启动活动在邦根多尔村广场广受欢迎的每周农贸市场举行。QPRC 和 arki_ lab 的代表出席了活动,与社区交流并讨论该项目。参与者可以阅读有关该项目和地方规划的目的,并提供他们对邦根多尔面临的挑战和品质的个人见解以及改进想法。目的:启动活动为地方规划的本质奠定了坚实的基础,并完善了设计研讨会的框架。它也为人们报名参加即将举行的活动和了解数字调查创造了良好的环境。
卑尔根县高级服务部支持和促进多样化和包容性社区,并且不根据年龄,颜色,信条,性别,性别认同,精神或身体残疾,国籍,政治隶属关系,种族或性取向来歧视其提供服务或就业实践。
At the beginning of this century climate change was predicted to cause a rise in global average tempera- ture of between 1 to 7 °C compared to pre-industrial levels by the end of the twenty-first century Such climate change is a consequence of unprecedented rates of greenhouse gas emissions into the atmos- phere caused by global industrialization, notably rais- ing the atmospheric pCO 2 to levels (> 400 ppm) not recorded for over 80万年,不仅对温度,而且对全球天气模式和降水产生影响(IPCC 2023)。当前的预测在这种温度变化的下边界不太乐观,到截至世纪末(2020年皇家学会),温度升高在2.6到4.8°C之间的预测可能达到800 ppm。根据当前的记录,2023年将连续第10年全球温度平均比工业水平高1°C以上,并且在全球范围内是记录中最温暖的一年(根据英国会议办公室,2023年的预测高于工业水平,高于工业水平1.2°C,2023年)。气候变化显然正在发生,社会已经接受,温度升高应仅限于1.5°C以限制负面影响,但是除非在未来几年遵循严格的缓解措施,否则这种愿望似乎极不可能(IPCC 2023)。
通过丰度,CYP3A约占肠道中所有CYP的80%[5]。虽然肠中的CYP3A表达估计仅是肝脏中发现的一小部分,但肠道代谢对于各种药物起着重要作用。例如,环孢菌素,咪达唑仑,他克莫司,硝苯地平,菲洛迪平和维拉帕米都表现出明显的肠道第一通道代谢[6]葡萄柚汁被认为是一种选择性肠道CYP3A抑制剂,因为其作用限制在肠内。例如,用静脉注射的环孢菌素,felodipine或saquinavir食用葡萄柚汁对PK概况没有影响,但是当这些药物与葡萄柚汁摄入量相处时,观察到药物暴露的大量增加[6]。葡萄柚汁实际上可以将药物暴露增加多达1400%[7]。药物PK的这种升高会导致不良反应,因此,在服用CYP3A底物的口服药物时,指示患者避免葡萄柚和其他柑橘汁。葡萄柚汁被认为可逆地抑制肠道CYP3A,甚至在延长摄入量后甚至降低了CYP3A蛋白浓度。它还相互作用并抑制诸如OATPB之类的摄取传输[7]。因此,与研究产品共同给药的葡萄柚汁消费可以提供有关肠道代谢的有价值的信息。此外,在两部分的研究中,以研究药物为肇事者的两部分研究中的静脉和口服咪达唑仑可以帮助评估肠道与肝脏对CYP3A诱导或抑制的相对贡献。例如,如果观察到对IV咪达唑仑共同给药的影响,而不是与口服表述,则该作用将在肝脏水平上建立。
摘要:本评论讨论了基因饮食对神经退行性疾病的影响和机制,基于可用的证据。生酮饮食是指高脂,中蛋白和低碳水化合物饮食,导致代谢转向酮症。这篇综述系统地总结了支持这种有效的神经性疾病治疗方法的科学文献,包括对线粒体功能的影响,氧化应激,神经蛋白凋亡,神经炎症,神经炎症和微生物群 - gut-gut-gut-brain-brain轴心。它还强调了生酮饮食对治疗阿尔茨海默氏病,帕金森氏病和运动神经元病的影响的临床证据。最后,它讨论了生酮的常见不良反应。尽管生酮饮食在治疗神经退行性疾病中的完整机制尚待阐明,但其临床疗效吸引了许多新的关注者。酮基因饮食是辅助治疗的良好候选者,但其特定的适用性取决于疾病的类型和程度。
f i g u r e 3的α-替丁氨酸和番茄和菌落形成单元(CFU)的含量取决于伪 - 裂圈系统的距离。α-替代(4 mM)。(a)在距人造根每5 mm的距离内,α-替丁氨酸和番茄的浓度。红色条代表α-替代的含量;紫色条代表番茄的内容。分别使用Tukey的测试分别为tomatine和tomatidine的内容分别表示统计上显着的差异(tomatine; tomatine; a - b)在统计上具有显着差异(p <.05)。(b)CFU在距人造根每5 mm的距离内在土壤中计数。蓝色条代表渗出条件,红色条代表α-替代的条件。使用Tukey的测试,不同的字母(A - C)表示菌落形成单元数的统计学显着差异(P <.05)。错误条表示标准偏差(所有样本,n = 4)。
