2. radostinalassa
3. varg1
4. leonleonovpom2
5. mt46
6. wonder
7. kvg55
8. planinitenabulgaria
9. sparotok
10. hadjito
11. getmans1
12. zaw12929
13. stela50
14. rosiela
2. katan
3. wonder
4. leonleonovpom2
5. mt46
6. bojil
7. dobrota
8. vidima
9. ambroziia
10. donkatoneva
2. vesonai
3. radostinalassa
4. lamb
5. hadjito
6. samvoin
7. manoelia
8. mimogarcia
9. bateico
10. iw69
![](https://blog.bg/images/1/1/rss.gif)
Прочетен: 8009 Коментари: 0 Гласове:
Последна промяна: 20.02.2020 12:16
![Постингът е бил сред най-популярни в категория в Blog.bg Постингът е бил сред най-популярни в категория в Blog.bg](https://blog.bg/images/page/icon_post_populyaren.gif)
![Постингът е бил сред най-популярни в Blog.bg Постингът е бил сред най-популярни в Blog.bg](https://blog.bg/images/page/icon_post_top5.gif)
19.02.2020 г. / От Майк Адамс
![image](https://www.newstarget.com/wp-content/uploads/sites/43/2020/02/Coronavirus-Concept-Virus-Blood.jpg)
https://www.brighteon.com/b4e196ff-d85f-45c4-b4e0-8bc1bea6dc09
https://www.newstarget.com/2020-02-19-covid-19-coronavirus-found-to-contain-gain-of-function-for-efficient-spreading-human-population.html
Сега имаме бомбардировка, пушещи пистолети доказателства, че коронавирусът CoVid-19 „Ухан“ е разработен специално като офанзивно оръжие за биологична война, предназначено да изтреби хората.
Ново проучване, публикувано в рецензираното списание Antiviral Research (том 16, април 2020 г.), е озаглавено „Шипковият гликопротеин на новия коронавирус 2019-nCoV съдържа сайт за разцепване, наподобяващ фурин, отсъстващ в CoV на същия клад.“
Той разкрива, че коронавирусът CoVid-19 съдържа уникални функции, които му позволяват да функционира като по-ефективна оръжейна система за предаване от човек на човек, което помага да се обясни защо вирусът е невъзможно да се съдържа (дори при условия на „карантина“), които са се провалили в Китай, Япония, Корея и другаде).
Както обясняват авторите на науката в документа в пълния текст, „Този сайт за разцепване, наподобяващ фурин… може да осигури печалба на функцията на 2019-nCoV за ефективно разпространение в човешката популация .“ (Акцент е добавен)
Освен това научният материал установява, че няма известен вирусен произход на коронавирус CoVid-19, което означава, че той не е еволюирал от природата. Тя е разработена и авторите на научните документи също така заявяват, че вирусът съдържа елементи от MERS, заявявайки: „Преди появата на 2019-nCoV тази важна характеристика не беше наблюдавана в родовата линия на бетакоронавирусите.“
Резюмето и пълният PDF (платен) на изследването са достъпни чрез този линк на ScienceDirect.com:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0166354220300528
Аспектите на пушенето за пушене на това изследване бяха изведени на бял свят по-рано днес от проф. Франсис Бойл, който се появи в шоуто на Алекс Джоунс (втори час на излъчване, 19 февруари 2020 г., InfoWars.com ), за да разкрие своите открития, потвърждаващи Ухан коронавирусът е бил проектирано биологично оръжие.
Утре ще публикуваме пълния препис от това интервю, съдържащ зашеметяващи нови подробности за произхода на вирусното оръжие. Можете да гледате целия 47-минутен сегмент тук, чрез Brighteon.com. Пълното интервю е достъпно и на Banned.video .
Brighteon.com/b4e196ff-d85f-45c4-b4e0-8bc1bea6dc09
Следващата графика от публикуваното проучване показва някои от S-протеиновите последователности, открити в коронавируса CoVid-19 „Wuhan“, които имат почти идентичен модел с MERS-CoV, но не и с предходно потекло от коронавирус тип „род“ b:
Новата функция, разработена в коронавируса на Ухан, има „потенциал за разцепване на гликопротеини от специфична вирусна обвивка, като по този начин засилва вирусното сливане с клетъчните мембрани на гостоприемника“, заключават авторите на проучването.
Тази характеристика води до „по-висока патогенност, изразени неврални симптоми и невротропизъм при заразени пилета“, според документа. Това означава, че по същество той убива по-лесно и причинява увреждане на нервната система, докато заразява нервните клетки. Обърнете внимание, че много от човешките жертви в Китай изглежда страдат от припадъци и общо, почти мигновено спиране на нервната система, което буквално се срива за секунди.
