Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada dasarnya komunikasi risiko adalah segala bentuk pertukaran informasi tentang risiko antara seluruh pihak yang berkepentingan, mencangkup precaution advocacy, outrage management dan crisis communication. Komunikasi risiko dilakukan sebelum, saat, dan sesudah krisis terjadi, bertujuan mencegah perilaku masyarakat yang menghambat penanggulangan atau bahkan merusak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kesiapan RSPAD Gatot Soebroto dalam melakukan komunikasi risiko dalam menghadapi pandemic influenza. Penelitian dilakukan terhadap komponen dukungan pimpinan rumah sakit dan komponen-komponen kesiapan lainnya antara lain SDM, Dana, Metode, Alat dan Mesin yang telah dimiliki oleh RSPAD Gatot Soebroto. Penelitian ini menggunakan desain kualtatif yang bersifat deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RSPAD Gatot Soebroto secara umum sudah dan dapat melakukan komunikasi risiko baik kepada pihak internal rumah sakit maupun kepada pihak eksternal rumah sakit. Pimpinan RSPAD Gatot Soebroto pun sudah memberikan dukungan terhadap pelaksanaan komunikasi risiko ini. Seluruh petugas di RSPAD Gatot Soebroto sudah diberikan sosialisasi juga diberikan pelatihan guna meningkatkan pengetahuan dan kemampuan petugas dalam menghadapi pandemic influenza. Namun dalam melakukan komunikasi risiko masih belum maksimal. Metode pengkomunikasian dan alat komunikasi yang dimiliki oleh RSPAD Gatot Soebroto sudah cukup baik, namun pihak manajemen rumah sakit belum bias mengalokasikan dana yang khusus untuk mendukung kelancaran komunikasi dalam menghadapi pandemic influenza. Saran yang diajukan adalah memberikann pelatihan khusus mengenai komunikasi risiko dalam menghadapi pandemic influenza setidaknya kepada petugas yang tergabung dalam Tim Flu Burung yang telah dibentuk oleh rumah sakit. Penambahan alat komunikasi juga diperlukan dalam menjamin kelancaran proses komunikasi risiko, lebih lanjut disarankan kepada pihak manajemen rumah sakit untuk dapat mengalokasikan dana taktis untuk mendukung proses komunikasi risiko pada saat terjadinya pandemic influenza nantinya.

---

Basically, risk communication can be interpreted as all forms of risk information exchange among all stakeholders concerned, which covered of precaution advocacy, outrage management and crisis communication. Risk communications is conducted before, during, and after the crisis occurs, which aims to prevent of people behaviors that inhibit the crisis rehabilitation activities or even to prevent the destructive behavior.

The objective of this study is to determine the readiness of RSPAD Gatot Subroto to conduct the risk communication in dealing with pandemic influenza which was held in June 2010. The study is conducted toward the supportive component of the hospital executive management and other preparedness components include human resources, funds, methods, tools and machines that have been owned by RSPAD Gatot Subroto. This study applies the descriptive of qualitative design method which means as a Technique to obtain data with in-depth interviews, observation and document review.

The result of the study shows that in general the RSPAD Gatot Subroto has conducted the risk communication and shows the capability in enhancing the risk communication program to its both the internal part and external part. The risk communication program is also fully supported by the chief management of the RSPAD Gatot Subroto. All the employee of the RSPAD Gatot Subroto has been socialized and trained in order to improve their knowledge and skills in dealing with pandemic influenza. However the risk communication program is not maximal implemented. The communication method and tools which are owned by RSPAD Gatot Subroto are fairly well. However the hospital management still has not the ability to allocate the special budget to support the communication in dealing with pandemic influenza.

Some suggestions to increase the risk communication implementation are to conduct special training at least for the hospital officer merged to the Avian Influenza Team which was formed by the hospital management in dealing with pandemic influenza. Additional communication tools are needed to ensure the continuity of the risk communication process. Furthermore, it?s suggested for the hospital management to allocate special budget to support the risk communication process at the time of the pandemic influenza occurrence."

