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DNA metabarcoding在极夜间揭示了北极两亲植物的多样性，杂食饮食，果冻鱼和鱼作为主要猎物
简介：目前，北极海洋生态系统正在目睹全球最快的身体变化，导致全球和底栖群落和食品网络结构发生转变，这与引入北方物种有关。凝胶状浮游生物或果冻鱼代表了一个特定的一组，其中几种北方物种容易经历显着的极点范围的扩张，并且在持续变化的过程中，北极的种群增加。从历史上看，果冻被认为是一种营养的死胡同，但是使用现代工具的越来越多的研究强调了它们作为海洋食品网中主要猎物的作用。在这项研究中，我们旨在验证果冻和其他后生动物作为北极夜间食品网络中的食物来源的作用，而骨髓资源有限。
开发了来自大象脚山药（Omorphallallus oncophyllus）和Roselle（hibiscus sabdariffa L.）的瞬时果冻粉末，作为糖尿病患者的功能性食物
大象脚山药（Oncophallus oncophyllus）是印度尼西亚最广泛种植的农产品之一。它具有无数的好处，尤其是作为糖尿病患者的功能性食物。Roselle（芙蓉Sabdariffa L.）是一种富含多酚和花青素的开花草药，具有抗氧化剂和抗糖尿病潜力。因此，这项研究的目的是创建适合糖尿病患者的功能性食品。在这项研究中，从山药和罗斯尔开发了一种速溶果冻粉的功能性食品。葡萄糖素提取物是通过浸出从山药粉中获得的，使用傅立叶转换红外（FTIR）分光光度计（定性）测试并确定含量。开发了具有不同量的葡萄糖素和IOTA角叉菜胶的三个公式，以确定最优化的配方。最优化的配方是根据有机摄影特性以及凝胶强度和硬度，总酚含量（TPC）和抗氧化活性测试的结果（3-乙基氮二氮乙烷-6-6-磺酸）的结果。葡萄糖素萃取产生了92.40％的产率，葡萄糖量为46.32％。分光光度计分析表明提取物中存在葡萄糖干，进一步的测试表明它随着凝胶强度和硬度的降低而增加。发现公式I产生了最佳的果冻纹理，总酚含量为0.30％GAE（Formula II 0.13％GAE； Formula III 0.27％GAE）和ABTS自由基清除活性为90.51％（II：73.49％; III：III：88.16％）。总而言之，含有6.35 g的Carrageenan，2.12 g葡糖甘甘，1.5 g roselle，0.03 g柠檬酸和0.003 g Suclalose具有最佳组成的最佳组成，可以创建最弹性和最牢固的果冻纹理，具有最高的酚类含量和根本的清道活性。
木犀草素-7-O-葡萄糖苷和山奈酚 3-...
摘要 蜜蜂利用蜂王浆控制的 DNMT3 介导的表观遗传机制产生两种不同的雌性种姓，即长寿的可育蜂王和短命的不育工蜂。幼虫中 DNMT3 的抑制作用模拟了蜂王浆在成年雌蜂中发生的表型变化。蜜蜂基因组中需要解决的一个关键问题是确定蜂王浆中抑制 DNMT3 并从而决定发育命运的表观遗传活性化合物。进行了分子对接、MMGBSA 分析和 MD 模拟，以确定蜂王浆中抑制 DNMT3 的主要候选多酚化合物。十三种多酚化合物与 DNMT3 对接，并使用两个基本指标 XP GScore 和 MMGBSA dG Bind 来评估结合亲和力。观察到的结合亲和力最高的是木犀草素 7-O-葡萄糖苷，对接得分为 −10.3，山奈酚 3-O-葡萄糖苷为 −8.9。此外，这两种化合物的总结合能分别高达 −52.8 和 −64.85 kJ/mol。MD 模拟表明，与山奈酚 3-O-葡萄糖苷不同，木犀草素-7-O-葡萄糖苷在整个模拟期间与 DNMT3 保持一致的相互作用。这些结果表明，在蜂王浆中的 13 种多酚化合物中，木犀草素-7-O-葡萄糖苷是最有希望成为这种饮食中负责大部分 DNMT3 抑制活性的成分的候选者。
使用水母优化算法基于机器学习的心脏病预测
