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标题：土壤深度确定高粱双色领域的微生物群落
抽象的高粱双色是一种重要的全球作物，适合于玉米或米饭更炎热，更干燥的条件下壮成长，具有与独特且分层的土壤微生物组相互作用的深根，在植物健康，生长和碳存储中起着至关重要的作用。对农业土壤的微生物组研究，尤其是生长二色的田地，主要限于表面土壤（<30 cm）。在这里，我们研究了土壤特性，田间位置，深度和高粱类型的生物因子的非生物因素，跨土壤微生物组上的38种基因型。利用16S rRNA基因扩增子测序，我们的分析揭示了微生物组成的显着变化，并且无论基因型或田间如何，双色链球菌内的土壤深度增加。值得注意的是，特定的微生物家族，例如热蛋白孢子科和ABS-6阶内未分类的家族，富含30厘米以上的更深的土壤层。此外，微生物的丰富度和多样性的深度下降，在60-90 cm层达到最低限度，而层的多样性则超过90 cm。这些发现突出了土壤深度在农业土壤微生物组研究中的重要性。
AFM确定未来离子液体电解质中的关键EDL性能
AFM提供了一种在现实条件下在原位研究离子液体的方法。最近，使用振幅调制AFM（AM-AFM，也称为攻击模式AFM）来确定高度有序的热解石墨（HOPG）和块状硝酸丙二酸酯（PAN）（PAN）（PAN）（PAN）（pAN）（pAN），靠近室温之间的界面结构。10，AFM悬臂旋转接近其谐振频率，自由振幅小于1 nm。将成像振幅设定点比保持大于0.7，以最大程度地减少EDL结构的尖端样本力和可能的扰动。这些条件导致AFM尖端探测用亚纳米分辨率吸附在电极表面上的界面离子（图1），而无需接触电极本身。可以通过降低设定点比，增加尖端样本力来验证这些条件，直到尖端探测到离子层超过离子层并与电极表面接触。
科学手稿模板
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
CFHR3 的变化通过控制因子 H 浓度来决定对脑膜炎球菌病的易感性
Vikrant Kumar，1，2，35 Richard B. Pouw，3，4，5，35 Matias I. Autio，1，6，35 Manfred G. Sagmeister，7，35 Zai Yang Phua，1 Lisa Borghini，1，26，26，26，26，27 Ouwer，4，5 Ellie Pinnock，10 Jan Hazelzet，12 Marieke Emonts，13，14，15 Michiel van der Flier，16，17 Mark Rei，然后，每个霍夫曼18岁。 Es，23，24，25 Salas，25，Colk Fin 10 Enitan D. Carrol，28 Andrew J. Pollard，29 Lachlan J. Coin，30 Werner Zenz，Werner Zenz，7 Diana Wouters，4，4，5 Lay Teng Ang，9 Martin L.