"Penyakit Influenza adalah salah satu penyakit ISPA yang mendapat perhatian karena dapat menimbulkan wabah. Di Indonesia positivity rate influenza mencapai 40,3%, dimana virus yang teridentifikasi adalah virus A (subtype H1N1Pdm09 dan AH3) dan virus B (subtype Victoria). Studi cross sectional dan analisis cox regression dengan estimasi nilai Prevalence Ratio (PR) dengan memanfaatkan data sekunder surveilans Influenza Like Illness di DKI Jakarta tahun 2021-2022. Hasil penelitian didapatkan prevalensi Influenza positif sebesar 27,8%. Hasil analisis multivariat menunjukkan usia <5 tahun dan ≥65 tahun berisiko 0,51 kali (p-value=0,006; 95% CI=0,31-0,82), kontak orang sakit berisiko 2,27 kali (p-value=<0,001; 95% CI=1,45-3,56), dan musim hujan memiliki PR 3,26 kali (p-value=<0,001; 95%CI=1,68–6,33) mengalami influenza A dan B dibandingkan dengan pasien yang tidak terkonfirmasi influenza A dan B. Musim hujan merupakan faktor dominan yang mempengaruhi Kejadian influenza A dan B di DKI Jakarta Tahun 2021-2022.

---

Influenza is one of the ARI diseases that receives concern because it can cause outbreaks. In Indonesia, the positivity rate of influenza reached 40.3%, where the identified viruses were virus A (subtypes H1N1Pdm09 and AH3) and virus B (subtype Victoria). Cross sectional study and cox regression analysis with estimation of Prevalence Ratio (PR) value by utilizing secondary data of Influenza Like Illness surveillance in DKI Jakarta in 2021-2022. The results showed that the prevalence of positive Influenza was 27.8%. The results of multivariate analysis showed that age <5 years and ≥65 years had a risk of 0.51 times (p-value=0.006; 95% CI=0.31-0.82), contact with patients had a risk of 2.27 times (p-value=0.001; 95% CI=1.45-3.56), and the rainy season had a PR of 3.26 times (p-value=0.001; 95% CI=1.45-3.56). 26 times (p-value=<0.001; 95% CI=1.68-6.33) to experience influenza A and B compared to patients who did not have confirmed influenza A and B. The rainy season is the dominant factor influencing the incidence of influenza A and B in DKI Jakarta in 2021-2022."

"Tesis ini membahas pengelompokan virus-virus influenza A. Virus influenza A adalah virus RNA yang berbahaya, karena memiliki kemampuan mutasi yang tinggi dan menyebabkan wabah di beberapa negara. Dengan kemajuan bioinformatika, virus-virus dapat dikelompokkan dengan menganalisis sekuens-sekuens protein dari virus-virus tersebut. Markov clustering (MCL) telah diaplikasikan dengan baik pada bioinformatika, seperti; mengelompokkan jaringan-jaringan antara protein yang satu dengan yang lain, jaringan kemiripan antar protein, dan penentuan keluarga protein. Tujuan penelitian ini adalah mengelompokkan virus-virus influenza A berdasarkan protein hemaglutinin (HA) menggunakan algoritma Markov clustering (MCL) dan program menggunakan perangkat lunak Octave berbasis open source. Simulasi program menggunakan tiga buah faktor penggelembungan yang berbeda, yaitu; r = 1.5, r = 2.0, dan r = 2.5. Pengelompokan virus-virus influenza A menghasilkan dua kelompok. Kelompok pertama dengan pusat kelompoknya A/duck/Jiangsu/115/2011(H4N2) dan kelompok kedua dengan pusat kelompoknya A/duck/Victoria/0305-2/2012 (H5N3). Struktur pengelompokan virus-virus influenza A berdasarkan sekuens protein hemaglutinin (HA) yang diperoleh dengan menggunakan algoritma Markov clustering (MCL) mempunyai kemiripan struktur dengan struktur pengelompokan protein hemaglutinin (HA), dengan demikian pengelompokan virus-virus influenza A dapat mengacu pada pengelompokan keluarga protein hemaglutinin (HA).

---

The focus of this study is the clustering of influenza A viruses. Influenza A virus is an RNA virus that is dangerous, because it has a high mutation capability and caused outbreaks in several countries. With the development of bioinformatics, the viruses can be clustered by analyzing the protein sequences of these viruses. Markov clustering (MCL) has been very well applied to bioinformatics, such as to cluster protein-protein interactions (PPI) networks, determine the similarity between the protein network, and determine the protein families.

