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保护景观计划中的耕种
•环境管理•乡村管理计划•农业投资基金•受保护的景观计划•增长计划•领导者•乡村生产力•绿色恢复挑战基金是否有您（或受申请影响的土地的所有者或租户）收到或申请任何其他资金，以供您在此计划中申请的相同的活动或工作？如果是，您的受保护的景观将需要探索您与您的回应的原因。请勾选
建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战
A：意大利博尔扎诺的高山环境研究所Eurac Research。b：意大利农业，环境和食品科学学院博尔扎诺大学免费大学。C：意大利博尔扎诺的气候变化与转型中心EURAC研究。D：芬兰赫尔辛基自然资源研究所（Luke）。E：芬兰森林科学学院东部芬兰大学 *通讯作者：电子邮件：marco.mina@eurac.edu摘要关键字校准，干扰建模，欧洲阿尔卑斯山，森林景观模型，森林模型，模型初始化引用引用Mina M，Mina M，Marzini S，Marzini S，Crespi A，Crespi A，Crespi A，Crespi A，Albrich a，Albrich K. 2025252525252525252525252525252525252525. 建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战。 。 monit。 2（1）：49-96。建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战。。monit。2（1）：49-96。
社会生态生产景观的研究和...
课程描述了地球上生命的最新全球评估显示自然界普遍存在的人类驱动的衰落。生物多样性损失将接下来的十年中三个最可能的严重风险之一（2022年世界经济论坛）排名。了解多个量表和水平的人类互动中的动态对于设计和实施干预措施以增强生物多样性保护并确保可持续性至关重要。社会生态生产的景观和海景（SEPLS）定义为栖息地，陆地和海洋用途的动态镶嵌，在这里，和谐的人类社会相互作用维持生物多样性和人类福祉 - 体现了一种可持续的管理实践模型，可以帮助我们实现2050年生物多样性的视觉：对自然的危害。本课程旨在加深对SEPLS的理解，并探索塞普尔研究研究的各种方法。它将引入关键概念，理论，方法论，这些方法，对于理解和进行有关生产性景观和海景的研究，对Sepls的概念进行了研究。
听力会议：AB 1757的下一步 - 跟踪和评估土地管理对加利福尼亚风景的影响
• Inter-Agency Forest Treatment Tracking System [ITS] • CAL FIRE Management Activity Project Planning & Event Reporter [CalMAPPER] • CA Nature • Prescribed Fire Information Reporting System [PFIRS] • California Timber Regulation and Environmental Evaluation System [CalTREES] • California Climate Investments Reporting and Tracking System [CCIRTS] • California Protected Areas Database [CPAD] • California Conservation Easement Database [CCED] • Ecoatlas项目跟踪器•资源公司项目跟踪与报告系统[RAPTR]•TAHOE湖环境改进计划项目跟踪器•资源保护区项目跟踪器•其他…
多能性景观的无偏分析揭示了克隆命运偏差的空间调节因素
尽管 Ptch1 编辑导致祖细胞重新偏向或由于 Hedgehog 通路的功能获得而导致谱系进展严重中断，但针对其他受体可能会导致以更微妙的方式调整克隆组成。我们专注于躯干神经嵴，它一直被热议为是受限制祖细胞的混合群体，还是高度多能干细胞的群体 [39-42]。野生型胚胎的克隆变异分析显示 375
超级扩散，坚固的能量景观和过渡网络
