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微生物类胡萝卜素生产：菌株、条件和产量影响因素
摘要：类胡萝卜素生产的研究和开发历史悠久，人们对这组色素的兴趣至今未减。现有的六种类胡萝卜素被认为具有工业重要性：虾青素、β-胡萝卜素、叶黄素、玉米黄质、角黄素和番茄红素。这些类胡萝卜素具有广泛的应用范围，由于其生物活性和着色特性，被用作食品和饮料、饲料、营养保健品、药品和化妆品中的添加剂。目前，全球色素市场以化学合成的类胡萝卜素为主。来自植物和微生物等天然来源的类胡萝卜素不那么受欢迎或普及。目前，天然类胡萝卜素市场主要由微藻雨生红球藻、盐生杜氏藻、布朗葡萄藻、真菌三孢布拉氏菌、红法夫酵母和细菌胡萝卜素副球菌代表。这些微生物产生虾青素、β-胡萝卜素、角黄素和番茄红素。红酵母、掷孢酵母、弹球酵母、戈登酵母和迪茨酵母属的几种酵母和细菌可能成为工业规模的类胡萝卜素来源，但现有技术仍需改进。本文综述了提高真菌和细菌类胡萝卜素生产竞争力的策略。考虑的策略包括选择产胡萝卜素菌株、使用低成本底物、通过添加微量元素、TCA中间体、NaCl、H 2 O 2 、光照来刺激类胡萝卜素的合成，以及优化pH、温度和通气等发酵条件。
提高植物油产量：基因工程在工业应用中的作用
随着气候变化的加剧，减少人为造成的排放的需求变得更加紧迫，过渡到基于生物的经济至关重要。本文探讨了植物油作为基于石油的产品的可持续替代品的各种工业应用，包括它们在食品，聚合物，润滑剂，表面活性剂，农药，润肤剂和生物燃料中的使用。本综述深入研究了生物合成途径，详细介绍了涉及三酰基甘油合成的关键酶和过程。它彻底讨论了遗传和代谢工程如何不仅可以增加油产量，还可以改变脂肪酸成分以更好地满足工业需求。通过了解遗传学并利用先进的生物技术，植物来源的石油含量和质量可以显着增强，与可持续性目标和工业需求保持一致。本文对植物石油生产的当前用途和基因工程进行了全面概述，提出了创新的策略，例如利用生物质或种植不可食用的油作物的油。这些方法旨在建立一种可持续的工业体系，减少对化石燃料的依赖，并促进基于环境负责的生物经济的增长。此外，该评论强调了未来的方向，研究了在各个部门采用植物油的经济影响和环境益处，并将其定位为实现生态友好的，基于生物的经济的关键。
Viant 提高内窥镜设备产量并降低其成本
该项目涉及高水平的供应链管理，金属和注塑部件均来自多家供应商。为了支持该项目，Viant：• 投资了自动光学检测设备和经过专门培训的检测员，以确保部件符合严格的尺寸要求• 开发了激光焊接工艺，以方便金属部件的组装• 设计和制造了用于激光焊接和最终组装工艺的工具• 规划和建造了经 ISO 8 认证的洁净室，用于组装此无菌设备
利用磁场增加电解过程中的氢气产量
氢是一种重要的能源载体，提取能源时不会产生碳排放，还可用作能源储存，以提高许多可再生能源的实用性。氢气生产的主要方法利用化石燃料，从而产生碳排放。电解是一种较少使用的氢气生产技术，其中电将水分子分解为氧气和氢气。如果电力来自可再生能源，则该过程几乎不释放碳，产生的氢气被称为“绿色氢气”。虽然电解和化石燃料方法的氢气生产效率相当，但使用电力会导致电解成本明显增加。为了使电解可用于大规模氢气生产，必须减少能量损失以提高其效率。本研究调查了电解质浓度和磁场应用对碱性电解中氢气生产率的综合影响。先前的研究表明，存在最佳电解质浓度，可实现最高的氢气生产率，通常在室温下约为 30 wt%。