通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej,Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系,木材技术学院,生命科学学院,科学科学摘要:细菌性纤维素纤维素合成,由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果,以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明,康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词:细菌纤维素,康普茶,碳和氮源从化学的角度引入,细菌纤维素与植物纤维素相同,但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先,它的特征是高纯度,这是由于缺乏木质素和半纤维素,高结晶度,形成任何形状的易感性,高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学,作为敷料材料或外科植入物,作为生物传感器,以及食品,药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中,细菌纤维素主要用于漂白废纸,作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中,属于属的生物体:乙酰杆菌,动杆菌,achromobacter,achromobacter,agrobacterium,agrobacterium,psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化,生物膜的形式出现,通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点,但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高,生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法,这与营养物质的可用性有关,还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现,乙型杆菌开发的最佳碳源,Nust4.1菌株,是葡萄糖,微生物和纤维素合成的生长进一步增加了,在存在硫酸钠的存在下,乙型甲基菌的生长,BRC菌株的生长,是乙醇,是乙醇的其他动态,是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量,并增加了食品工业的废物。在这项工作中,尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率,这些培养基的含量和氮源的可用性不同。
量子误差缓解技术可以降低当前量子硬件上的噪声,而无需容错量子误差校正。例如,准概率方法使用有噪声的量子计算机模拟无噪声量子计算机,但前提是仅产生可观测量的正确预期值。这种误差缓解技术的成本表现为采样开销,其随着校正门的数量呈指数增长。在这项工作中,我们提出了一种基于数学优化的算法,旨在以噪声感知的方式选择准概率分解。与现有方法相比,这直接导致采样开销的基础显著降低。新算法的一个关键要素是一种稳健的准概率方法,它允许通过半有限规划在近似误差和采样开销之间进行权衡。
本文讨论了超维计算(HDC)(又称向量符号架构(VSA))中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息,并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战,而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战,该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题,我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特,利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解,从而实现了二次加速。
摘要:本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解(SAFD)。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist(TM)系统为训练集建立学习模型,在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法,它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统,引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来,其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先,在学习过程中会自动检测和提取特征。其次,所有参数都由算法自动选择。最后,将学习到的特征以数学形式表示出来,并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明,该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
抽象动机:在生物信息学的计算机实验中,涉及计算工具和信息回购的协调使用。以Web服务的形式提供了越来越多的这些资源,并提供了程序化访问。生物信息学科学家将需要在工作流中协调这些网络服务,作为其分析的一部分。结果:Taverna项目开发了一种工具,用于为生命科学社区的生物信息学工作构成和制定。该工具包括一个工作台应用程序,该应用程序提供了用于工作流量组成的图形用户界面。这些工作流是用一种新语言编写的,称为简单的概念统一流量语言(SCU lof),其中在工作流程中的每个步骤都遵循一个原子任务。使用两个示例来说明在计算机实验中可以使用工作台应用程序将其表示为SCU浮动流量的便捷性。可用性:Taverna Work流量系统可作为开源可用,可以从http://taverna.sourceforge.net contact:taverna-users@lists.sourceforge.sourceforge.net
研究表明,热带森林正在以惊人的速度破坏(Hartshorn,1989; Sabogal,1992; Legesse Negash,1995; Demel Teketay,1996)。森林砍伐已导致森林覆盖量的下降,全球和国家一级生物多样性的丧失(Skole and Tucker,1993; Epa,1997; Kumar,1997)。贫穷和缺乏替代的生计一直是森林破坏的驱动力。埃塞俄比亚的森林遗传资源保护策略(2002年)和关于森林发展,保护与利用的宣言(2007年)已将森林砍伐视为对埃塞俄比亚森林生物多样性的主要威胁。由于人口不断增长,对燃料木材的需求不断增加,森林中的非法定居点,伐木和非法贸易的扩大是造成森林资源损失的主要因素,因此农业用地的森林砍伐。森林覆盖范围的减少和森林遗传资源的丧失对保护森林生物多样性构成了严重威胁。
熔融混合的抽象处理参数(聚合物加工中最常规的技术之一)在所得材料的质量和特性中起着重要作用,尤其是在涉及纳米孔孔的情况下。当前的研究研究了螺丝挤出机的变化处理温度,旋转速度和元素,旨在通过改善PE的两个级别的商用大师的纳米粒子来增强聚乙烯(PE)纳米复合材料的机械性能。该研究投资于聚乙烯中常见兼容剂(MAPE)和剪切力的影响。对机械性能,形态和微观结构的变化进行了比较。结果表明,增加的GNP量导致机械性能的预期连续增加,指的是基础聚合物。MAPE的添加并没有显着改善研究系统的性能。 使用更强的剪切力会对性质产生负面影响。MAPE的添加并没有显着改善研究系统的性能。使用更强的剪切力会对性质产生负面影响。
在水位波动区(WLFZ)的流量中,氮(N)的养分水平和磷(P)在上覆的水中由于土壤养分的释放而膨胀,从而影响cynodon dactylon等植物的分解。然而,对这些营养变化对植物养分释放和水动力学的影响的研究有限,使对水质影响的准确评估复杂化。这项研究使用了8个具有不同初始养分水平的水样品来模拟WLFZ土壤养分引起的N和P变化,并检查了Cynodon dactylon的分解和养分动力学。的结果表明,量量显着增加了N和P的初始水平,尤其是作为颗粒氮(PN)和颗粒磷(PP),影响了水中的植物分解和营养动力学。60天后,Cynodon Dactylon损失了47.97%-56.01%干物质,43.58%-54.48%的总氮(TN)和14.28%-20.50.50%的总磷(TP)。初始PN和总溶解氮(TDN)促进了干物质损失,PN和PP促进了TP损失,而PN和PN和TDN抑制了TN损失。到第60天,在上面的水中,植物释放的N和PN或TP之间没有发现正相关。但是,初始PP和PN水平与TN和TP负相关,表明抑制作用。进一步的分析表明,从土壤中释放出的PN和PP支持微生物骨料的形成,增强了硝化和磷的去除,从而随着时间的推移改善了水纯化。
木制作物,以其营养和药用价值而闻名,包括各种种类和品种,其中许多物种富含花青素。这些氟中的色素不仅有助于甘蓝植物的鲜艳颜色,而且还具有明显的抗氧化剂,抗炎性和神经保护特性。本综述对花青素在甘蓝蛋白作物中的分布,成分和健康益处提供了深入的分析,强调了它们在食品工业和医学中的潜在应用。我们讨论了多种甘蓝组织中花青素的积累模式,遗传和环境因素对浓度的影响以及酰化对其稳定性和生物活性的影响。本次审查还探讨了胸腺花青素的抗氧化能力和心脏保护作用,以及它们在防止肝和肾脏损伤和促进神经保护作用方面的作用。此外,我们研究了花青素作为天然食品着色剂的使用,并将其整合到智能包装中,以实时监测食物新鲜度。我们的发现强调了胸腺花青素的多方面收益,将它们定位为功能性食品和可持续食品系统开发的关键组成部分。