The aim of this study is to cluster influenza A viruses based on hemagglutinin protein (HA) using Markov clustering (MCL) and programs using software Octave which based on open source. The simulation of program using three different inflation factors, ie; r = 1.5, r = 2.0 and r = 2.5.

Clustering of influenza A viruses resulted in two clusters. The center of the first cluster is A / duck / Jiangsu / 115/2011 (H4N2) and the center of the second cluster is A / duck / Victoria / 0305-2 / 2012 (H5N3). Clustering structure of influenza A viruses using Markov clustering (MCL) have the similar structure with clustering structure of the hemaglutinin protein (HA), thus clustering of influenza A viruses can refer to the clustering of hemagglutinin proteins (HA) families."

"Tujuan: Mengetahui proporsi kasus SARI yang disebabkan oleh virus infl uenza. Metode yang digunakan untuk mendeteksi keberadaan virus infl uenza adalah metode Reverse Transkriptase - Polymerase Chain Reaction (RT-PCR). Metode: Usap tenggorok yang diambil dari pasien yang memiliki simptom mengarah ke SARI di ekstrak untuk memperoleh RNA, kemudian diamplifi kasi menggunakan 5 pasang primer dan probe (infl uenza A, Infl uenza B, A/H1N1, A/H3N2 dan A/H5N1) dengan metode real-time RT-PCR. Hasil: Dari 549 sampel diketahui bahwa 6% pasien SARI disebabkan oleh virus Infl uenza, dan 4% disebabkan oleh virus Infl uenza A, 2% disebabkan oleh virus Infl uenza B. Virus infl uenza A yang paling banyak menyebabkan SARI adalah virus A/H3N2. Sedangkan 94% dari keseluruhan sampel SARI yang diterima menunjukan hasil negatif terhadap Infl uenza. Kesimpulan: Sebagian besar kasus SARI tidak disebabkan oleh virus infl uenza. Virus infl uenza A yang paling sering menyebabkan SARI adalah A/H3N2. Kondisi bahwa Kasus fl u burung A/H5N1 sudah pernah diidentifi kasi di Indonesia serta penyebaran virus baru infl uenza A/H1N1 pada tahun 2009 meningkatkan kembali pentingnya survelians SARI.

---

Aim: To access the proportion of Infl uenza which caused SARI cases Methods: From April 2008 until March 2009, 549 samples of nasal and throat swabs were collected from SARI patients from eight hospitals in eight provinces in Indonesia.

Methods: The samples were analyzed for Infl uenza by real-time RT-PCR method using several specifi c primers for infl uenza A (A/H1N1, A/H3N2 and A/H5N1) and Infl uenza B. The sequence of these primers was provided by CDC, Atlanta.

Results: We found 516 (94%) of the specimens testing results were not infl uenza A or B viruses. There was 21 (4%) cases caused by infl uenza A and 12 (2%) caused by infl uenza B. From the infl uenza A cases, one case of SARI was caused by A/H1N1, two cases were A/H5N1, 17 cases were A/H3N2 and one case was unsubtypeable Infl uenza A.

Conclusion: The majority of SARI cases were not caused by infl uenza viruses. From this surveillance the most common infl uenza A related to SARI is A/H3N2. Facts of the avian infl uenza virus A/H5N1 cases have been found in Indonesia and the spread of novel virus infl uenza A/H1N1 in 2009 raised our concern about the importance of SARI surveillance."

"Avian Influenza diakibatkan oleh virus influenza A subtipe H5N1 yang dapat mengalami mutasi sehingga antigennya, neuraminidase dan haemaglutinin, dapat beradaptasi dan menjadi lebih patogen dari sebelumnya serta resisten terhadap obatobatan yang ada. Oleh karena itu dibutuhkan suatu obat baru yang dapat digunakan secara umum, yaitu jenis inhibitor neuraminidase. Pada penelitian ini 300 senyawa stibenoid diujicobakan terhadap neuraminidase H5N1 strain Indonesia secara in silico. 61 ligan senyawa stilbenoid memiliki energi ikatan lebih rendah dibandingkan standar oseltamivir karboksilat dan zanamivir. 30 ligan terbaik diuji sifat fisika dan kimianya, sebagian ligan tidak memenuhi Lipinski’s rule of five. Terdapat 2 (dua) senyawa beresiko genotoksik dan karsinogenik berdasarkan hasil uji toksikologi. Terdapat 11 ligan yang memiliki drug score cukup baik. Berdasarkan uji farmakologi dan efek kesehatan, diperoleh 2 (dua) ligan yang berpotensi baik. Ligan terbaik dipilih berdasarkan efek negatif terhadap kesehatan yang lebih sedikit adalah gnetumontanin A dari spesies Gnetum montanum. Kestabilan kompleks dengan ligan terbaik diuji kestabilannya dengan keberadaan pelarut menggunakan simulasi dinamika molekul. Berdasarkan hasil RMSD dinamika molekul pada suhu 310 dan 312 K kompleks enzim-ligan memiliki kestabilan yang baik. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan kandidat inhibitor neuraminidase yang lebih potensial.