其他研究表明，施加磁场会增加电解质溶液的电导率，从而增加氢气生产率。如果磁场定向产生向上的洛伦兹力，则产生的对流和洛伦兹力会促使气泡从电极中脱落，从而降低电阻并增加电极的活性面积。在本项目中，碱性电解在室温下使用 1.8 V 和 KOH 作为电解质进行。电解质溶液的流速固定在 50 cc/min，用水置换系统测量产生的氢气量。电解质浓度在 5 wt% - 30 wt% 之间变化。在每个选定的浓度水平下，进行一次无磁铁电解和一次 1T 磁场电解，1T 磁场由永磁体定向产生向上的洛伦兹力。结果表明，在每个浓度水平下，磁场都会增加氢气的产生率，在 10 wt% 时增幅最大。在没有磁场的情况下，最佳浓度约为 30 wt%，但在 1 T 磁场下，最佳浓度降低到 10 wt%。因此，施加磁场需要降低电解质浓度，除了提高氢气生产率之外，还可以节省成本。
太阳能工程可以减轻农作物产量的气候变化压力
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生产实践以提高水果和蔬菜的产量，质量和安全
细菌，病毒，真菌和原生动物都可以在生产的任何阶段，从初级生产到收获和收获后储存阶段污染植物。土壤中的微生物对于维持土壤的生育和质地很重要。但是，许多这些微生物都会导致植物性疾病和随后的生产损失和质量下降，而其他生物体源自灌溉水，肥料，农场工人或设备可能会引起人们的疾病。这些引起人病的微生物可以在有利条件下的水果和蔬菜表面生存。这对人类健康构成威胁，因为水果和蔬菜通常被生食或用最少的烹饪食用。病毒病原体，例如诺病毒和细菌剂，例如沙门氏菌属，单核细胞增生李斯特菌和大肠杆菌，已导致许多涉及全球果实和蔬菜的食源性爆发（Yangjin等人，2014年）。
提高盐胁迫下植物产量的综合方法
盐胁迫影响着全世界的大片耕地，导致植物生长和产量显著下降。为了减少盐胁迫对植物生长和产量的负面影响，研究植物激素、养分吸收和利用、培育耐盐品种和增强其形态生理活性是应对日益严重的盐胁迫的一些综合方法。已经进行了大量研究来探究这些综合方法对植物生长和产量的关键影响。然而，对这些在盐胁迫下调节植物生长和产量的综合方法的全面综述还处于早期阶段。本综述主要关注盐胁迫下植物养分的吸收和利用以及耐盐品种的培育等主要问题。此外，我们阐述了这些综合方法对作物生长和产量的影响，说明了植物激素在改善形态生理活动方面的作用，并确定了植物在盐胁迫下参与这些综合方法的一些相关基因。本综述表明，HA 与 K 结合可改善植物的形态生理活动和土壤特性。此外，NRT 和 NPF 基因家族可增强养分吸收，NHX1 、 SOS1 、 TaNHX 、 AtNHX1 、 KDML 、 RD6 和 SKC1 可维持离子稳态和膜完整性以应对盐胁迫的不利影响，而 sd1/Rht1 、 AtNHX1 、 BnaMAX1s 、 ipal-1D 和 sft 可改善不同植物的生长和产量。本研究的主要目的是全面回顾各种策略在盐胁迫下的表现，这可能有助于进一步解释植物在盐胁迫下调节植物生长和产量的机制。
最佳自适应电极选择，以同时记录神经元的产量
