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肿瘤内微生物组对肺癌的影响：单个...
与脑转移和副肿瘤正常组织相比，与真菌相关细胞的比例在原发性肺癌病变中是最高的，而与原发性肺部肿瘤和副肿瘤组织相比，细菌相关细胞的比例最丰富。同时，在不同组织类型的样品样品中细胞类型的比例存在差异，并且在不同细胞类型中真菌和细菌的分布存在显着差异。
Covid-Flu疫苗可以提供更广泛的免疫力和持久的保护
“这是一种令人兴奋的新模块化技术，可以适应可恒温疫苗中许多不同病毒的糖蛋白抗原，这使得在同一疫苗中具有双重，三重或更多病毒靶标的，”疫苗的高级作者hector Aguilar aguilar-carreno，在兽医学院（CVM）的研究学院（CVM）的研究学院（CVM）的研究及其副总裁vice＆Service vice＆Cossipation neveration＆Cvm neveration＆CVM的研究员vice＆Servise vice and vice nevere vice and vice and Verest and vice and vice and Verest and vice ro. 创新。“在同一疫苗中具有多个病毒靶标，使疫苗制造工艺更加容易，更便宜。”
USDA在爆发恶化的情况下授予新鸟流感疫苗有条件批准
“我们一直在与政府和国会合作，今天我们很高兴获得（疫苗）在家禽中获得许可，我们认为这将是一种我们认为必要的政府的工具，” Zoetis的首席执行官克里斯汀·佩克（Kristin Peck）告诉CNBC。
不变的秘密管理：在容器中使用敏感数据的零信任方法 - 文章 - 汇合处
我们介绍了Chaossecops，这是一个新颖的概念，将混乱工程与DevSecops结合在一起，特别着重于主动测试和提高秘密管理系统的弹性。通过使用AWS服务（秘密经理，IAM，EKS，ECR）和Common DevOps工具（Jenkins，Docker，Terraform，Chaos Toolkit，Sysdig/Falco）的详细，现实世界实施方案，我们证明了这种方法的实际应用，并且对这种方法进行了实践应用。电子商务平台案例研究展示了不变的秘密管理如何改善安全姿势，提高合规性，更快的市场时间，停机时间的降低以及开发人员的生产率提高。关键指标表明，与秘密相关的事件和更快的部署时间显着减少。该解决方案直接解决了DevOps技术类别中全球技术奖的所有标准，突出了创新，协作，可伸缩性，持续改进，自动化，文化转型，可衡量的结果，技术卓越成果，技术卓越和社区贡献。
深蓝色排放9,10双（全氟苯）蒽
摘要在ANTH或ANTH（Br）2的单个步骤反应中合成了一种新的深蓝色发射和高度荧光蒽（ANTH）衍生物，其中包含全氟苄基（Bn F）组，9,10- ANTH（Bn f）2，在ANTH或ANTH（Br）2的单个步骤反应中合成，使用bn f I，使用bn f I，通过bn f I，通过bn f使用高 - 较高的cu- pperem cu-/ na-a光化学反应。通过NMR光谱和单晶X射线衍射法阐明了其结构。后者揭示了相邻安斯核之间没有π -π相互作用。与ANTH和9,10-Antherivations相比，9,10-Anth（Bn F）2的高光致发光量子产率（PLQY）为0.85（BN F）2，其光稳定性显着提高，并且简单的合成访问使其成为一种有吸引力的材料，作为深蓝色的OLED发射异味和有效的荧光概率。
一个用于融合遥感数据的贝叶斯分层框架：太阳引起荧光
太阳能诱导的叶绿素荧光（SIF）已成为植被生产力和植物健康的有效指标。SIF的全球量化及其社会不确定性产生了许多重要的功能，包括改善碳通量估计，改善碳源和水槽的识别，监测各种生态系统以及评估碳序列工作。长期，区域到全球尺度监测现在是可行的，可以从多种地球观察卫星中获得SIF估计。这些努力可以通过严格的卫星SIF数据产品中存在的不确定性来源的严格核算来帮助这些努力。在本文中，我们引入了一个贝叶斯分层模型（BHM），以估算从1°×1◦分辨率分辨率分辨出具有全球覆盖的旋转碳天文台-2（OCO-2）卫星观测中的SIF和关联不确定性。我们的建模框架的层次结构允许方便模型规范，各种变异源的量化以及通过回归模型中的傅立叶项纳入季节性SIF信息。模型框架利用大多数温带土地区域的SIF可预测的季节性。所得数据产品以相同时空分辨率的现有大气二氧化碳估计值进行了补充。
遗传和环境对焦虑症的影响
使用特定的搜索词对数据库进行了广泛的搜索，包括PubMed，Web of Science和Google Scholar，导致在进行进一步筛选之前收集了大量研究。纳入标准是：用英语，全文提供的研究，人类研究以及在过去10年（在撰写本文时）进行的研究。排除标准是：动物研究，侧重于神经系统解剖而不是焦虑症的研究，以及包括抑郁症或其他心理疾病在内的研究。使用横截面方法可以汇总优势，同时考虑研究的局限性。筛选了研究的局限性，其中一些在研究中陈述了，而其他研究则必须使用预先制定的问题来解释以确保可重复性。变量（例如主要结果，结论和局限性）被制表以指导这些研究的解释。
二氧化碳，CH4和N2O的Eddy-covariance通量...