---

Avian Influenza is a respiratory disease caused by influenza A virus subtype H5N1 which can undergo mutation in its antigens, neuraminidase and haemaglutinin, and build a much more pathogenic virus. The mutation leads to resistance towards standard drugs. Therefore, a new drug that can be used in general which is the types of neuraminidase inhibitors is an urgent need. In this research, 300 stilbenoid compounds were tested to neuraminidase H5N1 Indonesia strain by using in silico method. According to the result of molecular docking, 61 ligands have binding energy lower than standard oseltamivir acid and zanamivir. 30 ligands were tested toward its physical chemistry properties, half of those ligands could not fulfil Lipinski's rule of five. Virtual toxicity test were done and only 2 ligand is potent to be genotoxic carcinogenic. Only 11 ligands have good drug scores, and only 2 of them are potential to be developed as new oral-drugs based on pharmacology and health effect test. The best ligand selected by lower negative health effect is gnetumontanin A which can be isolated from plant species Gnetum montanum. Stability of enzyme-best ligan complex with the addition of solvent were tested in molecular dynamic simulation. RMSD curve of dynamic simulation shows that the complex is stable while conducted in 310 and 312 K."

"Avian influenza H5N1 ningga november 2007 telan menyerang dan menevvaskan 81orang dari 102 orang yang terinfeksi di Indonesia. Pada saat ini, masalan penting yang dikuatirkan oleh para anli adalah kemungkinan munoulnya subtipe baru virus influenza yang mampu menular antar manusia_ Hal ini dapat terjadi senubungan dengan adanya virus subtipe baru yang mungkin terbentuk akibat mutasi atau reasorsi (reassortment) virus avian influenza asal unggas dan virus human imfuenza. lV|utasi pada virus influenza dapat menimbulkan perubanan komposisi atau susunan asam amino pada virus yang dapat mempengaruni aktivitas virus.Penelitian melalui bioinformatika pada beberapa virus avian imfuenza menunjukkan banvva, dibandingkan dengan NA (Neuraminidase) dan NP (Nuk/eoprotein), ternyata HA (Haemagg/utinin) Iebin mudan mengalami mutasi_ Kemampuan virus Avian imfuenza untuk melakukan mutasi memungkinkan virus untuk berubah sifat patogenisitasnya.Pada penelitian ini dilakukan analisis mutasi yang terjadi pada virus H5N1 yang terjadi di Indonesia, dengan Cara melihat perubanan nukleotida dan analisis posisi epitop pada asam aminonya. Dengan demikian dapat diperkirakan apakan mutasi tersebut dapat mempengaruhi patogenitas atau tidak. Virus yang dianalisis diambil hanya dari kasus H5N1 yang menyerang manusia.Penelitian ini menggunakan metode Sequence allignment dengan program MAFFT dan prediksi epitop menggunakan program IMMUNEEPITOPE Didapatkan banyak sekali perubanan nukleotida pada sekuen hemagglutinin pada H5N1 di Indonesia, namun berdasarkan prediksi epitope ternyata belum mengalami mutasi yang cukup drastis ningga menguban patogenitas virus tersebut."

