Krooniline köha lapsel

Krooniline köha võib olla iseparaneva haiguse sümptomiks, aga ka tõsise haiguse väljendus. Kahjuks puudub laste kroonilise köha kohta konsensusdefinitsioon, kuid rahvusvaheliselt aktsepteerituim on igapäevane köha kestusega üle 4 nädala. Krooniline köha jaotatakse spetsiifiliseks, kui köhaga kaasnevad põhihaigusele viitavad sümptomid, ja mittespetsiifiliseks, kui esineb ainult isoleeritud kuiv köha. Enamikul mittespetsiifilise isoleeritud köhaga lastel ei esine astmat, vaid soodsa prognoosiga respiratoorne infektsioon. Mittespetsiifilise kroonilise köha puhul on soovitatav nn oota-vaata-kontrolli taktika. Postinfektsioosne köha paraneb ise. Väga oluline on köha provotseerivate tegurite nagu tubakasuitsu ja teiste ärritajate vältimine ning lastevanemate nõustamine. Eesti Arst 2009; 88(7−8):522−52

Role of cholecystokinin receptors in the regulation of behaviour and in the action of haloperidol and diazepam

http://www.ester.ee/record=b1061596~S1*es

Siirdemeditsiini sünd: mesolimbilised tantsud

Eesti Arst 2011; 90(6):30

Ärevus: sõber ja vaenlane sinus eneses

Veel mõni aeg tagasi peeti närviteadlaste hulgas emotsioonide molekulaarsete ja rakuliste mehhanismide uurimist tühjaks tööks ja vaimu närimiseks. Õnneks läinud sajandi üheksakümnendatel aastatel toimus kardinaalne muutus ja mitmete teadusgruppide intensiivse töö tulemusena on meie teadmised emotsionaalse käitumise alusmehhanismide kohta oluliselt laienenud. Näiteks on õnnestunud kirjeldada neid närviringe, mis on kõige otsesemalt seotud ärevusseisundite tekkimisega (1, 2). Ärevus kuulub negatiivsete emotsioonide hulka ning füsioloogilistes piirides aitab ta isendil kohaneda olukordades, kus organismis peituvate varujõudude mobiliseerimine on hädavajalik. Ärevus on emotsioon, mis on tihedalt seotud organismi vastusega mitmesugustele stressogeensetele teguritele, sõltumata sellest kas need on füüsilist või psüühilist laadi. Eesti Arst 2004; 83 (9): 591–59

A Framework for Verifying Scalability and Performance of Cloud Based Web Applications

Antud magistritöö uurib võimalusi, kuidas kasutada veebirakendust MediaWiki, mida kasutatakse Wikipedia rakendamiseks, ja kuidas kasutada antud teenust mitme serveri peal nii, et see oleks kõige optimaalsem ja samas kõik veebikülastajad saaks teenusele ligi mõistliku ajaga. Amazon küsib raha pilves toimivate masinate ajalise kasutamise eest, ümardades pooleldi kasutatud tunnid täistundideks. Antud töö sisaldab vahendeid kuidas mõõta pilves olevate serverite jõudlust ning võimekust ja skaleerida antud veebirakendust. Amazon EC2 pilvesüsteemis on võimalik kasutajatel koostada virtuaalseid tõmmiseid operatsiooni süsteemidest, mida saab pilves rakendada XEN virtualiseerimise keskkonnas, kui eraldiseisvat serverit. Antud virtuaalse tõmmise peale sai paigaldatud tööks vaja minev keskkond, et koguda andmeid serverite kasutuse kohta ja võimaldada platvormi, mis lubab dünaamiliselt ajas lisada servereid ja eemaldada neid. Magistritöö uurib Amazon EC2 pilvesüsteemi kasutusvõimalusi, mille hulka kuulub Auto Scale, mis aitab skaleerida pilves kasutatavaid rakendusi horisontaalselt. Amazon pilve kasutatakse antud töös MediaWiki seadistamiseks ja suuremahuliste eksperimentide rakendamiseks. Vajalik on teha palju optimiseerimisi ja seadistamisi, et suurendada teenuse läbilaske võimsust. Antud töö raames loodud raamistik aitab mõõta serverite kasutust, kogudes andmeid protsessori, mälu ja võrgu kasutamise kohta. See aitab leida süsteemis olevaid kitsaskohti, mis võivad põhjustada süsteemi olulist aeglustumist. Antud töö raames sai tehtud erinevaid teste, et selgitada välja parim võimalik paigutus ja seadistus. Saavutatud seadistust kontrolliti hiljem 2 suuremahulise eksperimentiga, mis kestis üks päev ja mille käigus tekitati 22 miljonit päringut, leidmaks kuidas raamistik võimaldab teenust pilves skaleerida ülesse päringute arvu tõusmisel ja vähendada servereid, kui päringute arv väheneb. Ühes eksperimendis kasutati optimaalset heuristikat, et selgitada välja optimaalne serverite arv, mida on vaja pilves rakendada. Teine eksperimentidest kasutas Amazon Auto Scale teenust, mis kasutas serverite keskmist protsessori kasutamist, et selgitada välja, kas pilves on vaja servereid lisada või eemaldada. Antud eksperimendid näitavad selgelt, et kasutades dünaamilist arvu servereid, olenevalt päringute arvust, on võimalik teenuse üleval hoidmiseks säästa raha.Network usage and bandwidth speeds have increased massively and vast majority of people are using Internet on daily bases. This has increased CPU utilization on servers meaning that sites with large visits are using hundreds of computers to accommodate increasing traffic rates to the services. Making plans for hardware ordering to upgrade old servers or to add new servers is not a straightforward process and has to be carefully considered. There is a need to predict traffic rate for future usage. Buying too many servers can mean revenue loss and buying too few servers can result in losing clients. To overcome this problem, it is wise to consider moving services into virtual cloud and make server provisioning as an automatic step. One of the popular cloud service providers, Amazon is giving possibility to use large amounts of computing power for running servers in virtual environment with single click. They are providing services to provision as many servers as needed to run, depending how loaded the servers are and whatever we need to do, to add new servers or to remove existing ones. This will eliminate problems associated with ordering new hardware. Adding new servers is an automatic process and will follow the demand, like adding more servers for peak hours and removing unnecessary servers at night or when the traffic is low. Customer pays only for the used resources on the cloud. This thesis focuses on setting up a testbed for the cloud that will run web application, which will be scaled horizontally (by replicating already running servers) and will use the benchmark tool for stressing out the web application, by simulating huge number of concurrent requests and proper load-balancing mechanisms. This study gives us a proper picture how servers in the cloud are scaled and whole process remains transparent for the end user, as it sees the web application as one server. In conclusion, the framework is helpful in analyzing the performance of cloud based applications, in several of our research activities

