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eRamet在阿根廷开设了其直接锂提取厂，成为第一家在
一项强大的企业社会责任承诺是其作为“积极采矿”企业社会责任路线图的一部分的最严格的负责采矿标准，Eramet已承诺将其所有采矿业务施加在基于IRMA的独立审计过程中（负责负责的采矿措施）标准。这是采矿部门的第一个国际标准，其全球方法，包括采矿业务的环境，社会和治理方面。通过与各个部门的利益相关者（包括社区，非政府组织和行业专家）的参与，Irma确保了整体观点，以解决各种关注点并促进整个采矿供应链中的透明度。Centenario网站在2022年完成了自我评估，并准备为2025年初的外部审核做准备。
鉴定，分离和提取从卵中产生细菌并用于染色的色素的
本研究旨在将细菌从白色的卵中分离出来，这些细菌可以产生颜料，并可能在纺织工业中用作染料。通常，细菌出于各种原因产生色素，并且起着重要作用。细菌产生的一些色素显示出针对病原体的抗菌活性。这些细菌产生的这些抗菌剂或物质成功地用于预防和治疗微生物疾病。诸如类胡萝卜素，黑色素，黄素，维紫素，protigiosin之类的色素对许多致病细菌显示出明显的抗菌作用。被污染的卵可能会产生细菌，例如沙门氏菌属，proteus spp。，bacillus spp。，pseudomonas spp。和葡萄球菌属，它们的鞭毛可以使它们穿过毛孔。通过使用有机溶剂提取这些细菌，并以薄层色谱法进行纯化和特征，并优化为染色参数。获得的染料是化学染料的替代来源。
比较土壤样品的DNA提取方法
土壤是一个复杂的生态系统，它执行许多必不可少的功能，其中大多数发生在土壤菌群的参与中。土壤是最富有的环境。因此，一克土壤可以包含数十亿或数百亿个原核生物细胞和几公里的真菌菌丝体[1]。但是，大多数居住在土壤中的微生物不能在实验室中培养。基于从土壤中的总微生物DNA分离的分子生物学方法的出现及其后续分析已成为土壤微生物学发展的新阶段。在其中一个特殊的位置被宏基因组学占据，分析从整个生物系统中分离出来的总遗传物质。通过测序的发展使宏基因组方法成为可能。宏基因组研究中最受欢迎的是对16S rRNA基因的分析，这是实质性生物的现代系统发育分类的基础。在过去的二十年中，使用元基因组学主动研究了土壤微生物群落的结构和多样性及其与外部因素的关系[2]。使用宏基因组样品进行工作的重要因素是土壤DNA提取方法的选择。迄今为止，已经开发了许多用于从土壤中提取DNA的方案，但没有一个允许获得高质量，纯度和产量的DNA来进行后续工作。此外，通过在提取物中存在杂质的存在，以腐殖质的形式存在杂质，从而使核酸的分离变得复杂
从淡水蜗牛组织中提取基因组DNA
基于自旋柱的DNA纯化试剂盒（例如Qiagen dneasy血液和组织试剂盒）一直是从包括腹足动物在内的各种生物体中提取基因组DNA的最爱。如前所述，这些套件的缺点是从某些样本类型（例如存储在乙醇中的样本类型）中可以实现的GDNA的数量和质量较低，但是在许多其他情况下，从其他样本类型中提取的GDNA可以很好地工作。可用的商业自旋柱套件的优点（例如Qiagen和Zymo品牌产品）是此过程中速度，易用性和缺乏有害化学物质的速度。蜗牛矢量工作组建议可以有效地使用几种基于自旋的柱子的试剂盒和方法，其中可以从新鲜组织中取出少量组织（例如部分头部脚），以避免过载和阻断旋转柱，并避免大量抑制物质的含量（请参阅Adema 2021）。此外，对于基于PCR的应用程序（甚至是扩增子面板），DNA质量和数量较低的DNA仍然适合使用，这些提供了一个不错的选择。注意，但是，使用Qiagen B＆T旋转柱套件提取的生物胶质蜗牛的基因组DNA产生了具有出色读取长度的PACBIO组件（Bollmann，OSU）。
锡 - 轴承平面焊接接头中的电气移民