左前额叶皮层确定编码时的相关性，并控制情节记忆形成
在前额叶皮层中的角色半球横向效果一般而言，尤其是情感上的信息，尤其是具有情感上的信息。在随机，双盲和虚假对照的设计中，健康的年轻参与者（n = 254）进行了2次编码，以分类感知，语义或情感上的价值（正面或负面）单词的特征（正面或负面），随后是免费召回和识别任务。为了解决每个半球贡献的竞争假设，我们使用经颅直流电流刺激在编码过程中调节了左或右背外侧前额叶皮层（DLPFC）活性（1 MA，20分钟）。刺激了左DLPFC，但不是右DLPFC，编码和自由召回性能的改进，特别是对于在语义上进行处理的单词，尤其是对左DLPFC的刺激。此外，增强左DLPFC活性增加了积极含量的内存形成，同时减少了负含量的含量。相比之下，促进右DLPFC活性增加了负含量的记忆形成。左DLPFC评估编码时新内存内容的语义特性，从而影响成功的新情节记忆。半球后期（更活跃的左DLPFC和较不活跃的右DLPFC）在编码阶段会移动内存痕迹的形成，而有利于正面价值的内容。
压力松弛幅度的水凝胶决定了3-D
水凝胶基质的粘弹性对3D培养和生物制作组织模型系统的细胞行为敏感。先前的报道表明，在具有明显的压力松弛的水凝胶中，细胞倾向于粘附，扩散，迁移和增殖。然而，目前尚不清楚细胞是否对压力松弛的振幅更为敏感，或者对放松时间常数的反应。为了测试这一点，我们比较了在藻酸盐中最多10天培养的成纤维细胞的行为，并氧化了具有相似杨氏模量的藻酸盐水凝胶，但应力放松行为不同。我们发现成纤维细胞在水凝胶中细长，迁移和增殖更好，这些水凝胶显示出更高的应力松弛幅度。相比之下，细胞对松弛时间常数的响应不太明显且不一致。在一起，这些数据表明，最重要的是基质的应力松弛幅度，该矩阵决定了细胞局部穿透和重塑矩阵的能力，随后会导致更好的扩散，更快的迁移和更高的细胞增殖。我们得出的结论是，应力松弛振幅是用于优化3-D水凝胶中细胞行为的中心设计参数。
基因组用纳米孔测序精确地确定脊椎动物中的全球和盆地DNA甲基化
基因组浏览定义为低通序的覆盖范围低于0.05倍，通常用于线粒体基因组恢复和物种鉴定。长阅读的纳米孔测序仪可以同时阅读DNA序列和甲基化，并且可以多重样品进行低成本基因组练习。在这里，我将纳米孔测序作为全球DNA甲基化和转座子评估的高度精确平台。仅覆盖0.001×或30 MB的读数，精度为1％。生物学和技术复制可验证高精度。浏览40种脊椎动物物种揭示了与全基因组亚硫酸盐测序一致的全球甲基化模式，平均地图率> 97％。基因组大小与全局DNA甲基化直接相关，解释了其39％的方差。只能以0.0001倍的覆盖范围或3 MB的读数来获得小鼠和灵长类动物中的精确正弦和线转座子甲基化。样品多路复用，现场可移植性和该仪器的低价合并，使基因组掠过DNA甲基化成为一种可访问的方法，用于从生态学到流行病学和低资源组的表观遗传评估。
硬脂酰辅酶 A 去饱和酶 1 活性决定胰腺 β 细胞中 DNMT1 介导的 DNA 甲基化模式的维持
1 波兰科学院 Nencki 实验生物学研究所细胞信号传导和代谢紊乱实验室，02-093 华沙，波兰；a.dobosz@nencki.edu.pl (AMD)；j.janikiewicz@nencki.edu.pl (JJ)；a.dziewulska@nencki.edu.pl (AD) 2 波兰科学院核物理研究所跨学科研究部，31-342 克拉科夫，波兰；anna.maria.borkowska@uj.edu.pl (AMB)；Ewelina.Lipiec@ifj.edu.pl (EL)； Wojciech.Kwiatek@ifj.edu.pl (WMK) 3 波兰克拉科夫雅盖隆大学物理、天文与应用计算机科学学院，30-348 4 波兰科学院 Nencki 实验生物学研究所分子医学生物化学实验室，02-093 华沙，波兰；p.dobrzyn@nencki.edu.pl * 通讯地址：a.dobrzyn@nencki.edu.pl © 检查 ^ x 更新
安全通量电容器：从过去和现在中学习决定你的未来！
• 随着时间的推移 • 70 年代 – 一些活动，但主要是遵守 OSHA 的创作 • 80 年代 – James Reason 的瑞士奶酪模型 • 90 年代 – BBS 观察计划（STOP、BST、安全绩效系统、SafeTrack 等）• 90 年代末 – Larry Wilson 与 SafeStart（意识和技能）和 Scott Geller（以人为本的安全/积极关怀） • 2000 年代 – 2020 年代 – Dekker/Reasons（公正文化）、Hollnagel（安全 2）和 Conklin/其他人（HOP）