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建议引用推荐引用什罗普郡，威廉C；阿米吉（Hatim）；布雷默，约旦； Selvaraj Anand，Selvalakshmi；脱衣舞，本杰明；萨哈斯拉
摘要目前，全基因组测序（WGS）数据尚未显示与常用的β-LAC TAM/β-内酰胺酶抑制剂（BL/BLI）组合的大肠杆菌易感性概况：ampicillin-sulbactam（sam），amoxicil-lin-clavulavulanate（amclavulanate（amc）和pippirclin（ampicillin-sulbactam（sam）和pipperp）和pippober（ampicillin-sulbactam（sam）和pipeper），在没有头孢菌素耐药性的情况下，对这些BL/BLI的进行性抗性（也称为对BL/BLI（ESRI）的延伸谱耐药性）的渐进性主要主要是由于BLA TEM变体的拷贝数增加而引起的，而BLA TEM变体的拷贝数量增加，这在WGS数据中未经常评估。我们试图通过对147个大肠杆菌细菌分离株的WGS分析来提高基因扩增的添加是否可以改善基因型-pheno型关联，而BL/BLI的类别增加了非敏感性，范围从氨苄西林（AMP）（AMP）易感性到对所有三个BLIS的完全抗性。与BLA TEM在ESRI中的关键作用一致，至少具有至少氨苄西林的112/134菌株（84％）非敏感性编码的BLA TEM。在40/112（36％）菌株中存在BLA TEM扩增的证据（即Bla TEM基因拷贝数估计> 2×）。BLA TEM拷贝数与最小抑制浓度的AMC和TZP之间存在正相关（P <0.05），但对于SAM没有（P = 0.09）。在AMC和TZP-NON敏感性的aMC和TZP-NON敏感性中，β-内酰胺抗性机制的多样性（包括非CECF三脱三甲酮水解BLA CTX-M变体），BLA OXA-1，AMPC和BLA TEM强启动子突变更大。我们的研究表明，WGS数据（包括β-内酰胺酶编码基因扩增）的全面分析可以帮助用AMC或TZP非敏感性对大肠杆菌进行分类，但要辨别从SAM易感性到SAM使用遗传数据的SAM非敏感性的过渡。
纳伊姆，法蒂玛
通过传统育种将新特性引入作物通常需要几十年的时间，但最近开发的基因组序列修饰技术有可能加速这一过程。这些新育种技术之一依赖于 RNA 指导的 DNA 核酸酶 (CRISPR/Cas9) 在体内切割基因组 DNA，以促进序列的删除或插入。这种序列特异性靶向由向导 RNA (gRNA) 决定。然而，选择最佳 gRNA 序列有其挑战。几乎所有当前用于植物的 gRNA 设计工具都是基于动物实验数据，尽管许多工具允许使用植物基因组来识别潜在的脱靶位点。在这里，我们检查了八种不同的在线 gRNA 位点工具的预测一致性和性能。不幸的是，不同算法的排名之间几乎没有共识，排名与体内有效性之间也没有统计学上显着的相关性。这表明，影响植物中 gRNA 性能和/或靶位点可及性的重要因素尚未阐明并纳入 gRNA 位点预测工具中。
FATIMA -GB：海洋雾中的搜索清晰度-AMS期刊
图1：海洋雾过程 - 前流大陆或海洋吸气气溶胶作为FCN。通过蒸气的扩散沉积（插图）在FCN周围生长。Kohler（1936）认为，液滴生长需要超过由表面张力和溶质浓度的相对影响确定的临界半径（分别分别增加/降低了液滴蒸气，分别增加/降低）。最小的湍流（Kolmogorov或K）涡流在ABL中的作用，在该ABL中，FCN被嵌入其中，但尚未了解（插图）。请注意，对于空气，K量表和（Obukhov-Corrsin O-C）温度耗散量表的顺序相同，因此在k涡流或立即周围FCN的温度是同质的。