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对土壤活生物体的定量分析和vermicompost栽培的重要方面
由于土壤中种植各种文化作物的10-20厘米层中的微生物数量达到了16-22百万，这是由于该层的土壤有利的环境以及没有阳光的杀戮作用。土壤微生物的一定份额与其形态结构直接相关，其含量约为0.3-60万，贫瘠的石质，沙质土壤。在7月至8月的夏季，在温室土壤中观察到了最多的微生物，23-2800万辆，该土壤富含文化肥料，每年耕种，在种植大蒜和洋葱的土壤中。分析土壤的微生物主要形成3组，由底部植物，真菌和细菌组成。在温室土壤中记录了数量最多的杜鹃花，而果园中最高数量记录了Basidiomycete群的代表。例如，1克15*15*10厘米的5年园林土壤中含有0.7-1.2,000亿个真菌菌丝，其长度在1/40 m2中达到25-35 m，在1 HA面积的500-600中占有共同的份额。作为种植不同农作物的田间细菌和真菌量的指标，苜蓿中的结节细菌小于棉（茎未去除）土壤中的腐烂细菌，而玉米田中的土壤细菌的数量几乎与蔬菜田中的土壤细菌相同。通常，在布哈拉绿洲的10-20厘米层中，在1 g土壤中记录了1,8-26万种细菌，该土壤上有局部肥料。85％是腐殖质，剩余10％的植物，5％的土壤动植物和动植物。近年来，有机农业和已广泛促进的环保产品的种植直接取决于用作底物的土壤的组成。当前在布哈拉绿洲中培养的土壤的有机成分可描述如下。众所周知，土壤的有机含量或多或少与植物数量成正比。这也可以在不同天然区域的植物量的示例中看到。例如，在森林苔原中为150-2500 g/m2，在森林taiga中为25000-40000 g/m2，在草原区域为1200-2500 g/m2，沙漠区域中的根数在植物的繁殖量中是有机物的幽默，在殖民地的一部分中，沙漠区域中的根数为1：8-1：9复杂性。尽管没有统一的理论形成理论，但腐殖质的速度取决于植物残基的数量和化学组成，土壤水分和充气，微生物活性的强度，微生物组的组成[3,4]。定量分析生活在不同土壤中的动物时，脊椎动物和无脊椎动物的重量比为1：1000。土壤脊椎动物居住在其中并参与各种过程，由于它们对土壤层，水和空气交换的混合以及高植物的生长和发展的积极影响。另一种无脊椎动物在土壤中筑巢并充分利用植物根周围的土壤是黑蚂蚁（Lasius Niger）。在土壤无脊椎动物中，earth的数量和数量最大，它们在1年内通过其体内每1公顷的土壤移动250-600吨土壤，并增加了几次生产率[5]。由于他们生活在低层建筑，花盆和其他类似植物的庭院中，因此已经研究了它们对植物与生长土壤之间关系的影响（图1和2）。选择蚂蚁在12个花盆中生长的植物和6个对照组，在那里不允许进入蚂蚁，并在60天内观察到花盆中生长的花的一般状况，花朵的新鲜度和美感。
基于流的变分量子蒙特卡罗的数值和几何方面
近年来，机器学习、量子多体物理学和量子信息科学等领域的交流卓有成效。这种多学科的互动在一定程度上得益于以下发现：人工神经网络为参数化量子多体希尔伯特空间的子集提供了强大的归纳偏差。尽管通过神经网络描述希尔伯特空间向量会导致无法对此类量子态子集进行精确的线性代数运算，但由于存在一种名为变分蒙特卡洛 (VMC) 的有效随机近似算法 [8,30]，基于神经网络的量子态 (NQS) 能够准确揭示量子自旋系统基态的属性，并使用 VMC 的时间相关变体（即所谓的 t-VMC）模拟其时间演化 [6,7]。自从复值受限玻尔兹曼机 [ 8 ] 问世以来，神经网络量子态的范围已经扩大到涵盖各种量子系统，这通过使用日益复杂（通常是多层的）的架构成为可能。相互作用的另一个驱动因素是发现 VMC 和变分量子算法 (VQA) 之间有着密切的类似性。特别是 Stokes 等人 [ 40 ] 在量子信息几何方面的最新研究阐明了机器学习中的自然梯度下降 [ 2 ]、随机重构 VMC [ 38 ] 和量子计算中的变分虚时间演化 [ 45 ] 之间的联系。本教程论文旨在作为对连续变量量子系统的基于流的 VMC 和 t-VMC 的独立回顾。为了具体起见，我们以玻色子量子系统为例进行讨论，以场振幅基表示。场振幅基并不是 VMC 文献 3 的传统焦点，VMC 文献集中于更易于用 Fock 基解释的非相对论系统。然而，场振幅基在具有相对论对称性的系统中是自然的，其中受控玻色子哈密顿量在 L 2 空间中表示为简单的薛定谔算子。因此，哈密顿量的简单性也提供了教学优势。场振幅基的一个可能的计算优势是，它不需要人为地将允许的模式占用数限制在有限范围内以进行数值实现。为了促进
