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基于乳酸杆菌的直接喂养微生物产物对肠道微生物群和胃肠道形态变化的影响
简单的摘要：本研究旨在表征和比较从出生到断奶的乳制犊牛中肠道微生物群的发展，重点是直接喂养的微生物（DFM）产物的影响，这些微生物（DFM）含有三种含有三种乳酸菌菌株（LAB）的菌株。将四十四只荷斯坦 - 弗里斯犊牛随机分配到治疗（TRT）和对照组（CON）组。trt犊牛每天接受DFM的每日剂量，而Con Con Calves接受了安慰剂并用作对照。粪便样品和尸检进行分析。trt犊牛在断奶时表现出更高的活体重，并且平均每天的活体重增加和饲料摄入量与饲料量相比。trt犊牛还表现出更大的特定肠道段（十二指肠，肥胖，网状）和增强的瘤胃和肠发育的权重。在TRT组中，微生物多样性更为明显，八个属的相对丰度差异。这项研究表明，补充基于实验室的DFM积极影响小牛的体重，肠道发育和微生物多样性。建议进一步研究以探索DFM产品与肠粘膜相关的微生物群之间的潜在关联。
bardic：强大的峰要求RNA-DNA相互作用数据
染色质相关的非编码RNA通过靶向基因组基因座在各种细胞过程中起重要作用。存在两种类型的全基因组NGS实验来检测此类靶标：“一到全部”，该目标的重点是单个RNA的靶标和“全能”，该目标捕获了样本中所有RNA的靶标。与许多NGS实验一样，它们容易出现偏见和噪声，因此检测“峰” - RNA与基因组靶标的特定相互作用至关重要。在这里，我们提出了Bardic - 二项式RNA-DNA相互作用调用器 - 一种量身定制的方法，可检测两种类型的RNA-DNA相互作用数据中的峰值。Bardic是同时考虑数据中两个最突出的偏见的第一个工具：染色质异质性和相互作用频率的距离衰减。由于RNA的相互作用偏好不同，因此根据单个RNA的丰度和接触模式，Bardic适应了峰值大小。这些功能使Bardic能够比当前应用的峰值呼叫算法做出更强大的预测，并更好地处理全部数据的特征性稀疏性。Bardic软件包可以在https://github.com/dmitrymyl/bardic上免费获得。
微生物与社会2024年夏季新闻通讯
噬菌体会塑造微生物群落组成吗？噬菌体的普遍存在（噬菌体）以及它们对微生物宿主的主要进化和生态影响，导致噬菌体通常被认为是塑造微生物群落组成（物种相对丰度）的关键驱动因素。有证据表明，在噬菌体疗法，实验和数学模型中，诸如霍乱疫情等自然例子（例如霍乱疫情）驱动微生物群落组成。然而，许多研究表明，噬菌体在塑造社区动态中几乎没有作用，这表明病毒可以遵循微生物种群动态。在这里，我们批判性地回顾了探索噬菌体在社区中作用的理论和数据，确定噬菌体可能是社区组成的重要驱动因素时的条件。来自协同进化研究的证据表明，噬菌体在菌株的组成而不是物种水平（其中进化机制占主导地位）中可能具有更大的作用。噬菌体最有可能影响社区构图，当与易感宿主遇到率很高，在短时间内，具有新颖的噬菌体，并且在相对简单的社区中。
用混合非LTE方法的晚期O型主序列星的定量光谱
上下文。在亮度log l / l⊙⊙5.2的亮度log log-type恒星中显示弱的风，质量损失速率低于10-8 m⊙yr-1。这意味着，与他们更庞大，更发光的兄弟姐妹不同，它们的光电层不会受到恒星风的强烈影响。目标。一种混合非本地热力学平衡（非LTE）方法 - 在LTE假设下与非LTE线形成计算相结合的线主静水压模型大气 - 测试了晚期O-Type恒星的分析，其质量为量高达25 m 25 m。研究了20个大多数尖锐的O8型O8至O9.7型恒星的银河恒星，以及先前使用全非LTE模型大气的文献中研究的Luminosity类V和IV样品。方法。使用Kurucz的A TLAS 12代码计算的静液压和平行大气结构以及合成光谱以及非LTE线形成代码D ETAIL和S URFACE，这些代码an和S Urface（涉及了湍流压力对大气的影响）。高分辨率光谱的大气参数。通过考虑恒星进化轨道和Gaia早期数据版本3（EDR3）视差来得出基本恒星参数。星际红色的特征是从紫外线到MID-IR拟合光谱能量分布。结果。