引物名称序列（5'→3'）tm（°C）参考CNL12（f）Ctgccctagtage 58 1 5sa'（f）旋转61 2 5sage 61 2 5sage 61 2 5sage 61 2 5sage 61 2 5sage 61 2 5sage 61 2 5sage 61 2 5sage 61 2 5sage 61 2 5sage 61 2 5sage（f）gagacaag-gagacaag-gagacaag-gagacaagi-gagacaagi-gagacaigi gagacaigi gagacaigi gagacaigi gagacaigi gagacaigi gagacaigi gagacaigi gagacaagi 56 ctgactactactatgtgtgtg 51 4 TMI-3F GGCCATAGGACTCTCATGAAAGC 63 4 TMI-4R ATGCATGGCTTAATCTTTGAGA 62 4 TMI-5R CGAGGCGCGCGCGCGTGAAAGGGTG 63 4 TMI-8F 63 4 TMI-8F 4 TMI-8F GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGY 63 4 TmI-8RA CAAGE 63 4 4 4 TmI-9F 9F 9F 4 TmI-9R 61F 61F 61F GGAAGTAGETTHIGHTTHIGHT 54 4 4 TmI-13RALY 55 4 TmI-15RA 56 4 TmI-17AGE 4 TmI-17AGE 61Phage 61phage TMI-18PHAGE 61PHAGE 61PHAGE 61PHAGE 61PHAGE 61BER 4 TMI-19F TMI-19F TMI-19F 45 4 TMSP-I-2F TACTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTGCAGE 61 4 4 4 4 4 4 4 1：ANDERSON＆Stasovski（1999），2：（1992），4：这项研究。（1992），4：这项研究。
工业控制系统中异常检测的特征提取
摘要工业系统的威胁格局正在快速发展，网络攻击变得越来越复杂，有针对性和动机。这种情况应该引起许多担忧，因为工业控制系统与互联网以及网络物理系统和工业互联网的扩散越来越多。在这些情况下，对攻击的准确检测至关重要。鉴于复杂性，特殊性和网络攻击的确定，物联网和工业系统中安全风险环境的迅速性是引起人们关注的原因。由于工业控制系统与互联网的扩展以及广泛采用网络物理系统的扩展，此问题变得尤为问题。在这项工作中，我们引入了一种新的方法来改善特征提取过程。该解决方案显示了多功能性，不仅可以作为识别网络攻击的独立工具运行，而且更重要的是，作为预处处理用于与人工智能模型集成的原始数据包数据的宝贵工具。提出的解决方案是开发出来的，重点是满足工业部门的特定网络安全需求。这种方法是由工业景观的当务之急驱动的，在这种情况下，保护关键系统免受网络威胁至关重要。此外，我们的系统在工业数据集上进行了测试，该数据集证明了我们在工业环境中特殊背景下解决方案的适用性和功效。这些测试的结果有助于验证我们的方法。
基于语言模型的大型框架，用于从非结构化数据中自动提取遗传相互作用
从已发表的文献中提取生物学相互作用有助于我们了解复杂的生物系统，加速研究并支持药物或治疗开发中的决策。尽管努力使用文本挖掘工具和机器学习管道自动提取生物关系，但手动策划仍是黄金标准。然而，与生物学关系有关的文献迅速增加在其手动策展和精致中构成了挑战。这些挑战进一步更加复杂，因为仅一小部分已发表的文献与生物关系提取有关，并且相关部分的嵌入句子具有复杂的结构，这可能导致关系不正确的关系。为了克服这些挑战，我们提出了GIX，这是一个自动化且可靠的gentaction e x Traction框架，基于预先训练的大语言模型，通过对包括LLL和RegulOndB在内的各种基因/蛋白质相互作用Corpora（包括LLL）的各种基因/蛋白质相互作用语料库进行了精心调整。gix用最少的关键字来标识相关的公开，优化句子选择以减少计算额外的内容，简化句子结构，同时保留含义，并提供置信因子，以表明提取关系的可靠性。GIX的阶段2关系提取方法在基准蛋白/基因相互作用数据集上表现良好，并使用10倍的交叉验证评估，超过了最先进的方法。我们证明了所提出的方法虽然完全自动化，但具有增强的鲁棒性和手动关系提取。大肠杆菌基因电路。我们还观察到Gix可以用新句子增强现有数据集的能力，并结合了新发现的生物学术语和过程。，我们证明了Gix在推断e时的现实世界适用性。
深度学习的工作流程，用于自动提取心脏纤维化中心脏计算机断层扫描上心房和心外膜脂肪组织的自动提取
