XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System天时
使用合并的微生物学，酶，质谱和元法编码方法
摘要这项研究旨在将海洋真菌财团（曲霉菌CRM 348和laurentii CRM 707）应用于柴油油在微量环境下的柴油污染土壤的生物修复。研究了研究对柴油生物降解，土壤质量和微生物群落结构的生物刺激（BS）和/或生物加工（BA）处理的影响。使用真菌财团以及营养物质（BA/BS）导致TPH（总石油烃）降解比自然衰减（NA）在120天内高42％。在同一时期，BA/BS获得了72％至92％的短链烷烃（C12至C19），而NA仅实现了3％至65％的去除。ba/bs在120天时还显示出长链烷烃（C20至C24）的较高降解效率，分别达到了乙烷和Heneicosane降解的90％和92％。相比之下，在综合群体处理的土壤中观察到了环氧烷的水平（以细菌生物乳化剂和生物表面活性剂为特征）。相反，NA最多显示了这些烷烃分数降解的37％。与NA相比，使用BA/BS处理的5圈PAH Benzo（a）pyre被明显更好地去除（48 vs。占生物降解的38％，从事分解）。metabarcoding分析表明，BA/BS导致土壤微生物多样性的下降，随之而来的是特定微生物群的丰度，包括碳氢化合物降解（细菌和真菌），以及土壤微生物活性的增强。我们的结果突出了柴油机溢出后该财团对土壤处理的巨大潜力，以及大规模测序，酶，微生物学和GC-HRMS分析的相关性，以更好地了解柴油生物修复。
电学第 2 课 | 课程大纲
活动 给学生工作表 2a – 供给与需求。使用教学幻灯片 - 供给与需求中的信息，学生将创建一个显示虚构城镇的电力需求的条形图，并解释为什么电力需求全天都在变化。他们将在图表上绘制点来显示太阳能电池板可以产生多少电量，然后提出其他可以帮助满足电力需求的技术建议。 扩展 给学生工作表 2b – 供给与需求扩展。继续使用教学幻灯片 - 供给与需求，学生将计算如果安装了太阳能电池板，虚构城镇仍需要多少电力。学生还将被要求计算使用太阳能电池板产生的电力可能会被浪费多少。他们将被要求解释为什么城镇和国家使用多种可再生技术发电很重要。 全体会议 引导全班讨论以下与可再生能源和满足电力需求有关的问题。 问：什么时候风力涡轮机不能发电？ 答：当风很少的时候。问：什么时候太阳能电池板无法发电？答：晚上。太阳能电池板在阴天时仍能发电，只是发电量不如晴天那么多。问：为什么你认为未来能源结构很重要，而不是只依赖一种方法来发电？答：如果我们依赖一种技术，有时这种技术可能无法满足需求，例如太阳能电池板。问：有些公司已经开发出大型电池，可以安装在英国各地，以储存可再生能源产生的多余电力。安装这些电池有什么用？答：当技术本身产生的电力不足时，可以使用储存的电力，例如风力涡轮机。这意味着当可再生能源无法满足需求时，我们不需要依赖化石燃料来满足需求。
基于人工智能结合气候外生变量预测巴西和美国的新冠肺炎病例
根据世界卫生组织的数据，新型冠状病毒病（COVID-10）曾是一个公共卫生问题，截至 2020 年 6 月 10 日，全球已有超过 710 万人感染，40 多万人死亡。在当前情况下，巴西和美国每天的新增病例和死亡人数都很高。因此，预测一周时间窗口内的新增病例数非常重要，这可以帮助公共卫生系统制定应对 COVID-19 的战略规划。预测人工智能（AI）模型的应用有可能处理像 COVID-19 这样的时间序列的困难动态行为。在本文中，贝叶斯回归神经网络、立体回归、k 最近邻、分位数随机森林和支持向量回归可单独使用，并结合最近的预处理变分模态分解（VMD）将时间序列分解为几个固有模态函数。所有 AI 技术均在时间序列预测任务中进行评估，预测巴西和美国五个州的累计 COVID-19 病例数提前一、三和六天，截至 2020 年 4 月 28 日，病例数较高。所有预测模型均采用先前累计的 COVID-19 病例数和每日温度和降水等外生变量作为输入。根据性能标准评估模型的有效性。一般而言，VMD 的混合在准确性方面优于单一预测模型，特别是当预测时间范围提前六天时，混合 VMD-单一模型在 70% 的案例中实现了更好的准确性。关于外生变量，作为预测变量的重要性排名从高到低依次为过去病例、温度和降水。因此，由于评估模型能够有效地预测长达六天的累计 COVID-19 病例数，因此
