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快速生长的光养微生物和光营养培养物的生产力
图1（a）光合微生物的光有限生长速率可以表示为光强度的函数。显示的是第2节中指定的参数的Haldane/AIBA方程。（b）对于由haldane方程描述的生长速率，以每摩尔光子GCDM测量的生物量产率是光强度的降低功能。（c）相当于haldane方程的描述，可以将光有限的生长速率理解为三个因素的产物：最大生物量产率（GCDM每一个mol光子），（无量纲）光合作用效率（无量纲）光合作用效率和光吸收速率（每次GCDM每次GCDM）。（d）光合效率指定用于合成细胞生物量的吸收光子的相对量，并且是特定生长速率的降低功能。GCDM，克细胞干质量。
羊型布鲁氏杆菌假体关节周围感染：
导致人类疾病 1,4,5 。在感染的急性期，由于血源性播散，可观察到非特异性流感样症状 6,7 。布鲁氏菌属能够在宿主巨噬细胞内存活和繁殖很长时间，这解释了它们引起影响所有系统（例如骨关节系统、神经系统、泌尿生殖系统、皮肤粘膜系统、心血管系统和肺系统）的慢性感染的能力 5,8,9 。骨关节并发症是最常见的，范围从 10-85%，包括骶髂关节炎、脊椎炎、外周关节炎、骨髓炎和腱鞘炎 10 。布鲁氏菌病可以通过常规培养、血清学测定或 PCR 诊断。可以对血液、骨髓、关节液、胸膜液、脓液、脑脊液进行培养
养和医院利用人工智能加速严重急性中风患者的诊断和评估
（2021年1月25日，香港）养和医院推出针对严重急性中风患者的优化计划，利用人工智能（AI）根据神经血管磁共振成像（MRI）和灌注扫描判断可挽救脑组织的数量和百分比，让医生判断病人是否适合接受血管内治疗（动脉血栓切除术），为错过中风后3小时黄金治疗窗口的患者带来更多治疗选择的希望。八个月前，养和医院推出急性中风启动计划2.0（ASAP 2.0），成为香港首家应用人工智能增强型脑血管成像系统RapidAI软件进行中风诊断和治疗的医疗机构，也是本港首家为缺血性中风患者提供24/7急性中风服务和动脉血栓切除术的私家医院。两名急性中风患者在人工智能系统的引导下接受了脑血管造影血栓切除术，取得了理想的治疗效果。养和医院一直以先进的医疗技术服务病人。人工智能系统的应用，让我们能够突破急性中风黄金3小时时间窗的限制，评估可挽救与不可逆受损脑组织的数量和比例。随着 ASAP 2.0 的推出，发病后3小时以上抵达医院的严重缺血性中风患者可以接受 RapidAI 软件的灌注扫描和评估。灌注扫描和人工智能系统的结合提供了客观的测量结果，以指导神经科医师和神经外科医生确定患者是否适合接受脑血管造影血栓切除术，而不局限于发病后3小时内。也就是说，急性中风患者越早接受治疗，康复的机会就越大。这项加强版2.0计划将以现有的ASAP 1.0计划为基础，该计划于2016年启动，至今已处理了98起个案。评估和治疗是ASAP的两个基本服务方面。任何疑似中风患者抵达24小时门诊部后，驻院医生将优先为患者进行评估。如果初步诊断为急性中风，ASAP 1.0将启动，并优先为患者进行CT脑部扫描，以区分出血性或缺血性中风，同时将召回院内神经科医生进行评估。ASAP 1.0计划主要针对在发病后3小时内出现的急性缺血性中风患者，为他们提供静脉溶栓治疗（即通过注射药物溶解血管中的血栓，恢复脑血流）。一般来说，中风后 3 小时内开始溶栓治疗效果最好，4.5 小时内开始治疗，部分患者可能会有好转。对于接受静脉溶栓治疗后病情仍未好转，或到达医院时已超过静脉溶栓治疗时限的严重中风患者，将启动 ASAP 2.0，安排他们
与养牡蛎（Crassostrea gigas）及其周围环境相关的微生物群落的多样性和转移，中国
摘要：泵送热能存储（PTE）的研究引起了科学界的极大关注。它更好地适合特定应用程序，以及对创新储能技术开发的日益增长的需求，这是引起这种兴趣的主要原因。文献中使用了Carnot Battery的名称（CB）来参考PTES系统。目前的论文旨在开发包括高温两阶段热泵（2SHP），中间热储存（潜热）和有机兰金循环（ORC）的CB的能量分析。从广义的角度来看，考虑到HP的两种热量输入：地面中的冷储液（在全年的恒温为12℃）和80℃（热整合PTES-TI-PTES）中进行热量存储。第一部分定义了HP和ORC的简单模型，其中仅考虑周期的效率。在此基础上，识别存储温度和流体的种类。然后，考虑到更现实的模型，热交换器的恒定大小以及扩展器和压缩机的外部设计操作，计算了预期的功率（往返）效率。该模型是使用工程方程求解器（EES）软件（学术专业V10.998-3D）模拟的，用于几种工作流体和不同的温度水平，用于中级CB热量存储。此外，当HP工作流体（在同一情况下）更改为R1336MZZ（Z）时，往返全负载和零件载荷效率分别降至72.4％和46.2％。结果表明，基于TI-PTES操作模式（甲苯作为HP工作流体）的场景达到了全负载时达到80.2％的最高往返效率，而在零件负载（25％的负载的25％）中，往返额效率为50.6％。这项研究的发现提供了基于混合构成线性编程（MILP）算法的热性经济优化模型，可以在热经济优化模型中进行线性性和使用。
多组学分析揭示了胎羊肠道中存在微生物组