卡尔·T·里斯少将 陆军国民警卫队副军医总监 卡尔·T·里斯少将目前是陆军部总部军医总监办公室负责动员、战备和国民警卫队事务的副军医总监，也是宾夕法尼亚州国民警卫队的成员。他于 2021 年 6 月 2 日开始履行现任职务。作为副军医总监，他协助提供咨询服务和战略规划，涉及医疗准备、医疗保健、医务人员、医疗操作和培训问题的所有方面，这些问题构成了陆军国民警卫队的关键医疗准备指标。里斯少将以列兵身份加入宾夕法尼亚州国民警卫队，并担任战斗医务员。他在宾夕法尼亚州国民警卫队第 109 步兵营第 1 营晋升为 E-5 中士。完成医师助理学校的学习后，他被任命为一级准尉，并担任该步兵营的医师助理。随后，他晋升为二级准尉，直至被任命为专科兵团中尉。他继续担任医师助理，直到从医学院毕业并被任命为医疗队上尉。MG Reese 曾担任第一营第 109 步兵团的医务员、医师助理和医生，以及第 328 旅支援医疗连、前进后勤部队和师级参谋的医生。他曾在宾夕法尼亚陆军国民警卫队第 28 师担任师级外科医生长达 10 年，当时作战节奏很快。他还曾担任宾夕法尼亚陆军国民警卫队医疗支队的指挥官。在担任现职之前，他曾担任卫生局局长办公室的动员、战备和国民警卫队事务助理卫生局局长。 MG Reese 还在 2002 年至 2003 年部署到波斯尼亚和黑塞哥维那的稳定部队 (SFOR) 12 和 2005 年的伊拉克自由行动中担任过医生。MG Reese 毕业于宾夕法尼亚州斯克兰顿的拉克万纳县地区职业技术学校实用护理专业，并获得了宾夕法尼亚州威尔克斯-巴里国王学院的医师助理项目证书。他在宾夕法尼亚州威尔克斯-巴里国王学院获得了医师助理研究理学学士学位，并在宾夕法尼亚州赫尔希的宾夕法尼亚州立大学医学院获得了医学博士学位。他在宾夕法尼亚州赫尔希的 Milton S. Hershey 医疗中心完成了泌尿外科住院医师实习。MG Reese 还获得了宾夕法尼亚州立大学的健康评估科学硕士学位和宾夕法尼亚州卡莱尔的美国陆军战争学院的战略研究硕士学位。他的军事教育包括AMEDD军官基础和高级课程、指挥和参谋学院以及美国陆军战争学院。他的军事奖章和勋章包括专家野战医疗徽章、功绩服务奖章（3 个铜色橡树叶簇）、陆军表彰奖章（2 个铜色橡树叶簇）、空军表彰奖章、陆军成就奖章（1 个铜色橡树叶簇）、陆军预备役成就奖章（2 个银色橡树叶簇）、国防服役奖章、武装部队远征奖章、伊拉克战役奖章（附 1 颗战役之星）、全球反恐战争服役奖章、武装部队预备役奖章（金色沙漏、M 装置、数字 2 装置）、陆军预备役海外训练丝带（数字 4 装置）、士官专业发展丝带（数字 2 装置）、陆军服役丝带、北约奖章、宾夕法尼亚州 Thomas J. Stewart 奖章（1 个铜色橡树叶簇）、宾夕法尼亚州表彰奖章、宾夕法尼亚州少将 R. White 奖章、宾夕法尼亚州服役丝带、宾夕法尼亚州二十年服役奖章（4 个银星装置）。
卡尔·T·里斯少将 陆军国民警卫队副军医总监 卡尔·T·里斯少将目前是陆军部总部军医总监办公室负责动员、战备和国民警卫队事务的副军医总监，也是宾夕法尼亚州国民警卫队的成员。他于 2021 年 6 月 2 日开始履行现任职务。作为副军医总监，他协助提供咨询服务和战略规划，涉及医疗准备、医疗保健、医务人员、医疗操作和培训问题的所有方面，这些问题构成了陆军国民警卫队的关键医疗准备指标。里斯少将以列兵身份加入宾夕法尼亚州国民警卫队，并担任战斗医务员。他在宾夕法尼亚州国民警卫队第 109 步兵营第 1 营晋升为 E-5 中士。完成医师助理学校的学习后，他被任命为一级准尉，并担任该步兵营的医师助理。