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人类 DHFR2 基因的差异翻译能力表明存在低丰度的发育和组织特异性内源性蛋白质
根据预测翻译蛋白的重组版本的酶活性，人类二氢叶酸还原酶 2 ( DHFR2 ) 基因已被归因于功能性作用。然而，其体内功能仍不清楚。DHFR2 与其亲本同源物 DHFR 之间的高氨基酸序列同一性 (92%) 使内源性蛋白质的分析具有挑战性。本文介绍了一种针对几种人类细胞系和组织类型的靶向质谱蛋白质组学方法，以识别 DHFR2 特异性肽作为其翻译的证据。我们提供了确凿的证据，表明线粒体中的 DHFR2 活性实际上是由 DHFR 而不是 DHFR2 介导的。 Ribo-seq 数据分析和使用蔗糖垫进行的核糖体关联实验评估表明，Ensembl 注释的 DHFR2 的两个主要 mRNA 异构体 201 和 202 与核糖体存在不同的关联。这表明它在 RNA 和蛋白质水平上都发挥着功能性作用。然而，尽管 DHFR2 的各种 RNA 异构体相对丰富，但我们无法在大多数细胞类型中检测到可检测水平的 DHFR2 蛋白。我们确实在胚胎心脏中检测到了 DHFR2 特异性肽，这表明该蛋白质可能在胚胎发生过程中发挥特殊作用。我们认为 DHFR2 基因在成体细胞中的主要功能很可能出现在 RNA 水平上。
通过定量溶解动态核极化
摘要：超极化的核磁共振（NMR）提供了一组方法，可以显着解决NMR的灵敏度问题。溶解动态核极化（D-DNP）提供了一种独特而通用的方法，可检测13 C NMR信号，其灵敏度通过几个数量级增强。D-DNP的扩展应用范围现在涵盖了自然13 C丰度时对复杂混合物的分析。但是，在该区域中，它仅限于代谢物提取物。在这里，我们报告了自然丰度时生物氟-urine-的第一个DNP增强的13 C NMR分析，为这种具有挑战性的样本提供了前所未有的分辨率和敏感性。我们还表明，可以通过标准添加程序检索有关多个靶向代谢物的准确定量信息。
多元化的农作物系统和受精策略对氮循环的土壤微生物丰度和功能潜力的影响
多样化的农作物系统和受精策略，以增强土壤微生物组的丰度和多样性，从而稳定其有益的服务，以维持土壤生育能力和支持植物的生长。在这里，我们在欧洲（荷兰，比利时，德国北部）的三个不同长期现场实验中进行了评估，是否多样化的农作物系统和受精策略也影响了其功能性基因丰度。通过定量PCR分析土壤DNA，以量化细菌，古细菌和真菌以及与氮（N）转化有关的功能基因；包括细菌和古细菌硝化（AMOA -BAC，ARCH），分别降解过程的三个步骤（NIRK，NIRS和NOSZ -Cladei，II）和N 2 Asmimi with（NIFH）。作物多样化和受精策略通常增强了土壤总碳（C），N和微生物丰度，但地点之间的变化。多样化的农作物系统和受精策略对功能基因的总体影响要比细菌，古细菌和真菌的丰度强得多。基于豆类的农作物系统不仅在刺激N固定微生物的生长方面具有巨大的潜力，而且在增强N循环的下游功能潜力方面也具有巨大的潜力。基于高粱
生物炭和枯草芽孢杆菌生物学剂的结合降低了Panax Notoginseng的根际土壤中致病细菌的相对丰度
摘要：在Panax Notoginseng的连续种植中，根际土壤中的致病真菌增加并感染了Panax Notoginseng的根，导致产量降低。这是一个紧迫的问题，需要解决，以有效克服与Panax Notoginseng的连续种植相关的障碍。先前的研究表明，枯草芽孢杆菌抑制了Panax Notoginseng根际中的致病真菌，但抑制作用不稳定。因此，我们希望引入生物炭，以帮助枯草芽孢杆菌在土壤中定植。在实验中，对Panax Notoginseng种植了5年的田地进行了翻新，并同时混合了生物炭。将应用的生物炭量设置为四个水平（B0，10 kg·Hm -2; b1; b1，80 kg·Hm -2; b2; b2，110 kg·hm -2; b3，140 kg·hm -hm -hm -2）和二级生物杆菌的生物学剂，将三个水平设置为三个水平（C1，10 kg）。 2; C3，25 kg·Hm -2）。使用了完整的组合实验和空白对照组（CK）。实验结果表明，整体蛋白酶在门水平下降低了0.86％〜65.68％。基本肌cota增长-73.81％〜138.47％，而Mortierellomy-Cota增加了-51.27％〜403.20％。在属水平上，Mortierella升高-10.29％〜855.44％，镰刀菌降低了35.02％〜86.79％，而Ilyonectria则增加了-93.60％〜680.62％。镰刀菌主要引起急性细菌枯萎的根腐，而伊利诺克里亚主要会导致黄色腐烂。good_coverage指数均高于0.99。在不同的治疗方法下，香农指数增加-6.77％〜62.18％，CHAO1指数增加了-12.07％〜95.77％，Simpson指数增加了-7.31％〜14.98％，ACE指数增加了-11.75％〜96.75％〜96.12％。