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促进细菌和非生物因子的植物生长的作用
根结线虫（Meloidogyne spp。，rkn）是全球最具破坏性的内寄生虫线虫之一，通常导致作物生长和产量的降低。洞悉宿主-RKN相互作用的动力学，尤其是在不同的生物和非生物环境中，对于设计新型的RKN缓解措施可能是关键的。植物促进生长细菌（PGPB）涉及不同的植物生长增强活动，例如生物铜质化，病原体抑制和全身耐药性的诱导。我们总结了有关PGPB和非生物因素（例如土壤pH，质地，结构，水分等）作用的最新知识。在调节RKN-host相互作用中。rkn直接或间接地受到不同PGPB的影响，相互作用中的非生物因子相互作用以及对RKN感染的宿主反应。我们强调了（i）PGPB直接和间接影响RKN-宿主相互作用的三方（host-rkn-pgpb）现象； （ii）宿主对根际PGPB的选择和富集的影响； （iii）土壤微生物如何增强RKN寄生虫； （iv）宿主在RKN-PGPB相互作用中的影响，以及（v）非生物因子在调节三方相互作用中的作用。此外，我们讨论了不同的农业实践如何改变相互作用。最后，我们强调将三方互动知识纳入集成的RKN管理策略的重要性。
影响生物修复的因素
抽象生物修复是指使用生物学剂清洁环境。污染的增加导致环境中有毒物质的增加，并被称为最有效的管理工具生物修复，这将被称为“ ECO生物技术”。因此，我们可以推断出生物修复是一种有吸引力的工具，该工具在降级并通过这项技术发作而获得的原始位置。生物修复技术使用微生物来补救受污染的环境，并将其恢复到原始位置。Bioremedixed也是解决各种新兴问题的解决方案。几个因素影响生物修复的过程，因此这些因素在生物修复过程中起着至关重要的作用。关键词：生物修复，生物技术，微生物，污染，修复因子简介生物修复与污染地点的生物恢复和康复有关，以及最近或偶然地或偶然地清理受污染区域的生产，由于制造业，储存，运输，运输，运输，不合理的和有机化的化学效果（欧洲化学和有机物）（<<<<<<<，1994）。生物修复提供了通过细菌的作用来降解，去除，改变，固定或以其他方式从环境中排毒的各种化学物质（Sung等，2016; Verma等，2006和Boruvka和Boruvka and Vacha，2006年），植物和植物和Fungi（Kvesitadze et al。）。影响生物修复的因素生物修复原则是微生物（主要是细菌或真菌）用于降解危险污染物或掩盖其危害形式较小。通过微生物学，分子生物学生物化学，分析化学，化学和环境工程等各个领域的帮助实现了生物修复的进步。因此，污染物的生物修复是微生物代谢活性的应用。微生物及其酶促途径充当生物催化剂，并促进了对靶向污染物排毒的生化反应的进展。因此，生物修复过程仅适用于可以维持生命的环境。微生物只有在污染物中可以使用各种材料化合物来帮助它们提取营养和能量以构建更多细胞时作用于污染物。在很少的情况下，在受污染部位存在的自然条件提供了足够大量的所有必需材料，可以在没有人类干预的情况下进行生物修复 - 一种称为固有生物修复的过程。经常使用，生物修复需要工程系统来构建工程系统来供应微生物刺激材料 - 一种称为工程生物修复的工艺。工程生物修复纯粹取决于通过鼓励更多生物体的生长以及优化生物体必须进行解毒反应的环境来加速所需的生物降解反应。微生物的代谢特征与对象污染物的物理化学特性相关，决定了特定的微生物 - 污染物相互作用是否可能。然而，两者之间的实际成功相互作用取决于
引文 Teimouri A, Ebrahimpour Z, Feizi A, Iraj B, Saffari E, Akbari M 和 Karimifar M (2025) NAFLD 中的糖尿病前期和心血管危险因素