Professor Jüri Saarma – 100

Eesti Arst 2021; 100(10):58

Bioinformaatilise programmi gDAT arendus arbuskulaarset mükoriisat moodustavate seente määramiseks erinevate pärilikkusaine markerpiirkondade põhjal

Väitekirja elektrooniline versioon ei sisalda publikatsiooneMullas on palju mikroorganisme, ning neil on oluline roll ökosüsteemide toimimisel. Üheks oluliseks mikroorganismide rühmaks on arbuskulaarset mükoriisat (AM) moodustavad seened (krohmseened). AM on seenjuure vorm, mida moodustavad krohmseened enamuse roht- ja puittaimedega, sealhulgas paljude kultuurtaimedega. Mükoriisses kooselus saab peremeestaim seene abil kasvuks vajalikke mineraalaineid ja vett, seen omakorda taimelt fotosünteesil tekkinud süsivesikuid. Lisaks parandavad AM seened taimede toimetulekut stressitingimustega, näiteks veepuuduse ja haigustekitajatega. Antud doktoritöös uuriti AM seente määramise efektiivsust kasutades kolme mikroorganismide määramiseks enim kasutatud genoomset markerpiirkonda (SSU, ITS, LSU) ja erinevate sekveneerimisplatvormide sobivust AM seente määramiseks ökoloogilistest proovidest. Doktoritöö raames valmis graafilise liidesega bioinformaatiline töövahend gDAT (graphical downstream analyse tool), mis aitab ökoloogidel analüüsida suuremahulisi DNA järjestusandmeid. Doktoritöö peamised tulemused ja järeldused on: 1) SSU markerpiirkond on piisavalt varieeruv AM seeneliikide määramiseks. Teisisõnu, selle markeri liigisisene varieeruvus on AM seentel väiksem kui liikidevaheline varieeruvus; 2) uute sekveneerimisplatvormide tulekuga on järjestuste maht proovi kohta mitmekordistunud, kuid liigirikkus proovi kohta püsib sama ja saadud ökoloogiline teave (elurikkuse hinnang) on võrreldav eelmise põlvkonna sekveneerimisplatvormil saaduga. Seega on metoodiliselt optimaalne proovipõhine järjestuste arv saavutatud AM seeneliikide määramiseks ning elurikkuse hindamiseks looduskeskkonnast; 3) lisaks SSU markerpiirkonnale saab arvukamaid AM seeni edukalt määrata ka järjestades koguseenekooslust ITS piirkonna praimersüsteeme kasutades; 4) arendatud bioinformaatiline töövahend gDAT võimaldab kiirelt, tõhusalt teostada AM seente uurimusi pärilikkusaine põhjal. See töövahend on kasutatav ka teiste organismide DNA-põhiseks määramiseks.Soils harbour vast numbers of microorganisms that play important roles in ecosystems. One important group of microorganisms is the arbuscular mycorrhizal (AM) fungi. AM is a type of mycorrhiza, where fungi forms a symbiosis with most of the herbaceous and woody plants including crop plants. AM fungi provide nutrients and water that are needed for plant growth and in exchange receive carbon fixed by the plant in photosynthesis. AM fungi also improve plant tolerance to stress, such as drought and pathogen attacks. This thesis analysed the efficiency of popular DNA sequencing marker regions (SSU, ITS, LSU) used with microorganisms and different sequencing platforms to identify AM fungi in environmental samples. Outcome of the thesis is a bioinformatics tool gDAT (graphical downstream analysis tool) with graphical interface that allows ecologists to easily analyse vast amounts of DNA sequence data. The main results and conclusions of the thesis are the following: 1) the SSU marker region is sufficiently variable to identify AM fungi; and the variation within species is lower than the variation between species; 2) newer sequencing technologies provide increased sequencing depth, but this does not increase species richness estimates per sample and produces similar community patterns compared to previous generation sequencing. Thus, the optimal sample sequencing depth has been achieved for AM fungal diversity assessments; 3) the ITS region can be used successfully to identify abundant AM fungal species; 4) the newly developed bioinformatics tool gDAT allows rapid and efficient analysis of AM fungi from sequenced DNA. This tool is not limited to AM fungi and is applicable for other organisms to be identified through DNA sequencing.https://www.ester.ee/record=b535617