抽象理解雕刻鱼类肠道微生物组的因素是挑战,尤其是在以高环境和宿主基因组复杂性为特征的自然种群中。然而,密切相关的宿主是通过突显的生物学和共晶发育模式来解解宿主进化史对微生物组组装的贡献的宝贵模型。在这里,我们提出,最近在南大洋的几种竖琴物种的多样化将允许检测宿主与其微生物组之间强大的系统发育一致性。我们表征了来自四个野外收集的harpagifer物种的77个个体的肠粘膜微生物组(Teleostei,notothenioidei),分布在南大洋的三个生物地理区域。我们发现海水物理化学特性,宿主系统发育和地理学共同解释了竖鼠肠粘膜中细菌群落组成的35%。harpagifer spp的核心微生物组。肠粘膜的特征是多样性低,主要由选择性过程驱动,并由超过80%的个体中检测到的单个Aliivi Brio操作分类单元(OTU)主导。在包括Aliivibrio在内的核心微生物组分类群的几乎一半(包括Aliivibrio)在微反应分辨率下具有宿主系统发育的共生信号,表明与Harpagifer具有亲密的共生关系和共同的进化历史。清晰的细胞传友和共晶发育信号强调了harpagifer模型在站立在塑造肠道微生物组组装中的作用下的harpagifer模型的相关性。我们提出,最近的竖琴数多样化可能导致了Aliivibrio的多样化,表现出反映宿主系统发育的模式。
使用工作需求 - 资源模型,本研究调查了工作场所的依恋风格,作为工作参与的预测指标和工作场所欺凌的良好脱离效果的主持人。作为个人资源,我们假设安全的工作场所依恋将促进工作参与度,而两种类型的不安全的工作场所附件(即,避免和居住)都会相反。以前的工作还使我们期望工作场所欺凌和参与之间的关系会更强,而当目标期望它充当工作资源(即安全工作场所依恋),而当他们的工作模型与工作场所侵略一致时,则更弱。使用该过程宏,我们在完成在线调查的法国办公室员工(n = 472)的便利样本中测试了这些假设。安全的工作场所依恋与较高的工作参与度有关,同时工作场所的依恋不安全和欺凌观念与工作参与负面影响。支持我们的假设,对工作场所欺凌的感觉与具有安全的工作场所依恋风格的员工的脱离关系最重要,而在其他工作场所则较少。我们的结果远没有推荐不安全的债券作为保护,而是强调了防止所有形式的工作场所侵略的必要性,从而使员工能够依靠自己的工作环境作为工作资源。
1译本免疫学部门,巴黎大学的巴黎大学,巴黎,法国,法国2的研究和教育博士学位课程的创新前沿,法国巴黎LPI博士学校的性别和性别注释:这篇评论讨论了人口差异,包括性别差异。性别是指女性和男性的生物学和生理特征。它与性别不同,这是一种社会,心理和文化结构。性别和性别都存在于频谱上。本文只会使用“女性”或“男性”一词来解决性别,以指出出生时分配的性别。性别的生物学特征不是相互排斥的,因为有些人具有男性和女性特征,并且可以改变。在性范围内的个体的生物学是并且应该研究的,但是我们仍然缺乏本综述范围所必需的工作体系[1]。*信函:达拉格·达菲(Darragh Duffy),转化免疫学部门,巴斯德大学(Institut Pasteur),巴黎大学,法国75015巴黎,巴黎。电子邮件:darragh.duffy@pasteur.fr
1托斯西亚大学经济学,工程,社会和商业系,通过Del Paradiso 47,I-01100 I-01100 Viterbo,意大利; enrico.mosconi@unitus.it 2托斯西亚大学农业和森林科学系,经S. Camillo de Lellis SNC,I-01100 VITERBO,意大利Viterbo; colantoni@unitus.it 3萨萨里大学农业科学系,意大利萨萨里大学39号,I-07100,意大利萨萨里; gambella@uniss.it 4区域管理系,经济学院,南波希米亚大学,ceskéudejovice,13 CZ-37005Studentská,捷克共和国; evacu@centrum.cz 5 Macerata大学经济学和法律系,通过Armaroli 43,I-62100 Macerata,意大利Macerata 6物理地理,Trier University,54286德国Trier;耶稣。rodrigo@uv.es 7土壤侵蚀和降解研究小组,瓦伦西亚大学地理系,西班牙瓦伦西亚46010 *通信:luca.salvati@unimc.it;电话。: + 39-380-72-89-966
目的:金融包容与经济增长之间的关系是一个有趣的话题,在研究人员和值得全面的研究中引起了广泛关注。本文旨在使用涉及2004 - 2020年期间的13个中东和北非国家的面板数据在经验上探索这种关系。Chehayeb(2024)(2024年)使用一种新技术开发了金融包容性的多维指数(涵盖访问,使用和深度),用于在新兴经济体的国家 /地区在各个国家 /地区产生全面的成果。设计/方法/方法:将自回归分布式滞后(ARDL)回归模型应用于协整测试。向量自动回归(VAR)模型和Granger因果关系测试用于研究主要的研究问题。调查结果:本文报告说,金融包容性对经济增长的影响微不足道,与文献中一些研究的现实主义观点保持一致,而不是大多数学者的实证主义观点。使用新的金融包容性指数获得的结果突出了现有研究中使用多个金融包容性的研究中的差异和矛盾的结果。然而,经验结果表明,从经济增长到金融包容性有单向的格兰格因果关系。调查结果还揭示了经济增长对金融包容性的获取和使用方面的积极影响,而学校入学,贸易开放性和通货膨胀似乎与金融包容性无关。研究局限性/含义:本研究仅限于新兴经济体的银行机构。该研究建议该地区的决策者和中央银行州长利用经济增长来建立一个有利于处境不利个人的高效而强大的金融体系。关于该主题的未来研究可以提供更清晰的见解,其中包括宗教层面,政治问题和腐败的研究。独创性/价值:本研究通过在研究金融包容与经济增长之间的关系时使用财务上的新测量来为现有文献做出贡献。
