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The aim was to implement uncertainty calculation for detecting the negative effects of smoking on the bone density of the paranasal sinus. Materials and Methods: A total of 100 male participants aged 20 to 44 were included in the study and divided into two groups. The first group comprised individuals with minimal harmful habits, while the second group consisted of individuals who had been smoking for at least 10 years, consuming 1 to 2 packs of cigarettes per day. Results Bone density has a negative impact on the bone tissue of the upper wall of the maxillary sinus. The findings suggest that individuals with a pronounced decrease in minimum density, as well as those with a marked difference between minimum and maximum density values, may require heightened medical attention due to potential associations with undiagnosed diseases or specific structural characteristics in the skull. Conclusions. The uncertainty calculation was implemented for the detection of negative effect of smoking on the bone density of paranasal sinuses. The calculated difference between maximum and minimum density during the research suggests significant medical implications, especially considering the heterogeneity of the trabecular bone structure in the skull. Individuals with a marked difference may require heightened medical attention, potentially associated with undiagnosed diseases or specific structural characteristics in the skull.

The ostiomeatal complex (OMC) is a key area that determines the occurrence of inflammatory processes in the paranasal sinuses (PNSs). The aim of our work was to develop a procedure for studying the OMC components in the preoperative period that allows for identification the impact of anatomical peculiarities on change of physiological pressure in the maxillary sinus. Materials and methods: The study was carried out on the basis of the otorhinolaryngological department of Kharkiv Regional Clinical Hospital in 2019-2020. It involved 100 patients of both sexes aged 20-59 years with chronic non-polyposis maxillary sinusitis. Results: The sizes of the uncinate process, the middle turbinate and the natural anastomosis were determined using the calculation of uncertainty. Basing on the data obtained, all the patients were divided into three groups. Conclusions: Changes in the size of the natural anastomosis (both an increase and its narrowing) lead to changes in pressure in the area of the anastomosis, and a decrease in ventilation in the paranasal sinuses. SCT study with subsequent 3D modeling is an informative, accurate and effective method for assessment of OMC and PNSs condition. It allows surgeons to presume the method and volume of surgery as early as at the preoperative stage, without resorting to invasive research methods.

The sample preparation for biological and chemical probes involves following a strict workflow to eliminate any contamination to the sample beforehand. Furthermore, it is time consuming and must be carried out by trained personnel such as a nurse or other supervisors, making it therefore expensive. The development of novel sample preparation techniques paired with modern sample analysis systems is focused on improving the operability while keeping a constant quality of results. This is important to analyse samples, which cannot be determined with current screening conditions. The analysis of analytes is required to receive a more detailed picture of the patient and to fully understand its complexity. Possible samples for in-depth analysis of chemical origin can be cholesterol or glucose. More complex samples, such as blood or saliva, require a sophisticated system, which analyses the samples for their individual compounds.

