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228社会和行为的相关性变化...
根据该地区的食品安全问题选择了Eşme区。弯曲杆菌属。是最普遍的细菌，负责全球食物传播细菌疾病，并且在禽类肠道菌群中大量存在。很少有有效的方法可以识别环境样品中的弯曲杆菌，这使得识别鸡场弯曲杆菌感染的原因具有挑战性。因此，需要研究鉴定弯曲杆菌感染的方法，尤其是在牲畜饲养是主要收入来源的地区。由于样品中细菌的浓度较低，并且可能存在不可养殖或致命的细菌阶段，因此很难使用标准培养技术在环境样品中识别弯曲杆菌。此外，由于使用选择性培养基，灵敏度降低了。在这项研究中，使用海磷酸酶和16S rRNA底漆的嵌套聚合酶链反应（PCR）方法在Eşme区的55个鸡肉样品中鉴定弯曲杆菌的空肠杆菌和弯曲杆菌。研究了PCR对样品中检测Jejuni和C.c。c.c。c。的敏感性，特异性和实用性。
基于两期SEM-SVM方法的统计分析，用于环境噪声烦恼预测和影响因子的识别
背景和目标：噪声污染是一种环境压力源，主要是由于城市场景中的大量运输而造成的。交通噪音在城市环境中越来越关注，从而影响了公共卫生和福祉。随着城市化的扩展，理解和缓解流量引起的噪声烦恼变得越来越关键。本研究旨在开发一种机器学习模型，以预测沙特阿拉伯利雅得的交通引起的噪声烦恼。该研究探讨了人口统计学，噪声特征和交通状况诸如噪声烦恼之类的因素的影响。方法：在利雅得的21个地点进行了调查，收集了928名参与者的数据。调查包括有关人口统计学的问题（性别，年龄，教育，婚姻状况，职业），交通状况（交通流）和噪音感知（运输噪音，噪音敏感性，感知到的噪音）。采用的采样方法是分层和随机抽样的组合。分层抽样用于确保在调查中按比例表示各种人口统计细分（例如不同的年龄段，性别和教育水平）。结构方程模型用于分析收集的数据并确定因素烦恼的因素。这些重要因素然后用作支持向量机模型的输入变量，旨在预测噪声烦恼。使用均方根误差，平均绝对误差和R平方来评估支持向量机模型的性能。发现：结构方程模型分析表明，性别，年龄，教育水平，交通流量，交通噪音和个人噪声敏感性是噪声烦恼的重要原因。开发的支持向量机模型以1.416的根平方误差和0.90的确定系数达到了高度的精度。噪声敏感性成为影响噪声烦恼的最关键因素。结论：这项研究证明了机器学习的有效性，特别是支持向量机在预测流量引起的噪声烦恼方面的有效性。这些发现突出了个人特征和环境因素在噪声感知中的重要性，并且对于城市规划和缓解噪音策略而言可能是有价值的，从而促进了更弹性的城市环境。对于社区，城市规划师和政策制定者可以使用这些发现来通过实施噪声障碍，优化交通流以及执行更严格的噪音法规来设计无声区域。
在非洲棕榈象鼻虫幼虫（Rhynchophorus phoenicis）的不同肠道段中具有木质素降解潜力的细菌的细菌群落分析和鉴定
昆虫肠道内的微生物群对其宿主起有益的作用，例如促进消化和从饮食中提取能量。非洲棕榈象鼻虫（APW）生活在内部，并以高木质素树干为食。因此，他们的胆量可以藏有大量降落木质素的微生物社区。在这项研究中，我们旨在探索APW幼虫肠道内的细菌群落，特别是在各个肠道段中木质素降解的可能性方面，作为确定采矿细菌细菌木质素降解酶的生存能力的第一步，以使生物体生物素生物素生物素生物群生物体生物群生物体至生物群生物群至生物群生物群至生物素的生物分解。从APW幼虫的前身，中肠和后肠上提取细菌宏基因组DNA，并使用Illumina Miseq平台对16S rRNA基因的V3 -V4高变量区域进行了测序。对生成的数据进行了分析和分类分类，以鉴定肠道群落内的不同细菌系统型累积和每个肠道细分市场。然后，我们确定了每个幼虫肠室内与木质素降解相关的细菌的存在，多样性和丰度，作为建议木质素降解最多的肠段的基础。所有序列均分类并属于细菌王国。FIREICITES（54.3％）和蛋白杆菌（42.5％）是肠内最优势的门，随后是杆菌（1.7％）和静脉细胞杆菌（1.4％）。前身和中肠有许多类似的属，而后肠似乎是独一无二的。肠球菌，左骨杆菌，乳酸菌，Shimwellia，Megasphaera，Klebsiella，klebsiella，pectinatus，沙门氏菌，Lelliotia和肠杆菌构成了所有肠内最具幼虫的属。