神经矩阵样式，用于脑机界面（BMIS）和神经科学研究的高密度电极阵列需要使用多路复用：每个记录通道都可以路由到阵列上的几个电极位点之一。此功能允许用户富裕地将记录通道分发给可以解决最理想的神经信号的位置。例如，在神经质探针中，可以通过384个记录通道来解决960个电极。但是，目前尚无自适应方法使用记录的神经数据来优化/自定义每个记录上下文的电极选择。在这里，我们提出了一种称为基于分类的选择（CBS）的算法，该算法优化了所有记录通道的关节电极选择，以最大程度地提高检测到的神经元的隔离质量。我们在使用非人类灵长类动物中的神经质子的实验中表明，该算法会产生与同时记录所有电极同时记录所有电极相似的隔离神经元。神经元计数比以前发表的电极选择策略提高了41-85％。通过CBS选择的电极分离的神经元是73％的匹配，通过尖峰时间到探针周围的完整可记录神经元集。CBS选择的电极表现出较高的平均每个记录通道信号 - 噪声比。CBS以及一般的选择优化可能在BMI神经技术的开发中起重要作用，因为信号带宽成为越来越有限的因素。代码和实验数据已提供1。
最佳自适应电极选择，以同时记录神经元的产量
神经矩阵样式，用于脑机界面（BMIS）和神经科学研究的高密度电极阵列需要使用多路复用：每个记录通道都可以路由到阵列上的几个电极位点之一。此功能允许用户富裕地将记录通道分发给可以解决最理想的神经信号的位置。例如，在神经质探针中，可以通过384个记录通道来解决960个电极。但是，目前尚无自适应方法使用记录的神经数据来优化/自定义每个记录上下文的电极选择。在这里，我们提出了一种称为基于分类的选择（CBS）的算法，该算法优化了所有记录通道的关节电极选择，以最大程度地提高检测到的神经元的隔离质量。我们在使用非人类灵长类动物中的神经质子的实验中表明，该算法会产生与同时记录所有电极同时记录所有电极相似的隔离神经元。神经元计数比以前发表的电极选择策略提高了41-85％。通过CBS选择的电极分离的神经元是73％的匹配，通过尖峰时间到探针周围的完整可记录神经元集。CBS选择的电极表现出较高的平均每个记录通道信号 - 噪声比。CBS以及一般的选择优化可能在BMI神经技术的开发中起重要作用，因为信号带宽成为越来越有限的因素。代码和实验数据已提供1。
利用量子机器学习优化作物产量预测
本文仅关注应用量子机器学习方法提高基于多特征土壤和气候数据的作物产量预测准确性的可能性。主要目标是提高作物产量预测模型的效率，这对于提高一个国家的产量和粮食比例至关重要。复杂性也抛弃了监督分析方法，随着农业产业的扩大，非线性也随之增长。这些领域现在涵盖了更广泛的相互关联的元素，包括土壤类型和养分含量、它们与土壤水分含量的关系、气温、降雨量和其他因素。在这项研究中，我们使用量子计算来解决处理高阶数据的问题，比传统计算机中提出的相同问题更熟练。在本文中，我们开发了 QSVM 和 QNN 并将其整合到传统的机器学习模型中，以从包含多年土壤和天气区域和时间信息的大型高度复杂的数据集中学习。我们相信这些模型可以揭示 QSVM 和 QNN 更适合检测的模式，因为它们具有可扩展性和在大型数据集上计算的能力。因此，量子增强模型在预测能力方面优于传统方法，显示出优异的 MSE 值和稳健性值。具体而言，由于变量之间存在高度非线性关系，量子技术的集成增强了泛化能力。这些结果表明，QML 可以显著改善作物产量估计，因为它的预测更准确，可直接应用于农业实践和政策。这项研究将扩大关于量子计算在农业中应用的文献，因为它是一个新兴领域，有可能解决粮食生产中的各种挑战。在作物产量预测领域，我们正在为更不易受到影响的农业结构奠定基础，这些结构能够满足未来的气候条件和不断增长的全球粮食需求。因此，这项研究呼吁对农业中其他基本用例中潜在的基于量子的解决方案进行更多研究。