XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System合成
朝着欧洲合成纺织品的循环经济
基于塑料或合成的纺织品被编织成我们在欧洲的日常生活。他们穿着我们穿的衣服，我们使用的毛巾和我们睡觉的床单。他们在地毯，窗帘和靠垫中，我们用家园和办公室装饰。，他们处于安全带，汽车轮胎，工作服和运动服。合成纺织纤维是由化石燃料资源（例如石油和天然气）生产的。他们的生产，消费和相关的废物处理产生温室气体排放，使用不可再生资源并可以释放微塑料。此简报提供了欧洲合成纺织品经济的概述，分析了环境和气候影响，并强调了开发循环经济价值链的潜力。
大肠杆菌中磷脂生物合成的温度控制
增加饱和脂肪酸与磷脂的相对结合。因此，利用脂肪酸进行磷脂生物合成的步骤之一是温度控制的。在体内观察到的 3H-油酸和“C-棕榈酸混合物的温度效应可以通过使用这些脂肪酸的辅酶 A 衍生物的混合物将 a-甘油磷酸酰化为溶血磷脂和磷脂酸来在体外证实。在大肠杆菌提取物中，棕榈酰和油酰辅酶 A 的相对转酰速率随孵育温度而变化，其方式模拟体内观察到的温度控制。体外合成的磷脂酸在 d 位显示出油酸的显著富集，类似于体内合成的磷脂中观察到的位置特异性。
通过康普茶微生物合成的细菌纤维素合成，培养基上具有可变成分的营养成分izabela betlej，krzysztof J. krajewski
通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej，Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系，木材技术学院，生命科学学院，科学科学摘要：细菌性纤维素纤维素合成，由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果，以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明，康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词：细菌纤维素，康普茶，碳和氮源从化学的角度引入，细菌纤维素与植物纤维素相同，但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先，它的特征是高纯度，这是由于缺乏木质素和半纤维素，高结晶度，形成任何形状的易感性，高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学，作为敷料材料或外科植入物，作为生物传感器，以及食品，药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中，细菌纤维素主要用于漂白废纸，作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中，属于属的生物体：乙酰杆菌，动杆菌，achromobacter，achromobacter，agrobacterium，agrobacterium，psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化，生物膜的形式出现，通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点，但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高，生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法，这与营养物质的可用性有关，还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现，乙型杆菌开发的最佳碳源，Nust4.1菌株，是葡萄糖，微生物和纤维素合成的生长进一步增加了，在存在硫酸钠的存在下，乙型甲基菌的生长，BRC菌株的生长，是乙醇，是乙醇的其他动态，是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量，并增加了食品工业的废物。在这项工作中，尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率，这些培养基的含量和氮源的可用性不同。
CALF的DNA依赖性RNA聚合酶的合成...
要描述的实验与组蛋白在核功能中的作用有关，特别强调了生物合成反应，这些反应通过引入乙酰基和甲基来改变组蛋白的结构。使用乙酸-C14和蛋氨酸 - 甲基-C'4在孤立的小牛胸腺核中研究了这些反应（参见参见参考文献1）作为前体，将它们的不合格与C14-赖氨酸和其他氨基酸的不合格进行比较，并测试普罗蛋白对不同组蛋白分数的合成的影响。将提供证据，以表明在细胞核中，组蛋白的乙酰化和甲基化很可能发生在多肽链完成后。尤其是乙酰化的组蛋白结构的这种修饰可能会影响组蛋白在体内抑制核糖核酸合成的能力。这种观点得到了以下发现的支持：当孤立的精氨酸组蛋白经过有限的乙酰化时，它们会因小牛胸腺核的DNA依赖性RNA聚合酶的RNA合成抑制剂而失去了许多有效性，因此它们的有效性很大。然而，这种修饰的组蛋白仍然是强烈的碱性蛋白质，它保留了与其得出的母体组蛋白相当的DNA的亲和力。这些发现介绍了组蛋白对核RNA的影响可能涉及的可能性不仅仅涉及对RNA合成的简单抑制，并且可能存在更微妙的机制，这些机制允许抑制和重新激活RNA沿染色体的RNA产生。在过去的几年中，对组蛋白作为染色体活性的调节剂的兴趣已大大提高，因为越来越多的实验证据已经积累了支持组蛋白的作用是抑制染色体
2024 年合成内容报告
虽然防止合成内容被有害使用的保障措施可以支持组织的隐私和安全工作，但它们也可能无意中造成隐私风险，以及与组织的数据保护承诺和其他法律义务的矛盾。某些技术（例如涉及透明度或身份验证的技术）可能会泄露个人数据，或要求无限期地保存数据，这可能会与数据最小化等隐私原则产生矛盾。某些形式的合成内容检测和身份验证可能还需要收集和分析更多的个人数据，包括私人对话。同时，许多其他因素可能会限制打击有害合成内容的技术的有效性，在制定解决这些危害的整体战略时应考虑到这些因素。
与情节的热带美洲中树生物多样性的合成...
自2022年以来由生物多样性中心资助，该项目是通过四个面对面的研讨会开发的，还有其他三个在线会议，参与者共同努力在实现上述目标所需的特定工作流程上合作：S：1-数据库协调； 2-树多样性的模式； 3-树木多样性的驱动因素；和4-树木脆弱性对于气候变化情景（作为新热带生物多样性保护的原始工作的一部分）。
合成的盘绕螺旋相互作用组为分子工程提供了杂种模块。
引用Reinke，Aaron W.，Robert A.Grant和Amy E. Keating。“合成的盘绕螺旋相互作用组为分子工程提供了杂种模块。”J.am。化学。Soc。，2010，132（17），pp 6025–6031。
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
通过合成生物学和基因组工程增强噬菌体疗法
目前，噬菌体的抗菌和治疗效果有限，主要是由于噬菌体抗性的快速出现以及大多数噬菌体分离株无法结合和感染多种临床菌株。在这里，我们讨论了如何通过基因工程的最新进展来改进噬菌体疗法。首先，我们概述了如何设计受体结合蛋白及其相关结构域以重定向噬菌体的特异性并避免抗性。接下来，我们总结了如何将噬菌体重新编程为原核基因治疗载体，以递送抗菌“有效载荷”蛋白（例如序列特异性核酸酶）以靶向复杂微生物群中的特定细胞。最后，我们描述了大数据和新型人工智能驱动的方法，这些方法可能会指导未来改进合成噬菌体的设计。
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。