Освен това това подобрено свойство на вируса води до „разширяване на клетъчния тропизъм на вируса“, което означава, че позволява на вируса да живее и да процъфтява в много по-голямо разнообразие от човешки клетки, включително клетки на дихателната система. Това означава, че вирусът живее както в дихателните клетки, така и в нервните клетки .
Интересното е, че изследването освен това потвърждава, че "АСЕ2" рецепторите са векторът на възможността вирусът да зарази хора, заявявайки, че "АСЕ2 е също рецепторът на новопоявилия се nCoV."
Освен това, изследването установява, че друг елемент от вируса CoVid-19 изглежда е събран от коронавируса на SARS, което допълнително потвърждава твърдението на Франсис Бойл, че инженерното оръжие е „химера“ на множество щамове биологично оръжие, включително SARS, MERS и ХИВ. От проучването: „По-специално, IFPs на 2019-nCoV и SARS-CoV са идентични, показващи характеристики на вирусни синтезирани пептиди (фиг. 2).“
Проектиран да атакува човешката дихателна система, но може да има защита ... (няма да ви хареса)Коронавирусът CoVid-19 е разработен специално за използване на биологията на човешката дихателна система. Отново от текста на хартия:
Тъй като фуринът е силно експресиран в белите дробове, обвит вирус, който заразява дихателните пътища, може успешно да използва тази конвертаза, за да активира повърхностния си гликопротеин (Bassi et al., 2017; Mbikay et al., 1997). Преди появата на 2019-nCoV тази важна характеристика не беше наблюдавана в родовата линия на бетакоронавирусите.
Накрая, авторите на изследването обясняват, че хората, които вече са били изложени на други вирусни инфекции, може да имат засилен имунитет срещу коронавируса . От проучването:
... наскоро беше показано, че в опит да ограничат вирусни инфекции, клетките гостоприемници, които са заразени от редица вируси, провокират реакция на интерферон, за да инхибира ензимната активност на фуриноподобните ензими.
Въпреки че ние предупреждаваме, че това предположение е само теория (засега), може да се окаже, че един от начините за засилване на защитните сили срещу коронавируса би могъл да бъде първо да се заразите с по-слаб респираторен вирус . По друг начин, хората, които рутинно взаимодействат с обществеността и са изложени на голямо разнообразие от разпространяващи се в дивата природа циркулиращи вируси, могат автоматично да изграждат подобрена защита, като първо се преодоляват други вирусни инфекции.
Тази констатация има огромни последици за хората, които приемат ваксини, като се има предвид, че ваксините излагат човешкото тяло на отслабени вирусни щамове, които често не успяват да провокират пълния отговор на „в дивата природа” вируси като сезонен грип. Въпреки че изследването не се фокусира върху този въпрос, може също така да се окаже, че хората, които рутинно правят сезонни грипни снимки, могат теоретично да демонстрират отслабен имунен отговор срещу коронавируса, докато тези, които избягват грипните удари и позволяват на собствените си тела естествено да се борят с грипа всяка година ще показва повишен имунитет срещу коронавирус CoVid-19.
Или, може би, може да се окаже обратното, когато хората, които рутинно приемат повече ваксини и са изложени на по-голямо разнообразие от по-слаби щамове, имат по-голям капацитет да произвеждат „интерферонов отговор“. Рано е да се каже, но със сигурност изглежда, че хората, които рядко или никога не са изложени на други вирусни патогени, може да са далеч по-уязвими от този.
Вижте „Хигиената на хигиената“ за повече идеи относно последствията от това изследване.
Предстои още изследвания и утре публикуваме пълния препис на интервюто с Франсис Бойл в шоуто на Алекс Джоунс.
Предстои да стартираме Pandemic.news като хъб за подкасти, видеоклипове, връзки към научни статии и връзки към новини, така че не забравяйте да проверите този сайт през следващите няколко дни, докато го покачваме.
И да, ако се чудите как успяхме да придобием Pandemic.news, видяхме това да идва преди години . Нищо от това, което виждаме днес тук, ни най-малко не ни изненадва. Всъщност това ще стане много, много по-лошо, поради което публикуваме и Collapse.news ... защото това рано или късно завършва.
