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摘要:吸附CO是CO 2对燃料的电催化还原的关键中间体。CO 2 RR电催化剂的定向设计集中在策略上,以了解和优化跨表面的CO吸附焓差异。然而,这种方法在很大程度上忽略了竞争性电解质吸附在定义与催化相关的CO表面种群中的作用。使用原位红外光谱电子化学,我们揭示了电子竞争对可逆CO与AU和CU催化剂结合的对比影响。虽然可逆的CO与AU表面的结合是由吸附水的取代和重新定向驱动的,但CO与Cu表面的结合需要还需要还原吸附的碳酸盐阴离子的位移。电解质竞争在AU和Cu上的电解质竞争的不同作用在CO在两个表面上积累的潜在区域中导致约600 mV的差异。AU和CU上的对比鲜明的CO吸附化学测定法还解释了它们的不同反应性:水吸附驱动从AU表面中释放,从而进一步削弱了碳酸盐脱附,而碳酸盐解吸动力驱动CO在Cu表面上积累,从而进一步减少了氢键。这些研究提供了直接洞察电解质成分如何用作对CO表面种群进行微调的强大设计参数,从而将CO 2-to-fuels反应性的反应性。
据称,水稻类胡萝卜素裂解双加氧酶 OsZAS 可产生一种促进植物生长的脱辅基类胡萝卜素——扎西酮。zas 突变株系表现出丛枝菌根 (AM) 定植减少,但这种行为背后的机制尚不清楚。在这里,我们研究了 OsZAS 和外源扎西酮处理如何调节菌根形成。微摩尔外源供应扎西酮可挽救根部生长,但无法修复 zas 突变株的菌根缺陷,甚至可降低野生型和 zas 基因型的菌根形成。在接种 AM 真菌后 7 天,zas 株系的独脚金内酯 (SL) 水平并未像野生型植物那样出现增加。此外,用合成的 SL 类似物 GR24 进行外源处理可挽救 zas 突变菌根表型,表明 zas 较低的 AM 定殖率是由相互作用早期阶段 SL 缺乏引起的,并表明在此阶段需要 OsZAS 活性来诱导 SL 产生,这可能是由 Dwarf14-Like (D14L) 信号通路介导的。OsZAS 在含丛枝细胞中表达,OsPT11-prom::OsZAS 转基因株系(其中 OsZAS 表达由在丛枝细胞中活跃的 OsPT11 启动子驱动)与野生型相比表现出更高的菌根化。总的来说,我们的结果表明,在植物体内对 OsZAS 活性进行基因操作会对 AM 共生产生与外源 zaxinone 处理不同的影响,并证明 OsZAS 影响 AM 定植的程度,充当涉及 SL 的调控网络的组成部分。
战争既需要为国防分配实际资源,也需要某些利益集团支持政府筹集资源进行战争。价格管制可以成为政府调动额外资源、同时收买某些关键利益集团支持的工具,从而使战争在政治上可行。法国大革命时期是战时广泛使用价格管制的首次例子,可用来说明这一假设。城市资本家从农产品价格管制和强制销售中获益。同时,我估计,在取消价格管制之前的六个月里,政府通过使用价格管制(实际节省)节省了相当于 1790 年中央政府年度预算的约 40%。与我的理论一致,一旦战争的紧迫性减弱,并且随着集体行动对城市人口的成本越来越高,价格管制就会被取消。
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我们的责任是根据我们的检查对断言发表意见。我们的检查是根据美国注册会计师协会制定的鉴证标准进行的,因此包括检查支持 Meta 管理断言的证据,并执行我们认为在当时情况下必要的其他程序。这些标准要求我们计划和执行检查,以获得合理保证,确保控制措施是否在所有重大方面有效运行,指标是否准确计算。检查涉及执行程序以获取有关控制措施和指标的证据。所选程序的性质、时间和范围取决于我们的判断,包括对控制措施和指标重大错报风险的评估,无论是由于欺诈还是错误。我们相信我们的检查为我们的意见提供了合理的基础。
多倍体细胞含有 2 个以上的基因组拷贝,存在于许多植物和动物组织中。存在不同类型的多倍体,其中基因组局限于 1 个细胞核(单核化)或 2 个或更多细胞核(多核化)。尽管多倍体广泛存在,但不同类型多倍体的功能意义在很大程度上尚不清楚。在这里,我们通过特异性抑制双核化而不改变基因组倍性来评估秀丽隐杆线虫肠道细胞中多核化的功能。通过单线虫 RNA 测序,我们发现双核化对于组织特异性基因表达很重要,最显著的是对于在从幼虫发育到成年期的过渡期间显示快速上调的基因。受调控的基因包括卵黄蛋白,它编码促进营养物质向生殖系运输的卵黄蛋白。我们发现单核肠细胞中卵黄蛋白表达减少会导致后代发育迟缓和适应性下降。总之,我们的结果表明,双核化促进了发育过程中肠道特异性基因表达的快速上调,与基因组倍性无关,强调了空间基因组组织对多倍体细胞功能的重要性。
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传统的神经心理学测试不能代表日常生活中遇到的复杂和动态情况。沉浸式虚拟现实模拟可用于在受控环境中模拟动态和交互情况。在这种模拟中添加眼动追踪可以提供非常详细的结果测量,并且在神经心理学评估方面具有巨大的潜力。在这里,我们指示参与者(83 名中风患者和 103 名健康对照者)在虚拟超市环境中从购物清单中找到 3 或 7 件物品,同时记录眼球运动。使用逻辑回归和支持向量机模型,我们旨在预测参与者的任务以及他们是属于中风组还是对照组。通过有限数量的眼球运动特征,我们的模型在预测每个参与者被分配的购物清单是短的还是长的(3 件或 7 件物品)时实现了 0.76 的平均曲线下面积 (AUC)。将参与者识别为中风患者和对照组导致 AUC 为 0.64。在两个分类任务中,重访过道的频率是最容易产生分离的特征。因此,从虚拟现实模拟中获得的眼动数据包含一组丰富的特征,可用于检测认知缺陷,为潜在的临床应用打开了大门。