简介：

简介：我们为为他们的毒性并且为估计生产由的杀虫的蛋白质的副作用屏蔽杀虫的混合物开发了饮食的暴露试金遗传上设计了(GE)在planthopperLaodelphaxstriatellusFallén上种。健康生物鉴定证实食谱完成要求在饮食的暴露系统被过去常。验证饮食的暴露系统的功效，L的美女。striatellus是与无机的胃毒物，钾砷酸盐(PA)，或一个半胱氨酸朊酶禁止者的不同集中对待的喂的食谱，E-64。结果证明与增加E-64的集中，幼虫的发展时间被延长，成年重量被减少并且L的幸存率。striatellus被减少。同样，幸存L评价。striatellus一致地与在食谱增加PA内容减少了。数据显示饮食的暴露试金能在L上检测杀虫的混合物的效果。striatellus。随后，这试金成功地被使用估计Cry2Aa的潜在的毒性。结果显示出那L。当喂时，striatellus幼虫否定地没被影响包含的人工的食谱在300μg/g饮食净化了Cry2Aa。在水晶(叫喊)的试金，稳定性和bioactivity，在食物来源的蛋白质被连接酶的immunosorbent试金和敏感昆虫的生物鉴定证实。这些结果显示出那L。striatellus不对Cry2Aa敏感。我们断定饮食的暴露系统为估计GE植物在planthoppers上生产的杀虫的混合物的毒性有效、有用。

简介：螺旋体serovars引起的威胁生活的感染为设计反细螺旋体病药要求需要。现在的学习包含对螺旋体的phosphoheptoseisomerase(GmhA)探索禁止者，它为lipopolysaccharide(LPS)是重要的生合成并且通过减少性的genomic途径作为一个普通的药目标被识别。GmhA模型在Modeller9v7被造。预言的模型的结构的精炼和精力最小化用艺术大师9.0被执行。精制模型可靠性通过Procheck，ProSA，ProQ和侧面3D被估计。基于底层虚拟高产量的屏蔽(VHTS)在Ligand。信息元数据库工具产生了354底层的一个内部图书馆结构的类似物。而且，从有每ligand的不同符合构造的内部图书馆的基于结构的VHTS提供了14个新奇竞争禁止者。和从VHTS获得的卓见的模型将是为开发反细螺旋体病的一个有希望的起点竞争禁止者指向LPS生合成小径。

简介：Purifiedproteinderivative(PPD)skintestsoftenyieldpoorspecificity,sothattodevelopnewserologicalantigensfordistinguishingbetweenMycobacteriumtuberculosisinfectionandBacilleCalmette-Guerin(BCG)vaccinationisapriority,especiallyfordevelopingcountrieslikeChina.Wepredictedtheantigenicityforselectedopenreadingframes(ORFs)basedonthegenomesequencesofM.tuberculosisH37RvandM.bovisBCG,aswellastheirfunctionsanddifferencesofexpressionunderdifferentstimulus.ThecandidateORFswereclonedfromH37RvsequencesandexpressedasrecombinantproteinsinEscherichiacoli.Westudiedtheserodiagnosticpotentialof11purifiedrecombinantsbyusingenzyme-linkedimmunosorbentassay(ELISA)andinvolvingacohortcomposedof58TBpatients(34malesand24females),8healthyvolunteersand50PPD-negativeindividualsbeforeandafterBCGvaccination.Forallthe11antigens,themedianODvaluesfortheserafromTBpatientswerestatisticallysignificantlyhigherthanthoseforPPD-negativeindividualsbeforeorafterBCGvaccination(P<0.01).Theyhadatleast92%specificityinhealthycontrolsandsixseroantigens(Rv0251c,Rv1973,Rv2376c,Rv2537c,Rv2785candRv3873A)wereneverreportedwithseroantigenicitiespreviously.Thustheapproachcombiningcomparativegenomics,bioinformaticsandELISAtechniquescanbeemployedtoidentifynewseroantigensdistinguishingM.tuberculosisinfectionfromBCGvaccination.