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这项研究调查了阿萨姆邦纳甘区的森林砍伐对生物多样性和生态系统服务的影响，并采用了多尺度分析
这项研究通过多尺度分析调查了阿萨姆邦纳甘区的森林砍伐对生物多样性和生态系统服务的影响。通过混合方法方法，将主要数据源和次要数据源结合在一起，该研究全面研究了该地区森林砍伐的程度，驱动因素和后果。使用随机调查和讨论从85位受访者那里收集了主要数据，而次要数据来自各种文献来源和政府数据库。这些发现揭示了森林丧失和破碎的趋势，从而导致物种丰富度，碳固存，水调节和土壤肥力的大幅下降。这些结果强调了针对目标的保护策略和可持续土地管理实践的迫切需求，以减轻森林砍伐的不利影响和维护Nagaon地区的生态完整性。
发酵米麸作为饲料成分对生长性能，饲料利用率，身体成分，肠道菌群和经济E
发酵技术对于提高饲料的营养含量和提高质量至关重要。目前的喂养研究的目的是评估从生米麸转换为发酵米麸（FRB）对灰mul虫肠道和肝脏的肠道和肝脏的组织学改变的影响，Mugil Cephalus（最初的重量为5.7±0.01g）。对照饮食（C）和其他三种等法（27％粗蛋白）饮食（B50，B75和B100）分别用FRB替换为50％，75％和100％的水稻麸皮。与对照组相比，在60天的喂养期间，考虑到B100％饮食的最终体重，体重增加，特定生长速率和蛋白质含量的最终体重，体重增加，特定的生长速率和蛋白质含量更大（p <0.05）（p <0.05）。此外，给定B100％饮食的鱼显示出提高的饲料转化率，蛋白质效率比和饲料效率比值的提高。此外，FRB的插入导致肠道菌群数量大幅增加（p <0.05）。与对照组相比，发酵疗法对整体免疫力没有不利影响。从经济角度来看，米麸完全用发酵米麸完全代替（B100）时，制定饮食的成本增加了0.88％（B100）。这项研究的结果表明，将大米麸替换为100％的米麸可以改善少年小头甲虫的生长性能，饲料消耗，肠道健康和盈利能力。
益生菌，益生元和合成生对生长性能，水质的影响，
这项研究旨在评估补充益生菌的饮食（芽孢杆菌），益生元（壳聚糖）和合成生物学在120天内的生长性能，先天免疫系统，抗氧化剂水平，肠道社区和粮食质量。实验性鱼（15.5±0.352g）随机分布到12个矩形聚乙烯储罐中，每个储罐60鱼。测试了四种重复的四种治疗方法：对照，益生菌（Sanolife®Pro-F，Pro），益生元（壳聚糖，PRE）和合成生素（益生菌和壳聚糖的组合，SYN）。结果表明，在益生菌治疗中，溶解的氧浓度显着增加和pH水平提高。与对照组相比，所有处理中的联合氨（NH3）水平均降低。益生元补充的饮食显着改善了最终体重，最终长度，体重增加，状况因子，平均每日体重增加，特定的生长速度和存活率。在补充益生菌的所有处理中，血清溶菌酶活性和一氧化氮水平均高。此外，益生菌组中肝脏中的超氧化物歧化酶（SOD）和谷胱甘肽过氧化物酶（GPX）酶水平明显更高，而马发二醛（MDA）水平降低。益生菌的添加和合成生的存在增加了四个月的鱼类肠和池塘水的总细菌数量。病原性气管疏松性仅在对照组的水中鉴定出来。大肠杆菌和沙门氏菌。16S rDNA基因测序在益生菌处理的水中鉴定出了sphaericus sphaericus，在对照处理的肉体中鉴定出cile胶菌菌。添加芽孢杆菌菌株和壳聚糖分别增强了尼罗罗非鱼（Oreochromis niloticus）的生长和健康。
人工智能对生物滥用的近期影响 - 2024 年 7 月
