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pogostemon cablin(Patchouloi)是一种著名的多年生草本植物,用于中药,其主要的生物活性化合物是Patchouloulolol和Pogostone。Patchouli的生物合成途径已经很早就解决了,而Pogostone的生物合成途径由于缺乏直接合成Pogostone的末端酶而无法完全解决。在这里,本研究旨在通过综合转录组和代谢组分分析来预测Pogostone生物合成的末端酶,并重建其最可能的完整生物合成。广香叶的代谢组和转录组纤维与根和茎的叶子大致不同。广圆紫胶类似物(如广宁酸酯和叶氨基烯)主要积聚在叶片中,而pogostone含量的根部含量更高。基于对差异表达的基因和代谢产物的综合分析,我们重建了广丘洛尔的生物合成途径,并预测了pogostone的最可能完整的生物合成途径。此外,我们还鉴定了29个涉及广patlouli的新辛托比底基因组Pogostone生物合成的高表达基因,并且它们的大多数表达水平与Pogostone含量密切相关。尤其是Patcholi Bahd-DCR酰基转移酶(BAHD-DCR)在系统发育上远离但与其他已知的植物Bahd酰基转移酶相似,但结构上相似。他们中的大多数具有保守的催化基序HXXXD,催化中心可以与4-羟基-6-甲基-2-吡酮和4-甲基化甲基-COA和Pogostone的产物分子的广泛认识的底物分子结合。因此,建议广pation胶根中高表达的bahd-dcrs是直接合成pogostone的末端酶。这里的发现提供了更多支持的证据
摘要:目前,在这些自动驾驶汽车上的现有传感器无法很好地检测到自动驾驶汽车之前的道路表面状况。但是,应确保白天和黑夜的天气引起的道路状况。对深度学习的调查,以识别当天的道路表面状况,是使用车辆前面嵌入式摄像头收集的数据进行的。深度学习模型仅在当天被证明是成功的,但迄今为止尚未对它们进行评估。这项工作的目的是提出深度学习模型,以检测在夜间在自动驾驶汽车前的天气造成的在线道路表面条件,其精度很高。在这项研究中,使用性能比较,将不同的深度学习模型,即传统的CNN,Squeezenet,VGG,Resnet和Densenet模型。考虑到现有夜间检测的当前局限性,本文研究了不同路面的反射特征。根据功能,夜间数据库是带有或没有环境照明的。这些数据库是从几个公共视频中收集的,以使所选模型更适用于更多场景。此外,根据收集的数据库对选定的模型进行培训。最后,在验证中,这些模型对夜间干燥,潮湿和雪道的表面条件进行分类的准确性可高达94%。
• 远离倒下或下垂的电线。考虑所有带电的线路以及与线路接触的树木或树枝。请向 Duke Energy 或当地紧急服务部门报告倒下的电线。• 如果电线倒在您所乘坐的汽车上,请留在车内。如果您因火灾或其他紧急危及生命的情况而必须下车,请尽力跳出汽车并双脚着地。确保您的双脚接触地面时身体的任何部位都没有碰到汽车。• 如果您因停电而使用发电机,请按照制造商的说明确保安全和正确操作。在室外操作发电机;
因此,检测范围和对误报的免疫力都可以显著提高。SafeFlame 3 IR 探测器可以在不到 5 秒的时间内检测到 60 米(200 英尺)范围内 0.1 平方米(1 平方英尺)的汽油锅火焰。SafeFlame 的 IR3 探测器设计为忽略所有环境中存在的恒定背景红外辐射。相反,它测量火焰辐射的调制部分。当暴露于调制的非火焰红外辐射时,IR 和 UV/IR 探测器更容易出现误报,而 IR3 探测器对误报的免疫力更强。
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