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是世界上最常见的慢性肝病 (1)。在没有酒精过量使用和其他导致肝脏脂肪变性的原因的情况下，如果脂肪饱和度超过肝脏重量的 5% (2)，即可诊断为 NAFLD。NAFLD 可发展为 NASH (非酒精性脂肪性肝炎)、晚期纤维化、肝硬化，并最终发展为肝细胞癌 (3)。全球 NAFLD 的发病率估计为 25%，而美国的 NAFLD 病例数呈上升趋势，从 2015 年的 8300 万增加到 2030 年的 1.01 亿 (4)。NAFLD 主要发生在中东和南美洲 (5)。伊朗 NAFLD 的发病率估计为近 33.9%，伊斯法罕 39.3% 的人口患有此病 (6-8)。此外，由于肥胖症的流行，全世界患 NAFLD 的人口正在增加（9）。NAFLD 可导致原发性胰岛素抵抗，也可能是胰岛素抵抗的结果，因此它与代谢综合征的组成部分密切相关，包括肥胖、胰岛素抵抗、血脂异常和高血压（10）。此外，糖尿病前期个体患糖尿病的风险最高可增加两倍。胰岛素抵抗是糖尿病病理生理的主要因素（11-13），在 NAFLD 和糖尿病之间很常见（14）。动脉粥样硬化是一种持续的炎症过程，导致动脉壁上形成斑块。动脉粥样硬化形成的病理生理是多因素的；尽管如此，所有过程都是由于促炎、内皮床功能障碍和氧化应激相互作用而发生的（15、16）。查阅文献显示，胰岛素抵抗与动脉粥样硬化形成之间存在直接而重要的关联。鉴于此，胰岛素抵抗与血清中促炎因子（如白细胞介素 1 (IL-1)、IL-6 和肿瘤坏死因子 α (TNF- α)）以及导致氧化应激的自由氧自由基水平升高有关。此外，在胰岛素抵抗患者中，不适当的血小板聚集和动脉内膜中层钙斑块沉积导致内皮功能障碍已得到充分阐明（17）。理论上，由于在 NAFLD 和糖尿病前期中都可以检测到胰岛素抵抗的痕迹，两者的巧合可能使个体越来越容易患上 CVD。最近对 7 年间 34,000 名患有 NAFLD 和胰岛素抵抗的患者进行的荟萃分析发现，NAFLD 和胰岛素抵抗使 CVD 死亡和发病的风险增加了 65%。事实上，NAFLD 患者最常见的死亡原因是心血管原因（18）。尽管如此，研究 NAFLD 和糖尿病前期对 CVD 发病率影响的研究者数量有限，本回顾性病例对照研究旨在评估这一问题。
监控皇家实体劳动力，包括承包商……
c. 如果我们将新西兰警察局、新西兰国防军和毛利卫生局与皇家实体支出一起计算，政府可能会发现部门支出中承包商和顾问节省的资金略多于三分之一，非部门支出中节省的资金接近三分之二。 d. 2022/23 年，非部门机构在承包商和顾问的 OPEX 上所占总劳动力支出的比例低于部门和部门机构。然而，最新的 2023 年 9 月季度结果显示，部门的 OPEX 份额趋于回升至 10% 左右。 e. 迄今为止，削减支出的动力主要集中在 OPEX 上。这是因为 CAPEX 通常侧重于基础设施的长期建设，并且通常依赖于公共服务部门不会期望直接持续雇用的专业知识类型（例如工程师或建筑师）。
○ 受新冠疫情扩大等影响，基本计划从2020年延长至2022年。 ○ 最近，与新冠疫情共存的努力正在
○ 受新冠疫情蔓延等影响，基本计划从2020年延长至2022年。 ○ 最近，包括日本在内的世界各国都在努力与新冠疫情共存。考虑到日本将在2023年担任G7主席国，统一修订了基本方针和基本计划，编制了基本战略。相关部门将共同努力推动这一战略的措施。 ○ 关于传染病防治，政府接受这样的观点，即每个国家作为国际社会的一员做出贡献，都将使其在国际社会和本国的传染病防治中占据优势。因此，这一基本战略将包括通过与发达国家的合作以及与发展中国家的国际合作为国际社会做出贡献的措施。因此，这一基本战略的名称将更改为“加强新兴传染病应对措施的国际合作基本战略”。 ○ 基本战略将与《全球卫生战略》、《疫苗开发及生产体制强化战略》、《流感等新型传染病国家行动计划》、《亚洲健康促进举措基本政策》、《非洲健康促进举措基本政策》等政府相关政策相协调，综合推进。
原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
第 11 章 AI 完备性：利用深度学习消除人为因素