"Kemampuan virus Influenza A dalam menginfeksi manusia sangat bergantung pada receptor binding yang dimiliknya. Protein yang berfungsi sebagai receptor binding pada virus ini adalah haemagglutinin. Influenza A akan mampu menginfeksi manusia dan dapat menyebar antar manusia apabila protein haemagglutinin telah mengenali SA α-2,6 Gal sebagai receptor pada manusia. Virus Influenza A subtipe H5N1 telah ditemukan dapat menginfeksi manusia namun belum mampu menular antar manusia. Dari hasil analisis mutasi terhadap sekuan haemagglutinin didapatkan bahwa sekuen protein haemagglutinin pada virus H5N1 belum menyamai sekuan protein haemagglutinin pada virus Influenza A yang telah menjadi pandemik yaitu subtipe H1N1, H2N2, dan H3N2 sehingga belum mampu menyebar antar manusia. Sekuan utama yang mendukung penyebaran pada manusia adalah asam amino posisi 226 dan 228 pada protein Haemagglutinin. Pada saat virus menjadi pendemik maka asam amino posisi 226 telah berubah menjadi Leu dan pada posisi 228 telah berubah menjadi Ser. Sedangkan pada virus H5N1 masih berupa Gln pada posisi 226 dan Gly pada posisi 228 yang merupakan pengenal SA α-2,3 Gal receptor pada burung. Selain pada posisi tersebut perbedaan juga ditemukan pada posisi 251 dan posisi 258. Pada subtipe yang telah menjadi pandemik sekuen posisi 251 adalah Leu dan posisi 258 adalah Phe, sedangkan pada H5N1 Phe pada 251 dan Tyr pada 258. Dari hasil ini dapat diprediksi sekuen H5N1 yang dapat menjadi pandemik yaitu apabila telah terjadi perubahan pada sekuen posisi 226 dan 228 serta didukung dengan perubahan pada posisi 251 dan 258."

"Model epidemik SIS (Susceptible Infected Susceptible) diaplikasikan dalam pembuatan model matematis penyebaran penyakit flu dengan intervensi masker kesehatan dan obat pada populasi manusia yang totalnya diasumsikan konstan. Model penyebaran penyakit flu dibuat dengan pendekatan deterministik dan stokastik. Model deterministik dibentuk dengan menggunakan persamaan diferensial biasa berdasarkan banyaknya orang terinfeksi. Kajian analitik dan numerik mengenai titik ekuilibrium, basic reproduction number R0, serta kriteria terjadinya endemik yang bergantung pada beberapa parameter dibahas dalam skripsi ini. Dari kajian analitik, didapatkan bahwa titik ekuilibrium dalam model bergantung pada nilai R0. Model stokastik yang digunakan dalam skripsi ini adalah model Discrete Time Markov Chain (DTMC). Pada model DTMC, dikonstruksi probabilitas transisi dan limit distribusi dari banyaknya orang yang terinfeksi penyakit flu dengan asumsi banyaknya orang terinfeksi hanya dapat bertambah satu, berkurang satu atau tetap selama satu satuan waktu Δt (Δt ➝ 0). Dari kajian tentang limit distribusi, didapatkan bahwa probabilitas tidak ada orang terinfeksi adalah satu saat t ! 1. Probabilitas terjadinya outbreak dibahas dengan pendekatan gambler's ruin problem dan dapat disimpulkan bahwa nilainya bergantung pada basic reproduction number R0 dan banyaknya infeksi awal i0. Simulasi numerik untuk membandingkan dinamik jumlah orang terinfeksi pada model deterministik dan stokastik DTMC diberikan sebagai pendukung untuk interpretasi model.

---

Two mathematical models for influenza spread with medical mask and treatment intervention using SIS (Susceptible Infected Susceptible) Epidemic Model for constant total human population size is discussed in this undergraduate thesis. These influenza models was made with deterministic and stochastic approach. The deterministic model was constructed using ordinary differential equation based on the number of infected people. Analytic and numerical analyses used to explain equilibrium points, basic reproduction number R0, and endemic criteria which is depend on some parameter that can be explained further in this thesis. From analytic analyses, it can be obtained that the equilibrium point depends on R0 value. Stochastic model that used in this thesis is Discrete Time Markov Chain (DTMC). In DTMC model, transition probability and limiting distribution are constructed from number of infected people with assumption that the number of infected people might change by increasing one, decreasing one, or still in a time step Δt (Δt ➝ 0). From limiting distribution analyses, probability that there are no infected people at t ! 1is one. Approximation probability of an outbreak with gambler?s ruin problem is present and depend on basic reproduction number R0, number of initial infection i0. Some numerical simulation to compare between deterministic and DTMC approach is given to give a better interpretation and a better understanding about the model interpretation."