随机森林分析的结果表明，Ilyonectria，pyrenochaeta和Xenopolyscytalum是土壤中最重要的三种最重要的物种，弯曲曲霉的值分别为2.70、2.50和2.45。fusarium排名第五，其弯曲的值为2.28。实验结果表明，B2C2治疗对镰刀菌具有最佳的抑制作用，并且在B2C2处理下，Panax Notoginseng Rothosphere土壤中镰刀菌的相对丰度降低了86.79％。 B1C2治疗对伊利诺克里亚的抑制作用最佳，而在B1C2处理下，Panax Notoginseng Rothizosphere土壤中伊甘元的相对丰度降低了93.60％。因此，如果我们想用急性摩尔斯托尼亚卵巢根腐烂改善土壤，则应使用B2C2处理来改善土壤环境；如果我们想通过黄色腐烂疾病改善土壤，我们应该使用B1C2处理来改善土壤环境。
剧烈运动与反映能量途径的肠道细菌物种相关联：荷兰微生物组项目中的流行病学横断面分析
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本发布于2024年11月5日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.05.24316744 doi：medrxiv preprint
对视频语义标签的开放物的分析
以前，我们表明在Harsha湖水样品中预防性添加葡萄糖可以抑制蓝细菌的生长，至少在短时间内。当前的研究在整个Harsha Lake Bloom季节都用葡萄糖测试了蓝细菌对照。水样（1000毫升）从6月9日开始从Harsha Lake收集，从6月9日开始，一直持续到2022年8月24日。到两个7升聚丙烯容器中的每个容器中，加入了500毫升的Harsha湖水，并将容器放置在受控环境室中。添加了一个标记为“处理过的”的容器，添加了0.15 g的葡萄糖，并且在标有“控制”的容器中没有任何添加。之后，收集了每个容器的三个25 mL样品，并每周用于16S rRNA基因测序。然后，每周新收集1000毫升Harsha湖水，每个容器中添加500毫升，并在“处理过”的容器中添加0.15 g葡萄糖。示例数据用于检查处理容器和对照容器之间细菌群落组成的差异。用葡萄糖治疗通过1）减少分类分类的多样性，2）在很大程度上消除了蓝细菌分类群，以及3）增加非细菌分类群的子集的相对丰度（例如proteeeabobacteria and Proteeebacteria and actacinobacteriota）。尽管每周直接从湖水衍生出投入，但在时间上观察到了这些影响。在每周接收湖水中添加葡萄糖的情况下，在整个夏季布鲁姆季节中抑制了蓝细菌种群。葡萄糖似乎以氰基细菌为代价刺激某些细菌类群的多样性。
对JEGA地方政府地区Sanagi村的游戏鸟分布和丰富的不人道住宅区的调查，
orcid ID：0000-0002-7490-1077 doi：10.56201/ijaes.v10.no10.2024.pg9.13摘要该项目是为了研究Jega Gocal Inducal村的Jega Gocal Indurophia village jega kebbi State，Kebbi State，Nigeria，Nigeria，Nigeria的Sanagi村庄的人类居住区中的游戏鸟类物种的分布和丰富性。评估不同的游戏鸟类，并确定研究区域（人类居民区）中的主要和稀有物种。早上观察是在06:00 AM至10:00 AM之间进行的，而晚上的访问是从04:30 pm到06:30 PM，当时温度相对凉爽，鸟类活动很高。一本野外指南被用来识别野外看到的鸟类，即双筒望远镜，用来从远处看鸟，一本录音书，以记录被视为的鸟类的特征。使用了所收集的数据，例如使用社会科学（SPSS）的频率，表格，表格和统计包。从结果中，在研究区域中确定了五（5）种游戏鸟类的数量，还可以观察到，早晨的鸽子具有主要数量的游戏鸟种（29.46％）），而最少的（13.95）是牛Egret，是较少的游戏鸟类的牛。应该进行更多的研究，以评论这项工作，并更清楚地了解研究区域中的野鸟的组成。关键字：物种；游戏鸟；主导者；稀有物种和鸟类
![b'abstract：钠离子电池（SIBS）是一种有前途的网格级存储技术，因为钠的丰度和低成本。为了影响电池寿命和容量，因此必须开发用于SIBS的新电解质。目前，六氟磷酸钠（NAPF 6）用作基准盐，但具有高度吸湿性并产生有毒的HF。这项工作描述了一系列硼酸钠盐的合成，并进行了电化学研究表明，Na [b-（hfip）4] \ xc2 \ xb7 dme（hfip = hexafluoroisopopyloxy，o i pr f），o i pr f）和na [b（pp）2]（pp = pp = pp pinacolation 4）电化学性能。 [B（pp）2]阴离子还表现出对空气和水的耐受性。这两种电解质都比常规使用的NAPF 6具有更稳定的电极 - 电解质界面，如阻抗光谱和环状伏安法所示。此外，如商业小袋细胞中所示，它们具有更高的循环稳定性和与NAPF 6的可比能力。”](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0d2edf3c0ffd20c6ff3d985e329867b8efe5f0b6.webp)
