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引用：Abdullah M，Furtado A，Masouleh AK，Okemo P，Henry RJ。 2024年。改进的单倍型解析基因组揭示了更多的水稻基因。热带植物
Nipponbare是一种Japonica水稻品种，已被广泛用作水稻的标准参考基因型[1]。大米（Nipponbare）基因组是20多年前测序的最早测序的作物基因组之一[2]。大米基因组的第1个序列于2002年完成，是国际水稻基因组测序项目，2005年的植物基因组学领域的主要英里石[3]。这些国际合作努力提供了作物工厂的第一个基因组。Nipponbare基因组组装含有间隙，主要是由于重复的DNA序列。在2005年，这些差距总共约为18.1 MB，大部分来自centromeres和端粒区域。对技术进步和正在进行的研究工作的测序，随着时间的推移改善了水稻基因组序列[4，5]。thor的努力，以提高2013年的裸露参考基因组组件的质量，从而大大提高了cDNA序列和基因注释的精度，而它仍然不完整[5]。在人类基因组中，在组装和特征化方面已取得了最新的迈进，先前未开发的8％的人类基因组，尤其是包括端粒序列[6]。
引用本文为：穆罕默德·阿德尔·亚马尼（Mohammed Adel Yamani），穆罕默德·阿卜杜拉·阿尔·梅克拉菲（Mohammed Abdullah al-Mekhlafi）（2024年）。物流中的职业健康与安全管理，主要是Wareho
摘要：物流运营对经济增长至关重要，仓库和仓库在供应链网络中起着至关重要的作用。沙特阿拉伯物流行业由于城市化，电子商务扩张和诸如Vision 2030的政府计划而经历了增长。然而，仓库和仓库中的职业健康与安全（OHS）标准落后，导致肌肉骨骼损伤，滑倒，跌落和暴露于有毒物质等风险。缺乏安全培训，不遵守国际OHS标准以及文化障碍进一步加剧了这些风险。要应对这些挑战，对OHS实践的关注是创建安全健康的工作场所，与国际标准保持一致并提高劳动力能力的必要条件。更严格的OHS立法，最先进的安全技术和积极的安全文化对于确保工人安全至关重要，而不会阻碍物流部门的行动。此外，与技术采用，劳动力多样性和文化因素有关的挑战需要全面的研究和干预措施，以改善沙特仓库和仓库中的OHS实践。关键词：职业健康与安全，物流管理，2030年愿景，安全文化，仓库和仓库以及巨大危害。引言物流运营对于创建经济增长和全球化的基础设施至关重要，仓库和仓库是供应链网络的关键组成部分。作为亚洲，欧洲和非洲之间的渗透性，该国的位置肯定促进了物流自动化的作用。城市化，电子商务增长和政府经济多元化倡议正在推动沙特阿拉伯物流行业的增长（Mahdaly＆Adeinat，2022年）。仓库和仓库有助于存储企业所需的库存，处理订单并在必要时分发产品，以确保流程的平稳运行。尽管如此，随着物流行业的成倍增长，这些站点的OHS越来越重要，因为它们通常涉及手动任务，提升，机器使用和处理许多身体危害。就沙特阿拉伯的物流部门而言，尽管技术和流程的进步，OHS标准，尤其是仓库和仓库，已经见证了相对的跌倒。由于物流工作的身体强度性质，工人会遭受肌肉骨骼损伤，滑倒和跌倒事件，以及涉及叉车或其他机械的事故（Mohailan，n.d。）。最重要的是，要暴露于有毒物质，缺乏空气流动和较长的工作时间越来越构成威胁。在此上分层是缺乏广泛的安全培训计划，与国际职业安全与健康（OHS）标准的广泛不遵守以及根深蒂固的文化
引文：Mahmoud AH Mostafa 和 Abdelaziz AA El-Sayed。“超越化学：揭示天然产物在现代生物学中的跨学科作用
基因组学全基因组测序 (WGS)、比较基因组学预测生物合成途径、菌株改良实现代谢工程、深入了解负责次级代谢产物产生的基因簇
Mahmoud Abdellatif，医学博士，哲学博士 2024 年 12 月 16 日......