总体而言，含有21个属的总肠道细菌的29.5％是木质素降解者，主要是在企业和蛋白质细菌的门中发现的（分别为56.8和39.5％），然后在肌动杆菌（2.5％）和细菌（2.5％）和细菌（1.1％）中适度。最丰富的木质氨基利因属是Levilactobacillus（46.4％），克雷伯氏菌（22.9％），肠杆菌（10.7％），乳杆菌（5.9％）（5.9％），柑橘类杆菌（2.2％），corynenebacterium（1.8％），paucilactocillus（1.8％）（1.8％）（1.8％）（1.8％）（1.8％，1.8％，1.8％，综合综合综合症，综合体）在不同肠道室中发现了不同量的细菌（1.1％）和白细胞（1.0％）。前肢具有最多样化和最高的木质素降解系统型，
微生物技术短期课程重点识别工业
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针对小鼠和大鼠基因分型的组织收集指南的目的：遗传修饰的啮齿动物的正确遗传鉴定是criti
针对小鼠和大鼠基因分型的组织收集指南的目的：遗传修饰的啮齿动物的正确遗传鉴定对于研究的效率和可重复性以及减少研究项目中涉及的动物的数量至关重要。基因型最常通过对年轻啮齿动物组织提取的DNA的分析来确定。从历史上看，组织活检（例如，Pinna，尾巴和远端的Phalanx）一直是使用的最常见方法，但是必须仔细执行活检，因为它们有可能导致某种程度的疼痛和/或困扰（1-3）。已经描述了使用毛囊，血液，粪便，眼泪样本或口服拭子的其他侵入性较小但技术上更具挑战性的测试方法（1，4-15）。研究人员应使用对其研究实用的侵入性最少的方法，并应收集可靠结果所需的最小样本。及时收集和分析组织可以在断奶前确定所需的小鼠/大鼠，并将促进更有效地使用笼子空间。首席调查员必须确保对执行这些技术程序的个人进行足够的培训。进行基因分型的样本收集时，应考虑以下准则，以最大程度地降低交叉污染的风险并确保使用高质量的DNA样品来产生准确的结果：
淡水虾肠道产酶微生物群落的表征与鉴定
摘要：对淡水虾消化道中降解胞外酶的需氧菌进行了分离。在羧甲基纤维素琼脂平板、淀粉琼脂培养基平板、明胶蛋白胨琼脂培养基平板上分离肠道细菌。在选择性培养基上根据胞外酶对分离的菌株进行定性筛选。根据形态学、生理学和生化特征对菌株进行鉴定，鉴定出芽孢杆菌种。通过使用明胶琼脂培养基、羧甲基纤维素培养基和刚果红CMC培养基以及针对不同酶的淀粉琼脂培养基进行菌落鉴定，分离出芽孢杆菌种。分离物能够水解蛋白质和碳水化合物，表明它们在鱼类营养中的重要性。
大规模重复进化理论与癌症驱动核苷酸（CDN）的完整识别
摘要 肿瘤形成与大多数复杂的遗传性状一样，是由多种突变的共同作用所驱动。在核苷酸水平上，此类突变称为癌症驱动核苷酸 (CDN)。全套 CDN 是了解和治疗每位癌症患者所必需的，甚至可能是足够的。目前，只有一小部分 CDN 为人所知，因为肿瘤中产生的大多数突变都不是驱动因素。我们现在基于癌症进化在数百万个体中大量重复这一事实发展了 CDN 理论。因此，任何有利突变都应该经常出现，反之，任何不经常出现的突变要么是过客突变，要么是有害突变。在 TCGA 癌症数据库（样本量 n =300–1000）中，点突变可能在 n 名患者中 i 名患者中复发。本研究探讨了广泛的突变特征，以确定仅由中性进化驱动的复发限度 (i *)。由于没有中性突变可以达到 i * =3，因此所有在 i ≥3 处重复的突变都是 CDN。该理论表明，如果每种癌症类型的 n 增加到 100,000，则几乎可以识别所有 CDN。目前，只有不到 10% 的 CDN 被识别。当识别出所有 CDN 时，就可以了解每种情况下肿瘤发生的进化机制，而且重要的是，基因靶向治疗将在治疗上更加有效，并且能够抵御耐药性。
基于自动 QSAR 的主动学习对接，用于鉴定恶性疟原虫 Hsp90 的潜在抑制剂作为抗疟药物
