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非模型酵母的代谢工程Issatchenkia Orientalis SD108用于5-氨基乙酸生产
多年来，摘要5-氨基乙烯酸（5- ALA）的生物产生受到了人们的关注。但是，由于产生5 -ALA，发酵汤将变得酸性，因此在5 -ALA生物合成和细胞生长之间存在权衡。为了解决这一限制，我们设计了一种耐酸的酵母，即Issatchenkia Orientalis sd108，以进行5 -ALA生产。我们首先发现I. Orientalis SD108的细胞生长速率被5 -ALA增强，其内源性ALA合成酶（ALA）的活性高于其他酵母中的同源物。通过优化质粒设计，过表达转运蛋白和增加基因拷贝数，将5- ALA的滴度从28 mg/L到120-，150-和300 mg/L的提高。使用丙酮酸脱羧酶（PDC）敲除菌株（SD108δPDC）并用尿素进行培养后，我们将510 mg/l的滴度提高到510 mg/l，13-折叠率增强性，证明了与新的IOIALAL活动的重要性，我们将510 mg/l的滴度提高到510 mg/l，这是13-倍数增强。这项研究证明了耐酸I. OrientalisSD108ΔPDC在将来大规模的5- ALA产生的潜力很高。
ava amin
• Alex Lee : Microsoft Research PhD intern, 2024 • Garyk Brixi : Microsoft Research PhD intern, 2024 • Kaeli Kaymak-Loveless : Microsoft Research undergraduate intern, 2024 • Sevahn Vorperian : Microsoft Research PhD intern, 2023 • Zeinab Navidi : Microsoft Research PhD intern, 2023 • Sadhana Lolla : Microsoft Research undergraduate intern, 2023 • Kasia Kedzierska : Microsoft Research PhD intern, 2023 • Giovanni Palla : Microsoft Research PhD intern, 2023 • Michael Wornow : Microsoft Research PhD intern, 2023 • Taylor Killian : Microsoft Research PhD intern, 2022 • Dan Yuan : Microsoft Research PhD intern, 2022 • Kevin Wu : Microsoft Research PhD实习生，2022年•Francesca-Zhoufan li：Microsoft Research Phd实习生，2022年•艾米·王：微软研究博士学位实习生，2022年•梅根·理查兹（Megan Richards）•2022年，凯文·格林曼（Kevin Greenman），凯文·格林曼（Kevin Greenman）：Microsoft Greenman：Microsoft Greenman：Microsoft Research Ph. Intern，1月。学生，2021年1月至2021年6月•卡门·马丁·阿隆索（Carmen Martin-Alonso）：麻省理工学院博士学生，2019年1月至2021年6月•苏珊·苏（Susan Su）：苏珊·苏（Susan Su）：麻省理工学院本科生，2019年9月 - 2021年6月•艾哈迈德·贝克德米尔
综合，表征和生物学活性评估双乙二醇（2-氨基苯甲酸）的衍生物与聚乙醇接枝的衍生物
摘要：一系列新的杂环芳香族衍生物化合物是由Bis-甲基 - 二甲基 - 二甲基二甲基二甲基二苯甲酰基与不同氯化物部分的反应合成的4,4' - （二嗪-1,2-二苯基）二苯甲酰氯化物和氯霉素分别提供了含有原发胺基的衍生物化合物[A-A4]。这些衍生化合物[A-A4]使用冷热酯化以合成新的移植聚合物[B1-B4]反应。产品结构由FT-IR和1 H-NMR光谱符合。XRD-划分分别表现出化合物[B1和B3]分别为晶体和半晶。以及通过肿胀测试测试衍生物。肿胀的结果在72小时时显示出较高的范围50-150％。这些化合物[A-A4]和[B1-B4]已被测定针对大肠杆菌G+VE以及葡萄球菌的G-VE微生物的生物学活性。关键词：二 - 甲基 - 二苯甲酸（2-氨基苯甲酸），pipyridine-1-磺酰氯，吡啶-3-甲基磺酰基氯化物，氯吡啶甲基苯基甲基苯基，抗菌素。简介
尼日利亚液化天然气呼吸支持变电站及其在卡诺（Kano）Aminu Kano教学医院新生儿中心的PoliteHeartCPAP机器：护士的观点
可以在八周内在非常相似的临界条件下在NLNG变电站进行八周内共有七个非常低的出生体重新生儿。在这七名患者中，其中三名由我们的团队在变电站中培训，因为我们仔细协调了职责转变以覆盖护理。被放置在PoliteHeartCPAP机器上的索引新生儿在治疗的第五天就成功断奶而没有困难。在断奶之前，婴儿在断奶之前的停留时间不会与其他CPAP机器不同，我们以前在单元中使用过的其他CPAP机器，无论该患者的初始挫折在对变电站的添加之前，无论该患者的初始挫折。我们小团队中缺乏足够数量的训练有素的护理人员，导致几周的闲置时间，当我们没有病人被我们的变电站添加到变电站时。但是，活动逐渐返回，对于我们的团队，该变电站已成功地脱离了我们所用的三个新生儿，并已被管理。但是，所有其他使用我们现有的替代应用程序管理的其他四个新生儿都丢失了。