随后，他晋升为二级准尉，直至被任命为专科兵团中尉。他继续担任医师助理，直到从医学院毕业并被任命为医疗队上尉。MG Reese 曾担任第一营第 109 步兵团的医务员、医师助理和医生，以及第 328 旅支援医疗连、前进后勤部队和师级参谋的医生。他曾在宾夕法尼亚陆军国民警卫队第 28 师担任师级外科医生长达 10 年，当时作战节奏很快。他还曾担任宾夕法尼亚陆军国民警卫队医疗支队的指挥官。在担任现职之前，他曾担任卫生局局长办公室的动员、战备和国民警卫队事务助理卫生局局长。 MG Reese 还在 2002 年至 2003 年部署到波斯尼亚和黑塞哥维那的稳定部队 (SFOR) 12 和 2005 年的伊拉克自由行动中担任过医生。MG Reese 毕业于宾夕法尼亚州斯克兰顿的拉克万纳县地区职业技术学校实用护理专业，并获得了宾夕法尼亚州威尔克斯-巴里国王学院的医师助理项目证书。他在宾夕法尼亚州威尔克斯-巴里国王学院获得了医师助理研究理学学士学位，并在宾夕法尼亚州赫尔希的宾夕法尼亚州立大学医学院获得了医学博士学位。他在宾夕法尼亚州赫尔希的 Milton S. Hershey 医疗中心完成了泌尿外科住院医师实习。MG Reese 还获得了宾夕法尼亚州立大学的健康评估科学硕士学位和宾夕法尼亚州卡莱尔的美国陆军战争学院的战略研究硕士学位。他的军事教育包括AMEDD军官基础和高级课程、指挥和参谋学院以及美国陆军战争学院。他的军事奖章和勋章包括专家野战医疗徽章、功绩服务奖章（3 个铜色橡树叶簇）、陆军表彰奖章（2 个铜色橡树叶簇）、空军表彰奖章、陆军成就奖章（1 个铜色橡树叶簇）、陆军预备役成就奖章（2 个银色橡树叶簇）、国防服役奖章、武装部队远征奖章、伊拉克战役奖章（附 1 颗战役之星）、全球反恐战争服役奖章、武装部队预备役奖章（金色沙漏、M 装置、数字 2 装置）、陆军预备役海外训练丝带（数字 4 装置）、士官专业发展丝带（数字 2 装置）、陆军服役丝带、北约奖章、宾夕法尼亚州 Thomas J. Stewart 奖章（1 个铜色橡树叶簇）、宾夕法尼亚州表彰奖章、宾夕法尼亚州少将 R. White 奖章、宾夕法尼亚州服役丝带、宾夕法尼亚州二十年服役奖章（4 个银星装置）。
恶性脊髓疾病和酪氨酸激酶抑制剂治疗的预测非线性建模
抽象多个因素需要形成功能性淋巴管。在这里，我们在开发斑马鱼面部淋巴网络的亚群体过程中发现了分泌的蛋白SVEP1和跨膜受体TIE1的重要作用。面部网络的这一特定方面与血管内皮生长因子C（VEGFC）信号无关，否则是所有其他淋巴床中最突出的信号轴。此外，我们发现SVEP1突变体的多个特异性和新发现的表型标志也存在于TIE1中，但在TIE2或VEGFC突变体中不存在。这些表型在头部和躯干的淋巴脉管系统中观察到，以及在降低的流动条件下的背侧纵向吻合血管的发展中。因此，我们的研究证明了在淋巴管发生过程中TIE1信号传导以及斑马鱼中血管发育的重要功能。此外，我们在淋巴管植物的早期步骤中显示了SVEP1和TIE1之间的遗传相互作用，并证明斑马鱼以及人类SVEP1/SVEP1蛋白与相应的TIE1/SVEP1蛋白在体外的tie1受体结合。由于最近在人青光眼患者中报道了SVEP1和TIE2的复合杂合突变，因此我们的数据在体内环境中的tie信号传导中表现出SVEP1的作用具有临床意义。
精神和宗教方面会影响心理健康和病毒载荷：津巴布韦艾滋病毒的年轻人的定量研究
UrsulaWüthrich-Grossenbacher，非洲研究中心，人文和社会科学学院。