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植物生长接种之间的相互作用 -
微生物接种是一种关键的策略，在有益的微生物和植物之间建立了共生关系，从而增强了营养的吸收，增强对环境压力源的弹性，并最终促进更健康，更生产的植物生长。然而，尽管被广泛承认接种剂的有利作用，但接种对根际微生物组复杂相互作用的确切和细微影响仍然显着尚未得到充分兴奋。本研究探讨了细菌接种对土壤特性，植物生长和根际微生物组的影响。通过使用各种细菌菌株和合成群落（Syncom）作为普通豆类植物中的接种剂，通过16 s rRNA及其基因测序评估了根际的细菌和真菌群落。同时评估了土壤化学参数，植物特征和基因表达。研究结果表明，细菌接种通常降低了pH和V％，而在根际中增加了H + Al和m％。它还降低了与排毒，光合作用和防御机制相关的植物中的基因表达，同时增强了根际细菌多样性，有可能使植物健康受益。特异性细菌菌株对根际微生物组的组装产生了不同的影响，主要影响根际细菌而不是真菌，从而间接影响了土壤条件和植物。值得注意的是，Paenibacillus polymyxa接种改善了植物氮（提高5.2％）和铁水平（提高28.1％），而蜡状芽孢杆菌提高了霉菌性率（70％）。此外，接种导致根际内网络相互作用的复杂性增加（约15％），可能会影响植物健康。总体而言，这些发现突出了将细菌引入根际，增强营养物的可用性，微生物多样性并促进有益的植物 - 微生物相互作用的重大影响。
材料中的能量相互作用 - UTS 的 OPUS
小型能量收集设备是绿色能源革命的重要组成部分。尽管硅太阳能电池等大中型设备已经彻底改变了能源生产方式，但小型个人设备仍然不切实际。[1] 市场上缺乏小型能量收集设备的原因是，此类设备可捕获的能量相对较少，并且在从设备中提取能量以供使用（电源管理）时会产生损耗。事实上，室内光收集的可用能量比室外光收集低三个数量级（表 1）。[2] 虽然可以通过优化材料界面和电子电路来改善能量提取的损耗，但可供收集的能量是有限的。因此，为了提供更高的能量和功率输出，必须找到能够提高总可用环境能量利用率的小型能量收集器。传统的能量收集器主要集中于单一能量源，包括机械能（力[3,4]和摩擦能[5]）、电磁能（光和磁体[6]）或热能，并且在提高其效率方面取得了巨大进步。
经济增长与环境的相互作用
摘要 摘要 从历史上看，经济发展是以环境恶化为代价的。自 1980 年代以来，植根于新古典主义理论的新自由主义主导了主流经济思想。其结果是，经济增长导致环境恶化急剧增加。新自由主义对发展的建议体现在华盛顿共识和后华盛顿共识中，这些共识提倡贸易和外国投资自由化以及对市场机制的依赖。最终，新自由主义的目标是实现增长，而不考虑对环境的影响。中国是一个追求市场转型和新自由主义目标的经济体的例子。中国经济转型和增长对环境造成的严重影响表明了新自由主义的不可持续性。本文以中国为例，评估了传统的发展道路以及向促进环境可持续性的替代发展模式转型的必要性。
气候变化和空气污染的相互作用
环境细颗粒物（PM2.5）污染是5岁以下儿童，尤其是发展中国家的主要健康风险因素。南亚是PM 2.5热点，在这里，气候变化是影响PM2.5污染的潜在因素，这增加了一个重大挑战。 但是，在不同的气候变化方案下，可归因于PM2.5的5岁以下死亡率有限的证据有限。 这项研究旨在预测归因于长期暴露于环境PM 2.5 U NDER七空气污染和气候变化缓解情景的5岁死亡率。 我们使用了从先前审查获得的浓度风险函数来归因于周围PM 2.5的5个未来的5个死亡率。 