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Rosalind Franklin对DNA结构的作用和贡献：从他的历史过程中看，从BIB
1教育学院，活动的魔术师，智利猫科学学院，猫科学大学或lica del maule大学，智利； parada blosbastian@gmail.com 2教育学院，体育系，概念大学，Concepci或N 4030000，智利； pabloluna@udec.cl 3 3体育与娱乐系，智利Temuco 4780000，La Frontera大学； cristian.martinez.s@ufrontera.cl 4教育科学学院教育学院教育学院教育学院，智利Valdivia 5090000，智利； j lim andez@uach.cl 5教育学院，体育教育教育学院，席尔瓦·亨利·奎兹（SilvaHenríQuez），圣地亚哥8330226，智利； lvalenzuela@ucsh.cl 6教育与社会科学学院，安德烈斯·贝洛大学（Andres Bello University，Concepci）或N 4030000，智利；颂歌。 flores@unab.cl 7教育学院，体育教育学院，毛勒天主教大学，talca 3460000，智利 *通信：rvargas@ucm.cl div div>
供应链风险：供应商组成和...
We thank an anonymous referee, Laurent Bach, Jon Garfinkel, Michael Hertzel, Ron Masulis, Katie Moon, Veronica Rappoport, Shang-Jin Wei, and seminar participants at ESSEC, Southern Methodist University, the University of Iowa, the University of Mannheim, the University of New South Wales, the NBER and Central Bank of Chile International Fragmentation, Supply Chains, and Financial摩擦会议，中西部金融协会年会，Esade Spring研讨会，阿姆斯特丹企业金融日，SFS骑兵，金融中介研究协会年会，ECGI全球公司治理和南部丹麦大学财务研讨会。Giannetti感谢Jan Wallander和Tom Hedelius基金会的财政支持。当Ersahin在密歇根州立大学任职时，该项目的重要部分就完成了。Ersahin感谢密歇根州立大学中心国际商业研究（CIBER）的财政支持。
密码子的使用偏见水平预测分类学身份和遗传组成
在这项研究中，我们研究了生物体的密码子使用偏置水平如何作为生命三个王国（古细菌，细菌，eukarya）的各种基因组和进化特征的预测因素和分类。我们对现有遗传数据集进行了次要分析，以构建几种人工智能（AI）和机器学习模型，这些模型对13,000多种生物进行了培训，这些模型表明可以准确地预测有机体的DNA类型（核，线粒体，氯肾上腺素），并简单地使用其遗传密码（64 codon codon codon codain usece频率）。通过利用先进的AI和机器学习方法来准确地识别来自密码子使用模式的进化起源和遗传组成，我们的研究表明，遗传密码可用于训练精确的机器学习分类和系统发育特征的机器学习分类器。我们的数据集和分析在GitHub和UCI机器学习存储库（https：//archive.ics.uci.edu/ml/datasets/codon+usage）上公开可用，以促进开放源的可重复性和社区参与。
高级制造技术和高熵合金组成的可行性研究
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，也不是巴特尔纪念研究所，或其任何雇员，对任何信息，设备，产物或程序披露或代表其使用的任何法律责任或责任都没有任何法律责任或责任，或者对其使用的准确性，完整性或有用性都不会侵犯私人权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或Battelle Memorial Institute的认可，建议或赞成。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
GPT3 和大学作文中的人工智能 (AI)
摘要 使用人工智能 (AI) 来提高写作水平在文字处理软件和云端写作助手（如 Grammarly 和 Microsoft Word）中很常见。然而，越来越多的选择正在涌现，它们不仅限于语法、拼写和标点符号方面的帮助，还可用于完成论文生成。人工智能论文生成器的免费使用导致人们哀叹大学写作即将消亡。但人工智能在前面提到的例子中已经使用了几十年，却没有引起这样的反应。事实上，认为使用论文生成软件等同于学术不诚实的想法已经过时了，就像担心允许学生使用计算器或黑板一样。这两种工具的出现都为学生提供了一种不同于死记硬背的学习方式。
影响米酒生产区域中环境微生物的多样性和组成的环境因素