„Аз съм фен на маски за лице“ - Експертните модели на Los Alamos предлагат огнището „Трябва да избухне доста бързо в Китай“
![image](https://zh-prod-1cc738ca-7d3b-4a72-b792-20bd8d8fa069.storage.googleapis.com/s3fs-public/styles/thumbnail/public/pictures/picture-5.jpg?itok=LY4e264-)
Автор на Шарън Бегли чрез StatNews.com,
https://www.zerohedge.com/technology/los-alamos-experts-warn-covid-19-almost-certainly-cannot-be-contained-project-44-million?fbclid=IwAR35xVtb-O7o6QFjRy-Fh3aO9qAzGq07VEphuF9t45oFHCIeb84kGcrJvnk
Поне 550 000 случая. Може би 4,4 милиона. Или нещо между тях.
Подобно на синоптиците, изследователите, които използват математически уравнения, за да проектират колко лошо може да стане избухването на болестта, се използват за несигурност и непълни данни, а Covid-19 - болестта, причинена от коронавируса на нови хора, който започна да разпространява в Ухан, Китай, в края на миналата година има ли такива, където и да погледнете. Това може да направи математическите модели на епидемиите с техния широк спектър от прогнози да изглеждат като предположения, обсипани с диференциални уравнения; осемкратната разлика в прогнозираните случаи на Covid-19 в Ухан, изчислена от екип от САЩ и Канада, не е необичайна за ранните седмици на огнище на никога не наблюдавано заболяване.
Но моделите на инфекциозни болести се приближават към реалността все по-добре и по-добре през последните години, благодарение на по-доброто разбиране на всичко - от това как се държат микробите до колко време хората прекарват в автобусите.
„Година на година има подобрения в моделите за прогнозиране и начина, по който те се комбинират, за да предоставят прогнози“, казва физикът Алесандро Веспинани от Североизточния университет, водещ моделатор на инфекциозни болести.
Това не означава, че няма място за подобрение. Ключовите променливи на повечето модели са най-вече същите, които епидемиолозите използват от десетилетия, за да прогнозират хода на огнищата. Но с по-голяма компютърна мощност, която сега е на тяхно разположение, моделистите включват в себе си по-фини данни, за да отразяват по-добре реалността на това как хората живеят живота си и си взаимодействат в съвременния свят - от пътуване до работа до самолети по целия свят. Тези по-подробни модели могат да отнемат седмици, за да изплюят своите заключения, но те могат по-добре да информират служителите в общественото здравеопазване за вероятното въздействие на мерките за контрол на болестите.
Моделите не са предназначени да бъдат плашещи машини, които предлагат най-лоши възможности. (Моделистите предпочитат „проект“ да „прогнозират“, за да посочат, че резултатите, които описват, се основават на многобройни предположения.) Идеята е да се изчислят многобройни „ако“: Какво става, ако училищата и работните места са затворени? Какво става, ако общественият транзит спре? Ами ако имаше 90% ефективна ваксина и половината от населението я получи след месец?
„Нашата всеобхватна цел е да сведем до минимум разпространението и тежестта на инфекциозните болести“, казва Сара Дел Валле, приложен математик и моделатор на болести в Националната лаборатория в Лос Аламос. Чрез изчисляване на ефектите от мерки за противодействие, като социална изолация, забрани за пътуване, ваксинация и използване на маски за лице, моделистите могат да „разберат какво се случва и да информират създателите на политики“, каза тя.
Например, въпреки че много маски за лице са прекалено порьозни, за да предпазват вирусни частици навън (или вътре), тяхното съобщение за евентуално заразяване тук! „Държи хората далеч от вас“ и намалява разпространението на болести, каза Дел Вале. „Аз съм фен на маските за лице.“
Най-ясният знак за напредъка в моделирането идва от прогнозите за грип в САЩ Всяка година около две дузини лаборатории се опитват да моделират сезона на грипа и се приближават все по-близо до точно прогнозиране на неговия момент, пик и краткосрочна интензивност. Американските центрове за контрол и превенция на заболяванията определят кой модел се е справил най-добре; за 2018-2019 г. беше такава от Лос Аламос.
Лос Аламос също прикова хода на избухването на SARS през 2003 г. в Торонто, включително кога ще достигне своя пик. „И това беше забелязано в броя на хората, които биха били заразени“, казва Дел Валле: малко под 400 в този град, с общо около 8000 в световен мащаб.
Избухването на Covid-19 в Китай бързо се разпространява по целия свят, като прави бързи изчисления за това колко смъртоносна е тази нова болест. Една мярка се нарича степен на смъртност на случая. Въпреки че формулата е проста, е трудно да се получи точен отговор. HYACINTH EMPINADO / STAT
Компютрите, които управляват болестни модели, се смилат чрез изчисления, отразяващи най-добрите оценки на изследователите за фактори, които двама шотландски изследователи определиха преди век като оформяне на протичането на огнището: колко хора са податливи, колко са инфекциозни и колко са възстановени ( или мъртъв) и по всяка вероятност имунен.