Hintergrund: Etablierte Protein- und Nukleinsäure-basierte Methoden für den spezifischen Pathogennachweis sind nur unter standardisierten Laborbedingungen von geschultem Personal durchführbar und daher mit einem hohen Zeit- und Kostenaufwand verbunden. In der Nukleinsäure-basierten Diagnostik kann durch die Einführung der isothermalen Amplifikation eine schnelle und kostengünstige Alternative zur Polymerase-Kettenreaktion (PCR) verwendet werden. Die Loop-mediated isothermal amplification (LAMP) bietet aufgrund der hohen Amplifikationseffizienz vielfältige Detektionsmöglichkeiten, die sowohl für Schnelltest- als auch für Monitoring-Anwendungen geeignet sind. Ein wesentliches Ziel dieser Arbeit war die Verbesserung der Anwendbarkeit der LAMP und die Entwicklung einer neuen Methode für den einfachen, schnellen und günstigen Nachweis von Pathogenen mittels alternativer DNA- oder Pyrophosphat-abhängiger Detektionsverfahren. Hier wurden zunächst direkte und indirekte Detektionsmethoden untersucht und darauf aufbauend ein Verfahren entwickelt, mit dem neue Metallionen-abhängige Fluoreszenzfarbstoffe für die selektive Detektion von Pyrophosphat in der LAMP und anderen enzymatischen Reaktionen identifiziert werden können. Als Alternative für die DNA-basierte Detektion in der digitalen LAMP sollten die zuvor etablierten Farbstoffe für den Pyrophosphatnachweis in einer Emulsion getestet werden. Abschließend wurde ein neuer Reaktionsmechanismus für die effiziente Generierung hochmolekularer DNA unter isothermalen Bedingungen als Alternative zur LAMP entwickelt. Ergebnisse: Für den Nachweis RNA- und DNA-basierter Phythopathogene konnte die Echtzeit- und Endpunktdetektion mit verschiedenen Farbstoffen in einem geschlossenen System etabliert werden. Hier wurde Berberin als DNA-interkalierender Fluoreszenzfarbstoff mit vergleichbarer Sensitivität zu SYBR Green und EvaGreen erfolgreich in der LAMP mit Echtzeitdetektion eingesetzt. Ein Vorteil von Berberin gegenüber den anderen Farbstoffen ist die Toleranz der DNA-Polymerase auch bei hohen Farbstoffkonzentrationen. Berberin kann daher auch in der geschlossenen LAMP-Reaktion ohne zusätzliche Anpassung der Reaktionsbedingungen für die Endpunktdetektion verwendet werden. Darüber hinaus konnte Hydroxynaphtholblau (HNB), das für den kolorimetrischen Endpunktnachweis bekannt ist, erstmals auch für die fluorimetrische Detektion der LAMP in Echtzeit eingesetzt werden. Zusätzlich konnten in der Arbeit weitere Metallionen-abhängige Farbstoffe zur indirekten Detektion der LAMP über das Pyrophosphat identifiziert werden. Dafür wurde eine iterative Methode entwickelt, mit der potenzielle Farbstoffe hinsichtlich ihrer Enzymkompatibilität und ihrer spektralen Eigenschaften bei An- oder Abwesenheit von Manganionen selektiert werden können. Mithilfe eines kombinatorischen Screenings im Mikrotiterplattenformat konnte die komplexe Konzentrationsabhängigkeit zwischen den einzelnen Komponenten für einen fluorimetrischen Verdrängungsnachweis untersucht werden. Durch die Visualisierung des Signal-Rausch-Verhältnis’ als Intensitätsmatrix (heatmap) konnten zunächst Alizarinrot S und Tetrazyklin unter simulierten Reaktionsbedingungen selektiert werden. In der anschließenden enzymatischen LAMP-Reaktion konnte insbesondere Alizarinrot S als günstiger, nicht-toxischer und robuster Fluoreszenzfarbstoff identifiziert werden und zeigte eine Pyrophosphat-abhängige Zunahme der Fluoreszenzintensität. Die zuvor etablierten Farbstoffe (HNB, Calcein und Alizarinrot S) konnten anschließend erfolgreich für die indirekte, fluorimetrische Detektion von Pyrophosphat in einer LAMP-optimierten Emulsion eingesetzt werden. Die Stabilität und Homogenität der generierten Emulsion wurde durch den Zusatz des Emulgators Poloxamer 188 verbessert. Durch die fluoreszenzmikroskopische Analyse der Emulsion war eine eindeutige Diskriminierung der positiven und negativen Tröpfchen vor allem bei Einsatz von Calcein und Alizarinrot S möglich. Aufgrund des komplexen Primer-Designs und der hohen Wahrscheinlichkeit unspezifischer Amplifikation in der LAMP wurde eine neue Bst DNA-Polymerase-abhängige isothermale Amplifikationsreaktion entwickelt. Durch die Integration einer spezifischen Linkerstruktur (abasische Stelle oder Hexaethylenglykol) zwischen zwei Primersequenzen konnte ein bifunktioneller Primer die effiziente Regenerierung der Primerbindungsstellen gewährleisten. Der neue Primer induziert nach der spezifischen Hybridisierung auf dem Templat die Rückfaltung zu einer Haarnadelstruktur und blockiert gleichzeitig die Polymeraseaktivität am Gegenstrang, wodurch eine autozyklische Amplifikation trotz konstanter Reaktionstemperatur möglich ist. Die Effizienz der „Hinge-initiated Primer dependent Amplification“ (HIP) konnte abschließend durch die Verkürzung der Distanz zwischen einem modifizierten Hinge-Primer und einem PCR-ähnlichen Primer verbessert werden. Schlussfolgerung: Die LAMP hat sich aufgrund der hohen Robustheit und Effizienz zu einer leistungsfähigen Alternative für die klassische PCR in der molekularbiologischen Diagnostik entwickelt. Unterschiedliche Detektionsverfahren verbessern die Leistungsfähigkeit der qualitativen und quantitativen LAMP für die Feldanwendungen und für die Diagnostik, da die neuen DNA- und Pyrophosphat-abhängigen Nachweismethoden in einer geschlossenen Reaktion eingesetzt werden können und so eine einfache Pathogendiagnostik ermöglichen. Die gezeigten Methoden können darüber hinaus zu einer Kostensenkung und Zeitersparnis gegenüber den herkömmlichen Methoden beitragen. Ein attraktives Ziel stellt die Weiterentwicklung der HIP für den Pathogennachweis als Alternative zur LAMP dar. Hierbei können die neuen LAMP-Detektionsverfahren ebenfalls Anwendung finden. Die Verwendung von Bst DNA-Polymerase-abhängigen Reaktionen ermöglicht darüber hinaus die Integration einer robusten isothermalen Amplifikation in mikrofluidische Systeme. Durch die Kombination der Probenvorbereitung, Amplifikation und Detektion sind zukünftige Anwendungen mit kurzer Analysezeit und geringem apparativen Aufwand insbesondere in der Pathogendiagnostik möglich.

The human microbiome has become an area of intense research due to its potential impact on human health. However, the analysis and interpretation of this data have proven to be challenging due to its complexity and high dimensionality. Machine learning (ML) algorithms can process vast amounts of data to uncover informative patterns and relationships within the data, even with limited prior knowledge. Therefore, there has been a rapid growth in the development of software specifically designed for the analysis and interpretation of microbiome data using ML techniques. These software incorporate a wide range of ML algorithms for clustering, classification, regression, or feature selection, to identify microbial patterns and relationships within the data and generate predictive models. This rapid development with a constant need for new developments and integration of new features require efforts into compile, catalog and classify these tools to create infrastructures and services with easy, transparent, and trustable standards. Here we review the state-of-the-art for ML tools applied in human microbiome studies, performed as part of the COST Action ML4Microbiome activities. This scoping review focuses on ML based software and framework resources currently available for the analysis of microbiome data in humans. The aim is to support microbiologists and biomedical scientists to go deeper into specialized resources that integrate ML techniques and facilitate future benchmarking to create standards for the analysis of microbiome data. The software resources are organized based on the type of analysis they were developed for and the ML techniques they implement. A description of each software with examples of usage is provided including comments about pitfalls and lacks in the usage of software based on ML methods in relation to microbiome data that need to be considered by developers and users. This review represents an extensive compilation to date, offering valuable insights and guidance for researchers interested in leveraging ML approaches for microbiome analysis.