巴塞尔大学，Rheinsprung 21，4051巴塞尔，瑞士，电子邮件：u.wuethrich@stud.unibas.ch; ORCID: 0000-0003-4429-0663 (Corresponding author) Abigail Mutsinze, Africaid/Zvandiri, 11-12 Stoneridge Way North, Avondale, Harare, Zimbabwe, Email: abi@zvandiri.org ORCID: 0000-0003-0668-3343 Ursula Wolf, Institute of Complementary and Integrative Medicine, University of Bern，Fabrikstrasse 8，3012 Bern，瑞士，电子邮件：ursula.wolf@unibe.ch; OrcID：0000-0002-1602-1143 Charles Chiedza Maponga，津巴布韦大学药学和药学系，医学与健康科学系，津巴布韦，津巴布韦，电子邮件：Cmaponga@buffalo.edu nicholas Midszi，Nicholas Midzi，Health Carey of Health of Health＆Zim of Zim of Zim of Zim of Zim of Zim of Zim of Zim of Health＆ZIM： nmidzi@mohcc.org.zw Masceline Jenipher Mutsaka-Makuvaza，1。津巴布韦哈拉雷卫生与儿童保健部国家卫生研究所，2。卢旺达大学医学与健康科学学院医学与药学学院，微生物学与寄生虫学系，电子邮件：mascelinejeni@gmail.com； ORCID：0000-0003-0868-1173 SONJA MERTEN，瑞士热带和公共卫生研究所，Kreuzstrasse 2，4123 Allschwil，Switzerland和Petersplatz，Petersplatz 1，4002巴塞尔大学巴塞尔，瑞士，瑞士电子邮件：Sonja.merten@swissthisstph.chissthisstph.ch.chissstph.ch.ch.ch.ch; OrcID：0000-0003-4115-106X
ChatGPT 和人工智能的伦理方面
自从 1956 年 John McCarthy 在达特茅斯学院（新罕布什尔州汉诺威）的研讨会上创造了人工智能 (AI) 这一术语以来，人们提出了许多定义。例如，Bellman (1978) 将 AI 定义为“与人类思维相关的活动的自动化，例如决策、解决问题、学习等活动。” 另一个有趣的 AI 定义是由 Rich 和 Knight (1991) 给出的：“研究如何让计算机做目前人类做得更好的事情。” 除了正确的定义之外，人类一直对有关智能的挑战性问题感兴趣。小型设备的处理能力越来越强，人们与互联网（所谓的物联网 - IoT）的互动显著增加，导致了复杂的 AI 技术的密集发展。除此之外，大量数据（也称为大数据）的可用性以及复杂的数学/统计建模方法的开发也为机器学习 (ML) 和人工智能文献做出了贡献，从而催生了“数据驱动文化”，其中许多决策都是基于机器的数据处理做出的。数据越多，计算机就能学习和提取我们无法处理的隐藏关系。从商业和管理角度来看，数据驱动的决策成为一种竞争优势。公司有兴趣从数据中提取知识以做出更好的决策。该过程由数据科学和数据分析专业人员执行，他们利用了许多 AI 和 ML 技术。与此同时，更复杂的数据驱动的 AI 和 ML 方法的开发也引起了人们的极大兴趣。这场竞赛最好的例子是 2022 年 11 月出现的聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT)，这是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的聊天机器人。聊天机器人 (或聊天机器人) 是一种试图模拟人类与人交谈的计算机程序。它的目标是以一种让人们觉得他们正在与另一个人交谈而不是与机器交谈的方式回答问题。在用自然语言问问题后，程序会查询知识库，然后提供试图模仿人类行为的答案。聊天机器人这个词是由 Lycos, Inc. 的创始人和第一个聊天机器人 Julia 的创造者 Michael Mauldin 于 1994 年创造的，用来描述这些对话机器人。然而，人工智能的滥用ChatGPT 因其在许多知识领域的详细响应和清晰回答而备受关注。这表明它能够出色地完成许多通常由人类智能执行的任务，例如写歌、写诗、写论文、画画等。聊天机器人使用语言模型，并通过使用监督和强化学习技术进行了微调（一种迁移学习方法）。人们可以从使用 ChatGPT 等技术中得到很多好处。例如，在许多公司中，当使用这项技术来理解概念、总结信息、构建和评估建议、通过算法优化流程等时，日常活动可以更高效。