疟疾主要由恶性疟原虫引起，仍然是一个严重的公共卫生问题，因此需要开发新的抗疟药物。恶性疟原虫热休克蛋白 90 (Hsp90) 对寄生虫的生存不可或缺，也是一种很有前途的药物靶点。针对 N 端结构域的 ATP 结合口袋的抑制剂具有抗疟原虫作用。我们提出了一种从头主动学习 (AL) 驱动的方法，结合对接来预测具有独特支架和对 PfHsp90 优先选择性的抑制剂。预测在 ATP 结合口袋处与 PfHsp90 结合并具有抗疟原虫活性的参考化合物被用于生成 10,000 种独特衍生物并建立自动定量结构活性关系 (QSAR) 模型。进行滑动对接以预测衍生物和从 ChEMBL 数据库获得的 15,000 多种化合物的对接得分。对模型进行反复训练和测试，直到最佳的基于 Kennel 的偏最小二乘 (KPLS) 回归模型达到收敛，该模型的训练集回归系数 R2 = 0.75，测试集的平方相关预测 Q2 = 0.62。使用诱导拟合对接和分子动力学模拟重新评分使我们能够优先考虑 15 种 ATP/ADP 类设计理念以供购买。这些化合物对恶性疟原虫 NF54 菌株表现出中等活性，IC 50 值为 ÿ 6 μ M，对 PfHsp90 表现出中等至弱亲和力（KD 范围：13.5–19.9 μ M），与报道的 ADP 亲和力相当。最有效的化合物是 FTN-T5（PfN54 IC 50：1.44 μ M；HepG2/CHO 细胞 SI ÿ 29），它以中等亲和力（KD：7.7 μ M）与 PfHsp90 结合，为优化工作提供了起点。我们的工作证明了 AL 在快速识别用于药物发现的新分子（即命中识别）方面具有巨大实用性。FTN-T5 的效力对于设计物种选择性抑制剂以开发更有效的抗疟药物至关重要。
军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 NGS方法可以提供更高的测试（5），识别和创建军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 NGS方法可以提供更高的测试（5），识别和创建
军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 ngs方法可以提供更高直通的测试（5），对新型或意外生物的新分类单元的鉴定和创建（6），以及分子表征，例如对新兴病原体的遗传研究；例如，在Bennett等人中。 （7）。 使用测序进行病原体监测和爆发调查的GEIS资助监视计划的一些早期例子是DOD全球呼吸监测计划（8）和多种耐药的有机体reposito-ry和监测网络（9，10）。 随着时间的流逝，GEIS资金用于购买和维护测序平台，生物信息学软件以及用于基因组数据收集和分析的计算基础架构。 随着NGS技术变得越来越成熟且普遍使用，GEIS组合的不断增长的部分包含了测序和生物启发性工作，因此需要更好的协调来设定监视优先级，并发展和实施病原体基因组测序努力的战略方向。 2017年，GEIS创建了一个NGS Laboratories的财团，以更好地管理有限的资源，并合作由GEIS资助的NGS和生物信息学活动。 新成立的联盟的主要目的是开发一个可持续可靠的实验室网络，能够完全使用测序技术进行传染病监测和流行病反应活动。 建议包括指定的合作伙伴提供技术支持和培训。 以及军事和全球健康重要性疾病（3，4）。ngs方法可以提供更高直通的测试（5），对新型或意外生物的新分类单元的鉴定和创建（6），以及分子表征，例如对新兴病原体的遗传研究；例如，在Bennett等人中。（7）。使用测序进行病原体监测和爆发调查的GEIS资助监视计划的一些早期例子是DOD全球呼吸监测计划（8）和多种耐药的有机体reposito-ry和监测网络（9，10）。随着时间的流逝，GEIS资金用于购买和维护测序平台，生物信息学软件以及用于基因组数据收集和分析的计算基础架构。随着NGS技术变得越来越成熟且普遍使用，GEIS组合的不断增长的部分包含了测序和生物启发性工作，因此需要更好的协调来设定监视优先级，并发展和实施病原体基因组测序努力的战略方向。2017年，GEIS创建了一个NGS Laboratories的财团，以更好地管理有限的资源，并合作由GEIS资助的NGS和生物信息学活动。新成立的联盟的主要目的是开发一个可持续可靠的实验室网络，能够完全使用测序技术进行传染病监测和流行病反应活动。建议包括指定的合作伙伴提供技术支持和培训。以及在GEIS NGSBC（下一代测序和生物信息学联盟）战略计划的第一次迭代中，财团的领导层制造了用于在DOD内建立和维持病原体基因组监测能力的程序推荐。