Това звучи просто, но грешките в която и да е от тези оценки могат да изпратят модел без проблеми. През есента на 2014 г. моделистите в CDC прогнозираха , че епидемията от ебола в Западна Африка може да достигне от 550 000 до 1,4 милиона случая в Либерия и Сиера Леоне до края на януари, ако нищо не се промени. Както се случи, героичните усилия за изолиране на пациентите, проследяване на контактите и спиране на опасни погребални практики поддържат броя на случаите до 28 600 (и 11 335 смъртни случая).
За да изчислят как хората преминават от „възприемчиви” към „инфекциозни” към „възстановени”, моделистите пишат уравнения, които включват такива фактори като броя на вторичните инфекции, които всеки заразен човек причинява и колко време отнема, когато един човек се разболее, когато хора, които тя заразява. „Тези две числа определят степента на растеж на епидемия“, каза Веспинани.
Първото число се нарича основно число за възпроизвеждане. Написано R0 („R naught“), то варира според вируса; щам, който се разпространява по-лесно във въздуха, както чрез аерозоли, а не от по-тежки капчици, освободени, когато заразен човек киха или кашля, има по-висок R0. Той беше централен фокус на специалистите по инфекциозни заболявания при настоящото огнище, тъй като стойност над 1 предвещава устойчиво предаване. Когато преди няколко седмици R0 на Covid-19 беше оценен на над 2, социалните медии избухнаха с „ пандемията идва!“ истерия.
Но макар да е важно, поклонението пред светилището на R0 „представлява сложността, която могат да проявят два различни патогена, дори когато имат един и същ R0“, твърди канадско-американският екип в документ, публикуван на сайта за предпечатници medRxiv. Каза главният автор Антоан Алард от университета Лавал в Квебек, „връзката между R0, рискът от епидемия и потенциалния му размер става по-малко очевидна и понякога противодействаща при по-реалистични модели“.
За да направят моделите по-реалистични, твърдят той и колегите му, те трябва да се откажат от опростеното предположение, че всички имат еднаква вероятност да се разболеят от Covid-19, след като се свържат с някой, който вече е заразен . Например при ТОРС тази вероятност ясно варира.
„Органите могат да реагират по различен начин на инфекция, която от своя страна може да улесни или потиска предаването на патогена на други хора“, казва Алард.
„Поведенческият компонент също е много важен. Можете ли да си позволите да останете вкъщи няколко дни или ходите на работа, дори ако сте болни? С колко хора се срещаш всеки ден? Сам ли живееш? Вие пътувате с кола или обществен транспорт? “
Когато шансовете на хората да се заразят варират, е по-вероятно епидемията да бъде ограничена (чрез проследяване на контакти и изолиране на случаите); може да достигне до натрупаните 550 000 случая в Ухан, Алард и неговите колеги. Ако всички имат същия шанс, както при грип (отсъстваща ваксинация), вероятността за ограничаване е значително по-ниска и може да достигне 4,4 милиона там.
Или както предупреждават изследователите, „епидемията почти със сигурност не може да бъде овладяна и трябва да се подготвим за пандемия…“
Моделите също включват времето между това, когато един човек се разболее и някой, когото зарази. Ако всеки случай заразява двама души и това отнема два дни, тогава епидемията се удвоява на всеки два дни. Ако всеки случай заразява двама души и те се разболяват четири дни след първата, тогава епидемията се удвоява на всеки четири дни.
Това „серийно време“ е свързано с това колко бързо се размножава вирус и може да има голям ефект. За проучване, публикувано този месец в Annals of Internal Medicine, изследователи от университета в Торонто създадоха интерактивен инструмент, който незабавно актуализира прогнозите въз основа на различни стойности на R0 и сериен интервал.
Използвайки R0 от 2.3 и сериен интервал от седем дни, те проектират 300 000 случая до следващата седмица. Ако серийният интервал е дори един ден по-малък, до този момент броят на случаите изминава 1,5 милиона. Но ако противодействията, които Китай въведе през януари, включително изолиране на пациенти, насърчаване на хората да носят маски за лице и, разбира се, карантиране на Ухан, ще намалят ефективния брой за възпроизвеждане, както почти сигурно се е случило, тези астрономически числа ще паднат: до 100 000 и 350 000 случая съответно.
Точно както служителите в общественото здравеопазване се грижат колко дълго някой може да бъде заразен, без да проявява симптоми (така те знаят колко дълго да наблюдават хората), така правят и моделиерите. "Когато хората са изложени, но не са заразени, те са склонни да пътуват и не могат да бъдат открити", каза Веспинани. „Колкото по-реалистичен искаш да бъдеш моделът ти, толкова повече трябва да включваш” изложеното, но не болно население. Този „Е” напоследък се превърна в четвърта категория в моделите на болести, като се присъедини към податливи, инфекциозни и възстановени.