抽象背景：计算机断层扫描（CT）图像上左心房（LA）和心外膜脂肪组织（EAT）体积的术前估计与心房颤动（AF）复发的风险增加有关。我们旨在设计一个基于学习的工作流程，以提供对心房，心包和饮食的可靠自动分割，并为未来在AF管理中的应用提供。方法：本研究招募了157例AF患者，他们在2015年1月至2017年12月在台北退伍军人综合医院之间接受了首次导管的消融。LA，右心庭（RA）和心包的三维（3D）U-NET模型用于开发用于总，LA-EAT和RA-EAT自动分割的管道。 我们将心包内的脂肪定义为组织，衰减在-190至-30 HU之间，并量化了总食物。 在心包内的LA或RA的扩张性内部边界和心内膜壁之间的区域用于检测归因于脂肪的体素，从而估计La-EAT和RA-EAT。 结果：LA，RA和心包分割模型的骰子系数分别为0.960±0.010、0.945±0.013和0.967±0.006。 3D分割模型与LA，RA和心包的地面真相良好相关（r = 0.99，所有人的P <0.001）。 我们提出的食品，LA-EAT和RA-EAT方法的骰子系数分别为0.870±0.027、0.846±0.057和0.841±0.071。 结论：我们提出的用于自动LA，RA和饮食分割的工作流程在CT图像上使用3D U-NETS对AF患者可靠。用于开发用于总，LA-EAT和RA-EAT自动分割的管道。我们将心包内的脂肪定义为组织，衰减在-190至-30 HU之间，并量化了总食物。在心包内的LA或RA的扩张性内部边界和心内膜壁之间的区域用于检测归因于脂肪的体素，从而估计La-EAT和RA-EAT。结果：LA，RA和心包分割模型的骰子系数分别为0.960±0.010、0.945±0.013和0.967±0.006。3D分割模型与LA，RA和心包的地面真相良好相关（r = 0.99，所有人的P <0.001）。我们提出的食品，LA-EAT和RA-EAT方法的骰子系数分别为0.870±0.027、0.846±0.057和0.841±0.071。结论：我们提出的用于自动LA，RA和饮食分割的工作流程在CT图像上使用3D U-NETS对AF患者可靠。
自然语言处理在毒理学中提取机械信息
研究化合物诱导不良影响的方式，毒理学家一直在构建不良结果途径（AOPS）。AOP可以被视为一种务实的工具，可以捕获和可视化任何类型的压力源会影响不同类型的毒性的机制，并描述关键实体之间的相互作用，从而导致多个组织生物学水平的不利结果。AOP的构建或优化是一个劳动密集型过程，目前取决于手动搜索，收集，审查和综合可用科学文献。但是，可以使用自然语言处理（NLP）在很大程度上促进此过程，以从系统，客观和快速的方式中提取科学文献中包含的信息，从而提高准确性和可重复性。这将支持研究人员通过替换NLP提取的数据进行的批判性审查来收集证据收集的时间来投资于AOP的实质性评估。作为案例示例，我们选择了在肝脏中观察到的两个频繁的逆境：即分别表示胆汁和脂质的积累，胆汁淤积和脂肪变性。我们使用深度学习语言模型来识别文本中感兴趣的实体，并在其之间建立因果关系。我们演示了NLP管道如何将命名实体识别和基于规则的关系提取模型组合在一起，有助于筛选文献中与肝脏逆境有关的化合物，同时也提取机械信息，以了解从分子到生物体的分子发展的方式。最后，我们提供了一些最新语言模型的进展以及将来如何使用这些观点。我们提出这项工作带来了两个主要贡献：1）概念证明NLP可以支持从现代毒理学文本中提取信息的信息； 2）模板开源
内部DNA提取控制
执行DNA提取时，具有将DNA模板的外源性来源[裂解缓冲液带到裂解缓冲液中通常是有利的。然后将此对照DNA与样品DNA共纯化，可以被检测为提取过程的阳性对照（内部提取对照）。对照DNA的成功共纯化和实时PCR扩增还表明，PCR抑制剂不存在高浓度。另外，该试剂盒中的DNA可以直接[直接确认测试样品都有能力支持qPCR扩增（内部PCR控制）。使用该套件提供单独的引物/探针混合物，以使用qPCR检测外源DNA。引物以PCR极限浓度存在，该浓度允许与靶序列引物进行多功能。对照DNA的扩增即使以低拷贝数存在靶基因，也不会干扰靶基因的检测。可用多种不同的染料，因此可以使用一系列通道来检测控制DNA。应选择通过单独的靶基因通道读取的染料。