鸵鸟破壳率及孵化性质对发育的影响
高胚胎死亡率令人担忧，因为这会影响商业鸵鸟养殖。通过对孵化雏鸟进行适当的干预，可以提高存活雏鸟的数量。从南非奥茨胡恩研究农场的商业配对繁殖鸵鸟群中收集了 2,683 枚受精蛋的数据，其中报告了 169 只雏鸟。受精蛋在孵化第 41、42 和 43 天被随机分成三组。共有四种处理方法：达到高潮并自行破壳的雏鸟（T1）、在出现第一次外部啄壳迹象时被协助达到高潮的雏鸟（T2）、在出现第一次外部啄壳迹象时从蛋壳中取出的雏鸟（T3）以及 43 天后在内部啄壳但未能在外部啄壳的蛋破裂（T4）。孵化时进行了临床测量（心率、体温和水肿）。雏鸡在第 7 天称重，然后在第 28、84、147、227、300 和 365 天称重。在内啄后得到帮助的雏鸡孵化时间更长。自行孵化的雏鸡心率为每分钟 115 次 (bpm)，低于其他治疗组的 132 次/分钟。孵化后第二天，雏鸡体重下降了约 4%。第一周，雏鸡体重从 0.85 公斤增加到 1.11 公斤。在 147 天时，与蛋壳破裂的雏鸡相比，在两次治疗之间自行孵化的雏鸡体重高出 12.6%，而外啄后去除蛋壳的雏鸡体重高出 24.6%。雏鸡通过达到高潮而受益，但对于难以孵化的雏鸡，这项研究为孵化场操作员提供了在特定阶段进行监测和协助对于提高孵化率至关重要的指导。
MDS 3.0 质量测量用户手册 v17.0
• 计算距离事件结束还有多少天时，计数在以下时间停止：(a) 如果该记录是出院评估（A0310F = [10, 11]），(b) 如果该记录是机构内死亡（A0310F = [12]），则在目标期间的最后一条记录停止，或 (c) 到达目标期间的终点，以较早者为准。• 计算事件中每次住院的时长时，包括入院当天（A1600）但不包括出院当天（A2000），除非入院和出院发生在同一天，这种情况下住院天数等于 1。– 例如：如果居民于周一入院并于第二天（周二）出院，则该事件的持续时间为 1 天。 • 虽然机构记录中的死亡 (A0310F = [12]) 会结束 CDIF 计数，但这些记录不用作目标记录，因为它们仅包含跟踪信息，而不包含 QM 计算所需的临床信息。 • 流感疫苗接种措施的特殊规则。流感疫苗接种措施每 12 个月的流感季节仅计算一次，流感季节从每年的 7 月 1 日开始，到次年的 6 月 30 日结束。对于这些措施，目标期从 10 月 1 日开始，到 3 月 31 日结束。这意味着流感季节结束时正在进行的发病的发病结束日期将是 3 月 31 日，并且在计算 CDIF 和将流感疫苗接种措施的住院时间分为长期或短期时，应将 3 月 31 日用作结束日期。– 请注意，目标期（即 10 月 1 日 - 3 月 31 日）不同于选择期，后者从 10 月 1 日开始，到次年的 6 月 30 日结束。流感疫苗接种措施的选择期将在下文第 3 节和第 4 节中进一步讨论。
密苏里州计划修正案 (SPA) #: 22-0010
