德研发出快速判断艾滋病病毒感染情况的电脑程序 
    2010年04月27日 11:03:13 　来源： 新华网 
    新华网柏林４月２６日电（报道员周谷风）德国杜伊斯堡－埃森大学２６日发表公报说，该校研究人员开发出一种能快速、准确判断Ｉ型艾滋病病毒（ＨＩＶ－１）感染情况的电脑程序，这一成果将有助于提高治疗艾滋病的水平。

    公报说，ＨＩＶ－１侵入受体细胞是通过病毒壳膜蛋白ｇｐ１２０和受体细胞ＣＤ４之间的相互作用来实现的，此外还会根据不同病况而利用ＣＣＲ５和ＣＸＣＲ４这两种辅受体细胞中的一种。通常而言，在ＨＩＶ－１早期感染阶段，ＣＣＲ５受感染数量较多，而ＣＸＣＲ４受感染则标志着ＨＩＶ－１感染进入晚期。因此，能够准确确认被感染的辅受体细胞类型对于监测病情进展和对症下药有重要意义。

    杜伊斯堡－埃森大学医学生物技术中心研究人员开发出的电脑程序能在数秒内判断出辅受体的受感染情况，其结果准确率达９５％以上，可与传统检测法媲美，但速度要快得多。

    这一成果发表在新一期美国《公共科学图书馆·计算生物学》杂志上。
2010年04月27日11:03:13 　來源： 新華網
    新華網柏林４月２６日電（報導員周谷風）德國杜伊斯堡－埃森大學２６日發表公報說，該校研究人員開發出一種能快速、準確判斷Ｉ型艾滋病病毒（ＨＩＶ－１ ）感染情況的電腦程序，這一成果將有助於提高治療艾滋病的水平。

    公報說，ＨＩＶ－１侵入受體細胞是通過病毒殼膜蛋白ｇｐ１２０和受體細胞ＣＤ４之間的相互作用來實現的，此外還會根據不同病況而利用ＣＣＲ５和ＣＸＣＲ４這兩種輔受體細胞中的一種。通常而言，在ＨＩＶ－１早期感染階段，ＣＣＲ５受感染數量較多，而ＣＸＣＲ４受感染則標誌著ＨＩＶ－１感染進入晚期。因此，能夠準確確認被感染的輔受體細胞類型對於監測病情進展和對症下藥有重要意義。

    杜伊斯堡－埃森大學醫學生物技術中心研究人員開發出的電腦程序能在數秒內判斷出輔受體的受感染情況，其結果準確率達９５％以上，可與傳統檢測法媲美，但速度要快得多。

    這一成果發表在新一期美國《公共科學圖書館·計算生物學》雜誌上。

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• • 德研發出快速判斷艾滋病病毒感染情況的電腦程序
        

  Germany developed quickly determine HIV infection in a computer program
      April 27, 2010 11:03:13 Source: Xinhua
      BERLIN, April 26 (Xinhua reporters Week breeze) Duisburg - Essen University, said a communique on the 26th, the University researchers developed a fast and accurate judgments of HIV type I (HIV-1 ) infection in a computer program, the results will help to improve the level of treatment of AIDS.
  
      The statement said, HIV-1 receptor cell invasion by the virus shell membrane protein gp120 and CD4 receptor interactions between cells achieved, will also be a condition under which the use of different CCR5 and CXCR4 receptor cells of the two auxiliary A. Generally speaking, in the early infection stage of HIV-1, CCR5 larger number of infection, while CXCR4 infected marks the advanced stage of HIV-1 infection. Therefore, accurately identified receptors for the infected cell type for monitoring disease progress and prescribe the right medicine is important.
  
      Duisburg - Essen University Medical Biotechnology Center researchers developed a computer program can determine in seconds by the receptors for the infection, the results of more than 95% accuracy, comparable with conventional detection method, but much faster.
  
      The results are published in the new issue of the U.S., "Public Library of Science Computational Biology" magazine.