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16S rRNA基因的基于不同鸟类粪便的微生物群在很大程度上独立于DNA保存和提取方法
鸟类肠道菌群一直是最近关注的主题，对诸如家禽行业，微生物生态学和保护等各种领域的潜在影响。粪便微生物群经常用作肠道菌群的非侵入性代理，但是从鸟类粪便中提取高质量的微生物DNA经常被证明具有挑战性。在这里，我们旨在评估两种DNA保存方法（95％乙醇和rnalater）和五种提取方法（Indispin病原体试剂盒，Qiaamp PowerFecal ProFecal Pro DNA Kit，Microgem Prepgem Prepgem细菌试剂盒，Zymbobiommics DNA Miniprep Kit和In Bane In In Base AVA AVA）用于研究。对这些方法对来自最初三种禽类（鸡，鸵鸟和无飞行parrotkākāpō）的粪便样品的功效的系统测试发现，提取的DNA的质量，数量和完整性在提取的DNA的质量，数量和完整性上存在实质性差异，但对16S rRNA Gene基于基于基于的RRNA Gene Microbobiota profiles的质量，数量和完整性却微不足道。随后在10种系统发育和生态上多样化的鸟类物种上选择了保存和提取方法的选定组合，重申了所选方法的疗效，细菌群落结构通过技术复制的特定禽类强烈聚集。我们发现，提取功效的明显差异似乎不会影响16S基因基因的细菌群体概况，为正在进行的对鸟类肠道微生物群的研究奠定了重要的基础。
行业中的医疗保健供应链的性能评估4.0，线性双苯胺模糊的正弦 - 三基因程聚合操作
摘要：及其控制参数的线性双性模糊集（LDFS）理论的概念是机器学习和数据驱动的多标准决策（MCDM）的强大模型。正弦 - 三角学函数（STF）具有两个重要的特征，周期性和对称性，它们是信息分析的非常有用的工具。遵循STF和LDFS理论的特征，本文介绍了线性双苯胺模糊数（LDFNS）的正弦 - 三角法操作。这些操作定律奠定了开发新的线性双苯胺模糊的正弦 - 三角集合操作员（LDFSTAOS）的基础。行业4.0技术融入医疗保健中有可能彻底改变患者护理。最具挑战性的任务之一是选择医疗保健供应链（HSC）的有效供应商。传统供应商并不根据行业4.0，特别不确定性有效。根据LDFSTAO提出了一个新的MCDM框架，以检查行业4.0中的HSC绩效。进行信誉测试，灵敏度分析和比较分析，以表达所提出方法的新颖性，可靠性和效率。
空调 RAV-SM1603AT-E RAV-SM1603ATZ-E ...
1) 请勿混入其他制冷剂或冷冻机油。R410A专用工具，包括服务端口在内的所有接头形状与旧制冷剂不同，以防止混入。2) 由于新制冷剂的使用压力高，请使用R410A指定的管材厚度和工具。3) 安装时，请使用干净的管材并小心操作，以免水和其他物质混入，因为管道会受到水、氧化皮、油等杂质的影响。请使用干净的管道。务必在流动的氮气下进行钎焊。（切勿使用氮气以外的气体。）4) 为了保护接地，请使用真空泵进行空气净化。5）R410A制冷剂为共沸混合型制冷剂。因此，应使用液态制冷剂进行充填。（如果使用气体进行充填，制冷剂的成分会发生变化，进而导致空调的特性发生变化。）
公告第 138 令和6年6月7日 - 号
2024 年 7 月 1 日 — （4）防卫采办局长或航空自卫队参谋长发布“装备和服务采购”通知时......规格表 1440。有度。每片约 7 片。件。9.0。102。件。帕尔马干酪。规格表 1451。3.0。
引用本文：袁伦志、唐其一、程彤和夏宁绍 (2020) 新发冠状病毒动物模型：进展和新见解，Emer
摘要 冠状病毒的出现已引起严重的全球公共卫生问题，因为它们感染人类会导致严重的急性呼吸道疾病和死亡。近二十年来，致命冠状病毒爆发了三次（2002 年的 SARS-CoV、2012 年的 MERS-CoV 和 2019 年的 SARS-CoV-2）。目前的 SARS-CoV-2 感染比 2002 年的 SARS-CoV 严重得多，截至 2020 年 4 月 17 日，已蔓延至 213 多个国家、地区或领土，造成超过 200 万例病例。不幸的是，目前尚无疫苗和特定的抗冠状病毒药物。目前的临床治疗不足以抑制病毒复制和炎症，以及逆转器官衰竭。大量的研究工作集中在加深我们对 SARS-CoV-2 病毒生物学的了解，改进抗病毒治疗和疫苗接种策略。动物模型对于冠状病毒的基础研究和药物研发都很重要。本综述旨在总结目前可用的 SARS-CoV 和 MERS-CoV 动物模型，以及它们在 SARS-CoV-2 研究中的潜在用途。我们将讨论这些动物模型的优点和注意事项，并提出可能指导 SARS-CoV-2 引起疾病的基础研究和紧急治疗的重要发现。
量子化学理论与人工智能技术结合
作者简介：清野淳二 2005年毕业于东京都立大学理学部化学科。2007年结业于东京都立大学理学研究科化学硕士课程。2010年结业于东京都立大学理工学研究科分子材料化学博士课程。同年4月成为早稻田大学理工学部助理研究员。2012年成为日本学术振兴会研究员（PD）。2015年成为早稻田大学理工研究所副研究员。2017年成为日本科学技术振兴机构PRESTO研究员（兼任）。2020年成为东京都立大学理学部化学科特任副教授。 2010年获理学博士学位。 [专业] 化学信息学，量子化学。 [联系方式] 〒169-0007 东京都新宿区大久保3-4-1（工作地点）