人工智能 (AI) 的最新发展为生命科学的发现和创新带来了许多积极的好处，但也可能增加生物滥用的威胁（人工智能首尔峰会，2024 年；布莱切利宣言，2023 年；行政命令 14110，2023 年）。人工智能改变生物风险格局的程度（如果有的话）尚未得到全面评估。具体而言，人工智能引起的生物滥用风险的经验证据基础极其有限。兰德公司和 OpenAI 进行了实验，以评估威胁行为者理论上可以从大型语言模型 (LLM) 提供的信息访问中获得的提升（Mouton 等人，2024 年；Patwardhan 等人，2024 年）。这些研究模拟了有限数量的威胁行为者类别 5，并且仅评估了获取信息带来的提升——这是人工智能可能为此类行为者提供提升的少数理论途径之一（Sandbrink，2023 年；Walsh，2024 年）。
Patisiran对生存的长期影响-Capella，Alnylam的
修道院：attr和淀粉样蛋白； attr-cm，具有心肌病的attr； hattr，atter继承； hattr-pn，多神经病； Ole，开放标签扩展； RNAi，干扰RNA； TTR，经硫代蛋白； wttr，attr Wild。参考：1。Ruberg和Al。 J Long Cold Coldio 2019; 73：2872–92; 2。 Maurer和Al J Long Cold Cardio 2016; 68：161–72; 3。 Adams和Al。 nat Rev Neurol 2019; 15：387–404; 4。 Castan和Al。 失败Rev 2015; 20：163–78; 5。 编织和Al。 心脏失败24：1700–12; 6。 车道和Al。 循环2019; 140：16–26; 7。 nativate-nicalu和al。 心脏失败2021; 8：3875–84; 8。 Gillmore和Al。 我们的心J 2018; 39：299–806; 9。 Coelho和Al。 Curr幸福2013; 29：63–76; 10。 Adams和Al。 n参与JMS 2018; 379：11-21; 11。 Maurer和Al。 n Engl J Med 2023; 389：1553–65。Ruberg和Al。J Long Cold Coldio 2019; 73：2872–92; 2。Maurer和Al J Long Cold Cardio 2016; 68：161–72; 3。 Adams和Al。 nat Rev Neurol 2019; 15：387–404; 4。 Castan和Al。 失败Rev 2015; 20：163–78; 5。 编织和Al。 心脏失败24：1700–12; 6。 车道和Al。 循环2019; 140：16–26; 7。 nativate-nicalu和al。 心脏失败2021; 8：3875–84; 8。 Gillmore和Al。 我们的心J 2018; 39：299–806; 9。 Coelho和Al。 Curr幸福2013; 29：63–76; 10。 Adams和Al。 n参与JMS 2018; 379：11-21; 11。 Maurer和Al。 n Engl J Med 2023; 389：1553–65。Maurer和AlJ Long Cold Cardio 2016; 68：161–72; 3。Adams和Al。 nat Rev Neurol 2019; 15：387–404; 4。 Castan和Al。 失败Rev 2015; 20：163–78; 5。 编织和Al。 心脏失败24：1700–12; 6。 车道和Al。 循环2019; 140：16–26; 7。 nativate-nicalu和al。 心脏失败2021; 8：3875–84; 8。 Gillmore和Al。 我们的心J 2018; 39：299–806; 9。 Coelho和Al。 Curr幸福2013; 29：63–76; 10。 Adams和Al。 n参与JMS 2018; 379：11-21; 11。 Maurer和Al。 n Engl J Med 2023; 389：1553–65。Adams和Al。nat Rev Neurol 2019; 15：387–404; 4。Castan和Al。 