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World File Search System渗出量
覆盖作物根渗出量影响土壤微生物组功能轨迹
覆盖种植是一种农业实践，它利用二级作物通过各种机制来支持原发性作物的生长，包括侵蚀，抑制杂草，营养管理和增强的生物多样性。覆盖作物可能通过与土壤微生物组的化学相互作用通过根渗出或从根中释放植物代谢物，从而引起这些生态系统的某些服务。植物激素是一种激活根际微生物组的植物散发的代谢物类型，但是管理这种化学相互作用仍然是一种未开发的机制，用于优化植物土壤微生物组相互作用。目前，对覆盖作物植物激素根渗出模式的多样性以及这些化学信息如何选择性地丰富特定的微生物分类群和农业土壤中功能的多样性的了解有限。
根部渗出量有助于调节大甲氧基属中土壤微生物群落功能
结果：两种物种之间的土壤特性和根部特征存在显着差异，其中有土壤水含量（SWC）和根际和散装土壤中的土壤有机碳（SOC）（p <0.05）。虽然根部渗出液的代谢物分类相似，但它们的成分变化，而萜类化合物是主要的差分代谢物。土壤微生物结构和多样性也表现出显着差异，网络中具有不同的关键物种，并且主要与氮和碳周期有关的差异功能过程。在根渗出物介导的根性状，土壤微生物和土壤特性之间观察到了强相关性。 HA网络中发现的主要代谢产物包括糖和脂肪酸，而HP依赖于二级代谢产物，类固醇和萜类化合物。在根渗出物介导的根性状，土壤微生物和土壤特性之间观察到了强相关性。HA网络中发现的主要代谢产物包括糖和脂肪酸，而HP依赖于二级代谢产物，类固醇和萜类化合物。
在干燥的一年与潮湿的一年中成熟的混合森林中的地下树碳分配增加了
fi g u r e 2在混合地中海森林的五种物种中，在地上和地下的碳平衡和碳分配。（a）碳（c）源（同化）和kg c树中五个主c下沉的总和-1年级-1。星号是有显着差异的（物种×年×通量，p <.001，n = 4）。（b）对五个主要C汇的碳分配：繁殖，呼吸，生长，垃圾和渗出量分为地上和地下分配。比率值假设源和下沉之间的C平衡。灰色背景代表干燥的一年。
光动力疗法联合 Mesalt® 治疗糖尿病足部溃疡肉芽组织增生
这种新的护理计划方法涉及患者嫂子的自我管理，她接受过第一作者的培训，她是一名专门从事伤口护理的护士。治疗方案包括每天用生理盐水清洁伤口，并在伤口床上敷上含有 20% 氯化钠的湿纱布五分钟，然后用 Mesalt® 作为二层敷料。选择这种方法是通过氯化钠的高渗作用来帮助减少渗出量。氯化钠 (20%) 用于伤口时具有高渗作用，这意味着与正常体液相比，它具有更高的溶质浓度。这种高渗作用有助于减少伤口中的渗出液量，降低组织张力并使伤口边缘闭合。13 每周在伤口护理诊所进行随访，在那里进行 PDT 并重新使用 Mesalt® 作为二层敷料。
评估糖尿病性视网膜病变的深度学习系统
4。Huang，X.，Wang，H.，She，C.，Feng，J。等：人工智能促进了糖尿病性视网膜病的诊断和筛查。 内分泌学领域。 13，946915（2022）5。 das，S.，Kharbanda，K.，Raman，S.M.R.，Dhas，e。：基于分割的底面图像特征的深度学习体系结构，用于糖尿病性视网膜病的分类。 生物医学信号处理和控制68，102600（2021）6。 Haloi M，Dandapat S，SinhaR。用于渗出量的高斯尺度空间方法可检测，分类和严重性预测。 ARXIV预印ARXIV：1505.00737，2015。 7。 Alban M，Gilligan T.使用荧光素血管造影照片自动检测糖尿病性视网膜病。 斯坦福教育的报告。 2016。 8。 Zhou K，Gu Z，Liu W，Luo W，Cheng J，GaoS。用于糖尿病性视网膜病变分级的多手机多任务卷积神经网络。 2018年第40届IEEE医学与生物学协会工程国际会议（EMBC）。 IEEE，2018：2724-2727。 9。 Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。 2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。 IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉Huang，X.，Wang，H.，She，C.，Feng，J。等：人工智能促进了糖尿病性视网膜病的诊断和筛查。内分泌学领域。13，946915（2022）5。das，S.，Kharbanda，K.，Raman，S.M.R.，Dhas，e。：基于分割的底面图像特征的深度学习体系结构，用于糖尿病性视网膜病的分类。生物医学信号处理和控制68，102600（2021）6。Haloi M，Dandapat S，SinhaR。用于渗出量的高斯尺度空间方法可检测，分类和严重性预测。ARXIV预印ARXIV：1505.00737，2015。7。Alban M，Gilligan T.使用荧光素血管造影照片自动检测糖尿病性视网膜病。斯坦福教育的报告。2016。8。Zhou K，Gu Z，Liu W，Luo W，Cheng J，GaoS。用于糖尿病性视网膜病变分级的多手机多任务卷积神经网络。 2018年第40届IEEE医学与生物学协会工程国际会议（EMBC）。 IEEE，2018：2724-2727。 9。 Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。 2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。 IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉Zhou K，Gu Z，Liu W，Luo W，Cheng J，GaoS。用于糖尿病性视网膜病变分级的多手机多任务卷积神经网络。2018年第40届IEEE医学与生物学协会工程国际会议（EMBC）。IEEE，2018：2724-2727。 9。 Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。 2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。 IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉IEEE，2018：2724-2727。9。Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉IEEE，2019：152-157。10。刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉
工程IPMC传感器：建模，表征和应用可穿戴的姿势锻炼
13植物的邻里环境可以改变其与其他生物的相互作用，但对14这些动态的发生鲜为人知，尤其是在土壤微生物中。15个根际土壤中的微生物群落受许多因素的影响，包括非生物条件和根源信号。在16个特定的根部，根渗出液对根际组装有很强的影响，对非生物17条件的变化做出反应，并帮助植物与邻居相互作用。因此，我们预测根渗出量可能在邻居引起的根际社区的转变中起着核心作用。我们进行了一项温室19实验，以测试这一点，并确定焦点细菌群体如何在不同邻居旁边发生的斑点植物，即20个Panicum virgatum，以及这些偏移是否通过邻居诱发的根部渗出变化介导21。我们发现，邻居改变了焦点植物22个渗出液和根际群落，当焦点植物旁边是23个最有竞争力的邻居Rudbeckia hirta时，变化是最大的，这降低了焦点植物的生长和氮24的吸收。几个因素导致了邻居对根际组装的影响，包括邻居25个诱发的氮限制期间根渗出液的变化和来自26个邻居根的根部的微生物溢出。使用额外的土壤孵育，我们还发现，这些变化对土壤养分的影响比对微生物组装具有更大的影响。总体而言，我们表明邻居28影响彼此的微生物组，并突出显示了邻居诱导的根渗出液的变化，这是一种可能发生的29个机制。这项工作表明，根际组装在30个混合物种社区中可能有所不同，因此强调了考虑31个邻里环境的微生物组研究的需求。