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太平洋西北国家实验室，有关VSP增强的建议，以连续收集的调查数据完成31310021F0022的任务1A和31310023F0040
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DNA在用两种不同的擦拭溶液中收集的唾液证据中的稳定性利用AI工具在大学写作指导中
AI驱动的大语言模型（LLM）（例如Chatgpt和Google Gemini）的兴起既提出了高等教育的挑战和挑战，尤其是在写作教学中。这项探索性研究研究了一种利用LLM生成的反馈来吸引学生进行详细的修订工作，强调迭代性改进对未分级草稿的质量的探索方法。学生根据标题提交了AI反馈的草稿，并进行了工作，并根据其修订的深度和质量进行了评分。来自39个本科生的调查数据表明，LLM反馈是明确，具体且可操作的，可促进对修订的更深入的参与并促进独立性。学生将这种方法视为道德，将AI与学术完整性保持一致，同时减少了滥用AI进行内容创建的诱惑。虽然一些著名的局限性（例如非个人反馈），但总体接收是高度积极的。通过将LLM构建为增强的工具，或者研究伙伴，这项研究很高 - 他们的潜力支持道德，迭代学习，并建议将AI整合到高等教育中的教学法中的有希望的方向。
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
与临床医生收集和自我收集的阴道拭子相比，Daye诊断棉塞的诊断准确性用于检测HPV：一项比较研究
谁设定了雄心勃勃的目标，以消除宫颈癌到本世纪末（9）。但是，这个目标面临重大挑战。在英国是一个提供有组织的宫颈筛查的高收入国家，最近的数据显示，在2021 - 2022年，只有68.7％的合格个人被充分筛查，远低于80％的目标（10）。此外，大多数癌症表现出来的低收入和中等收入国家，通常没有筛查计划。为了实现消除宫颈癌的目标，迫切需要进行创新的筛查方法。这些必须解决参与障碍和医疗保健系统中的资源限制。虽然阴道自我采样（VSS）已被证明是增加宫颈癌筛查参与的有效策略，尤其是在不强调的人群中（9），有些患者也报告了较低的
IL-6是19 Covid-19的关键细胞因子靶标吗？ -orca 应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学 统一的电力质量调节素太阳能电动电动汽车充电... 使用300 mt/m梯度系统在体内扩散MRI 多巴胺信号传导富集的纹状体基因组预测体内纹状体多巴胺的合成和生理活性 单原子催化剂上的氨开裂-orca prime-cam的第一个280 GHz MKID阵列的表征 高Q/V ... 中NV中心收集的光纤锥 脑血流量和脑血管反应性通过青年期间的成熟阶段和运动训练状态改变 RFS+：一种临床适应性和计算高效的策略，用于增强脑肿瘤分割 比较基因组学揭示了果乳杆菌菌株的遗传多样性和代谢性状的变化 累积产科并发症和儿童创伤对具有精神病经历的年轻人的脑量的影响 1型糖尿病中的高血糖厌恶 - 欧洲> 微生物 - 欧洲 - 卡迪夫大学
在大流行时，细胞因子水平升高（尤其是IL-6，GM-CSF，TNF，IFNS和IL-18），通常在严重疾病的COVID-19患者中报告。这些细胞因子通常被描绘成对促进病毒疾病的SARS-COV-2反应失调的一部分。然而，差的患者结局与持续的病毒滴度和影响血管健康的健康状况密切相关。从未有过，皮质类固醇在管理Se-Vere Covid-19中的功效支持了这样一种观念，即免疫组合有助于疾病的严重性。IL-6水平升高与包括败血症1的多种炎症状态有关。 此外，IL-6封锁已用于管理某些癌症患者的CAR T细胞治疗后的细胞因子释放综合症2。 因此，如果住院的COVID-19患者中的IL-6封锁会减轻IL-6介导的病理学，减少全身性炎症并改善患者预后3,4，则进行临床试验以确定IL-6封锁是否会减轻IL-6封锁。 然而，尽管IL-6在Covid-19中经常被描述为促炎性细胞因子，但该描述在健康和疾病中脱离了IL-6的更广泛特性1。 IL-6在促进对不同病原体的耐药性方面具有重要作用，但也维持组织稳态1。 因此，尚不清楚IL-6在COVID-19中的主要作用是否是对病毒遏制或有助于局部免疫病理学和全身并发症1-4。IL-6水平升高与包括败血症1的多种炎症状态有关。此外，IL-6封锁已用于管理某些癌症患者的CAR T细胞治疗后的细胞因子释放综合症2。因此，如果住院的COVID-19患者中的IL-6封锁会减轻IL-6介导的病理学，减少全身性炎症并改善患者预后3,4，则进行临床试验以确定IL-6封锁是否会减轻IL-6封锁。然而，尽管IL-6在Covid-19中经常被描述为促炎性细胞因子，但该描述在健康和疾病中脱离了IL-6的更广泛特性1。IL-6在促进对不同病原体的耐药性方面具有重要作用，但也维持组织稳态1。因此，尚不清楚IL-6在COVID-19中的主要作用是否是对病毒遏制或有助于局部免疫病理学和全身并发症1-4。
从埃塞俄比亚中部Hagere Mariam区收集的扁豆（镜头Culinaris M.）的根际（镜头Culinaris M.）的磷酸盐溶解细菌的分离和表征