失败Rev 2015; 20：163–78; 5。 编织和Al。 心脏失败24：1700–12; 6。 车道和Al。 循环2019; 140：16–26; 7。 nativate-nicalu和al。 心脏失败2021; 8：3875–84; 8。 Gillmore和Al。 我们的心J 2018; 39：299–806; 9。 Coelho和Al。 Curr幸福2013; 29：63–76; 10。 Adams和Al。 n参与JMS 2018; 379：11-21; 11。 Maurer和Al。 n Engl J Med 2023; 389：1553–65。Castan和Al。失败Rev 2015; 20：163–78; 5。 编织和Al。 心脏失败24：1700–12; 6。 车道和Al。 循环2019; 140：16–26; 7。 nativate-nicalu和al。 心脏失败2021; 8：3875–84; 8。 Gillmore和Al。 我们的心J 2018; 39：299–806; 9。 Coelho和Al。 Curr幸福2013; 29：63–76; 10。 Adams和Al。 n参与JMS 2018; 379：11-21; 11。 Maurer和Al。 n Engl J Med 2023; 389：1553–65。失败Rev 2015; 20：163–78; 5。编织和Al。心脏失败24：1700–12; 6。车道和Al。循环2019; 140：16–26; 7。nativate-nicalu和al。心脏失败2021; 8：3875–84; 8。Gillmore和Al。我们的心J 2018; 39：299–806; 9。Coelho和Al。Curr幸福2013; 29：63–76; 10。Adams和Al。 n参与JMS 2018; 379：11-21; 11。 Maurer和Al。 n Engl J Med 2023; 389：1553–65。Adams和Al。n参与JMS 2018; 379：11-21; 11。Maurer和Al。n Engl J Med 2023; 389：1553–65。
vernonia amagdalina对生长和氧化的影响...
2024年1月26日收到：2024年8月19日修订； 2024年8月22日接受的抽象药用植物和植物提取物已被农村养鱼者在鱼类管理中使用。本研究旨在研究使用生物识别和氧化应激指数污染的非洲cat鱼（Clarias gariepinus）鱼种对非洲cat鱼（Clarias gariepinus）鱼种的改善作用。在一系列范围测试测试后，将鱼种暴露于不同浓度的苦叶提取物（2％和6％的体重）和双氯芬酸（DCF）（DCF）（0.3和0.4 mg/L）。实验鱼的长度和重量每周从不同的浓度中取出，并用于计算生长参数。与各种对照组相比，处理平均体重增加，特异性生长速率，饲料转化率和条件因子的处理中没有显着差异（p <0.05）。实验性鱼类的肝组织是从不同浓度的第14天和第28天收集的，是氧化应激的测定。抗氧化剂：与对照相比，CAT（30.22±0.148至66.50±0.707）和MDA（22.61±0.233至66.50±3.536）显着增加。结果表明，双氯芬酸和V.杏仁核的给定浓度会导致gariepinus的氧化应激发生显着改变，并且可能对Gariepinus的生长没有不利影响。但是，这项研究并未显示杏仁孢那藻对双氯芬酸在gariepinus中的不良影响的排毒潜力。关键字：水生生态系统，抗氧化剂，cat鱼，苦叶提取物，双氯芬酸，生长，体重引入水产养殖是一个快速增长的农业部门，可产生动物蛋白质，在2000 - 2012年之间，平均每年平均每年每年增加6.2％（FAO，FAO，2020年）。在发展中国家，水产养殖通过提供收入，粮食安全和生计来源为经济增长做出了巨大贡献（FAO，2016年）。水生环境中药物的发生一直是一个问题，并且已成为主要的
