b'Christopher De Bono 1、Yichi Xu 2,*、Samina Kausar 1,*、\xc2\xa3、Marine Herbane 1、Camille Humbert 1、Sevda Rafatov 1、Chantal Missirian 1,3、Mathias Moreno 1、Weiyang Shi 4、Yorick Gitton 5、Alberto Lombardini 6、Ivo Vanzetta 6、S\xc3\xa9verine Mazaud-Guittot 7、Alain Ch\xc3\xa9dotal 5、Ana\xc3\xafs Baudot 1、St\xc3\xa9phane Zaffran 1 和 Heather C. Etchevers 1,'
休厄尔街,格兰奇敦布罗姆斯格罗夫街至霍姆斯代尔街 1 和 3 爱德华兹 J.,伯德因鲍德 5 托马斯·约翰,劳工制桶匠 7 麦卡锡 7 贝尔·乌尔斯·伊丽莎 9 托马斯·埃德温火车司机 9 丁尼克 CF,水手 10 尼格尔·詹姆斯,裁缝 11 马尔廷·查尔斯·阿尔伯特 11 埃弗里特·亨利,靴匠 13 霍尔德姆·约翰 12 威尔逊先生 R. E. 15 凯利·托马斯,鞋匠 13 贝特曼·约翰 17 劳埃德·休,石匠 14 卡利莫尔克拉拉夫人 19 加德纳·弗雷德里克·罗宾逊大卫公司,计时和交易进口商 21 赖特·理查德劳工莫里斯和史密斯,木材商人 25 麦金太太 E. 圣徒和交易进口商 27 罗布森威廉在这里交叉 29 布罗克韦查尔斯 16 克莱门特雷内 31 布莱~e 夫人 17 凯恩杰里迈亚 33 科恩詹姆斯 18 马尼.托恩 37 塔珀 JW,渔夫 19 林奇.约翰 39 巴克利 M ... 森,锅炉制造工 21 韦尔顿帕特里克牛仔 U 哈格蒂威廉 2?. 库姆爱德华 43 伯特托马斯,。消防员 23 O'Connell M:Hv 45 Tayl~r E~r~im,石匠 24 CunninlJ'ham 夫人 47 Prew1tt W1lham 25 Ha yes John • 49 Blockeway Philip 26 Kingston Samuel 51 Dunn Mary,杂货商 29 Naish T.,West Dock 酒店 Worcester Street 交叉口 --Collingdon Road 交叉口 55 Evans Mary Waters S.,鞋匠 57 Butt William,劳工 31 Summers T.,理发师 59 Bartlett. William. 劳工 32 Johns Ann. 店主 61 Noyes Charles,实验室 33 Musgrave Wm.,清洁工 63 Gainey Charles,消防员
摘要全球淡水生态系统的生物多样性由于各种人为压力源(例如栖息地降解,入侵物种的引入和污染)而面临严重威胁。评估人类引起的环境压力源对人群和社区持久性的影响需要准确的生物多样性估计。虽然环境DNA(EDNA)的质量编码已成为一种有前途的工具,但其在捕获生物组织(社区,人口和特异性水平)跨生物多样性响应中的有效性仍有待研究。在这项研究中,我们通过对基于草甘膦除草剂除草剂除草剂除草剂脉冲进行对比的养分水平(孕育和雌激素)进行了两个月的中核实验,测试了EDNA Metabarcoding在评估水生浮游动物和昆虫群落快速变化方面的疗效。我们检查了治疗对社区组合,家庭丰富性和种内多样性的影响,并将我们的发现与通过显微镜方法获得的结果进行了比较。元编码揭示了与显微镜的部分一致的生态发现,表明其在评估社区快速变化方面的潜力。除草剂引起的社区组成的转变以及差异影响的浮游动物和昆虫家族的丰富度(昆虫的增加,以及甲壳动物和旋转器的减少),这表明对类群中除草剂的宽容梯度以及昆虫幼虫的潜在自上而下的调节,这可能抵消了昆虫的优势。最后,我们表明养分富集加剧了除草剂对种内多样性的负面影响,从而突出了人们对遗传培养的关注。我们的发现强调了淡水生态系统中对除草剂和营养富集的反应的复杂性。我们得出的结论是,Edna Metabarcoding不仅可以用来估计无脊椎动物群落的快速变化,而且还可以通过对生物组织不同规模的多样性动态和潜在的级联效应提供更广泛的观点来获得额外的价值。
Review Article ISSN: 2320-5091 Impact Factor: 6.719 HERBAL SCIENCE: EXPLORING THE PHYTOCHEMISTRY AND PHARMACOGNOSY OF MEDICINAL PLANTS Ankita Singh 1 , Ramesh Chandra Tiwari 2* , Manisha Dikshit 3 , Ved Bhushan Sharma 4, Bhawana Mittal 4 , Naveen Kumar 5 1 Post Graduate Scholar, * 2 Prof. and H.O.D, 3副教授,4助理教授P.G.Agada Tantra evum Vidhi Vidyaka,北阿坎德邦Ayurved University,Rishikul Campus,Haridwar,Haridwar,5副教授,印度Kldav PG College Roorkee,印度印度北阿坎德邦。