちはそれを本当に速くすることができました」と彼は言います。

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「COVID-19症例におけるSARS-CoV-2エピトープのT細胞免疫優勢および免疫有病率の包括的な分析」という研究は、国立衛生研究所の国立アレルギー感染症研究所(AI42742、75N9301900065および75N93019C00001)によってサポートされました。国立衛生研究所(U01 CA260541-01、AI135078、およびAI036214); UCSD T32(AI007036およびAI007384)、ジョナサンアンドメアリートゥ財団、およびイタリアのジェノヴァ大学。

追加の研究著者には、筆頭著者のアリソンターク、ジョンシドニー、コナーキッド、ジェニファーM.ダン、シドニーI.ラミレス、エスターダウェンユー、ホセマテウス、リカルドダシルバアンチューンズ、エリンムーア、ポールルビロ、ニルスメトット、エリザベスフィリップス、サイモンが含まれます。マラル、エイプリルフレイジャー、スティーブンA.ローリングス、ジェイソンA.グリーンバウム、ビョルンピーターズ、デイビーM.スミス、シェーンクロッティ、ダニエラワイスコフ。

DOI:10.1016 / j.xcrm / 2021/100202

ラホラ免疫学研究所について

La Jolla Institute for Immunologyは、免疫システムの複雑さと力を理解することに専念しており、その知識を応用して人間の健康を促進し、さまざまな病気を予防することができます。独立した非営利の研究組織として1988年に設立されて以来、研究所はその目標である病気のない生活に向けて多くの進歩を遂げてきました。

Source: https://bioengineer.org/t-cells-can-mount-attacks-against-many-sars-cov-2-targets-even-on-new-virus-variant/

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陸軍の技術がロボットの戦場での作戦を強化

クレジット:(写真イラスト/米陸軍)メリーランド州アデルフィ-陸軍の研究者は、ロボットが弾力性を維持できるようにする技術を開発しました…

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クレジット:(写真イラスト/米軍)

メリーランド州アデルフィ—陸軍の研究者は、戦場で断続的な通信損失に直面したときにロボットが弾力性を維持できるようにする技術を開発しました。

α形状と呼ばれるこの手法は、無人捜索救助、ロボット偵察、周辺監視、放射線などの物理的現象のロボット検出など、ミッション中に同じエリアを訪問する可能性のある複数のロボット間の目標の競合を解決するための効率的な方法を提供します生物の水中濃度。

DEVCOM、陸軍研究所、ネブラスカ大学オマハコンピュータサイエンス学部として知られる米国陸軍戦闘能力開発コマンドの研究者が協力し、ScienceDirectのジャーナルRobotics and AutonomousSystemsに論文が掲載されました。

「チームで作業するロボットには、努力が重複しないようにする方法が必要です」と陸軍研究所のブラッドリー・ウーズリー博士は述べています。 「すべてのロボットが通信できるとき、使用できる多くの技術があります。ただし、隠れたままでいる必要があるためにロボットが広く通信できない環境、長距離通信で無線が機能しない原因となる雑然とした環境、またはより重要なメッセージのバッテリーや帯域幅を維持するために、ロボットは少数の人と調整する方法が必要になります可能な限りのコミュニケーション。」

この調整は、次のタスクをチームと共有することで実現され、選択したチームメンバーはこの情報を記憶し、他のロボットがタスクを選択したロボットと直接通信することなく、他のロボットがそのタスクを実行するかどうかを尋ねることができます。 。

タスクを記憶するロボットは、無線通信ネットワークのトポロジーとロボットの幾何学的レイアウトに基づいていると彼は語った。各ロボットには、目標の場所をキャッシュしている環境の領域を表す境界形状が割り当てられます。これにより、通信ネットワークですばやく検索して、その領域で要求された目標があるかどうかを知るロボットを見つけることができます。

「この研究により、各ロボットがチームの他のメンバーに最初にチェックインすることなく、次のタスクについて決定を下すことができるようになったときに、ロボット間の調整が可能になります」とWoosley氏は述べています。 「ロボットが互いに通信範囲に出入りするときに発見される2つのロボット間の競合を処理しながら、ロボットが感じていることに向かって前進できるようにすることが、最も重要な次のステップです。」