在不同的气候变化缓解场景下，该风险功能的理论最低风险暴露水平为2.4μg/m 3，从2010年到2049年，从2010年至2049年的预期PM2.5浓度链接。 这些方案是基于管道末端的AIM/ENDUES模型（消除源源在EOP处的空气污染物的排放）和2°C目标测量方法的开发。 我们的结果表明，在2010年至2014年，约3.06.8千名5岁以下的死亡归因于PM 2.5，在南亚发生的参考（往常）情况下发生。 5岁以下死亡率的特定国家预测因国家 /地区而异。 当前的排放控制策略不足以减少南亚的死亡人数。 需要强大的气候变化和空气污染控制政策实施。南亚是PM 2.5热点，在这里，气候变化是影响PM2.5污染的潜在因素，这增加了一个重大挑战。但是，在不同的气候变化方案下，可归因于PM2.5的5岁以下死亡率有限的证据有限。这项研究旨在预测归因于长期暴露于环境PM 2.5 U NDER七空气污染和气候变化缓解情景的5岁死亡率。我们使用了从先前审查获得的浓度风险函数来归因于周围PM 2.5的5个未来的5个死亡率。在不同的气候变化缓解场景下，该风险功能的理论最低风险暴露水平为2.4μg/m 3，从2010年到2049年，从2010年至2049年的预期PM2.5浓度链接。这些方案是基于管道末端的AIM/ENDUES模型（消除源源在EOP处的空气污染物的排放）和2°C目标测量方法的开发。我们的结果表明，在2010年至2014年，约3.06.8千名5岁以下的死亡归因于PM 2.5，在南亚发生的参考（往常）情况下发生。5岁以下死亡率的特定国家预测因国家 /地区而异。当前的排放控制策略不足以减少南亚的死亡人数。需要强大的气候变化和空气污染控制政策实施。在同一情况下，2045 - 2049年的死亡人数预计将在2045年至2049年增加36.6％，而在这种情况下，EOP将通过发展中国家（EOPMID）部分实施EOP的措施在7.7％的情况下增加，并且在其他情况下，在其他情况下，在其他情况下，在EOP中，EOPMID将在其他情况下降低（81.2％），而EOP将在其他情况下达到最大的降低（81.2％），而EOP的目标是完全降低（81.2％）（81.2％）。 （EOP MAXCCSBLD）整个南亚。
转录因子相互作用会协调免疫...
利什曼病是一组异质疾病，在几个国家中被认为是重要的公共卫生问题。这种被忽视的疾病是由属于利什曼原虫属的20多种原生动物的寄生虫物种引起的，并由雌性静脉巴诺氏菌的咬伤散布。取决于寄生虫的规格和患者的免疫状态，利什曼病可以呈现各种临床表现。作为强制性细胞内寄生虫，利什曼原虫在吞噬细胞中定居，主要是巨噬细胞，这些巨噬细胞策划了宿主免疫反应并确定感染的命运。一旦在巨噬细胞内，利什曼原虫就会触发调节宿主细胞免疫和代谢反应的不同信号通路。各种转录因子调节这种免疫代谢反应以及与入侵寄生虫相关的利什曼杀剂和炎症反应。在这篇综述中，我们将重点介绍这些反应，它们的相互作用及其对免疫反应的建立和进展以及它们对疾病生理病理学的影响。
临床试验研究的现状和免疫检查点抑制剂的非小细胞肺癌TRIM7和抗病毒免疫之间的相互作用
TRIM7已被证明在促进宿主防御病毒感染和调节免疫信号通路方面具有重要作用。作为E3泛素连接酶，它催化了各种底物的泛素化，包括衔接蛋白（MAV和STING）和转录因子（NF-K B和IRF3），从而在免疫信号途径上施加阳性或负调控。然而，病毒已开发出免疫逃避机制来抵消TRIM7。某些病毒可以通过将其靶向降解或隔离其靶标的TRIM7功能来抑制TRIM7功能。TRIM7甚至可以通过泛素化病毒蛋白（包括对组织和物种偏向主义至关重要的包膜蛋白）来促进病毒感染。对TRIM7与抗病毒免疫之间相互作用的全面理解对于发展病毒疾病的创新治疗至关重要。