摘要：Shaoxing大米葡萄酒是中国米酒的著名典范。它的优质质量与土著自然环境密切相关。结果表明，富公司（75％），肌动杆菌（15％），蛋白质杆菌（5％）和杆菌植物（3％）构成了普遍的细菌组。在主要细菌属中，乳酸杆菌是最丰富的，占49.4％，其次是乳酸菌（11.9％），糖精孢子虫（13.1％），白肿瘤（4.1％）和热乳房（1.1％）。主要的真菌门是Ascomycota和zygomycota。在主要的属中，葡萄糖（59.3％）占据了最丰富的占主导地位，其次是saccharomycopsis（10.7％），曲霉菌（7.1％），温疗（6.2％），根瘤菌（4.9％），梯形（4.9％），梯形（2.2％）和妈妈（1.3％）。发现细菌和真菌群落的结构在环境中保持稳定，其多样性受到气候条件的强烈影响。环境因素（例如温度，气压，湿度，降雨和光线）的连续波动显着影响微生物种群的组成和多样性，尤其是主要的细菌群落。
用于预测基于肠道微生物组组成的自闭症谱系障碍的机器学习算法
摘要：机器学习（ML）技术的应用是协助诊断复杂疾病的可靠方法。最近的研究将肠道微生物的组成与自闭症谱系障碍（ASD）的存在有关，但到目前为止，结果主要是矛盾的。这项工作建议使用机器学习研究肠道微生物组组成及其在ASD早期诊断中的作用。我们使用肠道微生物组成分的公开数据，将支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN）和随机森林（ANN）和随机森林（RF）算法分类为神经型（NT）或具有ASD的受试者。天真的贝叶斯，k-neart邻居，合奏学习，逻辑回归，线性回归和决策树也经过训练和验证；但是，提出的表现最好的性能和解释性。使用SAS VIYA软件平台开发了所有ML方法。使用16S rRNA测序技术确定微生物组的组成。ML的应用产生的分类准确性高达90％，灵敏度为96.97％，特异性较高达到85.29％。在ANN模型的情况下，与第一个数据集对NT受试者进行分类时不会发生任何错误，这表明与传统测试和基于数据的方法相比，分类结果显着。使用两个数据集重复这种方法，一个来自美国，另一个来自中国，导致了类似的发现。所获得的模型中的主要预测指标在分析的数据集之间有所不同。从分析的数据集中确定的最重要的预测因素是细菌，lachnospira，anaerobutyricum和ruminococcus torques。值得注意的是，在每个模型中的预测因子中，由于其相对丰度较低，因此存在细菌在微生物组组成中通常被认为是微不足道的。这种结果增强了对微生物组对ASD发展的影响的常规理解，在这种情况下，微生物群的组成的不平衡会导致宿主 - 微生物稳定的破坏。考虑到以前的几项研究集中在最丰富的属，并且被忽略了较小的（并且经常在统计学上显着）微生物群落，因此对此类社区的影响进行了很差的分析。基于ML的模型表明，更多的研究应集中在这些不太丰富的微生物上。一个新的假设解释了这一领域的矛盾结果，并提倡对可能不会表现出统计学意义的变量进行更深入的研究。获得的结果似乎有助于解释有关ASD的矛盾发现及其与肠道菌群组成的关系。虽然某些研究将杆状杆菌/杆菌的比例较高，而其他研究则相反。这些差异与微生物组组成中的少数族裔有密切相关，这在人群之间可能有所不同，但具有相似的代谢功能。因此，在ASD表现中，杆菌/杆菌的比率可能不是决定因素。
肠道菌群组成改变与幼儿外显情绪调节困难有关
摘要：执行功能 (EF) 包括显性情绪调节 (EER) 和认知控制 (CC)。儿童时期的 EER 尤其可以预测成年后的身心健康。确定影响 EER 发展的因素对终身身心健康具有重要意义。肠道微生物群 (GM) 已引起人们的关注，成为成年期身心问题风险的潜在生物标志物。此外，GM 与大脑功能/结构有关，在情绪处理中起着至关重要的作用。然而，人们对 GM 组成与儿童早期情绪调节发展之间的关系知之甚少。因此，在本研究中，我们检查了 257 名 3-4 岁儿童，以调查 GM 与 EF 风险之间的联系。使用母亲报告的执行功能行为评定量表 - 学龄前版本测量 EF。使用 16S rRNA 基因测序评估 GM 组成（alpha/beta 多样性和属丰度），并在 EF 风险组和非风险组之间进行比较。我们的研究结果表明，具有 EER 风险（抑制性自我控制指标）的儿童体内放线菌和萨特菌属的丰度更高。虽然我们尚未确定 GM 和 CC 风险之间的直接联系，但我们的研究结果表明，学龄前儿童的 GM 与情绪处理密切相关，并且 EER 风险儿童体内有更多的炎症相关细菌。
评估细菌，形态学特征和粉尘辐射的元素组成
尘埃辐射可能会产生各种影响，从重大健康问题到环境问题。它可以含有引起疾病的微生物和有毒的重金属，因此，在特定部位建立微生物和矿物质的成分至关重要。在这项研究中，使用美国测试和材料标准方法学会（ASTM D1739）从阿兰迪斯（Namibia）的一个小镇Arandis（Namibia）Arandis收集了灰尘辐射样品，以收集和分析灰尘辐射（可安置的颗粒物质）。通过培养和隔离技术和文化特征进行了当前可行细菌的鉴定，并使用立体显微镜和X射线荧光重新确定灰尘辐射的元素组成。结果表明，尘埃尘埃中最主的细菌是芽孢杆菌物种。形态学表征表明，当前的颗粒是黑色，褐色，绿色和晶体颗粒，具有不规则，立方体，羊群和片状形状。元素研究表明，灰尘的辐射含有Hg，AS，Fe，Ni，Cr，Mn，Mn，Al和Pb发生在不同的浓度以及粉尘降低的污染状态，范围从低到严重到严重的污染因子，污染因子，污染负荷指数和富含污染的污染因子和富含污染因子和富含的重金属范围。