禽白血病病毒 J 亚群对生物技术诱导的宿主抗性的快速适应性进化
使用 CRISPR/Cas9 技术对生殖系进行基因编辑，可以改变牲畜性状，包括产生对病毒性疾病的抗性。然而，病毒的适应性可能是这一努力的主要障碍。最近，通过使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑删除 ALV-J 受体 NHE1 中的单个氨基酸 W38，开发出了对禽白血病病毒亚群 J (ALV-J) 具有抗性的鸡。这种抗性在体外和体内均得到了证实。体外显示 W38 -/- 鸡胚胎成纤维细胞对所有测试的 ALV-J 菌株具有抗性。为了研究 ALV-J 进一步适应的能力，我们使用了基于逆转录病毒报告基因的检测来选择适应的 ALV-J 变体。我们假设克服细胞抗性的适应性突变会发生在包膜蛋白中。根据这一假设，我们分离并测序了大量适应的病毒变体，并在它们的包膜基因中发现了八个独立的单核苷酸替换。为了确认这些替换的适应能力，我们将它们引入原始的逆转录病毒报告基因中。所有八个变体在体外都能在 W38 -/- 鸡胚胎成纤维细胞中有效复制，而在体内，W38 -/- 鸡对其中两个变体诱导的肿瘤敏感。重要的是，具有更广泛修改的受体等位基因仍然对病毒具有抵抗力。这些结果证明了牲畜基因组工程中实现抗病毒抗性的重要策略，并说明由较小受体修改引起的细胞抗性可以通过适应的病毒变体来克服。我们得出结论，需要更复杂的编辑才能获得强大的抵抗力。
alchemilla lufgaris对生殖系统和某些内脏器官（肝脏，脾脏）组织的保护作用，暴露于饮用水中的硫酸盐高剂量的硫酸锌
这项研究检查了八周的硫酸锌在饮用水中对雌性大鼠肝脏，脾脏和卵巢的影响。将大鼠分为五组：对照，含锌硫酸盐，含锌 - 硫酸盐的含锌和无锌。至于研究的目标，它强调了炼金米拉藻（Alchemilla vulgaris）药用植物对雌性大鼠肝脏，脾脏和卵巢组织的保护性和毒性作用，该组织来自饮用水中高ZnSO 4浓度。关于该研究的方法，它涉及在卡尔巴拉大学/卡尔巴拉大学中的30个女性白化大鼠，分为五组：对照，治疗，治疗和治疗，硫酸锌和硫酸盐和藻类的alchemilla vulgaris添加了饮用水中。使用单向方差分析和SPSS 22.0软件分析数据，使用“受保护”的邓肯分析以0,05级别分离，具有四个处理方式。这项研究取得了一些结果，其中最重要的是器官组织发生了变化，包括肝细胞坏死，脾脏和卵巢充血以及孕酮的增加。该研究还发现，药用植物治疗了大多数肝病，其副作用低，卵巢功能改善并提高了生育能力。该研究得出结论，药用植物被用来更好地治疗大多数肝脏疾病，因为其副作用较低。这些植物通过改善女性生殖激素的产生，对锌过剩和改善卵巢功能具有预防作用。
从流行病学到遗传学：一项关于笨重的表皮分解及其对生活质量的影响
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生成探索 - 开发：使用LLM优化器对生成推荐系统进行无培训优化
推荐系统被广泛用于吸引参与内容，大型语言模型（LLMS）引起了生成推荐人。这样的系统可以直接构成项目，包括用于诸如问题建议之类的开放设定任务。虽然LLMS的世界知识启动了好的建议，但是通过用户反馈改善生成的内容却是一项挑战，因为持续细微的LLM持续昂贵。我们提出了一种无培训方法，可以通过将用户反馈循环与基于LLM的优化器连接起来来优化生成推荐人。我们提出了一种生成探索探索方法，该方法不仅可以利用具有已知高参与度的生成的项目，而且可以积极地探索并发现隐藏的人群偏爱以提高建议质量。我们在两个域（电子商务和一般知识）中评估了问题生成的方法，并使用单击“速率”（CTR）对用户反馈进行了模型。实验表明，我们基于LLM的探索探索方法可以依靠地提高建议，并同意增加CTR。消融分析表明，生成探索是学习用户偏好的关键，避免了贪婪的仅剥削方法的陷阱。人类评估强烈支持我们的定量发现。