AC响应中的近距 - 莫霍拉纳相互作用的签名
我们分析了混合纳米结构的动力传输特性，其中包括嵌入源和排水电极之间的相关量子点，这些点嵌入了AC电压，这些点均具有AC电压，重点介绍了由副标士零零能模式印在电荷传输上的签名。考虑因素是基于Kubo公式，该公式通过使用数值重量化组方法来确定相关的相关函数，这使我们能够考虑由于库仑排斥而引起的相关效应及其与Major的相互作用，并以非扰动方式与Majorana模式相互作用。我们指出了动力电导的通用特征，出现在近杂志 - 马约拉那策略中，并将它们与常规的近托和主要系统系统区分开来。，我们预测主要的准粒子在近距尺度下低于峰值以下的峰值频率范围内会产生AC电导的通用分数值。我们还显示了这种近托量表，以实际增加与拓扑超导电线的耦合。
催产素，gaba和自闭症中的多巴胺相互作用
催产素在大脑发育中起重要作用，并且与大脑中的各种Neu Rotransitter系统有关。至少在发育的某些阶段，催产素在大脑中产生，分泌和分布的异常对于神经精神疾病的病原体至关重要，尤其是在自闭症谱系疾病中。自闭症的病因包括大脑的局部感觉和多巴胺能区域的变化，这也由催产素的下丘脑来源提供。了解他们的相互关系非常重要。在本综述中，讨论了催产素与多巴胺耐药系统，γ-氨基丁酸（GABA）抑制性神经传递及其在自闭症谱系障碍中的变性的关系。特别关注的结果描述了大脑抑制性GABA能标记的表达降低。据推测，由于催产素在某些发育阶段缺乏或功能障碍，GABA能Neu Rotransersission会改变，因此抑制了多巴胺能信号传导并有助于自闭症症状。
学习、分析和人工智能在教育中的相互作用
穆特鲁·库库罗娃 英国伦敦大学学院 摘要 本文从多维度阐述了人工智能在学习和教育中的作用，强调了人工智能、分析和学习过程之间错综复杂的相互作用。在本文中，我对普遍存在的将人工智能狭隘地视为生成性人工智能所体现的随机工具的概念提出质疑，并主张人工智能的其他概念化的重要性。我强调了人类智能与人工智能信息处理之间的差异、人工智能算法固有的“认知多样性”，并假设人工智能也可以作为理解人类学习的工具。早期学习科学和教育中的人工智能研究将人工智能视为人类智能的类比，但两者的观点已经出现分歧，因此需要重新点燃这种联系。本文提出了人工智能在教育中的三种独特概念化：人类认知的外化、人工智能模型的内部化以影响人类心智模型，以及通过紧密集成的人机系统扩展人类认知。本文从当前研究和实践中的例子出发，探讨了这三种概念的实例，强调了每种概念对教育的潜在价值和局限性，以及过分强调外化人类认知的危险。本文认为，人工智能模型可以作为思考学习的对象，尽管学习的某些方面可能只是通过缓慢的学习体验而来，无法用人工智能模型完全解释，也无法通过预测来破解。本文最后提倡在教育中采用更广泛的人工智能方法，这种方法不仅限于考虑设计和开发教育中的人工智能解决方案，还包括教育人们了解人工智能和创新教育系统，以在人工智能无处不在的世界中保持相关性。关键词人工智能、生成式人工智能、学习分析、教育技术、人类认知、教育的未来人类智能与人工智能信息处理人工智能 (AI) 通常被定义为机器对智能的模拟。智能是一个复杂而多方面的概念，涵盖多种能力。它确实包括学习、理解、推理、决策和适应新情况的能力。它超越了通常认为的认知能力，包括情感和社会成分，承认智力不仅关乎一个人思考得有多好，还关乎一个人与世界和他人互动得有多好。智力不仅关乎确定的、脱离语境的、脱离实体的、被简化为各个部分的事物，因此它是可预测和可控制的。它还关乎理解动态的事物。它关乎与不确定性共存和生存的能力，我们所看到的部分在另一个层面上可能确实是整体。今天，我们在教育研究和实践中看到的大多数人工智能都认为