目的:在糖尿病患者中,伤口愈合受损,伤口通常被多因素剂感染。这项研究旨在比较圣约翰麦芽汁和含有杆状蛋白毒素神经素(硫氨基链)的有效性,以改善糖尿病感染伤口模型中的伤口愈合。方法:如果72小时后,如果其血糖水平高于300 mg/dl,则通过施用60 mg/kg链蛋白酶(STZ)诱导糖尿病的大鼠被认为是糖尿病。组1:对照组(非糖尿病)组,第2组:糖尿病组。在伤口护理期间,两组都被povidone碘(PI)消毒,每只老鼠的右腰部区域都穿着硫氨甲,左腰部地区穿着圣约翰麦芽汁油。考虑到伤口愈合期,该研究平均20天后终止。在组织病理学检查,溃疡,坏死,上皮化,充血,水肿,多态核定白细胞(PNL),单核细胞,成纤维细胞和新血管化中。结果:在组织病理学评估中,与给定的硫氨氨酸的组相比,用圣约翰麦芽汁油治疗的组的溃疡和坏死在统计学上显着下降(p = 0.04)。在上皮化方面,与给定的硫氨基林的组相比,穿着圣约翰麦芽汁油的组的统计学意义在统计学上显着增加(p = 0.03)。与给定硫氨基林的组相比,用圣约翰麦芽汁油处理的组的充血和水肿的统计学显着降低(p = 0.03)。与给定的硫氨基林的组相比,用圣约翰麦芽汁油处理的组的成纤维细胞和新血管化的统计学显着增加(p = 0.02)。结论:在伤口愈合过程中具有重要功能的组织病理学盟友,上皮化,成纤维细胞和新血管形成,在糖尿病大鼠中增加了圣约翰麦芽汁的糖尿病大鼠。尽管由于其抗抑郁药的有效性而用于传统医学中,但我们认为,圣约翰麦芽汁可用于糖尿病患者发育的伤口,因为它有可能增加伤口愈合过程。
施尔青根,Bäckerstübli 06 05 06 35 07 05 07 35 08 05 08 35 09 05 09 35 10 05 10 35 11 05 Bottighofen,邮政 06 09 06 39 07 09 07 39 08 09 08 39 09 09 09 39 10 09 10 39 11 09 克罗伊茨林根,Zihlstrasse 06 12 06 42 07 12 07 42 08 12 08 42 09 12 09 42 10 12 10 42 11 12 克罗伊茨林根,研讨会 06 17 06 47 07 17 07 47 08 17 08 47 09 17 09 47 10 17 10 47 11 17 Kreuzlingen, Bärenplatz 06 23 06 53 07 23 07 53 08 23 08 53 09 23 09 53 10 23 10 53 11 23 Kreuzlingen, Hauptzoll 06 27 06 57 07 27 07 57 08 27 08 57 09 27 09 57 10 27 10 57 11 27 Konstanz, Bahnhof 06 31 07 01 07 31 08 01 08 31 09 01 09 31 10 01 10 31 11 01 11 31 康斯坦茨,Konzilstr./剧院
摘要:对三方共生中豆类根际的这项研究的研究重点是共生体之间的关系,而较少的整体根际微生物组。,我们使用了一种实验模型,该模型与AM真菌接种(根瘤菌异常和AM物种混合)的不同花园豌豆基因型来研究它们对土壤微生物主要营养基团的人群水平以及根茎微生物群落中的结构和功能关系的影响。实验是在植物的两个物候周期上进行的。分析:微生物种群密度定义为CUF/G A.D.S.和AMF(%)的根定植率。 我们发现,AMF对微切菌和放线菌的密度有证明的显性作用,朝着还原的方向,表明拮抗作用,以及氨化,磷酸盐 - 溶解和自由生命的非同营养性氮杂杆菌细菌在刺激方向,指示相互关系的指示。 我们确定基因型对于固定矿物质NH 4 + -N和细菌根茎的细菌种群的形成是决定性的。 我们报道了与土壤氮和磷离子可用性相关的营养基团之间的显着双向关系。 微生物群落中营养基团之间保存的比例表明结构和功能稳定性。和AMF(%)的根定植率。我们发现,AMF对微切菌和放线菌的密度有证明的显性作用,朝着还原的方向,表明拮抗作用,以及氨化,磷酸盐 - 溶解和自由生命的非同营养性氮杂杆菌细菌在刺激方向,指示相互关系的指示。我们确定基因型对于固定矿物质NH 4 + -N和细菌根茎的细菌种群的形成是决定性的。我们报道了与土壤氮和磷离子可用性相关的营养基团之间的显着双向关系。微生物群落中营养基团之间保存的比例表明结构和功能稳定性。
摘要 研究中根系量化的规模通常受采样、测量和处理样本所需时间的限制。卷积神经网络 (CNN) 的最新发展使得更快、更准确的植物图像分析成为可能,这可能显著减少根系测量所需的时间,但在让不具备机器学习深度知识的研究人员使用这些方法方面仍然存在挑战。我们使用 RootPainter CNN 软件分析了从三个破坏性根系采样中获取的根系图像,该软件具有一个更易于使用的校正注释界面。带有和不带有非根系碎片的根系扫描用于测试训练模型(即从标记示例中学习)是否可以通过将最终结果与干净图像的测量值进行比较来有效排除碎片。从土壤剖面壁和土壤芯横截面获取的根系图像也用于训练,并将得出的测量值与人工测量值进行比较。在每个数据集上训练 200 分钟后,我们发现,对于整体结构(R 2 =0.99)、剖面壁(R 2 =0.76)和土芯断裂(R 2 =0.57),手动测量结果与 RootPainter 得出的数据之间存在显著关系。从带有碎片的图像得出的生根密度与用 RootPainter 处理后的干净图像得出的生根密度没有显著差异。还可以从剖面壁和土壤芯图像中成功计算出生根密度,并且在每种情况下,根密度随深度的梯度与手动计数没有显著差异。我们的结果表明,使用 CNN 的所提出方法可以大幅减少根样本处理工作量,从而增加未来根系研究的潜在规模。关键词:深度学习 | 分割 | 根量化 | 剖面壁 | 根清洗 | 土壤芯取样