Quercus属(Oaks)是Fagaceae家族中生物多样性最多的属,其中包括分布在北半球的400多种。橡树种类与松树一起在森林生态系统中起着至关重要的作用,因为它们是最大的树木生物量,并支持中纬度森林中最大的物种多样性[1]。与其他属不同,例如带有上述的Pinus或密切相关的岩石果,Oaks在形态学,解剖学,物候,生理和生态和生态特征和策略中显示出显着的差异。这种异质性使橡树物种能够在该属的巨大分布范围内占据广泛的不同气候和环境[2]。橡木物种的确切数量仍然不确定,并且可能无限期地保持如此无限。难度在于这些物种形态特征的显着可塑性,以及物种之间的杂交和渗入。尽管如此,几位与该属的作者最近解决了非同叶进化枝内的许多关系 - 通过应用分子数据,经过了广泛的重新分类[3-8]。因此,在对亚属进化枝的最后一次重大修订[5]之后,Quercus属已分为两个亚属:近代的塞里斯(旧世界橡树)和果酱(新世界橡木),以及八个部分:cyclobalanopsis,ilex和cerris suberius cerris and cerranus subnus and loctae and oft unt obbate and oft unt obbate untib andob insob insob insob,亚凝胶Quercus(图1)。除了教派外,目前严格存在于世界各地的每个部分。Quercus,具有霍拉克斯分布和两个分离的种类。Ponticae。尽管2017年之前的研究正在考虑对各节或子属的一些不同概念,但我们将在本综述中提到当前的概念。两个子属的起源都被认为位于各自的地区,旧世界[8]和
对群体免疫的无知和误解引领了一种趋势。几年过去了,人们似乎仍然没有更好地理解公共卫生问题。几乎没有人在公共场合戴口罩,即使他们咳嗽或容易感染。政府层面的冷漠、媒体的耸人听闻以及社交媒体上的阴谋论都发挥了作用。我们现在处于一种特殊的社会氛围中,人们在媒体上读到一篇不实文章就会认为,这篇文章能让他们获得与科学家一样多的专业知识,而科学家可能将自己的职业生涯都花在了研究有关其学科的所有已知和未知知识上。
AHO,Hopcroft和Ullman(Ahu)算法自1970年代以来一直是最先进的状态,以在线性时间确定是否是同构的,无论是两条无序的根树。但是,它已被坎贝尔和拉德福德(Campbell and Radford)(Radford)批评,其书面方式需要理解几个(RE)读数,并且不促进其分析。在本文中,我们提出了对算法的不同,更直观的锻炼,以及实施的三个命题,两种使用分类算法和一个使用Prime乘法。尽管这三种变体都没有承认线性复杂性,但我们表明,实际上有两个与原始算法具有竞争力,同时很容易实施。令人惊讶的是,尽管理论上的复杂性最差,但使用质数(在执行过程中也会生成)乘积(在执行过程中也生成)的算法与最快的变体具有竞争力。我们还适应了AHU的配方,以应对定向无环图(DAG)中树木的压缩。此算法也有三个版本,两个具有排序,一个带有质数乘法。我们的实验最多是10 6的树木,与我们知道的实际数据集一致,并在python中与图书馆Treex一起完成,并专用于树算法。
根据行政命令,所有机构应立即暂停通过《通货膨胀削减法案》(公法 117-169,IRA)或《基础设施投资和就业法案》(公法 117-58,IIJA)拨付的资金。2025 年 1 月 21 日,管理和预算办公室 (OMB) 代理主任发布指导意见,澄清暂停仅适用于支持违反行政命令政策的计划、项目或活动的资金,机构负责人可在与 OMB 协商后根据需要拨付资金。鉴于行政命令表明缺乏对太阳能和风能的支持,而对地热或碳捕获、利用和储存 (CCUS) 却保持沉默,IRA 和 IIJA 对地热和 CCUS 项目的资助可能不会被暂停很长时间,甚至根本不会暂停。然而,联邦政府对太阳能和风能相关项目的资助前景更加不确定。
本文建立在Emerita Margarete Sandelowski教授及其同事撰写的高度引用的2009年文章上,通过严格地重新评估定量的过程(将定性数据转换为定量形式),这种技术在学术研究中并没有在学术研究中繁殖,因此由于方法的探讨,因此在学术研究中并未扩散。本文通过使用5W1H方法提出全面的元框架来回应这一短缺,概述了为什么,何时,什么,何地,何处,如何以及谁应该从事定量,从而在混合和多种方法研究中整合了几个框架和模型。该框架的核心是定量的一角钱驱动的模型,该模型将定量分类为d secimcriptive,i fiterential,m sisurement和e xploratorative类型,每个类型都增强了定量的效用和精确度。这种创新模型支持该文章的更广泛的倡导,以定量作为多种研究传统的至关重要的方法论工具。本文探讨了跨定性,定量和混合方法研究传统量化的应用和价值,从而证明了其广泛的相关性和变革潜力。它讨论了基于与本体论,认识论,知识论和方法论有关的哲学观点的不同哲学观点的可变采用。尽管存在这些差异,但只有少数研究哲学完全拒绝定量。本文提倡使用定量来补充定性分析,并提高研究的清晰度和适用性,而不会损害定性数据的丰富性。它是理解定量的复杂性和实用性的综合资源,旨在激发研究人员考虑这种方法来丰富其分析工具并增强其研究发现的深度和适用性。