产卵液滴会结合和沉降（插图）。贡献上海的过程/现象包括波浪和破裂，夜间对流，湍流和混合，潮汐和电流。相应的低大气现象包括波边界层以及剪切和对流湍流。在空气界面，湍流，质量，动量和气溶胶交换通过波浪破裂和通过[Molecular]皮肤层的恢复而发生，这会燃烧空气 - 海洋相互作用。短/长波辐射（SWR/LWR）和对流过程也影响海面温度（SST）。MABL的重要贡献来自概要和中尺度[对流]系统，包括前部，高和低点，反转，海面和雾顶的加热/冷却，DIEL循环，云，云，湍流和气溶胶。如果存在，则来自边界混合，上升流，升级的波浪破裂，海洋/海洋[差分]加热和内部边界层（IBL）的沿海贡献对雾生命周期有重大影响。
当地车前草提取物对某些革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌的生长抑制 Fatima Abdulrahman Dohi 1*
1 伊拉克巴格达中等技术大学健康与医疗技术学院 *通讯作者：Fatima Abdulrahman Dohi 伊拉克巴格达中等技术大学健康与医疗技术学院 文章历史 收到日期：2024 年 12 月 11 日 接受日期：2025 年 1 月 17 日 发表日期：2025 年 1 月 25 日 摘要：车前草叶在传统医学中用于治疗多种疾病；本研究旨在定性研究目标草药中的植物成分，并研究其对从临床样本中分离出的某些类型细菌的抗菌活性。用水/乙醇（1:1）提取植物叶粉。经过对植物成分的定性筛选，粗提取物显示存在几类化学物质，包括皂苷、糖苷、酚、单宁、类固醇、生物碱、黄酮类化合物和萜类化合物。使用纸片扩散法测试了三种浓度的粗提取物对五种细菌（包括革兰氏阴性菌和革兰氏阳性菌）（金黄色葡萄球菌、化脓性链球菌、假单胞菌、变形杆菌属）的抑制作用。三种浓度的粗提取物对所有测试细菌的活性百分比不同。关键词：车前子、抗菌、植物成分、革兰氏阳性菌、革兰氏阴性菌。引言
将 Latimer Controls 的解决方案集成到 RTAC 中
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第34章益生菌和肝脏疾病：改造社区ASMA FATIMA 1*，ASFA KARAM 2，SUNDAS ASHRAF 1，NOREENA B
已经提出了抽象益生菌来预防和治疗多种疾病，例如肝脏疾病。细菌物质在不良情况下进入肝脏轴时可能立即对肝细胞造成损害，这些作用还会触发促炎和自身免疫反应。益生菌通过调节肠道中的细菌，防止微生物的粘附，改善粘膜屏障的功能并分泌生物活性化合物并减少微生物毒素的产生，从而对各种慢性肝疾病产生有益的影响。人类胃肠道系统中发现的细菌类型可用于各种目的，包括有助于控制人体的免疫反应并保护微生物屏障，以防止可能的感染。肠道菌群多样性的变化在肝病的发作中很重要。使用促进健康的细菌菌株可能有助于减轻有害的相互作用和肝脏状况。最广泛使用的益生菌是在天然胃肠道菌群中发现的双歧杆菌或乳酸菌的菌株。他们也可能促进有利的微生物的发展。益生菌已被发现对酒精性肝病，非酒精性脂肪肝，病毒性肝炎，肝性脑病和肝肝硬化具有有希望的作用。关键词益生菌，肝病，酒精和非酒精性脂肪肝病，肠道菌群
Latimer邻里计划
公众参与和参与一直是邻里规划过程的关键组成部分。在此过程的早期，与技术团队（由兰利（Langley）的员工和顾问小镇组成）和公众为该社区开发最初的城市设计选择。在Charrette之后，一支代表土地所有者的邻里团队也被建立，以在制定邻里计划时向乡镇提供意见。通过Charrette，邻里团队会议以及随后的开放式房屋，有各种各样的聚焦和互动社区咨询和投入的机会。与规划过程的关键阶段相对应的三个公共开放式房屋使计划小组可以根据从更广泛的社区收到的反馈来完善和编辑计划。技术团队在整个计划开发过程中还定期开会，以审查社区的意见并完善计划和设计概念，直到计划的最终版本完成为止。