全球,由于包括营养不良在内的几个原因,超过2.5亿年的5.5亿儿童没有发育潜力。在柬埔寨,儿童中发育迟缓和浪费的流行率仍然很高。这项前瞻性队列研究旨在评估儿童早期的运动和认知发展里程碑的获取及其与发育迟缓和浪费的关联。从0到24个月的儿童从柬埔寨的三个省份招募,并从2016年3月到2019年6月最多七次,直到他们5年。数据收集包括人体测量法和发展里程碑。使用柬埔寨发展里程碑评估工具评估了七个电动机和七个认知里程碑。关联。危害比(HR)以下1的危险比(HR)代表较低的概率来实现发展里程碑。可用于7394名儿童的数据。在12个月时,发育迟缓和浪费的患病率分别为23.7%和9.6%。在大多数电动机和认知里程碑中,两者都始终与延迟有关。发育迟缓与总运动里程碑的延迟密切相关(HR <0.85; P <0.001)。浪费与良好的运动发展和大多数认知里程碑的延迟更加密切(HR <0.75; P <0.001)。在最初的1000天内促进营养计划以防止营养不良,这对于进一步的生长以及柬埔寨儿童的最佳运动和认知发展至关重要。
清洁航空联合企业(CAJU)是欧盟(EU)领先的研究与创新计划,该计划将航空转变为可持续和气候中性的未来,这与欧洲绿色交易一致。这是欧洲委员会通过Horizon Europe(HE),欧盟研究与创新计划和欧洲航空业之间的欧洲公私伙伴关系。它的预算为41亿欧元,分为17亿欧元的欧盟资金,私人资金不少于24亿欧元。 与2020年最先进的飞机相比,清洁航空的破坏性技术将有助于减少短中期范围(SMR)和区域(REG)飞机的温室气体排放足迹不少于30%。 清洁航空技术的技术和工业准备将支持到2035年进入新产品,目的是在2050年取代75%的全球民航舰队。。它的预算为41亿欧元,分为17亿欧元的欧盟资金,私人资金不少于24亿欧元。与2020年最先进的飞机相比,清洁航空的破坏性技术将有助于减少短中期范围(SMR)和区域(REG)飞机的温室气体排放足迹不少于30%。清洁航空技术的技术和工业准备将支持到2035年进入新产品,目的是在2050年取代75%的全球民航舰队。清洁航空计划(2022-2031)建立在清洁天空计划(2008-2024)的知识和专业知识上。
。cc-by 4.0国际许可(未经Peer Review尚未获得认证)是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年2月27日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.27.639550 doi:Biorxiv Preprint
摘要基本原理作为大麻效力和大麻的使用正在增加,在新合法的市场中,衡量和检查大麻素暴露的影响越来越重要。目标目前的研究旨在评估头发衍生的大麻素浓度(对三个月累积暴露的见解)如何与常见的自我报告量度有关,大麻使用和大麻使用相关问题。方法74近日依赖大麻使用者自我报告了他们的大麻使用数量,与大麻使用相关的问题以及估计的大麻效力。使用LC-MS/MS来量化Δ9-THC,CBD和CBN的头发样品。在95.95%的头发样品中可检测到的大麻素的结果,这些样本的尿液筛选大麻筛子呈阳性。Δ9-THC浓度与自我报告的效力(相对效力,效力类别和感知的“高”)的度量呈正相关,但是与自我报告的使用量无关。自我报告的效力,而不是衍生的浓度,与戒断和渴望有关。自我报告的大麻使用量,但没有大麻素的浓度与大麻使用相关的问题有关。进一步的研究将衍生的大麻素浓度与其他生物基质进行了比较(例如等离子体)和自我报告是进一步评估头发分析的有效性所必需的。结论支持头发衍生的大麻素定量量用于检测几乎每天的用户中的大麻使用,但是头发衍生的大麻素浓度与使用的自我报告量之间的关联不足并不能单独使用用于定量大麻素曝光的头发分析的使用。
电抽搐治疗(ECT)和氯胺酮是抑郁症的有效疗法;但是,需要基于证据的指南来为个人治疗选择提供信息。我们使用机器学习调整了个性化的优势指数(PAI),以使用2506 ECT和196名氯胺酮患者的EHR数据来预测最佳的治疗分配或氯胺酮。在急性治疗之前和期间,使用抑郁症状(QID)的快速清单评估了抑郁症状。使用跨处理的倾向评分匹配用于解决指示的混杂问题,从而产生392例患者的样本(每次治疗n = 196)。模型预测使用预处理EHR测量值和鉴定的规范性预测因子的差异最小QID得分(最小值)在急性治疗中进行了急性处理。与非最佳治疗组相比,接受预测最佳的PAI评分的患者的最低点数明显降低(平均差异= 1.19 [95%CI:0.32,∞],T = 2.25,Q <0.05,d = 0.26)。我们的模型识别候选预处理因素,以提供可行,有效的抗抑郁治疗选择指南。