肾小球疾病的病理生理学和诊断的新方面
在自身免疫性疾病的多种组织中检测到抽象的免疫沉积/复合物，但没有器官吸引像肾脏一样多的注意力。几种肾脏疾病的特征是存在此类沉积物的特定构型，其中许多疾病在风湿病学家和肾病学家之间的“共享护理”下。本综述着重于在流变学和肾脏学实践中通常遇到的五种不同疾病，即IGA血管炎，狼疮肾炎，冷冻球菌血症，抗斜利的基底膜膜疾病和抗神经粒细胞性粒细胞抗体抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体胶质腺纤维骨膜炎。它们在疾病的疾病生成方面有所不同，但肾功能下降的潜在速度，对免疫抑制/免疫调节的反应以及免疫沉积/复合物的沉积。迄今为止，尚不清楚沉积物是导致特定疾病还是旨在消除负责组织损伤的炎症级联反应，例如中性粒细胞外陷阱或补体系统。原则上，尚未开发出免疫抑制疗法来解决免疫沉积/复合物，并且反复进行肾脏活检研究发现，尽管有活跃的炎症减少了沉积物的持久性，再次强调了他们对他们参与组织损伤的不确定性。在这些研究中，经常报道主动病变向慢性变化（例如肾小球硬化）的发展。新颖的治疗方法旨在更有效，迅速地减轻这些变化。在几分钟之内溶解IgG的几种新药物，例如Avacopan，一种口服C5AR1抑制剂或Imlifidase，更具体地降低了肾脏中的炎症性级联反应和重复的组织采样，可能有助于了解它们对免疫池的影响，并最终了解免疫功能的影响，并最终影响免疫复合物/肾脏的潜在影响。
KLF15的丧失通过抑制子宫内膜异位症
胰高血糖素是由胰腺α细胞分泌的29个氨基酸胰肽激素。它是源自前体激素progucagon的，它也是胰高血糖素样肠肽的前体（Sandoval＆D'Alessio 2015）（图1）。已有近50年的历史，胰高血糖素被认为是相反的胰岛素作用的高血糖因子，并已在药理学上用于纠正胰岛素诱导的低血糖。最近，研究提高了我们对胰高血糖素的生理学的理解，其在糖尿病的因果关系中的潜在作用及其与其他肠激素在调节代谢方面的协同作用。在本文文章中，我们旨在总结胰高血糖素及其转化方面的已知影响。我们将首先回顾胰高血糖素在正常生理和糖尿病中的作用，然后讨论如何将该领域的研究转化为代谢状况的治疗。
用于评估胰岛素敏感性和葡萄糖代谢的体内技术
胰高血糖素是由胰腺α细胞分泌的29个氨基酸胰肽激素。它是源自前体激素progucagon的，它也是胰高血糖素样肠肽的前体（Sandoval＆D'Alessio 2015）（图1）。已有近50年的历史，胰高血糖素被认为是相反的胰岛素作用的高血糖因子，并已在药理学上用于纠正胰岛素诱导的低血糖。最近，研究提高了我们对胰高血糖素的生理学的理解，其在糖尿病的因果关系中的潜在作用及其与其他肠激素在调节代谢方面的协同作用。在本文文章中，我们旨在总结胰高血糖素及其转化方面的已知影响。我们将首先回顾胰高血糖素在正常生理和糖尿病中的作用，然后讨论如何将该领域的研究转化为代谢状况的治疗。
糖尿病，发病率和死亡率的历史方面
1贝尔格莱德大学，塞尔维亚贝尔格莱德社会医学学院医学院； 2塞尔维亚大学临床中心，塞尔维亚贝尔格莱德的妇科和妇产科诊所； 3贝尔格莱德大学，塞尔维亚贝尔格莱德医学院； 4诺维·萨德大学（Novi Sad）大学，沃伊沃迪纳（Vojvodina）肿瘤学研究所，塞尔维亚诺维·萨德（Novi Sad）手术肿瘤学诊所； 5贝尔格莱德大学医学院医学统计与信息学研究院，塞尔维亚贝尔格莱德； 6塞尔维亚大学临床中心，内分泌，糖尿病和代谢疾病的诊所，塞尔维亚贝尔格莱德； 7贝尔格莱德大学医学院，塞尔维亚贝尔格莱德医学生理学研究所； 8 Narodni Fort University妇科和妇产科诊所，塞尔维亚贝尔格莱德； 9塞尔维亚塞尔维亚大学临床中心，塞尔维亚贝尔格莱德