摘要 计算复杂性是计算机科学和数学的一门学科，它根据计算问题的固有难度对其进行分类，即根据算法的性能对其进行分类，并将这些类别相互关联。P 问题是一类可以使用确定性图灵机在多项式时间内解决的计算问题，而 NP 问题的解可以在多项式时间内验证，但我们仍然不知道它们是否也可以在多项式时间内解决。所谓 NP 完全问题的解也将是任何其他此类问题的解。它的人工智能类似物是 AI 完全问题类，对于该类问题仍然没有完整的数学形式化。在本章中，我们将重点分析计算类，以更好地理解 AI 完全问题的可能形式化，并查看是否存在适用于所有 AI 完全问题的通用算法（例如图灵测试）。为了更好地观察现代计算机科学如何尝试解决计算复杂性问题，我们提出了几种涉及优化方法的不同深度学习策略，以表明无法精确解决高阶计算类问题并不意味着使用最先进的机器学习技术无法获得令人满意的解决方案。这些方法与人类解决类似 NP 完全问题的能力的哲学问题和心理学研究进行了比较，以强化我们不需要精确和正确解决 AI 完全问题的方法就可以实现强 AI 的概念的说法。
药物依从性和相关因素的水平
背景：2型糖尿病（T2DM）是极大地影响菲律宾家庭的主要慢性病之一。药物不遵守是为患有这种情况的个体实现最佳治疗结果的重大挑战。目的：这项研究确定了药物依从性的水平，并探讨了在宿雾南方医学中心（CSMC）家庭医学门诊诊所的T2DM患者不存在的相关因素。方法：从8月至2023年10月，在CSMC家庭医学门诊诊所进行了一项横断面研究。采用了一份自我管理的问卷，分为三个不遵守领域。的含义，频率和百分比用于分析依从性，社会人口统计学和临床因素的水平。逻辑回归分析用于确定因素与药物不遵守的关联。结果：共有69名参与者。总体而言，部分遵守T2DM药物。在与成本相关的不遵循（CRNA）结构域中，部分依从性（39.1％）存在很高的患病率。的因素显示出非依从性不足增加的因素包括年龄（AOR 1.363，95％CI 0.345-5.386），女性（AOR 1.544，95％CI 0.386-6.176），低收入（AOR 1.05，95％CI 0.352-3.135％），1.135％的频率（AOR 1.05％） CI 0.44-4.664），T2DM的持续时间不到10年（AOR 1.99，95％CI 0.46-8.637）。结论：对糖尿病药物的依从性可能会受到药物成本和财务状况的影响，这反映在总体部分依从性，CRNA领域中部分依从性的高度流行以及不遵守低收入与低收入的优势增加。应该进行更多的研究，以调查对糖尿病药物（例如糖尿病知识，患者的自我效能感和医疗保健提供者沟通）不遵守的其他可能因素。
肠道微生物群和与HIV暴露于未感染的婴儿T细胞调节有关的其他因素
结果：出生时，包括原型CD4+FOXP3+和CD4+FOXP3+CD25+的3个Treg子集的频率高于117 Huus的频率，而3个子集的频率更高。在28和62周龄时，huus中有5个TREG/TICI子集的比例高。出生时Heus和Huus之间发散的Treg/ TICI子集的频率与母体肠道微生物组中细菌分类群的差异相对丰度相关。随后访问时具有显着不同频率的Treg/TICI子集与婴儿肠道微生物组的并发组成相关。在体外，用细菌分类群（PBMC）处理HUU外周血单单核细胞（PBMC）在heus中最丰富的细菌分类群扩展了huus的treg/tiCi亚群，其经频率高于Huus，从而概括了体内相关性。相反，对HEU PBMC的体外治疗不会增加Treg/TICI频率。与Treg/TICI频率增加相关的其他因素
影响零售供应链中数字转换的因素
摘要由第四次工业革命引入的数字化转型已大大改变了供应链组织的价值主张。但是，基于影响零售行业中数字供应链采用的因素，现有的文献有限。该研究的目的是探索影响零售供应链中数字转换的因素。这项研究通过了2010年至2019年期间发表的所有相关文章的系统文献综述。这项研究采用了技术 - 组织 - 环境（TOE）框架，作为探索影响零售行业中数字供应链的因素。研究结果表明，与组织和环境因素相比，大多数技术因素会影响零售行业中数字供应链的采用。该研究对影响零售行业中数字供应链采用的因素的知识有助于身体。关键字：数字化转型，供应链，采用，脚趾框架，库存管理，零售行业，第四工业革命1。简介Chiu（2019）将传统库存管理定义为信息管理功能的使用，通常存储在孤立地放弃立即集成到公司范围中。结果，组织管理效率低下的刺激如基于筒仓的跟踪而导致的数据记录以及大量的非结构化数据。传统的供应链不会与不断变化的优化和创新需求保持同步，同时以准确性和支出最小化执行。sunil and Sameer（1998）在管理不足的管理中，批判性的基本问题是基本问题，该问题不仅强调了库存“库存”，而且还浪费了过时的库存。这些问题分布在组织的功能活动中