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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Rullander，G.，Lorenz，C.，Hvittströmvall，A。等（2024）。水平的树皮和生物炭
有机材料（例如树皮和生物炭）可以是治疗雨水的有效过滤材料。但是，这种过滤器在保留微塑料（MPS）（一种新兴的雨水污染物）中的效率尚未得到充分研究。这项研究研究了通常与雨水相关的MP的去除和运输。将不同的MP类型（聚酰胺，聚乙烯，聚丙烯和聚苯乙烯）混合到25、50和100 cm长的水平树皮和生物炭过滤器的最初2 cm材料中。MP类型由25-900μm的球形和碎片形状组成。过滤器的水流为5 mL/min，持续一周，并通过μFTIR成像分析了MPS的总废料。为了获得更深入的见解，将一个100 cm的树皮过滤器副本分为10 cm段，并提取并计数每个段中的MPS。结果表明，在所有生物炭和树皮过滤器中，MP有效保留了> 97％。但是，无论滤波长度如何，在所有废水中都检测到MP。流出浓度分别在树皮和生物炭废水中测量5 - 750 MP/L和35-355 MP/L，> 91％的MP计数由小型（25μm）聚酰胺球形颗粒组成。将所有数据结合起来，使用更长的过滤器发现了平均MP浓度的降低，这可能归因于25和50 cm滤波器中的引导。树皮介质中MPS的ALYSES显示，大多数MP都保留在0-10 cm段中，但有些MPS进一步运输，其中19％的聚酰胺保留在80 - 90 cm段中。总体而言，这项研究表明，树皮和生物炭过滤器保留国会议员的有希望的结果，同时强调了系统堆积过滤器以减少污染雨水对环境的MP排放的重要性。
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
建议引用这项工作：AgustínA。Irizarry-Rivera，Marcel J. Castro-Sitiriche，Lionel Orama-Exclusa，Eduardo A. Lugo-Hernández，“分发 div>
尽管需求减少归因于许多因素：能源效率，改变能源需求模式和分布式太阳能光伏发电，但我们发现需求减少与辐照度曲线密切相关。由于减少需求的时间范围很短，我们的分析滚动窗口为一年，我们提出了以下假设：由于加速采用了分布式太阳能光伏系统，我们看到需求减少。但是，仅净计量太阳能光伏系统并不能说明还原的幅度。我们目前正在完善我们的计算，以估计非NET计量分布式太阳能光伏生成。
引用佩里（G.多样性，16（3）。 https：//doi.o
摘要：传统上，保护关注高危物种和相对完整的生态系统。随着人口和我们的全球影响力的增长，更多的物种和生态系统处于危险之中，而完整的生态系统仍然存在，城市化是主要的促成因素。城市及其居民将留在这里，城市化的普遍性通常在高保护价值的地区附近，需要重新考虑城市生态系统和城市绿色空间的保护价值。我们的目的是探索此类行动的实际方面。城市生态系统再生将要求将城市生态系统再生策略纳入整体保护政策。在这里提倡的城市生态系统再生的新型范式，最大程度地提高了城市空间支持生物多样性的能力，同时减少了不良结果并增强了人类的福祉。城市加剧生物学入侵，气候变化和其他生态系统降级因素的潜力在制定城市空间保护策略时需要特别关注，这是由于预测的城市在全球范围内进一步传播而至关重要的。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
引用buzdin aa，Zolotovskaia MA，Roumiantsev SA，Emelyanova AG，Golounina Oo，Pugacheva PA，Luppov DV，Kuzminyh AV，Alexeeeva AO，Alexeeva AO，Emelianova AA，Emelianova AA，No