第 9 页 州：密苏里州 引文 1.4 州医疗护理咨询委员会 42 CFR 431.12(b) 医疗补助机构主任有一个咨询委员会，负责根据 42 CFR 431.12 建立并满足其所有要求，负责卫生和医疗护理服务。42 CFR 438.104 _X__ 州招收 MCO、PIHP、PAHP 和/或 PCCM 计划的参与者。州保证在营销材料审查中遵守 42 CFR 438.104(c)。部落协商对于直接影响其组织或美洲原住民登记者的变更，密苏里州将向密苏里州内所有联邦认可的部落、印第安人健康计划和城市印第安人组织 (UIO) 发送电子通知，通知内容涉及所有 Medicaid 和 CHIP 计划，内容涉及州计划修正案、豁免请求和示范项目提案，提交给 CMS 之前，以便部落/UIO 领导人提供反馈。通知将描述州计划修正案、豁免请求或示范项目提案的目的、对 UIO 或美洲原住民登记者的预期影响，并提供有关提供意见的流程的信息。通知将提供 30 天的审查和意见期限。对于州确定不会直接影响 UIO 或美洲原住民登记者的变更，州仍将提供电子邮件通知。电子邮件将通知 UIO 预计不会产生直接影响，但仍欢迎（但不是强制要求）审查提案和意见。当需要向 CMS 提交州计划修正案、豁免请求或项目提案，而这些提案将对 UIO 或美洲原住民登记者产生直接影响，且通知时间少于 30 天时，州政府将通过电话和后续电子通知通知 UIO。该通知将包括州计划修正案、豁免请求或示范项目提案的描述。它将提供至少 7 天的时间来审查和提交意见。
疫苗接种对 SARS 冠状病毒急性后遗症的影响
摘要 目的 接种疫苗可降低重症 COVID-19 的风险，但对于患有系统性自身免疫性风湿病 (SARD) 的患者，其对 COVID-19 急性后遗症 (PASC) 的影响尚不清楚，因为这些患者的疫苗免疫原性可能减弱，并且易患 PASC。 方法 我们前瞻性地招募了来自大型医疗系统的 SARD 患者，他们在急性感染后幸存下来并完成调查。在有和没有突破性感染（初始疫苗系列后 ≥ 14 天）的患者中，分别使用限制性平均生存时间和多变量逻辑回归评估无症状持续时间和 PASC 的几率（任何症状持续 ≥ 28 或 90 天）。 结果 在 280 名患者中（11% 未接种疫苗；48% 部分接种疫苗；41% 完全接种疫苗），平均年龄为 53 岁，80% 为女性，82% 为白人。最常见的 SARDs 是炎性关节炎（59%）和结缔组织病（24%）。突破性感染者的上呼吸道症状更多，而非突破性感染者的嗅觉丧失、味觉障碍和关节痛更多。与非突破性 COVID-19 感染者（n=164）相比，突破性感染者（n=116）在随访期间的无症状天数明显更多（+21.4 天，95% CI 0.95 至 41.91；p=0.04），28 天和 90 天时发生 PASC 的几率更低（调整后的 OR，aOR 0.49，95% CI 0.29 至 0.83 和 aOR 0.10，95% CI 0.04 至 0.22）。结论 与未完全接种疫苗的患者相比，接种疫苗的 SARDs 患者发生 PASC 的可能性较小。虽然我们不能排除这种可能性，即这些发现可能是由于不同 SARS-CoV-2 变体之间的 PASC 风险存在内在差异，但这些发现支持了疫苗接种对 SARD 患者的好处，并表明对急性感染的免疫反应在 SARD 患者 PASC 的发病机制中很重要。
万古霉素谷浓度转换
纳入分析的患者均为按照医院的万古霉素药房给药方案治疗的患者。实施前回顾性对照组包括 179 名患者，他们于 2017 年 11 月 22 日至 2018 年 1 月 22 日期间采用基于谷值的给药策略开始使用万古霉素。实施后组包括 117 名患者，他们于 2018 年 6 月 19 日至 2018 年 7 月 19 日期间采用基于 AUC 的给药策略（采用两点取样）开始使用万古霉素，即于 2018 年 6 月 19 日全院实施该方案之后。测量结果和主要结果 AUC 值是根据两个万古霉素浓度（峰值和谷值）计算得出的。主要结果是实施后组达到治疗 AUC 值 (400 – 800 mg hr/L) 或实施前组达到治疗谷浓度值 (10 – 20 mg/L)。