Nuclear Factor Erythroid 2-Related Factor (NRF2), Heme Oxygenase 1 (HO-1) and Total Oxidant-Antioxidant Status in Patients with COVID-19

Introduction: Studies on nuclear factor erythroid 2-related factor 2 (Nrf2) and heme oxygenase-1 (HO-1) levels in COVID-19 patients are limited. This study aimed to investigate the relationship between some biomarkers of oxidant-antioxidant status with COVID-19 disease. Material and methods: The patients older than 18 years of age who tested positive for SARS CoV-2 PCR (polymerase chain reaction) with clinical symptoms and signs were included in this study. Total antioxidant status (TAS), total antioxidant status (TOS), oxidative stress index (OSI) and HO-1 and Nrf2 levels were analyzed from serum samples taken before and after treatment. Results: In this study, 16 patients followed up with the diagnosis of COVID-19 were included. 9 (56.3%) of the patients were female and 7 (43.8%) were male. The mean age was 33.75 ± 17.03 years. All patients were symptomatic and were hospitalized to be followed up. It was determined that Nrf2 and HO-1 values increased significantly after treatment. Moreover, there was a significant positive correlation between Nrf2 and TAS values and TAS increases significantly in parallel to an increase in Nrf2, and there was a significant but negative correlation between Nrf2 and TOS and OSI values, and thus an increase in Nrf2 led to a decrease in TOS and OSI values. There was a significant positive correlation between HO-1 and TAS, and TAS increased significantly, as HO-1 increased. Conclusions: The decrease in TOS and OSI and the increase in Nrf2 and HO-1 during the follow-up period in COVID-19 patients suggest that the body tries to prevent ROS-related oxidative stress via Nrf2 and HO-1 and that oxidative stress may have a key role in the pathophysiology of COVID-19

Role of pyroptosis in COVID-19

Aim: In this study, we aimed to investigate the relationship between gasdermin-D, caspase-1, IL-1β and NLRP3, biomarkers that play an important role in COVID-19, and pyroptosis. Material and Methods: This study was carried out with 58 participants, 28 (48.28%) of whom were diagnosis with COVID-19, and 30 (51.72%) of whom were healthy volunteers (control group). Results: There were no statistically significant differences between the gasdermin-D, caspase-1, IL-1β, and NLRP3 levels as a result of all statistical comparisons performed. However, IL-1β values both during the discharge period and during the hospitalization period were considerably higher than those of the control group. At the discharge period, IL-1β values of the patients with severe COVID-19 category had higher than moderate patients, and the patients with moderate than the patients with mild patients. Conclusion: It was observed that IL-1β, which is one of the cytokines released as a result of cell death in the pyroptosis mechanism, was higher in the COVID-19 patients in both the hospitalization and discharge periods compared to the control group. Although not statistically significant these results could support the relationship between pyroptosis and COVID-19

Saklı Markov Modeli ile Türkiye'nin Bazı Bölgelerine İlişkin Yağış Verisinin Var-Yok Modellenmesi

Yağış modelleri iklim değişikliklerine dair geleceğe yönelik tahminler yapabilmek için oldukça yararlıdır. Bu modellerden elde edilen günlük yağış miktarı ve yağış var-yok tahminleri sel, kuraklık, taşkın gibi felaket senaryoları oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı günlük yağışın olup olmama durumunun tahmin edileceği var-yok modellerinin geliştirilmesidir. Bu amaçla Türkiye’nin en çok yağış alan bölgelerinden biri olan Doğu Karadeniz Bölgesi, Türkiye’nin en az yağış alan bölgelerinden biri olan İç Anadolu Bölgesi ve normal yağışlı bir iklime sahip olan Ege Bölgesinde kaydedilen dokuz istasyonun günlük yağış miktarları verisi Saklı Markov Modelleri (SMM) ile ayrı ayrı modellenmiştir. En uygun modellere Akaike bilgi kriteri, hata kareler ortalaması ve yanlış sınıflandırma oranı ile gözlenene karşı tahminlenen yağış miktarları grafikleri kullanılarak karar verilmiştir. Seçilen en uygun SMM’lerin normal iklime sahip bölgelerde günlük yağışın olup olmama durumunu tahmin etmede diğer bölgelere kıyasla daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca, model parametreleri ve gözlem dizisi bilindiğinde Viterbi algoritması kullanılarak günlük yağışın varlığını temsil eden en olası durumlar başarılı şekilde tahmin edilmiştir