2025 伊丽莎白·卢茨奖，奥地利科学院 2024 帕拉塞尔苏斯奖，奥地利内科协会 2023 奥斯卡·拉普奖，德国心脏病学会 2022 理查德·帕彻奖，表彰心力衰竭研究领域的杰出出版物，瑞士-德国-奥地利心脏病学会联席会议 2022 格拉茨大学心脏中心最佳研究员卓越奖 2021 德国心脏病学会心脏和糖尿病工作组研究奖 2020 欧洲心脏病学会心力衰竭协会吉多·塔罗内奖 2019 最佳摘要奖，奥地利心脏病学会 2019 最佳海报奖，格拉茨心脏峰会，格拉茨医科大学 2017 最佳出版物奖，奥地利心脏病学会 2017奥地利格拉茨医科大学论文奖 欧洲心脏病学会心力衰竭协会 2017 年心力衰竭会议资助 欧洲心脏病学会大会教育资助
Eunika Mercier-Laurent。人工智能在知识管理、能源和可持续性方面的应用。Eunika Mercier-Laurent、Gülgün Kayakutlu、Mieczyslaw Lech Owoc、Abdul Wahid、Karl Mason。人工智能在知识管理、能源和可持续性方面的应用，693，Springer Nature Switzerland，第 1-10 页，2024 年，IFIP 信息和通信技术进展，978-3-031-61068-4。10.1007/978-3-031-61069-1。 hal-04614955
可持续性是一个广泛的概念，也是最不为人理解的概念之一。根据不同的观点和动机，有许多方法可以定义和解决这些问题。这种担忧并不新鲜。法国先驱飞行员、记者和作家安托万·德·圣·埃克苏佩里强调了我们地球的美丽（Terre des hommes）和保护它的必要性 [1]。自密集工业化初期以来，许多作者就试图警告如此快速的发展会对我们的环境造成的影响 [2、3 和 4]。没有人关注这些声音。全球化和日益增长的商业强度，加上互联网、新冠疫情和集约农业的加剧，加速了我们环境的恶化。谷歌推出的以广告为基础的商业模式以及人工智能放大的营销新实践正在推动人们的购买
红树林蟹壳（Scylla serrata）中的磷酸钙成分可作为牙髓封盖治疗的替代材料 Fadil Abdillah Arifi
摘要背景：磷酸钙在牙科中的应用可以作为牙髓盖髓治疗的替代材料。红树蟹壳含有较高的磷酸钙，可以作为牙髓盖髓治疗的替代材料。目的：测定红树林蟹壳（Scylla serrata）中磷酸钙的含量。方法：本研究为定量描述性研究，样本采集采用目的抽样法。结果:经XRD测试分析红树蟹壳中磷酸钙的含量,99.8%以羟基磷灰石的形式存在,0.2%以钙的形式存在。结论：采用X射线衍射（XRD）设备分析磷酸钙的含量，其中羟基磷灰石形式的磷酸钙含量为99.8%，钙形式的磷酸钙含量为0.2%。关键词： 锯缘青蟹壳（Scylla serrata）；牙髓盖顶；磷酸钙
使用机器学习预测利率预测的预测模型：比较分析和实际应用Abdorwf A Mohamed Salem 1
摘要预测利率是财务计划，投资策略和决策的基本任务。传统统计模型虽然广泛使用，但通常无法充分捕获复杂的非线性关系和财务数据固有的时间依赖性。本研究通过探索机器学习模型的潜力来提高利率预测的准确性和可靠性来解决这些局限性。这项研究的主要目标是评估和比较多个机器学习模型的性能，包括线性回归，支持向量机和深度学习技术，以预测利率趋势。历史数据跨越了二十年，并进行了预处理，以确保数据质量和一致性。使用明确定义的评估指标（例如平均绝对误差和均方根误差）在该数据集上训练和测试模型，以确保稳健的性能评估。结果表明，机器学习方法，尤其是深度学习模型，优于捕获复杂模式并提供更准确的预测方面的传统方法。这些发现进一步讨论了在现实世界财务环境中实施机器学习技术的实际含义，从而强调了机遇和挑战。总而言之，本研究提供了可行的见解和强大的框架，可以将机器学习整合到利率预测中，从而有助于财务预测建模的发展。
Isam Mohammed Abdel-Magid简历Isam Mohammed Abdel-Magid简历
摆脱废水操作中的重金属和有毒物质：索巴 /喀尔图姆治疗厂的案例，这是在国际工程，信息技术和科学会议上发表的一篇论文，2014年IICON国际工程，信息技术和科学会议，ICEITS ICEITS 2014_ICBE-14，DAY1：WAD1：WAD。 12月3日，Track1：Cayman 1，早上平行的会议1，在基础设施大学吉隆坡，Unipark Suria，Jalan Ikram-Uniten，43000 Kajang，Selangor Darul Ehsan，马来西亚，马来西亚。电子邮件：iicon2014@iukl.edu.my，http：//iicon2014.iukl.edu.edu.my/iceits_papers.papp#sthash.lzkwitmj.dpuf，（doi：doi：10.13140/rg.2.1.11.1.1186.0966） vol。 23（s）Jul。 2015，pp。 59-74）1.6]先前的工作（管理和管理）电子邮件：iicon2014@iukl.edu.my，http：//iicon2014.iukl.edu.edu.my/iceits_papers.papp#sthash.lzkwitmj.dpuf，（doi：doi：10.13140/rg.2.1.11.1.1186.0966） vol。23（s）Jul。2015，pp。59-74）1.6]先前的工作（管理和管理）
国王阿卜杜勒齐兹皇家自然保护区的爬行动物，东
阿拉伯半岛上的爬行动物物种丰富度在半岛西南部，南部和东部的山区最高（Carranza等人2021; šmíd等。2021）。但是，中央沙漠地区的物种丰富度和系统发育多样性也相对较高（Cox等人2012; šmíd等。2021;塔玛等人。2023）。覆盖大部分阿拉伯半岛的沙特阿拉伯王国，以其大型的沙漠而闻名，并且在过去几十年中已经汇集了许多区域爬行动物（即Al Sadoon等人。2016，2017; Aloufi等。2021，2022; Alshammari和Busais 2020; Alshammari等。2017; Alshammari和Ibrahim 2015; Aloufi and AMR 2015;坎宁安2010; Farag and Banaja 1980;蒂尔伯里（Tilbury）1998）。尽管有这些清单，但沙特阿拉伯的大片地区