淹没胁迫是由于在水稻生长或幼苗期发生山洪时水稻植株完全被淹没,可持续长达 2 周。被淹没的植物会遭遇能量危机,可能导致整株死亡,从而降低粮食产量 ( Yuan 等,2023 )。近年来,在雨养地区,淹没变得更加频繁,有时甚至会持续 20 天以上,这可能是由于气候变化所致 ( Shu 等,2023 )。FR13A 是一种印度耐洪品种,由传统地方品种 Dhalputtia 通过单粒选择衍生而来,可以在山洪中存活 2 周或更长时间 ( Xu 和 Mackill,1996;Xu 等,2006 )。其他几个地方品种表现出很强的耐洪能力,但这一特性在育种中尚未得到充分利用 ( Ismail 和 Mackill,2014 )。然而,在所有地方品种中,FR13A
NRAS 和 KRAS 激活点突变存在于 10 – 30% 的髓系恶性肿瘤中,并且通常与增殖表型相关。RAS 突变具有等位基因特异性结构和生化特性,具体取决于热点突变,从而导致不同的生物学后果。鉴于它们在大多数髓系恶性肿瘤中的亚克隆性质,它们的克隆结构以及与其他驱动基因改变的协同模式可能会对髓系恶性肿瘤的预后和治疗产生直接的因果影响。总体而言,RAS 突变往往与慢性和急性髓系恶性肿瘤的不良临床结果有关。最近的几种预后评分系统已纳入 RAS 突变状态。虽然 RAS 突变并不总是作为独立的预后因素,但它们会显著影响疾病进展和生存。然而,它们的临床意义取决于突变类型、疾病背景和所采用的治疗方法。最近的证据还表明,RAS 突变会导致对靶向治疗产生耐药性,尤其是 FLT3、IDH1/2 或 JAK2 抑制剂以及维奈克拉-阿扎胞苷组合。研究针对 RAS 通路内多个轴(包括上游和下游成分)的新型治疗策略和组合是一个活跃的研究领域。直接 RAS 抑制剂在实体瘤患者中的成功应用,让人们重新燃起希望,相信这一进展将转化为血液系统恶性肿瘤患者的治疗。在这篇综述中,我们重点介绍了过去十年间骨髓恶性肿瘤中 RAS 突变的关键见解,包括其流行率和分布、协同遗传事件、克隆结构和动态、预后意义和治疗靶向性。
本文对欧洲现有和新兴的空间制冷技术进行了全面的分类和评估。该研究旨在根据八个侦察参数(物理能量形式、基本工作/操作原理、制冷剂或传热介质、工作流体的相位、具体物理过程/设备、空间制冷技术类型、燃料类型和技术就绪水平)对 32 种替代空间制冷技术进行分类,并评估其主要特征和发展趋势。欧洲对空间制冷的需求不断增长,因此有必要彻底了解这些技术及其节能潜力。目前,欧洲大部分空间制冷需求由传统蒸汽压缩系统满足,而一小部分由热驱动热泵满足。研究表明,几种替代空间制冷技术有望实现节能制冷,但在短期和中期效率和成本方面尚无法与蒸汽压缩系统竞争。然而,膜热泵、热电子系统、热隧道系统和蒸发式液体干燥剂系统等技术在特定应用中表现出成本竞争力和能源效率。研究结果强调需要进一步研究和开发,以提高替代空间冷却技术的效率、成本和市场竞争力。该研究还强调了政策支持的重要性和减少温室气体排放的紧迫性,这可以推动可持续冷却解决方案的采用和发展。
1 罗格斯大学系统与计算生物学中心,罗格斯癌症研究所;195 Albany St.,新泽西新不伦瑞克 08901 2 罗格斯大学先进生物技术与医学中心;679 Hoes Lane West,皮斯卡塔韦,新泽西州 08854 *通讯作者。电子邮件:bassel.ghaddar@gmail.com 摘要 围绕癌症微生物组的最新争议凸显了改进人类基因组数据微生物分析方法的必要性。我们开发了 PRISM,一种用于精确识别微生物和从低生物量测序数据中净化的计算方法。PRISM 可消除杂散信号,并在对 62,006 个已知真阳性和假阳性分类群的精选数据集进行基准测试时获得出色的性能。然后,我们使用 PRISM 从 CPTAC 和 TCGA 数据集中检测 8 种癌症类型中的微生物。我们在 CPTAC 中鉴定出胃肠道肿瘤中丰富的微生物组,并在胰腺肿瘤亚群中鉴定出与改变的糖蛋白质组、更广泛的吸烟史和更高的肿瘤复发风险相关的细菌。我们发现其他癌症类型和 TCGA 中的微生物相对稀疏,我们证明这可能反映了不同的测序参数。总体而言,PRISM 并不能取代黄金标准对照,但它可以实现更高置信度的分析,并揭示具有潜在分子和临床意义的肿瘤相关微生物。简介
图 5:(a) n 型聚合物(区域随机 x+y,其中 x:R 1 =C 12 H 25 ,R 2 =H;y:R 1 =H,R 2 = C 12 H 25 )和 N-DMBI 的化学结构,用于证明 O 2 消耗。 (b) 掺杂 P(FBDOPV-2T-C 12 )的 ESR 光谱,在室温下于 t0 搅拌(黑线),在 100°C 下搅拌 5 至 90 分钟,在室温下之后(红线),溶于无水氯苯(ESR 管在充满氩气的手套箱中制备,O 2 < 10 ppm,黑暗条件)。信号(c)线宽和(d)强度(双重积分)随室温下于 t0 搅拌时间的变化