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淀粉样蛋白纤维-UIO-66-NH2环境修复
有毒污染物（例如重金属和有机化合物）对人类健康产生有害影响，从而引发全球关注。1,2此外，气候变化的行星边界已经超过，并且正在对地球造成不可逆转的损害。3因此，已经引入了几种水纯化和CO 2捕获方法。4,5尽管这些技术既可靠又有效，但由于高能源需求和成本，它们是不可持续的。6因此，开发可持续和环保的技术至关重要。金属 - 有机框架（MOF）是高度多孔纳米结构，其中包括金属离子/簇和有机接头7具有特色特征，例如高孔隙率和表面积，多样性和灵活性。8这些特性使MOF能够在吸附，9气体捕获，10和分离，11以及环境修复方面具有较高的潜力。12个基于锆的MOF，UIO-66和UIO-66-NH 2具有较高的热液稳定性，13对水的应用有益。此外，UIO-66-NH 2中的氨基组允许CO 2吸附属性。14然而，直接应用粉末状MOF（例如由于脆弱和晶体结构引起的可加工性差），存在某些局限
环境DNA（EDNA）技术：渔业和水产养殖观点
使用环境DNA（EDNA）技术已成为渔业和水产养殖领域的开创性工具，为监测和管理水生生态系统提供了新的方法。本研究探讨了EDNA技术在水生生态系统研究和管理中的潜力。讨论了有关多种生态方案的重要性，包括评估生物多样性，监测鱼类种群和病原体，早期对侵入性鱼类的检测以及水质评估。此外，它解决了利用Edna的挑战和障碍，并讨论了在将来的应用中应考虑的道德考虑因素。这可以强调其作为一种非侵入性，经济性和响应良好的工具，以提高可持续渔业和水产习惯。这项全面的综述提供了对埃德纳技术在渔业和水产养殖领域中的多种应用的深入分析。
大黄蜂微生物群在暴露于室外环境时显示时间继承和乳酸细菌的增加
问题：大的地球大黄蜂（Bombus terrestris）保持了社会核心肠道微生物，与蜜蜂相似，蜜蜂对宿主的健康和抵抗起着重要作用。在实验室条件下使用商业蜂箱进行的实验仅限于垂直传播的微生物和忽视环境因素的影响或微生物的外部收购。各种环境和景观水平因素可能会影响授粉昆虫的肠道菌群，这对农业生态系统的授粉媒介健康和舒适性产生了影响。仍然，尚不完全清楚是否可以对大黄蜂微生物群具有重要影响。在这里，我们在半场实验中进行了测试，如果大黄蜂微生物群在暴露于户外笼子内不同型号多样性时随着时间的流逝而变化。我们使用商业蜂箱分别与巢环境或暴露的外部环境区分垂直和水平传播的细菌。
HIF-1A对免疫血管微环境中免疫疗法结果的研究进度
缺氧诱导因子-1 A（HIF-1 A）在促进细胞对缺氧的适应中起关键作用，深刻影响了免疫血管微环境（IVM）和免疫疗法结果。HIF -1 A介导的肿瘤缺氧驱动血管生成，免疫抑制和细胞外基质重塑，创造了一种环境，可促进肿瘤进展和对免疫疗法的抗性。HIF-1 A调节关键途径，包括血管内皮生长因子的表达和免疫检查点上调，从而导致肿瘤 - 纤维化淋巴细胞功能障碍以及募集免疫抑制细胞（如调节性T细胞和髓样细胞）和髓样细胞的抑制细胞。这些改变降低了检查点抑制剂和其他免疫疗法的效率。最近的研究强调了针对HIF-1 A的治疗策略，例如使用药理学抑制剂，基因编辑技术和进行缺氧的治疗方法，这在增强对免疫疗法的反应方面表现出了希望。本评论探讨了IVM中HIF-1 A的作用的分子机制，其对免疫疗法抗性的影响以及潜在的干预措施，强调了需要创新方法来规避低氧驱动的免疫抑制在癌症治疗中。
国际环境与气候变化杂志
气候包括降雨是生态系统中最动态和高度多样化的组成部分，但是由于地球的旋转是相对持久的反复发生的发生，因此仍可能怀疑或解释气候的要素。旨在根据1975年至2019年的历史数据分析的2个时期的降雨模式，并进行了研究。东加利曼省省的年降雨量通常形成开放的向上曲线，两个时期的值为Q = 0，在1975- 1980年期间，降雨模式往往会因C模式（双波模式）而变化，在2010 - 2019年期间，降雨模式变成了A（单或单波）。关键字：气候；雨量;雨模式；森林。1。引言雨在水文周期中起重要作用。从海中的水蒸气（湿度）蒸发，变成云层，积聚成云朵云，然后降回地球，最后通过河流和支流返回海，再次重复回收[1]。降雨强度为
游戏化与人工智能的协同作用：提高教育环境中学生的参与度和学习成果
在当今数字时代，将技术融入教育对于满足学习者多样化的需求变得越来越重要。随着教育机构努力提高学生的参与度和学习成果，游戏化和人工智能 (AI) 等创新策略已成为强大的工具。游戏化将类似游戏的元素融入非游戏环境，旨在提高学习积极性并创造沉浸式学习体验[1]。通过利用积分、徽章和排行榜等游戏机制，教育工作者可以营造一种既有竞争性又有协作性的环境，鼓励学生在学习过程中发挥积极作用。另一方面，人工智能通过分析学生数据并调整内容以满足个人需求来提供个性化的学习体验，从而促进更有针对性的教育方法[2]。
教育中的人工智能 (AI)：解决 K-12 环境中的社会和道德挑战
摘要：人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用，例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势，但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷，而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视，使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在，并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中，我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用，并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源，帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战，并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
环境影响评估：桥梁的影响...
目的本研究旨在通过分析在Kénitra的Idrissi医院进行的1,416例病例（2019-2023）记录的1,416例病例，以阐明摩洛哥新生儿痛苦的流行病学和人体测量值。对APGAR评分，出生体重和胎儿方面的结果分析表明，足月出生的优势（81.9％），胎儿体重主要在2,600至3,600克（50.8％）之间。然而，很大一部分新生儿需要在出生时复苏（85.2％），表明围产期并发症的患病率很高。低于APGAR的得分在1分钟，有58.6％的新生儿得分小于6，这突显了密集的新生儿监测的重要性。此外，医疗干预措施的分布表明，有67.4％的交货需要进行干预措施，例如会造术或剖腹产，这反映了主动管理产科风险。此外，逻辑回归模型确定了与新生儿复苏的需求相关的关键因素，例如产妇年龄，活婴儿的数量，1分钟的Apgar评分和新生儿体重。结论这些结果强调了严格的产前监测的重要性，特别是对于被确定为处于危险的怀孕而言，以防止新生儿痛苦。