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为极端环境建造的软机器人
抽象软材料机器人独特地适合于以传统的刚性机器人实施例不能以新的方式解决极端环境中的工程挑战。软机器人材料的柔韧性，对脆性断裂的抗性，低导热性，生物稳定性和自我修复功能提出了对特定环境条件有利的新解决方案。在本综述中，我们研究了在各种极端环境中建造和操作软机器人的要求，包括在人体，水下，外太空，搜索和救援地点以及狭窄的空间。我们分析了满足这些要求的软机器人设备的实现，包括执行器和传感器。除了这些设备的结构外，我们还探索了通过设计优化，控制系统及其在教育和商业产品中的未来应用中扩展软机器人使用软机器人的方法。我们进一步讨论了软机器人的当前局限性，以认识到符合性，力量和控制的挑战。考虑到这一点，我们为机器人技术的未来提出了争论，其中混合（刚性和软）结构满足了复杂的环境需求。
AWS 规范指南 - 为多账户 DevOps 环境选择 Git 分支策略
转向基于云的方法并在 AWS 上交付软件解决方案可能会带来变革。这可能需要更改您的软件开发生命周期流程。通常，在 AWS 云中的开发过程中会使用多个 AWS 账户。选择兼容的 Git 分支策略来与您的 DevOps 流程配对对于成功至关重要。为您的组织选择正确的 Git 分支策略可帮助您在开发团队之间简洁地传达 DevOps 标准和最佳实践。Git 分支在单个环境中可能很简单，但在多个环境（例如沙盒、开发、测试、登台和生产环境）中应用时可能会变得混乱。拥有多个环境会增加 DevOps 实施的复杂性。
草豌豆双重目的干物质和种子在不同环境的雨养条件下产生
草豌豆（lathyrus sativus L.）由于其有利的农艺特征，包括一种强大的根系，它深入渗透到土壤中，及其针对各种生物和非生物胁迫的弹性，这是可持续农业的绝佳选择。在这项研究中，在“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Kuhdasht”和“ Shirvan-Chardavol”地点的“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”的雨水基因型的干燥产量和种子产量连续三年连续三年评估。使用随机完整的块设计进行了实验现场试验，并将每个实验设置复制三次。描述性统计量显示出4.030（吨/ha）和1.530（吨/ha）的平均值，表型系数分别为54.77和61.56，用于干燥的产量和种子产量。地理，气候和缘变量对产量测量的投影描述了四个研究环境之间的显着差异。高程对Mehran位置的干物质和种子产量产生更大的影响。降雨和相对湿度的气候因素分别在“ Gachsaran”和“ Shirvan-Chardavol”中起着重要作用。对于种子产量，与温度相关的属性在“ Mehran”位置更为重要。观察到低宽义的遗传力，基因型 - 环境相互作用的R 2显示了GEI的干燥产量（0.126）和种子产量（0.223）。基于脉冲的稳定性指数分别显示G10和G13是种子产量和干燥物产量的优质基因型。AMMI1和AMMI2都可以识别出其他基因型的不稳定基因型，并且AMMI都将基因型G10和G3识别为高产物且稳定的基因型。使用GGE Biplot鉴定出三个和两个大环境，以进行干燥的产量和种子产量。对于被识别的巨型环境，G1，G13和G2，以及种子收益的大型环境，可以引入G10和G15。“ Mehran”和“ Gachsaran”从研究的位置出来，考虑到干燥的产量和种子产量，并且为了进一步的GE相互作用研究，最好在这些位置建立适应性试验。该研究得出结论，考虑到环境因素的影响，为了促进雨水供应区域的可持续农业，培养已鉴定的草豌豆基因型的培养具有希望。
2025; 15（6）：2229-2249。 doi：10.7150/thno.104883研究论文细胞外基质蛋白优化胰腺器官的微环境fr
的原理：对操纵信号通路的当前理解，以产生所有分泌激素的内分泌细胞类型（即，从诱导的多能干细胞（IPSC）中）具有所有主要分泌激素的内分泌细胞类型（即α，β，β，δ和γ细胞）的理解。但是，供体胰岛短缺需要我们在体外产生功能性胰岛。在这项研究中，我们旨在找到脱细胞的胰腺外基质（DPECM）蛋白，以利用信号通路并促进功能性IPSC胰岛胰岛器官发生。方法：我们进行了蛋白质组学分析，以识别猪和大鼠DPECM的关键胰岛促进因子。这样，我们将II型胶原蛋白（COL2）确定为一种潜在的生物材料提示，可以认可IPSC的胰岛发育。使用全球转录组分析，基因集富集分析，免疫荧光显微镜，流式细胞术，蛋白质印迹和葡萄糖刺激的激素分泌分析，我们检查了COL2在调节IPSC胰腺pancreatic谱系规范和信号通路方面的作用，对等初学和等级有机化和形成。结果：我们发现COL2充当了一种功能性生物材料，可增强IPSC的胰岛发育，类似于胶原蛋白型V（COL5），如我们先前的研究中所报道的。col2基本上刺激了内分泌祖细胞和随后的胰岛类器官的形成，其胰腺签名基因和蛋白质表达显着升高。此外，它增强了胰岛对激素分泌的葡萄糖敏感性。结论：我们证明了DPECM在精炼干细胞分化微环境中的至关重要的作用，以进行器官发育和成熟。与各种信号通路相关的基因表达簇，包括但不限于氧化磷酸化，胰岛素分泌，细胞周期，规范WNT，缺氧和干扰素反应，受到Col2和Col5提示的极大影响。我们关于干细胞规范，器官发生和成熟的生物材料刺激信号传导的发现，为增加内分泌组织的分化疗效提供了一种新方法，这可以有助于生物学功能性胰岛的产生。