Corresponding Author : agadtantra12@gmail.com https://doi.org/10.46607/iamj1113012025 ( Published Online: January 2025) Open Access © International Ayurvedic Medical Journal, India 2025 Article Received: 08/12/2024 - Peer Reviewed: 29/12/2024 - Accepted for Publication: 09/01/2025。
癌症是全球最大的死亡原因。各种药物可治疗各种癌症。人们正在研究用天然来源制成的纳米制剂来治疗多种疾病,包括癌症。手术、化疗、免疫疗法和放疗大多无法治疗癌症。这些药物可能会损害快速分裂的健康组织、结构异常、身体毒性、长期副作用、肿瘤细胞耐药性和精神障碍。研究人员正在开发纳米级药物,使用天然药物如锦葵和姜黄素来降低浓度并提高靶向特异性。纳米粒子的小尺寸和独特性质使其非常有用。它们封装药用成分,提高溶解度、药物释放、细胞吸收和输送。当用配体功能化时,纳米粒子可以更好地识别和结合癌细胞。天然化学物质和纳米技术可以改善药物的可用性、分布和对癌细胞的靶向性,使癌症治疗更有效、更安全。纳米医学利用纳米粒子治疗癌症和恶性细胞,由于纳米药物比目前市售的抗癌药物更有效、副作用更少,因此发展迅速。这篇综述文章介绍了基于纳米技术的天然化学物质和用于癌症治疗的药物输送方法。本文讨论了纳米粒子的利弊以及天然化学物质的抗癌吸引力。
摘要:在Unani文献中提到了用于管理类似糖尿病状况的多草药unai unani公式,Qurs-e-Ziabetus(QZ)。这项研究旨在评估QZ的抗糖尿病活性,QZ的抗糖尿病活性在Sprague Dawley大鼠的烟酰胺 - 链霉素诱导的糖尿病中提到。开发了QZ和HPTLC纤维固定文件的初步植物化学筛选。在正常的Eugglymemic SD大鼠中进行口服葡萄糖耐受性测试(OGTT)。此外,在烟酰胺 - 链蛋白酶诱导的糖尿病大鼠中测试了抗血糖势。提供了28天的QZ(250、500和1000 mg/kg)和Glibenclamide(10 mg/kg)的处理。28天后,所有大鼠都禁食过夜,并收集了血液样本并进行生化估计和血液学参数。收集胰腺,肝脏和肾脏,并进行组织病理学分析。在QZ中检测到各种植物成分。在OGTT中,QZ治疗并没有显着降低受葡萄糖(2 gm/kg)挑战的大鼠的血糖水平。与糖尿病对照相比,QZ在烟酰胺链接受蛋白诱导的糖尿病模型中,QZ表现出显着依赖剂量依赖性的空腹血糖降低效果。QZ和Glibenclamide治疗不会影响烟酰胺 - 链接受蛋白诱导的糖尿病大鼠的体重或生化和血液学参数。观察到胰腺,肝脏和肾脏的组织学分析,与正常对照相比,糖尿病组的一些变化。同时,QZ治疗显示链蛋白酶病毒和进一步的糖尿病疾病诱导的组织病理学变化得到了改善。研究数据表明,在烟酰胺 - 链蛋白酶诱导的糖尿病大鼠中,QZ在给药中的抗血糖潜力28天。
简介:尽管现在认为口腔健康是整体生活质量的关键因素,但从历史上看,更大的重点已放在其主要是局部治疗作用上。根据世界卫生组织(WHO)的说法,一个人的咬人,咀嚼,微笑和谈话以及他们的心理状态都受口腔健康的影响。因此,口腔障碍会损害一个人成长和发展的能力,以及他们具有生产力,创造性和社交的能力。草药正在卷土重来,因为它们比今天的合成药物更安全,更安全,这鼓励研究人员研究草药。自远古时代以来,就已经使用了药用植物来治疗各种疾病。减少免疫学问题的研究的关键领域之一是自然来源。化学药物的引入导致草药使用的使用下降。一种互补或替代疗法对许多疾病效果很好的是草药。尽管产生了许多现代药物,但使用草药仍然非常流行。该评估的目的是研究基于草药的口服和牙科护理产品。在2015年至2022年之间,在两个数据库中搜索了发表的论文:PubMed和Google Scholar,使用“具有草药起源的口服和牙科护理产品”的短语。根据这项研究,使用了几种草药来治愈疾病,其中许多草药没有负面影响。
除草剂处理率(g ai ha -1 ) 未处理 --- 吡啶酸 350 甲基磺草酮 53 磺草酮 46 或 92 吡啶酸 + 甲基磺草酮 350 + 53 吡啶酸 + 磺草酮 350 + 46 或 92 *所有处理均含有 1% v/v 的 COC 和 AMS
摘要。人工智能模型是支持当前全球经济中许多部门的关键要素。训练这些模型需要 3 个主要资产:数据、机器学习算法和处理能力。鉴于对数据隐私、算法知识产权和服务器安全的日益关注,结合所有 3 种资源来构建模型具有挑战性。在本文中,我们提出了一种解决方案,允许提供商在安全的云训练环境中共享他们的数据并运行他们的算法。为了在系统中为客户和资产提供者提供信任,引入了区块链来支持模型生产的协商、监控和结论。通过初步评估,我们验证了该方法的可行性,并提出了更安全的人工智能即服务的路线图。