搜索结果: 1-9 共查到“病毒学 COVID-19”相关记录9条 . 查询时间(0.116 秒)
Genomic differences selected through evolution may offer clues as to why COVID-19 outcomes vary widely（图）
基因组差异 病毒学 COVID-19
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2023/7/11
Though underlying medical conditions play an important role, many aspects of why COVID-19 severity can differ vastly from one person to another have remained unclear.
新冠疫情：1.72亿！抗体鸡尾酒REGEN-COV紧急使用授权(EUA)更新：低剂量1200mg治疗COVID-19患者!
抗体鸡尾酒 REGEN-COV 紧急使用授权 EUA COVID-19
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2021/6/11
目前，国外新冠肺炎疫情仍在迅速蔓延。根据百度《新型冠状病毒肺炎疫情实时大数据报告》，截止2021年06月05日00时，全球累计确诊超过1.7亿（1.7296亿）例，死亡超过371.8万例。近日，再生元（Regeneron）宣布，美国食品和药物管理局（FDA）已更新了抗体鸡尾酒疗法REGEN-COV（casirivimab和imdevimab）的紧急使用授权（EUA），将剂量降低至1200mg（60...
哈佛大学最新研究，酒精或是COVID-19传播的潜在帮手
哈佛大学 酒精 COVID-19 PNAS
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2021/5/28
随着新冠病毒肆虐全球，一些国家和地区开始流传喝酒可防新冠的谣言，使人们在恐慌中丧失辩识力，造成不可挽回的悲剧。为此，世界卫生组织（WHO）还曾发出过一份警告驳斥了“引用高强度酒精可以杀死”新冠病毒的说法，并表示“酒精会破坏人体免疫系统，增加健康风险，可能引发一系列传染性和非传染性疾病，因此任何时候都应尽可能减少对酒精的摄入，在疫情期间尤其如此”。
研究发现首个可抑制COVID-19补体过度激活的全人源新冠病毒N蛋白抗体
COVID-19 新冠病毒 N蛋白抗体
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2021/5/25
近日，中山大学附属第五医院分子影像中心陈守登研究员课题组、单鸿教授课题组、肖非研究员课题组和暨南大学生命科学技术学院廖化新教授联合在高水平研究期刊Nature Communications杂志上在线发表题为“A SARS-CoV-2 antibody curbs viral nucleocapsid protein-induced complement hyperactivation”的研究论文。
COVID-19的避难所？研究发现SARS-CoV-2攻击大脑会引起严重疾病
SARS-CoV-2 大脑 新型冠状病毒 严重疾病
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2021/1/27
凛冬已至，春节欲来。随着人员流动的增加，由新型冠状病毒（SARS-CoV-2）感染导致的新冠肺炎（COVID-19）疫情似乎变得更加严重，官方每日公布的COVID-19疫情数字牵动着每一个人的心！在全球科研人员的共同努力下，我们对SARS-CoV-2有了更深入的了解，但是关于其感染中枢神经系统（CNS）的发病机理仍然知之甚少。众所周知，大脑是人类的中央处理器，而COVID-19可引起人类神经系统疾...
Cell：揭示轻度和中度COVID-19疾病状态之间的急剧变化
COVID-19 Cell SARS-CoV-2 病毒
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2020/11/12
新型冠状病毒SARS-CoV-2导致2019年冠状病毒病（COVID-19），如今正在全球肆虐。SARS-CoV-2病毒表面装饰着多个拷贝的刺突蛋白（也称为S蛋白）。S蛋白在这种病毒感染中起着至关重要的作用。S蛋白与人体细胞表面上的ACE2受体结合，使得这种病毒能够进入宿主细胞并开始复制，从而造成广泛的损害。
COVID-19患者淋巴细胞数及Th / Tc值预测病情进展研究
新型冠状病毒 新型冠状病毒肺炎 跨血淋巴细胞数 Th与Tc比值
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2021/3/1
探讨新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者病情进展与周围血淋巴细胞数（TLC），CD4 + T（Th）与CD8 + T（Tc）比值变化情况，以及TLC和Th / Tc值作为新冠肺炎病情进展监测指标的可行性。方法收集2020年1月28日- 2月10日某院确诊的12例COVID-19患者的实验室检测资料，根据临床症状分为重型/危重型组，轻型/普通型组样本，采用流式细胞仪检测患者的血浆TLC，比较不同...
研究发现3项与COVID-19死亡率相关的生物标志物
COVID-19死亡率 生物标志物 乳酸脱氢酶 淋巴细胞
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2022/3/31
施普林格·自然出版集团旗下的《自然-机器智能》日前发表了一篇由华中科技大学同济医学院附属同济医院的李树生、徐慧，以及华中科技大学的袁烨共同担任通讯作者的论文。论文指出，由机器学习工具挑选的3项生物标志物可以根据中国武汉485名COVID-19感染者的血液标本预测患者的死亡率。这3项生物标志物分别是乳酸脱氢酶（LDH）、淋巴细胞和超敏C反应蛋白水平。这些工具可以至少提前10天预测患者个体的死亡率，准...
近日，我校生物数学团队在唐三一教授带领下，联合西安交通大学生物数学团队和加拿大York大学吴建宏教授团队，通过融合多源数据，分三个阶段对COVID-19病毒肺炎疫情预测预警建模和防控机制有效性进行了系统分析。