实施前组 (仅谷浓度给药法) 179 个初始谷浓度中只有 98 个 (55%) 达到治疗效果，而实施后组 (基于 AUC 的给药法) 117 个初始 AUC 值中只有 86 个 (73.5%) 达到治疗效果 (p = 0.0014)。与实施前组的超治疗谷浓度相比，实施后组的超治疗 AUC 值比例较低 (1.7% vs 18%, p < 0.0001)。总体而言，62% 的初始治疗 AUC 值患者随后的谷值增加 25% 或更高，发生在万古霉素治疗的中位数为 6 天时。实施前组中 11% 的患者出现肾毒性，而实施后组中 9.4% 的患者出现肾毒性（p = 0.70）。结论与基于谷浓度的给药策略相比，使用基于 AUC 的给药
脑珊瑚 Platygyra daedalea 的清扫触手
摘要：底栖海洋生物利用一系列防御和攻击机制来影响在坚硬的海洋基质上对空间的竞争。石珊瑚的清扫触手是竞争中使用的可诱导攻击性器官，但它们也可能起到先发制人的防御功能。红海北部埃拉特的脑珊瑚 Platygyra daedalea 中约有一半群落拥有清扫触手，其中许多并不朝向邻近的珊瑚。这些随机方向的清扫触手可能是为了探测距离群落 >5 厘米处珊瑚的定居或前进。在距离 P. daedalea <5 厘米的珊瑚群落中，约 43% 的珊瑚群落朝向相互作用区域出现组织损伤。受损最严重的邻近珊瑚属于 Favites 和 Leptastrea 属，而 Millepora 和同属 Platygyra 群落的受损程度明显较小。随着与 P. daedalea 距离的增加，邻近珊瑚群落的组织损伤显著减少。脑珊瑚上清扫触手的存在与群落直径显著相关，但与邻近群落的数量无关。埃拉特的 P. daedalea 攻击性触手长度为 5.3 ± 3.0 厘米，比之前报道的该属成员的长度要长。在实验室条件下，在与常见的块状珊瑚 F. complanata 群落初次接触后约 30 天，P. daedalea 群落上会长出清扫触手，在约 50 天时它们的长度达到最大，约为 6.5 厘米，比进食触手长 10 倍。在 2 个月内，清扫触手对 F. complanata 群落造成的组织损伤不断增加。在形态发生过程中，触手的尖端与柄部的比例和外胚层厚度会加倍，表明顶球发育，但触手柄的最大宽度不会改变。扫触手似乎是石珊瑚中常见的一种对抗机制，也可能是一种防御机制，使一些物种能够在拥挤的珊瑚礁栖息地中存活下来。
考虑患者的临床病史会影响机器学习模型预测多发性硬化症病程的性能
多发性硬化症 (MS) 以不可预测的速度发展，但预测每位患者的病程对于根据个人需求制定治疗方案极为有用。我们探索了不同的机器学习 (ML) 方法来预测患者是否会从最初的复发缓解型 (RR) 转变为继发进行型 (SP) 疾病，这种方法仅使用临床常规中可用的“真实世界”数据。使用了 1624 名门诊患者（SP 阶段为 207 名）的临床记录，这些患者就诊于意大利罗马圣安德烈亚医院的 MS 服务中心。考虑最后一次可用就诊的数据（面向就诊设置），比较四种经典 ML 方法（随机森林、支持向量机、K 最近邻和 AdaBoost）或每位患者的整个临床病史（面向历史设置），使用专为历史数据设计的循环神经网络模型，获得了距离上次就诊 180、360 或 720 天的预测结果。缺失值的处理方式是删除所有至少有一个缺失参数的临床记录（特征保存方法）或包含缺失值的 3 个临床参数（记录保存方法）。分类器的性能使用常见指标进行评估，例如召回率（或敏感度）和精确度（或阳性预测值）。在面向访问的设置中，记录保存方法产生的召回率为 70% 到 100%，但精确度较低（5% 到 10%），然而，当仅考虑模型返回概率高于给定“置信阈值”的预测时，精确度会增加到 50%。对于面向历史的设置，这两个指标都会随着预测时间的延长而增加，在 720 天时达到 67%（召回率）和 42%（精确度）。我们展示了如何有效地使用“真实世界”数据来预测 MS 的发展，从而获得高召回率，并提出了创新方法来提高精确度以获得临床有用的值。