Cu
摘要：Cu 0介导的原子转移自由基聚合（ATRP）在水性培养基中被扩展到二级胺 - 抑制甲基丙烯酸酯聚合物，并用聚（[2-二甲基氨基]乙基甲基甲基甲基甲基甲基）（PDMAEMA）（PDMAEMA）（PDMAEMA）作为模型聚合物。通过增加停用Cu II物种的浓度，降低反应温度并将辅助卤化物浓度增加到1 m，在4小时内实现了均固定分子量分布（MWD）的聚合物。 MWDS与理论值表现出良好的一致性，多分散指数（a）低至1.14。此外，该反应系统显示出对溶解氧的显着耐受性，几乎没有观察到的聚合物在启动前而没有脱气而没有观察到的有害影响。在3.5的温和酸性pH下的合成表现出了活性端基的出色保留，如近量化转化时的链扩展所证明的，并将系统扩展到2-（二乙基氨基）甲基丙烯酸乙酯（Deaema）（Deaema）（Deaema）（Deaema）和2-（二异丙基）乙基乙酸乙酯（Diasopyly）（Dpaema）。这项工作提出了一种新的水性方法，用于用具有良好的MWD的第三级胺 - 吊剂聚合物快速合成。
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
* 通讯作者：Mohammad-Amin Abshat (MD)，伊朗拉什特吉兰医科大学医学院。Seyed Javad Masoumi (MSc)，伊朗德黑兰大学心理学与教育学院心理学系。电子邮件：aminabshat9777@gmail.com 电子邮件：masoumi.seyedjavad@gmail.com 如何引用本文：Khani A、Sadeghi Velni E、Hosseini SS、Bagherieh D、Abshat MA、Masoumi SJ。人工智能：一种改善重症监护病房患者护理的宝贵而有效的工具。J Nurs Rep Clin Pract。2024 年。
AI 在 ICU 护理中最重要的贡献之一是它能够实时处理大量患者数据 [5]。ICU 患者通常使用各种设备进行监测，这些设备可跟踪生命体征，包括心率、血压、血氧饱和度和呼吸模式。AI 算法可以即时分析这些数据，识别模式并在并发症变得危急之前预测它们。例如，AI 可以通过识别患者生理数据的细微变化来检测败血症（一种危及生命的疾病）的早期迹象。这种预测能力使护士能够尽早进行干预，从而有可能预防严重的并发症并提高患者的存活率 [5]。
subgeSted引文：F.，Nau，J.，Nakhaei-Red，S.，Son，E. Microenvi
1医学院和大学医院杜塞尔多夫，海因里希海因大学杜塞尔多夫，40225杜塞尔多夫，德国的医学院和大学医院II，医学院和大学医院； farhad.bazgir@hhu.de（F.B.）; j.nau@hhu.de（J.N。）2个干细胞生物学和再生医学研究小组，生物技术研究所，Mashhad Ferdowsi Mashhad，Mashhad 91779-48974，伊朗； s.nakhaeirad@ferdowsi.um.ac.ir 3神经与感觉生理研究所，医学院和大学医院杜塞尔多夫，海因里希海因大学杜塞尔多夫，40225杜塞尔多夫，德国杜塞尔多夫； ehsan.amin@hhu.de 4医学系和弗吉尼亚大学弗吉尼亚大学夏洛茨维尔大学的罗伯特·M·伯恩心血管研究中心，美国弗吉尼亚州22908； mjw5mc@hscmail.mcc.virginia.edu 5弗吉尼亚大学生物医学工程系，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，弗吉尼亚州22908，美国； jsaucerman@virginia.edu 6韦尔茨堡大学药理学与毒理学研究所，莱布尼兹分析科学研究所，德国97078尤尔兹堡； lorenz@toxi.uni-wuerzburg.de *通信：reza.ahmadian@hhu.de;电话。 ： +49-2118112384†这些作者对这项工作也同样贡献。2个干细胞生物学和再生医学研究小组，生物技术研究所，Mashhad Ferdowsi Mashhad，Mashhad 91779-48974，伊朗； s.nakhaeirad@ferdowsi.um.ac.ir 3神经与感觉生理研究所，医学院和大学医院杜塞尔多夫，海因里希海因大学杜塞尔多夫，40225杜塞尔多夫，德国杜塞尔多夫； ehsan.amin@hhu.de 4医学系和弗吉尼亚大学弗吉尼亚大学夏洛茨维尔大学的罗伯特·M·伯恩心血管研究中心，美国弗吉尼亚州22908； mjw5mc@hscmail.mcc.virginia.edu 5弗吉尼亚大学生物医学工程系，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，弗吉尼亚州22908，美国； jsaucerman@virginia.edu 6韦尔茨堡大学药理学与毒理学研究所，莱布尼兹分析科学研究所，德国97078尤尔兹堡； lorenz@toxi.uni-wuerzburg.de *通信：reza.ahmadian@hhu.de;电话。： +49-2118112384†这些作者对这项工作也同样贡献。
氨基酸竞争形状的鲍曼尼杆菌肠道肠道
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年10月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.10.19.619093 doi：Biorxiv Preprint