基本频率：将声音感知理论扩展到扩展现实的协作环境
有人建议，教学法中的媒体和技术有效性是一个神话。干预并非仅仅因为新干预而自动有效。，通常，最初的炒作经常导致期望和随后的失望。虚拟和增强现实，使用越来越广泛的数字平台的元式和协作虚拟学习环境都在此叙述中均出现了。但是，最初的失败无法满足期望，尤其是在理所当然的价值时，不应谴责这些技术被驳回。具有异性设计的新兴机会（异步和不对称角色，任务，接口平台，用户功能等）他们的技术能力和教学潜力太显着。的需求是通过有意义的经验进行更深入的学习，而后者是通过用户体验因素所带来的情感和认知参与来促进的，这些因素包括存在，流动和自我效能感。本文的核心断言是，通过以用户为中心的软件设计，可以大大增强这些学习技术的有效研究，这些软件设计的重点是唤起这些因素。硬件配置和软件设计应提供基于研究信息的互动设计构建的培训场景。这里的转折是，在本文中，我们将寻求经常被低估的听觉感知领域，特别是与人类与人类与数字技术的互动有关，以提出一套新颖的交互设计原理，目的是增强扩展现实的协作。
生物电化学反应器中对比浅海热液环境中电营养微生物的富集
结果：在碱性样品中，在 Prony 热液条件下（pH 10，30–75 °C）运行 6 天的 15 个反应器中均未观察到电流增加。相比之下，在 Panarea 热液条件下（pH 4.5–7，75 °C）运行的反应器中平均观察到 6 倍的增加。多因素分析显示，这些反应器的整体生物电化学性能使它们有别于所有其他 Panarea 和 Prony 条件，这不仅是因为它们具有更高的电流产量，还因为它们具有古细菌丰度（通过 qPCR 测量）。大多数反应器产生有机酸（6 天内高达 2.9 mM）。尽管如此，库仑效率表明这可能是由于培养基中微量酵母提取物的（电）发酵而不是 CO 2 固定。最后，通过 16S 宏条形码和排序方法描述了微生物群落，并确定了潜在的电营养类群。在帕纳雷亚反应堆中，较高的生长与一些细菌属有关，主要是芽孢杆菌和假交替单胞菌，其中前者在较高温度下（55°C 和 75°C）生长。在重现普罗尼湾热液条件的反应堆中，已知的兼性甲基营养菌，如鞘氨醇单胞菌和甲基杆菌占主导地位，似乎消耗甲酸盐（作为碳源），但不消耗来自阴极的电子。
硫酸属。来自硫化物矿物风化环境具有多种硫和铁循环能力
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，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1月31日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.29.635580 doi：biorxiv preprint
噬菌体防御系统的丰富度各不相同，随着病毒密度的增加
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助者，它是根据预印本提供的（未经同行评审的认证），他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月16日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.16.633327 doi：Biorxiv Preprint
大脑压力的起伏：扩展三个网络假设
寄生虫，其中84％表现出多质体。tm房屋的优势比（OR）污染（16.5）和Trichuris trichiura（8.4）具有更高的比值比（OR）。tm在露台中的寄生虫存在几率明显更高，尤其是对于蠕虫。露台相对于条目具有5.8或5.8（p = 0.006）。a/m的原生动物患病率具有较高的胚泡物种，较大的奇数为8.4（p = 0.042）。a/m在露台与条目中有8.6种或阿甘特莫巴物种（p = 0.0327），表明在这些干旱条件下有利于原生动物的利基市场。tm具有明显更多的寄生虫物种（p = 0.0154），在露台和进入的院子中，蠕虫物种明显更高（p = 0.0029）。
补充材料：分层的水生微环境控制由活性地毯产生的波动
图4和图5显示了厚度H = 16和λ= 0的浮膜的涡度场和循环结果。25我们观察到涡度场沿垂直于观测平面的方向更强（请参阅3）。图4，我们在x -z平面中显示了涡流流和循环模式的“前”视图，我们期望ωy中的涡度大于其他平面。图5，我们在y -z平面中显示了同一情况的涡度场，这就是φ=π/ 2的情况，在那里我们观察到涡度ωx and涡流和该平面上的循环大于其他组件。