近几十年来，随着全球供应量的增加和超级加工食品（UPF）[1]的消费，肥胖和相关慢性疾病的速度也有所提高。根据广泛采用的NOVA分类系统定义的UPF的最高征服是在美利坚合众国，在人群中，UPF约占成人和儿童消耗的卡路里的60％[2，3]。在流行病学研究中，较高的UPF消费与肥胖症已息息相关[4]，肥胖是十多种癌症类型的既定危险因素[5]。因此，人们对UPF消费对癌症风险的潜在影响越来越担心。但是，有关UPF暴露的定义，测量和验证的关键问题尚未解决。科学证据表明，UPF作为癌症发展中的危险的直接或间接作用（通过肥胖）是有限的，并且不一致[4]，并且将UPF与CER开发或进展联系起来的潜在机制仍然是投机性的。考虑结直肠癌（CRC），根据世界卫生组织，该组织约占所有癌症病例的10％，使其成为全球第三大常见的癌症，也是与癌症相关死亡的第二大主要原因[6]。在最近的伞审查中，CRC是所考虑的6个地点中唯一的癌症部位，在这种癌症的位置中，观察到较高的UPF暴露与更高的癌症风险之间存在关联[4]。有助于这一观察结果的研究，只有3个（在7中）使用了前瞻性设计，从而减轻了潜在偏见的重要来源。有助于这一观察结果的研究，只有3个（在7中）使用了前瞻性设计，从而减轻了潜在偏见的重要来源。根据NOVA定义了3个前瞻性研究中的每项研究，但每种都使用了不同类型的饮食评估工具。结果是不一致的，没有明确的答案，而是为UPF和癌症的未来研究提出重要问题。首先，研究癌症病因时应定义UPF？通过设计，Nova系统根据加工的目的和程度对食品和饮料进行了分类，而无需考虑营养含量。UPF通常被描述为通常在纤维中低，
从埃塞俄比亚中部Hagere Mariam区收集的扁豆（镜头Culinaris M.）的根际（镜头Culinaris M.）的磷酸盐溶解细菌的分离和表征 对超... 的强大研究议程的关键需求 评估主要感觉皮层中的可塑性及其与自闭症中非典型触觉反应性的关系：TMS-EEG方案 个人，集体，文化和社会结构因素 联合培养过程中的白色LED强度会影响农杆菌介导的大豆（Glycine Max）使用成熟的半种子作为epplants deanthropomermorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？ 社会一致性是一种启发式，当个人冒险决策受到干扰时 大学学生对农场动物中抗菌肽使用的看法 特质正念在野火季节调节气候困扰中的作用
磷通过增强生理功能并刺激生物学活性（例如结节，氮固定和氮和养分吸收）在调节植物的许多代谢活性中起着至关重要的作用。磷溶解细菌的接种剂是一种环保的替代技术，可占据地影响土壤可持续性和植物生长。 大多数North Shewa高地区域的特征是低可用的磷，主要是酸性的，并且表现出强烈的磷吸收。 这项研究的目的是隔离和鉴定植物溶解细菌与小扁豆的根际溶解细菌，并表征其磷酸盐溶解活性。 在生物学系微生物学实验室中进行了文化，生化，生理微生物分析。 pikovskaya的培养基被用来分离，筛选和维持磷酸盐溶解细菌。 磷酸盐溶解细菌是用磷酸三 - 磷酸盐作为指示板中磷的唯一来源。 15种磷酸盐溶解细菌是从小扁豆根根际土壤样品中等同的，其中六种是指定为PSBYE，PSBYR，PSBYM，PSBYM，PSBYL，PSBW和PSBSW的最有效的植物溶解剂。 与未接种对照相比，所有分离株都特别是磷酸三 - 磷酸盐。 从分离株PSBYL观察到最高的磷酸化，值为10.61mg/50ml，其次是PSBW，值为9.08 mg/50ml。磷溶解细菌的接种剂是一种环保的替代技术，可占据地影响土壤可持续性和植物生长。大多数North Shewa高地区域的特征是低可用的磷，主要是酸性的，并且表现出强烈的磷吸收。这项研究的目的是隔离和鉴定植物溶解细菌与小扁豆的根际溶解细菌，并表征其磷酸盐溶解活性。在生物学系微生物学实验室中进行了文化，生化，生理微生物分析。pikovskaya的培养基被用来分离，筛选和维持磷酸盐溶解细菌。磷酸盐溶解细菌是用磷酸三 - 磷酸盐作为指示板中磷的唯一来源。15种磷酸盐溶解细菌是从小扁豆根根际土壤样品中等同的，其中六种是指定为PSBYE，PSBYR，PSBYM，PSBYM，PSBYL，PSBW和PSBSW的最有效的植物溶解剂。与未接种对照相比，所有分离株都特别是磷酸三 - 磷酸盐。从分离株PSBYL观察到最高的磷酸化，值为10.61mg/50ml，其次是PSBW，值为9.08 mg/50ml。pH值的降低与PSB分离株在PVK肉汤中的三磷酸溶解水平相关。在肉汤中生长时，pH值降至4.64，这表明有机酸的产生可能是磷酸盐溶解化的主要机制。
程序和清单 - 使用Nanobind套件从DNA Genotek Oragene设备中收集的唾液中提取纳米宾HMW DNA
初始版本2024年10月1日仅研究使用。不适用于诊断程序。©2024加利福尼亚州的太平洋生物科学（“ PACBIO”）。保留所有权利。本文档中的信息如有更改，恕不另行通知。PACBIO对本文档中的任何错误或遗漏不承担任何责任。某些通知，条款，条件和/或使用限制可能与您使用PACBIO产品和/或第三方产品有关。请参阅适用的PACBIO销售条款和条件以及PACB.com/license的适用许可条款。太平洋生物科学，PACBIO徽标，PACBIO，Circulomics，Omniome，Smrt，Smrt，Smrtbell，Iso-Seq，Sequel，sequel，Nanobind，sbb，sbb，sbb，revio，onso，apton，apton，kinnex，peretarget和sprq是Pacbio的商标。