"Latar Belakang : Sebuah virus influenza baru berasal dari babi, muncul di Amerika Utara pada tahun 2009, dengan cepat menyebar ke seluruh dunia dan mengakibatkan pandemi influenza A 2009. Virus ini diklasifikasikan sebagai subtipe H1N1 menurut antigenisitas dari hemaglutinin (HA) dan protein neuraminidase (NA). Pandemi influenza tahun 2009 yang disebabkan virus H1N1 telah berakhir. Namun, kemungkinan terjadinya gelombang pandemi (H1N1) 2009 kedua sulit diprediksi. Vaksin DNA merupakan pendekatan baru yang sangat menjanjikan untuk vaksinasi. Vaksin ini dapat merangsang respons imun dengan batas yang sangat luas termasuk respons antibodi, respon sel T sitotoksik dan sel T helper. Dalam penelitian ini, plasmid DNA yang mengekspresikan antigen HA dan NA dari virus H1N1 diinjeksikan pada mencit Balb/C dengan berbagai komposisi dan lokasi injeksi. Imunisasi dilakukan pada mencit Balb/C untuk mengobservasi respon antibodi yang dihasilkan. Metode : Plasmid DNA yang mengekspresikan HA dan NA dan digunakan untuk imunisasi mencit Balb/C pCDNA 3.1 diperbanyak dalam E.Coli Top 10 dan dipurifikasi atau dimurnikan dengan menggunakan Qiagen Plasmid Purification. Mencit dibagi ke dalam 5 kelompok imunisasi, yaitu : kelompok pertama diimunisasi dengan vaksin pcDNA3.1-HA/pcDNA3.1, kelompok kedua diimunisasi dengan vaksin pcDNA 3.1-HA/pcDNA 3.1-NA yang dicampurkan, kelompok ketiga diimunisasi dengan vaksin pcDNA 3.1-NA/pcDNA3.1, kelompok keempat diimunisasi dengan vaksin tunggal pcDNA 3.1-HA yang disuntikan pada paha kiri dan pcDNA 3.1-NA pada paha kanan, kelompok kelima diimunisasi dengan kontrol pCDNA3.1. Respons antibodi spesifik terhadap HA diukur dengan metode ELISA. Hasil : Kelompok mencit Balb/C yang diimunisasi dengan vaksin pcDNA 3.1 HA/pcDNA 3.1 dan pcDNA 3.1-HA/ pcDNA 3.1-NA menunjukkan kenaikan titer abtibodi yang signifikan setelah diimunisasi primer dan booster ke-3.

---

Background : A new influenza virus originated in pigs, appeared in North America in 2009, quickly spread throughout the world and cause pandemic influenza A 2009. The virus is classified as H1N1 subtype according to the antigenicity of the hemagglutinin (HA) and neuraminidase protein (NA). The 2009 influenza pandemic caused by the H1N1 virus has ended. However, the possibility of a wave of H1N1 pdm 2009 is difficult to predict. DNA vaccines are a very promising new approach to vaccination. This vaccine can stimulate an immune response with a very broad limits, including antibody responses, cytotoxic T cell responses and T helper cells. In this study, Plasmid DNAs espressing HA and NA antigen of influenza A H1N1 virus were injected into Balb/C mice with various compositions and site of injection. Immunization performed on Balb / C mice was performed to observe specific antibody response towards.

Methods : Plasmid DNAs expressing hemagglutinin and neuraminidase were used for Balb/C mice immunization transformed into a plasmid pCDNA3.1. Plasmid pCDNA 3.1 that express hemagglutinin and neuraminidase propagated in E. coli Top 10 and purified using Qiagen Plasmid Purification. Mice were divided into 5 groups of immunization, namely: the first group was immunized with pcDNA 3.1-HA/pcDNA 3.1 vaccine, the second group was immunized with pcDNA 3.1-HA/pcDNA 3.1-NA vaccine, The third group was immunized by pcDNA 3.1-NA/pcDNA 3.1 vaccine, fourth group were injected by pcDNA 3.1-HA vaccine in the left thigh by and pcDNA 3.1-NA vaccine in the right thigh and the fifth group immunized with the control pCDNA3.1.vaccine. HA-specific antibody responses measured by ELISA method.

Results : The group of Balb / C mice which were immunized with pcDNA 3.1- HA/pcDNA3.1 and pcDNA 3.1-HA/pcDNA3.1-NA vaccines show an significantly increase antibody titer after primary immunization and third booster."