Saklı Markov Modeli ile Yağış Modellerinin Oluşturulması: Türkiye Üzerine Bir Çalışma

Bir ülkenin ekonomisi güçlü bir şekilde tarım ve su gücüne bağlıdır. Araştırmalar hidroloji ve su kaynaklarındaki değişimin yağış miktarları ile ilişkili olduğunu göstermektedir. Bu nedenle yağış miktarının bir ülke gelişiminde rol oynayan önemli etkenlerden biri olduğu söylenebilir. Bunun fark edilerek anlaşılması, herhangi bir planlama ve politik kararda büyük önem taşır. Bu çerçevede küresel iklim değişikliği ile ilgili temel sorun, ötekilerin yanı sıra yağış değişkenliğinde, yoğunluğunda ve mevsimsel miktarlarındaki değişimlerdir. Bu nedenle, yağışın belirli bir güvenirlik düzeyinde başarılı şekilde tahmininin yapılması, hangi tarımsal ürünü/hayvanı nerede yetiştirmek ve su kaynaklarının yönetimi gibi durumları planlamak, kuraklık ve kıtlık durumlarını öngörebilmek için önemlidir. İşte bu yüzden, önerilen proje çalışmasında Türkiye’deki çok fazla yağış alan Doğu Karadeniz Bölgesi ve çok az yağış alan, İç Anadolu Bölgesi bölgeler için yağış modelleri geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaca ulaşmak için, sıcaklık, buhar basıncı, bağıl nem, güneş radyasyonu, bulutluluk, yağış miktarı, ortalama rüzgar hızı, fırtınalı gün sayısı gibi iklim parametrelerini kullanarak aylık (ya da günlük) yağış miktarını saklı Markov modeli ile istatistiksel olarak tahmin edilecektir. Başarımı yüksek yağış modellerinin geliştirilmesini sağlayarak su kaynaklarını etkin kullanımı ve kuraklığa karşı ülke yöneticilerine (hükümet, belediyeler vb.) sağlıklı politikalar üretmede yardımcı olacaktır

BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF PUBLICATIONS ON HEPATITIS D VIRUS PUBLISHED IN 1984–2022

Background: Hepatitis D virus research has advanced in recent decades. In this study, we aim to quantitatively analyze the scientific data in the field of "hepatitis D virus" by using bibliometric analysis. Methods: Research documents published in the Web of Science database between 1984 and 2022 were included in the study. The search keywords were "hepatitis D" or "hepatitis-D" or "HDV" or "hepatitis virus D." The full record and cited references of documents extracted were converted to a "bibtex" file as well. The R-Studio software's Bibliometrix package and Biblioshinny application are used to perform the bibliometric analysis. Results: A total of 1530 publications written by 6042 authors were identified. Most of the publications were articles (62.81%). The number of published articles increased gradually, especially after 2008. The articles of the authors were mostly published in the United States, Germany, and China. The affiliation where the most studies were conducted was Hannover Medical School (8.82%).  Also, the United States and Germany were found to be the main countries in the collaboration network. Mario Rizzetto was the author of the most published articles on HDV. The most frequently used words in the articles were "infection," "prevalence," and "b-virus." Conclusion: Clinical and epidemiological studies on HDV were given more focus, while studies on treatment were less numerous. It can also be predicted that potent treatment options will increase more in the coming years, and the frequency of studies on this will increase