图 2 气候数据的主成分分析,在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性,而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应于月份(1 表示一月至 12 表示十二月)
国防部财政年度 (FY) 2023 预算估计提交 RDT&E(包括采购、O&M 和 MILCON)、国防范围第 2 卷、导弹防御局 (MDA) 论证材料包括两本书,分别名为第 2a 卷和第 2b 卷。论证文件在下面列出的书中提供。第 2a 卷
国防部财政年度 (FY) 2021 预算估算提交 RDT&E(包括采购、O&M 和 MILCON)、国防范围第 2 卷、导弹防御局 (MDA) 论证材料包括两本书,标题为第 2a 卷和第 2b 卷。论证文件在下面列出的书中提供。第 2a 卷
国防部财政年度 (FY) 2020 预算估计提交 RDT&E(包括采购、O&M 和 MILCON)、国防范围第 2 卷、导弹防御局 (MDA) 论证材料包括两本书,分别名为第 2a 卷和第 2b 卷。论证文件在下面列出的书中提供。第 2a 卷
国防部财政年度 (FY) 2020 预算估计提交 RDT&E(包括采购、O&M 和 MILCON)、国防范围第 2 卷、导弹防御局 (MDA) 论证材料包括两本书,分别名为第 2a 卷和第 2b 卷。论证文件在以下列出的书中提供。第 2a 卷
背景:帕金森氏病(PD)是一种神经退行性疾病,其为特征,其特征在于黑质Nigra Pars Compacta(SNPC)中多巴胺能神经元的丧失。这项研究的重点是破译MicroRNA(MIR)-101A-3P在PD神经元损伤及其调节机制中的作用。方法:我们通过腹膜内注射1-甲基4-苯基1、2、3、6-四氢吡啶(MPTP)构建了PD的小鼠模型,并使用了1-甲基-4-苯基 - 苯基吡啶二吡啶(MPP +)来处理神经2A细胞以构建神经-2A细胞以构建一个模型。通过游泳测试和牵引测试评估小鼠的神经功能障碍。QRT-PCR用于检查小鼠脑组织和Neuro-2a细胞中的miR-101a-3p表达和Rock2表达。蛋白质印迹,以检测小鼠脑组织和神经2A细胞中α-突触核蛋白蛋白和岩石2的表达。通过双雷酸酶报告基因测定法测定miR-101a-3p和Rock2之间的靶向关系。通过流式细胞仪评估神经2a细胞的凋亡。结果:在PD小鼠的脑组织和MPP +治疗的神经2A细胞的脑组织中发现了低miR-101a-3p表达和高岩石表达; PD小鼠的神经系统疾病降低,MPP +治疗后神经2A细胞的凋亡增加,这两者都伴随着α-突触核蛋白蛋白的积累增加。,改善了PD小鼠的神经功能,并减少了由MPP +诱导的神经2A细胞的凋亡,并减少了α-核蛋白蛋白的积累; Rock2的过表达抵消了miR-101a-3p的保护作用。另外,Rock2被确定为miR-101a-3p的直接靶标。结论:miR-101a-3p可以通过抑制Rock2表达来减少PD小鼠中神经元细胞凋亡和神经缺陷,这表明miR-101a-3p是PD的有希望的治疗靶标。
制定污染土地战略的主要驱动力在于法定框架。总体立法是 1990 年环境保护法第 2A 部分(以下简称第 2A 部分),由 1995 年环境法(以下简称第 2A 部分)引入。其他重要立法也支持该部分,即 2006/2012 年污染土地(英格兰)条例。政府根据第 2A 部分立法发布了法定指导,最新版本是 2012 年污染土地法定指导。另一项重要指导是现已更新的土地污染风险管理 (LCRM)。它以之前的 CLR11 为基础,其中列出了处理污染土地的详细、基于风险的方法。第 2A 部分确保污染土地适合其当前用途。立法和指导规定,每个地方当局应不时检查其区域,以识别污染土地。这应该是一种战略方法,以制定和实施书面污染土地战略的形式。这将定期审查,目标是每 5 年审查一次。因此,该战略是对前一个战略的更新。第 2A 部分将责任归咎于地方当局和环境署,后者特别负责水资源污染以及放射性污染等其他问题。理事会的企业公共服务战略将“安全和健康的生活”作为其四大优先事项之一。确保有效管理受污染的土地是这一目标的核心,这项工作还支持第四个目标“对我们的未来充满信心”,通过致力于以更可持续和更环保的方式进行发展。1.2 规划制度和受污染土地
图 2 气候数据的主成分分析,在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性,而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应于月份(1 表示一月至 12 表示十二月)
图 2 气候数据的主成分分析,包括主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示相关性高,蓝色表示相关性低。横轴对应图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应月份(1 表示一月,12 表示十二月)
图 2 气候数据的主成分分析,包括主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示相关性高,蓝色表示相关性低。横轴对应图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应月份(1 表示一月,12 表示十二月)