摘要：心脏病是世界上最著名和致命的疾病之一，许多人每年都会因这种疾病而失去生命。早期发现这种疾病对于挽救人们的生命至关重要。机器学习（ML）是一种人工智能技术，是检测疾病的最方便，最快，最低成本的方法之一。在这项研究中，我们旨在获得一个ML模型，该模型可以使用Cleveland心脏病数据集预测具有最高表现的心脏病。 用于训练模型的数据集中的功能和ML算法的选择对模型的性能有重大影响。 由于克利夫兰数据集中大量功能，避免过度插入（由于维度的诅咒），使用果冻填充优化算法将数据集降低到较低的维度子空间。 果冻量算法具有高收敛速度，并且可以找到最佳功能。 通过训练带有不同ML算法的特征选择的数据集获得的模型进行了测试，并比较了其性能。 获得了在数据集上使用果冻鱼算法训练的SVM分类器模型，具有敏感性，特异性，准确性和曲线，曲线下的98.56％，98.37％，98.47％和94.48％的曲线。 结果表明，果冻纤维优化算法和SVM Classifier的组合具有最高的性能用于心脏病预测。在这项研究中，我们旨在获得一个ML模型，该模型可以使用Cleveland心脏病数据集预测具有最高表现的心脏病。用于训练模型的数据集中的功能和ML算法的选择对模型的性能有重大影响。由于克利夫兰数据集中大量功能，避免过度插入（由于维度的诅咒），使用果冻填充优化算法将数据集降低到较低的维度子空间。果冻量算法具有高收敛速度，并且可以找到最佳功能。通过训练带有不同ML算法的特征选择的数据集获得的模型进行了测试，并比较了其性能。获得了在数据集上使用果冻鱼算法训练的SVM分类器模型，具有敏感性，特异性，准确性和曲线，曲线下的98.56％，98.37％，98.47％和94.48％的曲线。结果表明，果冻纤维优化算法和SVM Classifier的组合具有最高的性能用于心脏病预测。
摘要口头途径是最方便的，并且在采用新化学实体方面具有很大的有效性；因此，它改善了患者的接受。
摘要口头途径是最方便的，并且在采用新化学实体方面具有很大的有效性；因此，它改善了患者的接受。但是，与此类配方相关的主要局限性涉及不愉快或苦味的味道，以及与化学实体的吞咽和降低和降低的生物利用度有关的问题。在孩子方面，主要限制是他们不能以片剂和胶囊的形式安全地吞下药物。但是，孩子，即使没有牙齿的孩子也可以轻松吞咽果冻。在为每个孩子，品味，颜色，气味，质地和外观的新剂型形式开发中，是改善患者依从性的重要因素。孩子们拒绝再次容忍同种药物，这对于试图服用药物的父母来说是一个大问题。解决此类问题的有效方法涉及儿童友好剂量配方，具有吸引人和醒目的味道，气味，颜色和质地。口服果冻最相同的特征是剂型的形式，即很容易咀嚼和溶解在唾液中，因此不需要水。此外，良好的质地和外观使吸引患者以及提高患者依从性变得容易。最重要的是，它提供了柔软而美丽的质地，不会给患者带来不适。关键字：果冻，胶凝剂，第一频道代谢，改善生物利用度。国际药品保证杂志。2024; 15（2）：1023-1034。支持来源：零。利益冲突：无。国际药品保证杂志（2024）； doi：10.25258/ijpqa.15.2.73如何引用本文：Komal K，Nilesh K，Vaibhav B，Rakesh A.口服果冻的表述，开发和表征以提高治疗效果。
圆柱形锂离子电池的设计，特性和制造 - 通用概述
摘要：电池电池是电池电池系统的主要组件。取决于制造商，在汽车领域（小袋，棱镜和圆柱形）中使用了三种不同的细胞格式。在过去的三年中，圆柱形细胞在汽车制造商中获得了强烈的相关性和普及，主要是由创新的细胞设计驱动的，例如特斯拉泡沫塑料设计。本文研究了从四个格式（18650，20700，21700和4680）的四个细胞制造商中的19个锂离子圆柱电池。我们旨在系统地捕获设计特征，例如制成品和质量参数，例如制造公差，并普遍描述圆柱形细胞。我们将基本设计和分配的示例单元格识别为它们。此外，考虑到电流和热传输路径，我们还展示了表格设计的全面定义。我们的发现表明Tesla 4680设计是准模式的。另外，我们发现25％的阴极和30％的阳极没有被切换，从而导致了较长的电气和热传输路径。基于CT和验尸分析，我们表明果冻卷可以很好地与阿基米德螺旋形近似。此外，我们比较了地表和果冻卷中心和中心的重量和容量密度，阻抗和加热行为。从通用描述中，我们介绍并讨论着针对果冻卷的格式和设计灵活制造的生产过程。
par虫在蔬菜作物中的作用
无种子番茄水果更美味，更干燥（最多1％），含有更多的糖，酸度较小，纤维素较少。更可溶的固体在无种子水果的位置中果实的大小，形态和果冻填充与父母系列的种子水果相当。