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图书馆收集图书馆的使命是通过利用最佳资源，系统和服务来为用户的学术和学术努力提供支持。图书馆收集了丰富的材料，包括书籍，期刊，杂志，视频，CD-ROM，DVD等。FJWU图书馆拥有超过45,000本书。M.Phil的论文和大学的学者也是图书馆收藏的一部分。该集合非常适合鼓励和支持大学的学术和研究活动。库已订阅了HEC数字库的数据库。图书馆每天共有14个报纸。
Md Sahil Ali 1 , Tracy Suchiang 2 , Tushar Pratim Saikia 3 , Danish Gulzar 博士 4* 1,2,3,4* 印度旁遮普邦洛夫利专业大学社会科学学院 *通讯作者：Danish Gulzar 博士 *印度旁遮普邦洛夫利专业大学社会科学学院 引用：Danish Gulzar 博士等人 (2024)，高等教育中人工智能融合的益处与担忧：来自印度的见解，教育管理：理论与实践，30(5)，656-668 Doi：10.53555/kuey.v30i5.5122
文章信息摘要技术创新给人类生活带来了根本性的改变。技术在社会存在的方方面面都留下了足迹。该研究采用混合方法，主要旨在全面了解印度高等教育中使用人工智能工具的利弊。从研究中得出的关键推论是，人工智能已经引领了高等教育机构的系统整合。从教育角度来看，学生们熟练掌握了这些工具的使用方法。然而，关键结论表明，学生使用人工智能工具方面存在差异。与本科生相比，研究生更容易使用人工智能工具。此外，与最后一年的学生相比，学生使用人工智能设备的可能性较小。尽管在教育人工智能领域取得了积极进展，但仍存在可及性差距、成本效益以及对人工智能工具缺乏认识。研究中占据核心地位的更大问题是，在教育目的上合理和学术地使用这些工具时所面临的伦理困境。关键词：人工智能、发展、伦理、技术、转型
使用培养 - 哥伦比亚贾丁（Jardín
背景：温和的哥伦比亚咖啡因其高质量的咖啡杯而在全球范围内被认可。但是，收获后的做法（例如咖啡谷物发酵）出现了一些失败。这些失败有时可能导致优质产品的缺陷和不一致的咖啡农。在哥伦比亚，咖啡种植者最常使用的发酵方法之一是湿发酵，通过浸入de粉的咖啡豆在水箱中足够的时间进行进行湿法发酵，以去除粘液。目标：我们评估了水（G）/de粉咖啡（G）比率（I：0/25，II：10/25，III：20/25）和最终发酵时间（24、48和72小时）对微生物组总数。我们还确定了感兴趣的微生物是起始培养物。方法：我们使用了一个完全随机的实验设计，其中有两个因素。水（g）/de粉咖啡（g）比（i：0/25，ii：10/25，iii：20/25）和最终发酵时间（24、48和72小时）的影响，用于两种重复。在咖啡发酵（1,950 g）期间，监测pH和°brix。进行了不同微生物基（中粒，大肠菌群，乳酸细菌，乙酸酸性细菌和酵母）的总数。使用分子测序技术鉴定出各种感兴趣的微生物作为起始培养物（乳酸细菌和酵母）。结果：从不同的微型批次发酵系统中获得了21种乳酸细菌（实验室）分离株和22种酵母菌。pichia kluivery（39％）和Torulaspora delbrueckii（22％）是最丰富的酵母菌。发现的最丰富的乳酸细菌是lactiplantibacillus plantarum（46％）和Brevis左旋乳杆菌（31％）。结论所研究的因素对微生物的发展没有影响。所鉴定的细菌和酵母菌物种具有促进培养物的潜力，可用于提高质量咖啡和发酵相关的应用。