b'abstract：钠离子电池（SIBS）是一种有前途的网格级存储技术，因为钠的丰度和低成本。为了影响电池寿命和容量，因此必须开发用于SIBS的新电解质。目前，六氟磷酸钠（NAPF 6）用作基准盐，但具有高度吸湿性并产生有毒的HF。这项工作描述了一系列硼酸钠盐的合成，并进行了电化学研究表明，Na [b-（hfip）4] \ xc2 \ xb7 dme（hfip = hexafluoroisopopyloxy，o i pr f），o i pr f）和na [b（pp）2]（pp = pp = pp pinacolation 4）电化学性能。 [B（pp）2]阴离子还表现出对空气和水的耐受性。这两种电解质都比常规使用的NAPF 6具有更稳定的电极 - 电解质界面，如阻抗光谱和环状伏安法所示。此外，如商业小袋细胞中所示，它们具有更高的循环稳定性和与NAPF 6的可比能力。”
b'abstract：钠离子电池（SIBS）是一种有前途的网格级存储技术，因为钠的丰度和低成本。为SIBS开发的开发是必须影响电池寿命和容量的，因此必须开发新的SIBS。目前，六氟磷酸钠（NAPF 6）用作基准盐，但具有高度吸湿性并产生有毒的HF。This work describes the synthesis of a series of sodium borate salts, with electrochemical studies revealing that Na[B- (hfip) 4 ] \xc2\xb7 DME (hfip = hexafluoroisopropyloxy, O i Pr F ) and Na[B(pp) 2 ] (pp = perfluorinated pinacolato, O 2 C 2 - (CF 3 ) 4 ) have出色的电化学性能。[B（pp）2]阴离子也表现出对空气和水的高耐受性。这两种电解质都比常规使用的NAPF 6具有更稳定的电极 - 电解质界面，如阻抗光谱和环状伏安法所示。此外，它们具有更大的循环稳定性和与NAPF 6的SIBS相当的能力，如商业袋细胞所示。
豆科植物和p受精会增加微生物活性，并减少潘帕斯天然牧场中AM真菌的相对丰度
摘要：天然草原为牲畜放牧提供了宝贵的资源。在南美许多地区，豆科植物和p受精通常用于提高初级生产率。这种实践对植物社区的影响已经建立了良好的确定性。但是，这种管理状态如何影响土壤微生物组是鲜为人知的。在这里，为了填补这一知识差距，我们分析了荷花subbi subbi -lof of sepeding的影响，以及p受精，对乌拉圭潘帕地区土壤微生物群落多样性和活动的影响。结果表明，天然草地围场中的植物群落与托管围场的植物群体显着不同。相比之下，尽管细菌和真菌群落的结构与植物群落的结构相关，但微生物生物量和呼吸和微生物多样性均未受到管理的显着影响。真菌相对丰度以及几种酶活性受到管理的显着影响。这可能会对这些土壤中SOM的C，N和P含量产生后果，进而影响SOM降解。
基于深度学习的流程，用于通过连续捕获的立体视频估计不受约束的水下环境中水生生物的数量和大小
摘要：使用固定式水下摄像机是一种现代且适应性强的方法，可提供持续且经济高效的长期解决方案来监测特别感兴趣的水下栖息地。此类监测系统的共同目标是更好地了解各种海洋生物种群的动态和状况，例如迁徙或商业相关鱼类种群。本文介绍了一种完整的处理流程，用于从固定式水下鱼类观测站 (UFO) 的立体摄像机捕获的立体视频数据中自动确定生物种群的丰度、类型和估计大小。记录系统进行了现场校准，然后使用同步记录的声纳数据进行了验证。视频数据在德国北部波罗的海入口基尔峡湾连续记录了近一年。它展示了水下生物的自然行为，因为使用被动低光摄像机代替主动照明来减弱吸引力并实现尽可能少的侵入性记录。记录的原始数据通过自适应背景估计进行预过滤，以提取具有活动的序列，然后由深度检测网络（即 Yolov5）进行处理。这提供了在两个摄像机的每个视频帧中检测到的生物的位置和类型，用于按照基本匹配方案计算立体对应关系。在后续步骤中，使用匹配的边界框的角坐标来近似所描绘生物的大小和距离。本研究中使用的 Yolov5 模型是在一个新颖的数据集上训练的，该数据集包含 10 类海洋动物的 73,144 张图像和 92,899 个边界框注释。该模型实现了 92.4% 的平均检测准确率、94.8% 的平均精度 (mAP) 和 93% 的 F1 得分。