摘要 目的 微生物暴露对新生儿和婴儿的发育、生长和免疫至关重要。然而，胎儿出生前肠道中是否存在微生物组仍存在争议。本研究以足月无菌子宫切除术分娩的羔羊为动物模型，使用多组学方法研究产前肠道中微生物组的存在。设计 羔羊在无菌剖腹产后立即安乐死，并在无菌条件下获取其盲肠内容物和脐带血样本。使用宏基因组学和宏转录组测序评估盲肠内容物样本，以表征任何现有的微生物组。两种样本类型都使用代谢组学进行分析，以检测微生物代谢物。结果 我们在产前胎儿肠道中检测到了低多样性和低生物量的微生物组，主要由属于变形菌门、放线菌门和厚壁菌门的细菌组成。大肠杆菌是胎儿肠道中最丰富的菌种。我们还检测到多种微生物代谢物，包括短链脂肪酸、脱氧野尻霉素、丝裂霉素和妥布霉素，进一步表明存在代谢活跃的微生物群。此外，在胎儿肠道中检测到噬菌体 phiX174 和 Orf 病毒以及抗生素抗性基因，这表明携带抗生素抗性基因的噬菌体、病毒和细菌可以在妊娠期间从母亲传播给胎儿。结论这项研究提供了强有力的证据，表明胎儿肠道中存在微生物群，并且胎儿肠道的微生物定植始于子宫内。
给羊接种疫苗可以减少干酪性淋巴结炎的发生吗？ BVM 1* 的知识总结
临床场景 干酪性淋巴结炎 (CLA) 是一种重要的临床疾病，主要见于绵羊，对绵羊生产具有很大的经济影响。一位绵羊饲养员知道这一点，他在定期访问他的农场时询问兽医如何避免他的羊群感染这种疾病。他知道市场上有疫苗，但想知道它们是否真的有效。 证据 在所有研究中，动物都被随机分配到实验治疗组，这为研究提供了更高的置信度（尽管大多数研究没有详细说明如何进行随机化）。在总共 238 项研究中，218 项被排除在外。其中，169 项与 PICO 问题无关，30 项不是原始研究，3 项由于用外语撰写而被排除，12 项与其他物种有关，4 项不可用。在选定的 20 项研究中，10 项必须排除，因为它们是重复的。在所有研究中，我们发现接种 CLA 疫苗的动物与未接种疫苗的动物相比，感染该疾病的可能性较小。接种 CLA 疫苗是预防该疾病的有效措施，因为与未接种疫苗的动物相比，接种疫苗的动物受该疾病的影响明显较小。证据摘要
全基因组比较分析揭示了多产萨福克羊繁殖性状的选择特征
全基因组选择标签的鉴定可以揭示通过自然或人工选择产生新品种的潜在遗传机制。本研究对多产肉羊新品系多产萨福克羊进行了全基因组选择标签筛选，以鉴定繁殖性状候选基因，揭示该新品系萨福克羊的种质特征和群体遗传进化。采用20倍有效测序深度进行全基因组重测序，以分析基因组多样性和群体结构。此外，利用固定指数（F ST ）和杂合度（H ）分析研究了多产萨福克羊、萨福克羊和湖羊的选择标签。共获得了多产萨福克羊的5,236.338 Gb高质量基因组数据和28,767,952个SNP。此外，还鉴定出99个跨越候选基因的选择信号，其中23个基因与生殖、生长、免疫、代谢等KEGG通路及Gene Ontology术语显著相关，通过选择信号分析发现ARHGEF4、CATIP、CCDC115等基因与多产萨福克羊的生殖性状显著相关，并与mTOR信号通路、黑素生成通路、Hippo信号通路等高度相关，这些结果有助于理解多产萨福克羊人工选择的进化，并提供可能有利于新绵羊品种建立的候选生殖相关基因。
草豌豆双重目的干物质和种子在不同环境的雨养条件下产生
草豌豆（lathyrus sativus L.）由于其有利的农艺特征，包括一种强大的根系，它深入渗透到土壤中，及其针对各种生物和非生物胁迫的弹性，这是可持续农业的绝佳选择。在这项研究中，在“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Kuhdasht”和“ Shirvan-Chardavol”地点的“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”的雨水基因型的干燥产量和种子产量连续三年连续三年评估。使用随机完整的块设计进行了实验现场试验，并将每个实验设置复制三次。描述性统计量显示出4.030（吨/ha）和1.530（吨/ha）的平均值，表型系数分别为54.77和61.56，用于干燥的产量和种子产量。地理，气候和缘变量对产量测量的投影描述了四个研究环境之间的显着差异。高程对Mehran位置的干物质和种子产量产生更大的影响。降雨和相对湿度的气候因素分别在“ Gachsaran”和“ Shirvan-Chardavol”中起着重要作用。对于种子产量，与温度相关的属性在“ Mehran”位置更为重要。观察到低宽义的遗传力，基因型 - 环境相互作用的R 2显示了GEI的干燥产量（0.126）和种子产量（0.223）。基于脉冲的稳定性指数分别显示G10和G13是种子产量和干燥物产量的优质基因型。AMMI1和AMMI2都可以识别出其他基因型的不稳定基因型，并且AMMI都将基因型G10和G3识别为高产物且稳定的基因型。使用GGE Biplot鉴定出三个和两个大环境，以进行干燥的产量和种子产量。对于被识别的巨型环境，G1，G13和G2，以及种子收益的大型环境，可以引入G10和G15。“ Mehran”和“ Gachsaran”从研究的位置出来，考虑到干燥的产量和种子产量，并且为了进一步的GE相互作用研究，最好在这些位置建立适应性试验。该研究得出结论，考虑到环境因素的影响，为了促进雨水供应区域的可持续农业，培养已鉴定的草豌豆基因型的培养具有希望。