内分泌疾病，包括糖尿病，甲状腺功能障碍和其他激素失衡，对全球疾病负担显着贡献（1）。这些疾病不仅会影响公共卫生，而且会导致长期残疾和受影响个体的生活质量降低（1）。这些疾病的患病率正在增加，尤其是在人口老龄化和代谢疾病发生率增加的情况下（2，3）。这些疾病可能是由单个基因（孟德尔或单基因疾病）中的罕见变异引起的，由多种遗传变异的综合作用，或环境和生活方式因素（2型糖尿病型糖尿病或肥胖）引起的。新技术（例如基因疗法）在无法用传统药物有效治疗疾病时会提供希望。当已知遗传疾病的病因时，这是可能的。因此，在基因治疗药物的帮助下，将基因的功能副本引入了人体，从而减慢了疾病的进展，在某些情况下甚至可以取得显着改善（4）。近年来，技术的进步促进了广泛种群的基因组多样性的特征（5）。下一代测序（NGS）和基因组广泛的关联研究（GWASS）已被强烈用于研究内分泌疾病的遗传基础（6-9）。为提高诊断，预后和遗传咨询的准确性，越来越多地认识到具有特定诊断患者（12）患者的变异数据库的重要性。然而，使用美国医学遗传学学院和分子病理学协会（ACMG/AMP）广泛推荐的标准对识别变体的解释是具有挑战性的，因为在大多数数据库中，与规格变体相关的详细表型信息在大多数数据库中受到限制（11）。此类数据库构成了遗传变异的系统组织的存储库，并补充了临床数据（13）。通过允许共享有关基因，变体和病理表型的信息，他们促进了研究人员，临床医生和患者之间的沟通（11）。先前的研究创建了数据库，其中包括与特定内分泌病有关的遗传变异。例如，MARGRAF等人开发的MEN2 RET数据库。是一个可公开访问的数据库，其中包含与MEN2综合征以及相关临床数据相关的所有RET序列变体（14）。“ NGS和PPGL研究小组”还收集并在SDHB基因中进行了分类，这是负责
Dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd/已出版版本的引用（APA）：Reghezza，A.，Seghezza，E.，＆Thornton，J.（2020）。开放环境中的期望
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引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
引用Ridolfil，Gurrieri L，Riva N，Bulgarelli J，De Rosa F，Guidoboni M，Fausti V，Ranallo N，Calpona S，Calpona S，Tazzari M，Petrini M，Granato AM，Granato AM，Pancis
胶质母细胞瘤（GBM）是一种不良的预后恶性肿瘤，他的4级神经胶质瘤在手术切除后的标准疗法包括放射治疗（RT）和替莫唑胺（TMZ）的放射治疗（RT）和化学疗法（CT）。然而，预后仍然很差，而生存期为5％（1）。近年来，由于新药物和有效疗法，例如免疫检查点抑制剂（ICI），产物T细胞方法，基于树突状细胞的疫苗或这些组合，人们对癌症的免疫疗法有了重新兴趣。尽管有活跃免疫疗法的研究使用了不同类型的分子，但它们的结果尚未足够一致，无法获得FDA（2）的批准。GBM由于肿瘤相关因素而具有免疫抑制的微环境：抑制性细胞因子或检查点分子的过表达，肿瘤细胞上HLA表达的低水平，以及大量的培养调节T细胞（Treg）（Treg）（3）。因此，由于肿瘤细胞与微环境之间的相互作用，它仍然是一种侵略性癌症，其治疗选择有限，这需要对这两种成分进行更多靶向剂（4）。树突状细胞（DC）是最有效的抗原抗原细胞，因为它们在先天和适应性免疫反应之间的联系，成为对癌症产生特定免疫反应的一种有希望的方法（5）。关于在HGGS（高级神经胶质瘤）中使用树突状细胞疫苗接种，已发表了许多研究，并正在进行评估基于DC的疫苗在GBM患者中的安全性和效率（6，7）。2023年Oster等。2023年Oster等。此外，2014年发表了两个荟萃分析，表明HGG患者的生存率（OS）和无进展生存期（PFS）和DC疫苗接种。确定了成人GBM的主要III期临床试验，其中他引用了Kong，因为他的研究研究了细胞因子诱导的杀手（CIK）细胞，并结合了延长PFS的标准射射击化学疗法（8.1个月）（8.1个月）（8，9）。此外，两项最新的荟萃分析与证明在OS和PFS方面接受DC疫苗接种治疗的GBM患者的结果不同。作者同意了安全性，实际上他们没有报告严重的不良事件（AES），而不论