对于16个样本恒星的所有派生参数都可以实现高精度和精度（4个对象显示复合体格）。湍流压力效应对于定量分析而言很重要。有效温度确定为1–3％的不确定性水平，表面重力为0.05至0.10 dex，质量高于8％，半径高于10％，并且亮度通常超过20％的不确定性。丰度均具有0.05-0.10 DEX的不确定性，并且在0.03–0.05 DEX（1σ标准偏差）一般而言。总的来说，先前研究使用统一的光球加风（全）非LTE模型大气的结果，并具有更高的精度。对于元素丰度，这些改进最为明显，并且发现较小的微涡轮速度。在我们的光谱距离与盖亚（Gaia）之间达成了总体良好的一致性。GAIA EDR3基于LAC OB1B关联以及开放簇NGC 2244，IC 1805，NGC 457和IC 1396的距离被确定为副产品。派生的N/C与N/O的丰度比率紧密地遵循了恒星进化模型的预示。恒星上的两个显示出非常高的CNO加工材料的混合，并且似乎源于二元进化。
精确可调的，可抑制的真核转录控制器以实现遗传发现
基因的抽象条件表达和表型的观察仍然是生物学发现的核心。当前方法可启用开/关或不确定的分级基因表达。，我们开发了一个“脾气好”的控制器WTC 846，用于精确可调，分级，生长条件在酿酒酵母中基因的独立表达。受控的基因是由核酸脑抑制的强烈半合成启动子表达的，这也抑制了其自身的合成。基础表达被第二秒消除，“零”阻遏物。自动层环降低细胞对细胞的变化，同时通过化学诱导剂对蛋白质表达进行精确调整。WTC 846 allelic strains in which the controller replaced the native promoters recapitulated known null phenotypes ( CDC42, TPI1 ), exhibited novel overexpression phenotypes ( IPL1 ), showed protein dosage-dependent growth rates and morphological phenotypes ( CDC28, TOR2, PMA1 and the hitherto uncharacterized PBR1 ), and enabled cell cycle同步（CDC20）。WTC 846定义了一个“表达夹”，可以通过实验者在细胞蛋白丰度范围内调整蛋白质剂量，而设定点周围的变化有限。
peptacetobacter hiranonis，baicd基因和狗的次生胆汁
摘要：胆汁酸代谢是肠道菌群调节的关键途径。peptaceTobacter（梭状芽胞杆菌）Hiranonis被描述为负责将原发性转化为狗中二次粪便未结合的胆汁酸（FUBA）的主要物种。该多步生物化学途径由胆汁酸诱导（BAI）操纵子编码。我们的目的是评估海藻链球菌的丰度，一个特定基因（BAICD）（BAICD）的丰度和次级FUBA浓度之间的相关性。在这项回顾性研究中，分析了24只狗的133个粪便样品。使用qPCR确定了海藻假单胞菌和BAICD的丰度。通过气相色谱 - 质谱法测量FUBA的浓度。BAICD丰度与次级Fuba（ρ= 0.7377，95％CI（0.6461，0.8084）），p <0.0001）表现出很强的正相关。类似地，海藻和次级fuba之间存在很强的相关性（ρ= 0.6658，95％CI（0.5555，0.7532），p <0.0001）。未观察到表现出FUBA转化和缺乏Hiranonis的动物。这些结果表明，海藻链球菌是狗中原发性胆汁酸的主要转换器。
考虑到多种生物多样性模式的时间变化，改善了元社区过程的推断
元社区生态学在于局部共处的界面，该界面是由物种特征和相互作用以及栖息地异质性和疾病等空间过程产生的。因此，元社区生态学提供了一个强大的框架，可以从中了解物种的组成，多样性和丰富性以及它们在时空的变化（Leibold＆Chase，2017; Thompson等，2020）。虽然元社会理论蓬勃发展，但经验工作却滞后。最值得注意的是，在文献中强调了两个替代过程的经验测试。首先，物种相互作用和环境过滤主导了“基于利基市场的”思维（例如，Chase＆Leibold，2003; Tilman，1982），例如，如果物种组成的模式与景观的环境变化很好地匹配，则基于利基市场的过程的可能性更大。第二，随机性和分散限制的各个方面与“基于中性”的观点更相关（例如Hubbell，2001; O'Dwyer＆Cornell，2018年）。元社区生态学中的大量经验工作重点是使用物种多样性和组成模式的统计分析来识别