この手法では、α形状と呼ばれる幾何学的近似を使用して、ロボットが通信ネットワークを介したマルチホップ通信を使用して他のロボットと通信できる環境の領域をグループ化します。この手法は、ロボットの通信ツリーに対するインテリジェントな検索アルゴリズムと統合されており、目標を選択したロボットが目標に到達する前に通信ツリーから切断された場合でも、競合を見つけて保存します。

チームは、複数の環境内でシミュレートされたロボットと物理的なClearpath JackalRobotsの実験結果を報告しました。

「私たちの知る限り、この作業は、潜在的な競合領域のジオメトリベースの予測を統合して、通信の制約下でのマルチロボット情報収集を改善すると同時に、ロボット間の断続的な接続損失を適切に処理する最初の試みの1つです」とWoosley氏は述べています。

Woosleyによると、他の利用可能なアプローチは、同じ通信ネットワーク内にあるロボットからのみ入力を取得できます。これは、ロボットがチームとの通信範囲に出入りできる場合は効率が低下します。

対照的に、この研究は、ロボットがその目標と別のロボットが選択した目標との間の潜在的な競合をすばやく見つけるためのメカニズムを提供しますが、通信ネットワークにはもう存在しません。

この研究を具体的にユニークにしているのは次のとおりです。

    -断続的な通信損失に対して堅牢な複数のロボットと、相互に通信しているロボットのローカルセットに参加または離脱するロボットとの間の目標の競合を解決するための効率的な方法(高速でメッセージが少ない)を提供します

    -より重要な通信のために無線帯域幅を節約しながら、通信範囲内のすべてのロボットにクエリを実行するのと同じくらい優れたパフォーマンス

    -通信なしで完全に単独で動作する各ロボットよりも優れたパフォーマンス

ウーズリー氏は、この研究は、ロボットが秘密の通信を必要とする任務に配備されるときに役立つ他の通信限定の協力方法への道を開くと楽観的であると述べた。

彼とDEVCOMARLの研究者であるジョンロジャース博士とジェフリートゥイッグ博士および海軍研究所の研究科学者であるプリスビラジダスグプタ博士を含む研究チームは、特に他のロボットの予測の方向で、限られたコミュニケーションを通じてロボットチームメンバー間のコラボレーションに取り組み続けます。そもそも競合するタスクを回避するためのアクション。

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DEVCOM、陸軍研究所、ネブラスカ大学オマハコンピュータサイエンス学部として知られる米国陸軍戦闘能力開発コマンドの研究者が協力し、ScienceDirectのジャーナルRobotics and AutonomousSystemsに論文が掲載されました。

Source: https://bioengineer.org/army-technique-enhances-robot-battlefield-operations/

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ディーン・サム・H・ノウが2020ACMフェローに任命

クレジット:UNIST Sam H. Noh、電気およびコンピューターエンジニアリングの教授、人工知能大学院の学部長…

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UNISTの電気およびコンピューター工学の教授で人工知能大学院の学部長であるSamH。Nohは、コンピューティングの専門家のための世界最大の科学教育協会であるAssociation for Computing Machinery(ACM)の2020年のフェローに選出されました。 。

ACMフェロープログラムは、コンピューティングおよび情報技術における卓越した業績および/またはACMおよびより大規模なコンピューティングコミュニティへの卓越したサービスに対して、ACMメンバーの上位1%を表彰します。フェローは仲間から推薦され、その推薦は著名な選考委員会によって審査されます。

2020年のコホートに指名された95人の専門家の中で、能教授は高麗大学校に所属する唯一の科学者でした。現在までに、野教授を含む韓国の大学に所属する4人の科学者だけがACMフェローとして選出された。