摘要。基于清晰收获，现场制备，播种和中间稀疏的旋转林业通常是Fennoscan-dia的主要管理方法。然而，清除切割后对温室气体（GHG）排放的理解仍然有限，特别是在排水的泥炭地森林中。在这项研究中，我们报告了二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4）和一氧化二氮（N 2 O）的基于涡流的（基于EC的）净排放，该释放的北谷植物林中的肥沃盐水收获后1年1年。我们的结果表明，在年度上，该站点是净CO 2来源。CO 2排放主导着年度温室气体余额（23.3 T CO 2等式ha -1 yr -1，22.4-24.1 t co 2 eq。ha-1 yr-1，取决于EC间隙填充方法；总计82.0％），而n 2 o的作用（5.0 t co 2 eq。ha -1 yr -1，4.9-5.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 17.6％）也很重要。该站点是一个弱的CH 4来源（0.1 T CO 2 eq。ha -1 yr -1，0.1-0.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 0.4％）。开发了一个统计模型，以估计表面型CH 4和N 2 O排放。该模型基于空气温度，土壤水分和Ec ec ec ec toper toper typer的贡献。使用未占用的飞机（UAV）光谱成像和机器学习对表面类型进行了分类。我们的研究提供了有关CH 4和N 2 o频道如何受到基于表面上的模型，表面型特异性最高的CH 4散发出现在植物覆盖的沟渠和裸露的泥炭中，而表面则以活树，死木，垃圾，垃圾，暴露的泥炭为主导，是N 2 O发射的主要贡献者。
云会影响机载微生物的功能
摘要。机载微生物可以保持高度几天，暴露于预防或限制微生物活性的多种环境中，其中最重要的是缺乏可用的液体剂量。云，即含有液态水的空气质量，可以提供更有利的条件。为了研究云对机载微型疾病功能的影响，我们从高空山区气象场中捕获了在云层和清晰的大气条件下的核酸保存缓冲液中的气溶胶，并在metatranscriptomes中进行了审查。使用差分表达分析（DEA）对航空生物群体在云中的功能和清晰的气氛进行了特异性。数据揭示了比清晰大气中更高的RNA：云中的DNA含量，这表明代谢性活性更高，并且与能量代谢相关的微生物转录物的过度占代谢，碳和氮的加工，细胞内信号传导，代谢性重新代谢，新陈代谢转运和透射率转移。云中的应力反应倾向于在清晰的气氛中对渗透冲击和恒星的反应，而不是氧化剂。真核生物的自噬过程（Macropexophagy，即过氧化物酶体的回收）可以帮助减轻
温度对碳纤维/聚醚酮复合材料的蠕变行为的影响
聚苯乙烯酮（PEEK）是一种具有高机械性能，出色的耐热性，耐化学性和低热稳定性和可传播性（良好绝缘）的材料。所有这些特性都使许多领域中使用的材料，例如航空航天工程，电子，汽车工程，化学工业，医疗设备。除了用作纯树脂外，还可以用各种增强材料（例如玻璃纤维，碳纤维，石墨等）加固。较高的制造成本意味着该材料主要用于需要高性能的应用。由用碳纤维加固的树脂基质制成的复合材料是本研究的主题。由于该行业的众多应用和需求，聚醚酮是一种良好的材料，并且许多作品呈现出有关此材料的结果。两次评论试图涵盖与该材料相关的多种方面，用作生产碳纤维增强复合材料的树脂[1，2]。在使用PEEK矩阵和纤维增强复合材料时产生的艺术状态和问题可以在许多评论中找到（即[2-7]）。[8]中显示了PEEK基质和碳纤维增强材料的基本特性。在[9]中获得了带有短纤维和杂化碳纤维的PEEK复合材料的行为的结果。测试是在不同温度下从室温开始，然后在[-50°C的范围内进行的； +85°C]研究温度依赖性。它的使用允许该领域的重大发展。在许多实际应用中，温度的效果变得很重要，有许多方法可以依赖纤维增强复合材料的温度依赖性。为了研究这种依赖性，在[10]中提出了构型定律，该定律使用ramberg-osgood的关系，为进行研究的温度范围提供了令人满意的估计。实验室检查在-45°C和75°C之间的温度范围内验证所提出的模型。本文中提出的模型具有较小数量的参数，并提供比现有模型更高的精度，并在本文中进行了比较。在[11]中介绍了通过增材制造过程获得的结构组件分析模型的研究。在[12]中研究了单向窥视和连续的碳纤维增强热塑性材料。在循环载荷的情况下，将寿命与在静态测试中获得的寿命进行比较，在这两种情况下，应力水平都是相同的。在专业文献[13]中充分记录了PEEK/碳型复合材料的粘弹性行为，并提到了根据时间和温度参数确定这些复合材料的行为的方法。Schapery [14]提出的用于研究粘弹性行为的模型的特征是研究人员广泛接受。在[15]中改善了该模型，以考虑到研究人员随着时间的推移观察到的Schapery模型的不一致。结果表明范围最近的一篇论文[16]的作者表明，Schapery的非线性粘弹性表征的方法可以有效地建模测试。