博士学校提供的课程
主要参考：[1]。概率机器学习：简介-Kevin Murphy，麻省理工学院出版社（3月22日），ISBN：9780262046824。[2]统计学习的要素-Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Jerome Friedman，Springer New York，NY，ISBN：9780387848570。[3]。机器学习-Tom Mitchell，McGraw Hill，1997年，ISBN：0070428077。[4]。模式识别和机器学习-Christopher Bishop，Springer，ISBN：9780387310732 [5]。模式分类-Duda，Hart和Stork，第二版，Wiley，ISBN：9780471056690。[6]。Thakur，S。和Dharavath，R。（2019）。使用大数据基于人工神经网络的疟疾丰度预测：一种知识捕获方法。临床流行病学和全球健康，7（1），121-126。 https://www.sciendirect.com/science/article/pii/s2213398417301240 [7]。Rao，G。Madhukar，Dharavath Ramesh，Vandana Sharma，Anurag Sinha，MD Mehedi Hassan和Amir H. Gandomi。“ attgru-hmsi：使用混合深度学习方法来增强心脏病诊断。”科学报告14，否。1（2024）：7833。https：//www.nature.com/articles/s41598-024-56931-4二次参考：[1] [1]相关材料将在演讲期间共享并宣布。
考虑到多种生物多样性模式的时间变化，改善了元社区过程的推断
元社区生态学在于局部共处的界面，该界面是由物种特征和相互作用以及栖息地异质性和疾病等空间过程产生的。因此，元社区生态学提供了一个强大的框架，可以从中了解物种的组成，多样性和丰富性以及它们在时空的变化（Leibold＆Chase，2017; Thompson等，2020）。虽然元社会理论蓬勃发展，但经验工作却滞后。最值得注意的是，在文献中强调了两个替代过程的经验测试。首先，物种相互作用和环境过滤主导了“基于利基市场的”思维（例如，Chase＆Leibold，2003; Tilman，1982），例如，如果物种组成的模式与景观的环境变化很好地匹配，则基于利基市场的过程的可能性更大。第二，随机性和分散限制的各个方面与“基于中性”的观点更相关（例如Hubbell，2001; O'Dwyer＆Cornell，2018年）。元社区生态学中的大量经验工作重点是使用物种多样性和组成模式的统计分析来识别
使用低成本 GNSS 测量的飞行高度精度……
摘要：飞行高度是校正机载测量期间测量的陆地放射性核素产生的伽马信号的基本参数。无人机辐射测量的前沿需要轻便而精确的高度计，飞行高度距离地面约 10 米。我们为飞机配备了七个高度传感器（三个低成本 GNSS 接收器、一个惯性测量单元、一个雷达高度计和两个气压计），并分析了在 (35–2194) 米高度范围内在海上收集的约 3 小时的数据。在低海拔（H < 70 m）下，雷达和气压高度计提供最佳性能，而 GNSS 数据仅用于气压计校准，因为它们受到来自海上的多径引起的大噪声的影响。50 m 高度的 ~1 m 中位标准偏差影响地面放射性同位素丰度的估计，不确定度小于 1.3%。GNSS 双差分后处理显著提高了 H > 80 m 的数据质量，包括高度中位标准偏差以及重建和测量的 GPS 天线距离之间的一致性。在 100 m 高度飞行时，由于飞行高度的不确定性，地面总活动的估计不确定性约为 2%。