世界をリードする大学、企業、研究所から今年選ばれた95人のACMフェローは、人工知能、クラウドコンピューティング、コンピューターグラフィックス、計算生物学、データサイエンス、ヒューマンコンピューターインタラクション、ソフトウェアエンジニアリング、理論的コンピューターサイエンスなどの分野で進歩を遂げました。 、そして仮想現実、ACMは言った。

ACMのガブリエレコトシス学長は次のように述べています。「2020年のACMフェローは、コンピューティングの多くの分野で卓越性を示してきました。これらの男性と女性は、私たちの個人的な生活だけでなく、業界全体を変革しているテクノロジーに極めて重要な貢献をしてきました。」彼女はさらに、「これらの新しいACMフェローがそれぞれの分野の先駆者であり続けることを完全に期待しています」と付け加えました。

Sam H. Noh教授は、システムソフトウェアとデータストレージテクノロジーの著名な科学者です。 2016年にACMストレージトランザクション(ToS)の編集長に任命されたほか、コンピューティング分野の学術的活力に大きく貢献してきました。 2017年、彼はコンピューティング分野の進歩への貢献が認められ、ACMのDistinguishedMemberとして表彰されました。野教授はまた、2020年2月にUSENIX「第18回ファイルおよびストレージ技術に関するUSENIX会議」(FAST ’20)の2人の共同議長の1人を務めたときに国際的な注目を集めました。

ノ教授はB.S.ソウル国立大学でコンピューター工学の学位を取得し、博士号を取得しています。メリーランド大学でコンピューターサイエンスの学位を取得。彼は2015年にUNISTの電気コンピュータ工学科に加わりました。UNISTに加わる前は、Noh教授はジョージワシントン大学とホンギク大学で過去22年間働いていました。彼は現在、UNISTの人工知能研究科の学部長を務めています。彼の研究対象には、フラッシュメモリや永続メモリなどの新しいメモリテクノロジの使用に焦点を当てた、組み込み/コンピュータシステムに関連するオペレーティングシステムの問題が含まれます。

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Source: https://bioengineer.org/dean-sam-h-noh-named-2020-acm-fellow/

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Horticulture Researchは、編集長としてSteven vanNocker博士を歓迎します。

クレジット:ミシガン州立大学園芸研究は、ジャーナルのとしてスティーブンヴァンノッカー博士の任命を発表することを嬉しく思います…

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Horticulture Researchは、2021年からSteven vanNocker博士がジャーナルの編集長に任命されたことをお知らせします。

米国ミシガン州立大学園芸学部の教授であるスティーブン・ヴァン・ノッカー博士は、理学士号を取得しました。米国コーネル大学で生物学と遺伝学の博士号を取得。米国ウィスコンシン大学で細胞および分子生物学の博士号を取得。彼の研究は、開花を含む園芸作物の生産に重要な形質の発生遺伝学、および発生中の遺伝子発現の調節に焦点を当てています。園芸および分子生物学の分野におけるこの学歴および研究経験は、園芸研究の現在および将来の編集ニーズに非常に適しています。ヴァンノッカー博士は、最初の副編集長の1人であり、園芸、植物科学、および遺伝学の主要な国際ジャーナルとして園芸研究の構築に重要な役割を果たしてきました。現在までに、彼は副編集長として60を超える原稿を扱い、多くの追加原稿のレビューに参加してきました。

「スティーブは私の招待を快く受け入れてくれました。この新しい役割に足を踏み入れて挑戦してくれる彼の意欲に大いに感謝しています。」園芸研究の編集長であるマックス・チェン教授は言った。 「園芸的に重要な植物に焦点を当てた研究は、植物生物学における長年の興味深く基本的な質問に取り組むためのほぼ無限の機会を提供します」とヴァンノッカー博士はコメントしました。 「新しい実践的な知識と発見は、食品、環境、そして人間の健康と栄養に関連する問題への即時の適用を見つけるでしょう。園芸研究は、これらの中で最も重要なものを強調する重要な役割を担っています。この機会に参加できることを非常に嬉しく思います。」

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Source: https://bioengineer.org/horticulture-research-welcomes-dr-steven-van-nocker-as-the-executive-editor/

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