摘要。在本文中，我们介绍了使用主方程构建的标准马尔可夫状态模型的P -ADIC连续类似物。P -ADIC过渡网络（或超级网络）是一个复杂系统的模型，该模型是层次能量景观的复杂系统，能量景观上的马尔可夫过程和主方程。能量景观由有限数量的盆地组成。每个盆地都是由在有限的常规树中层次组织的许多网络配置中形成的。盆地之间的过渡由过渡密度矩阵确定，其条目在能量景观上定义。能量景观中的马尔可夫过程编码网络的时间演变，因为从能量格局的配置之间进行了随机过渡。主方程描述了配置密度的时间演变。我们专注于两个不同盆地之间的过渡速率是恒定功能，并且每个盆地内部的跳跃过程都由p- adial径向功能控制。我们明确解决了此类网络附加的主方程的库奇问题。该问题的解决方案是对给定初始浓度的网络响应。如果附加到网络的Markov过程是保守的，则网络的长期响应由Markov链控制。如果该过程不保守，则网络具有吸收状态。我们定义了一个吸收时间，这取决于初始浓度，如果这段时间是有限的，则网络在有限的时间内达到了吸收状态。我们在网络的响应中识别负责将网络带到吸收状态的术语，我们将其称为快速转移模式。快速过渡模式的存在是能量格局是超级实体（层次）的假设的结果，而我们最好的理解，无法使用Markov State Models的标准方法获得该结果。如今，人们广泛接受的是，蛋白质本地状态是可以从任何其他状态迅速到达的动力学枢纽。快速过渡模式的存在意味着超级网络上的某些状态作为动力学枢纽。
解码变构景观-RSC Publishing
和跟踪原子运动，从而提供了详细的见解，对构象变化和分子动力学。5通常，MD模拟从实验确定的三维结构开始，随后能量最小化和对近似生理条件的平衡。MD模拟的强度在于它们能够揭示各个时间尺度上符合符合性变化的能力，从而提供了动态的信息，这很难通过传统的实验方法获得，尤其是在酶变构调节的背景下。变构调节是指通过构象变化调节酶活性的过程，通常会参与关键分子间相互作用的动态调整。由于这些过渡发生在次纳秒至millise-cond时标，因此他们具有挑战性地使用传统的实验技术直接观察。MD模拟提供了很高的时间分辨率，从而实现了调节机制的表征。通过跟踪酶构象变化和内部分子动力学，MD模拟有助于鉴定控制酶活性和信号转导的变构位点，这通常是从单独静态结构分析中获得的信息。6
RPE-1 的完整人类二倍体参考基因组从多组学数据中识别出阶段性的表观遗传景观
对最近的人类基因组组装的比较分析突出了显著的序列差异，这种差异在着丝粒等多态性位点内达到顶峰。这引发了一个问题，即依赖人类参考基因组来准确分析来自实验细胞系的测序数据是否合适。在这里，我们提出了一种称为“同基因组参考”的新方法，该方法利用匹配的参考基因组进行多组学分析。我们为人类视网膜上皮细胞 (RPE-1) 生成了一个新的二倍体基因组组装，RPE-1 是一种广泛使用的非癌症实验室细胞系，具有稳定的二倍体核型，呈现出完全跨越着丝粒的分阶段单倍型和染色体水平支架。利用该组装体，我们表征了 RPE- 1 独有的单倍型解析基因组变异，包括一个稳定的标记染色体 X，其中 73.18 Mb 的 10 号染色体片段重复易位至该细胞系特有的微缺失端粒 t(X q ;10 q )。比较分析揭示了着丝粒区域内的序列多态性，包括所有染色体单倍型之间的意外遗传和表观遗传多样性。使用我们的组装体作为参考，我们重新分析了我们自己的和公开的 RPE-1 中生成的测序、甲基化和表观遗传数据，这些数据之前已使用非匹配和非二倍体参考基因组进行分析。我们的结果表明，同基因组参考可改善比对，将映射质量提高高达 85%，同时将错配减少一半，从而导致与着丝粒相关的峰调用发生显著变化。我们的工作代表了一个概念验证，展示了匹配的参考基因组在多组学分析中的应用，并在规模上为全面组装实验相关细胞系以广泛应用同基因组参考基因组奠定了基础。关键词：人类参考；二倍体基因组；从头组装；基因组参考；着丝粒组装；实验室细胞系；多组学分析；表观遗传学；人类多态性；实验细胞系；同基因组参考。
映射病毒景观：印度中部的埃德斯蚊子的基因组监视
方法：使用CDC批准的BG-Sentinel版本2陷阱（Biogents AG，德国雷根斯堡）和来自印度博帕尔地区不同地点的电池经营的吸尘器收集蚊子。他们是根据属，性别，位置和收集日期进行分类的。从均质的蚊子池中提取RNA并进行反转录。互补的DNA（cDNA）使用独立于序列的单次放大（SISPA）扩增。此外，使用Illumina Novaseq 6000平台（Illumina，Inc.，CA，San Diego，CA）对聚合酶链反应（PCR）产物进行了测序。使用Trimmomatic进行读取的生物信息学分析（Bolger AM，Lohse M，Usadel B（2014）。 trimmomatic：用于光明序列数据（生物信息学，BTU170）的灵活修剪器，用于修剪低质量的原始读取。 后来，Kraken2和Bracken（马里兰州巴尔的摩的Johns Hopkins University）用于识别病毒序列。使用Trimmomatic进行读取的生物信息学分析（Bolger AM，Lohse M，Usadel B（2014）。trimmomatic：用于光明序列数据（生物信息学，BTU170）的灵活修剪器，用于修剪低质量的原始读取。后来，Kraken2和Bracken（马里兰州巴尔的摩的Johns Hopkins University）用于识别病毒序列。
系统的元蛋白质组学映射揭示了人肠道微生物群对治疗药物的功能和生态景观
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.637346 doi：Biorxiv Preprint