В Лос Аламос Дел Вале и нейните колеги използват алтернативи на вековни възприемчиви / инфекциозни / възстановени модели с надеждата да получат по-реалистична картина на вероятния курс на епидемия. Основното предположение за традиционните модели е „хомогенно смесване“, каза Дел Вале, което означава, че всеки има равен шанс да срещне някого. Това не се случва в реалния свят, където хората са по-склонни да се сблъскат с други хора с подобен доход, образование, възраст и дори религия (църковните лави могат да се препълнят).
„В идеалния случай бихте разделили населението на много групи“ и прецените вероятността членовете на всеки да си взаимодействат помежду си и с всякакъв вид външни лица, каза Дел Вале.
"Вашият модел ще стане по-точен."
Наричани „базирани на агенти модели“, те симулират хипотетични личности, понякога десетки милиони от тях, докато вървят към деня си. Това изисква да знаете неща като колко хора пътуват от къде на къде за работа или училище, как пътуват, къде и колко често пазаруват, дали е обичайно да посещават болни и други ключови подробности. След това компютрите симулират движенията и взаимодействията на всеки, например, като започват с един заразен човек, който напуска сутринта у дома, разговарят с други родители при отпадане от училище, продължават да работят в автобус, заставайки на 2 метра от клиенти и колеги и посещавайки аптека за нейното мигренозно предписание.
Моделите проследяват хората на второ място, каза компютърният специалист от Лос Аламос Джеф Феърчайлд, „и ви позволяват да прецените въздействието на различни решения, като закриване на училищата по време на грипния сезон.“ (Някои изследвания показват, че могат да намалят епидемията.) Въпреки че „базирани на агенти модели могат да симулират реалността по-добре“, каза той, те се използват по-малко, защото изискват огромна изчислителна мощ. Дори в суперкомпютъра на Лос Аламос, еднократното изпълнение на сложен модел може да отнеме дни или дори седмици - без да броим седмиците на работа, които моделаторите прекарват в писане на уравнения, за да захранват компютъра.
Изследователите от Лос Аламос все още се борят със своя модел Covid-19, който показва - неправилно - огнището „експлодира доста бързо в Китай“, каза Дел Вале. Преоценява се колко възприемчиви хора се заразяват, вероятно защото това не отчита точно социалната изолация и други мерки за противодействие. Изглежда, те са намалили R0 към по-ниския диапазон от 2 до 5, който използват повечето моделисти, каза тя.
В настоящата епидемия изследователите изграждат модели не само за да надникнат в бъдещето, но и да проверят реалността на настоящето. Работейки назад от потвърдени инфекции в страни, различни от континенталния Китай, изследователи от Imperial College London, които съветват Световната здравна организация, изчислиха, че Ухан има от 1000 до 9 700 симптоматични случая към 18 януари. Три дни по-късно целият континентален Китай официално отчете 440 случаи, подкрепящи притесненията на световните служители в областта на здравеопазването, че Китай е в недостатъчен план.
В по-скорошно изпълнение на модела Джонатан Рид от университета в Ланкастър в Англия и неговите колеги изчислиха, че "в края на януари са открити само около 1 на 20 инфекции", Рид каза , че най-вероятно е имало от 11,090 до 33 490 инфекции в Ухан към януари. 22, когато Китай съобщава за 547 случая.
„Това подчертава колко е трудно да се открие и идентифицира този вирус“, каза Прочетете, особено с жителите на карантина Ухан, който е отклонен от преобладаващи болници и клиники, без да бъдат тествани за вируса. Използвайки подобен подход, моделистите, ръководени от д-р Уай-Кит Минг от Университета Джинан в Гуанджоу, изчислиха, че до 31 януари Китай вероятно е имал 88 000 случая, а не 11200 отчитани.
Групата на Read е актуализира своя модел, за да оцени частта от истинските случаи през февруари; Натрупаните случаи в Китай надхвърлиха 60 000 в четвъртък.
За моделиерите огромен недостатък може да повреди данните, на които основават своите уравнения. Но дори и при този недостатък моделите Covid-19 „се справят доста добре, въпреки много сложна динамика на място“, заяви Fairchild на Лос Аламос. Въпреки че все още не е ясно дали са забили истинския брой случаи, те правилно проектират основната форма на огнището: нарастват експоненциално, броят на случаите нараства по-бързо, колкото повече случаи има.
Тагове: