丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院的肿瘤学和临床癌症研究中心; B丹麦奥尔堡市奥尔堡大学临床医学系; c临床数据科学中心,丹麦奥尔堡市奥尔堡大学和奥尔堡大学医院; D丹麦奥尔堡大学临床医学系炎症性肠病分子预测中心(预测); E分子诊断和临床癌症研究中心,丹麦阿尔堡市阿尔堡大学医院; F丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院临床遗传学系; G丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院神经外科系; h丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院血液学系; I丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院临床药理学系;丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院放射科J放射科; K丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院病理学系
实施高效且可持续的乘车系统需要制定良好的战略和伴随的公共政策。在基于严厉的停止场景中观察到最高的潜力。尽管这种情况在政治上可能不可行,但它显示了可以通过乘车来实现多少流量和降噪的上限。可以通过基于停止的服务设计观察到少量降低噪音,尤其是在居民区。门到门服务甚至可能会增加居民区的噪音。这项研究发表在运输研究部分,可访问开放式:https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102673
气候变化是对人类有史以来人类健康和福祉的最大威胁。人类活动正在推动大气热捕获温室气体的水平增加(即温室气体,即二氧化碳,甲烷,一氧化二氮和氯氯氟此),从而导致全球温度的大幅增长。全球温度的升高已经在引起广泛的生态变化,包括极端天气事件的频率和严重程度(热浪,野生矿场,流量和干旱),海平面上升以及动植物的季节性转移以及动物地理范围的季节性转移以及动物地理范围和生长的季节,这些季节破坏和危害了许多人的健康和生命。通过影响我们呼吸的空气,我们吃的食物以及我们喝的水,与气候变化相关的生态影响将恶化并威胁到人类的存在。因此,我们必须采取措施防止与化石燃料相关的排放相关的进一步丧失生命。
同种异体造血干细胞移植(Allo-HSCT)是许多血液学恶性肿瘤的唯一治疗疗法,因此,移植 - 白细胞(GVL)效应在控制复发中起着关键作用。然而,GVL的成功受到移植物抗宿主病(GVHD)的阻碍,其中供体T细胞攻击受体中健康的组织。自然调节T细胞(TREG)抑制免疫反应的能力已被用作针对GVHD的治疗选择。仍然,评估Treg抑制GVHD的能力是否不会损害GVL的益处至关重要。动物模型中的初步研究表明,Treg可以在保存GVL时衰减GVHD,但根据肿瘤类型而变化。使用Treg作为GVHD预防或治疗的人类试验显示出令人鼓舞的结果,这强调了输注时间和Treg/TCON比率的重要性。在这篇综述中,我们讨论了可以使用旨在增强Treg输注后GVL的策略,以及提出的维持GVL对收养Treg转移效应的机制。为了优化Allo-HSCT中TREG给药的治疗结果,未来的努力应着重于为输注和评估其特异性抗原介导GVHD的抗原源,同时保留GVL响应。
我们研究了城市与区域能源系统之间电力转移的连接能力对这两个系统的设计和运行的影响。城市能源系统由瑞典南部三个城市的总能源需求代表,区域能源系统由瑞典电力价格面积SE3代表。我们考虑到城市与地区能源系统之间的不同水平的连接能力,将电力和地区供暖部门的投资和运行成本降至最低;连接容量等于最大城市电力需求的100%,75%,50%和0%。我们发现,与100%连接能力的系统相比,具有50%连接能力的系统设计仅高3%。然而,将电力的产能从区域转移到城市能源系统(50%),而100%的连接容量会导致城市的电力边际成本高于该地区。具有最高的连接能力,75%和100%,该市的地区供暖部门可以通过电力热运营来支持区域能源系统中的风力电力整合。具有不同连接能力的建模系统使我们的结果适用于其他快速增长的城市,具有增加当地电力生产和电力,区域供暖和电动运输部门之间的部门耦合。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
上下文:肉类生产的气候影响是一个备受争议的话题。不太常见的是,放牧反刍动物可以对生物多样性产生积极影响。目的:这项研究的目的是利用生命周期的观点来评估瑞典不同牛肉和羊肉生产系统的气候和生物多样性影响。方法:应用生命周期的观点,使用了一种基于土地使用的评分系统来评估生物多样性的定量方法。在气候影响计算中,使用了气候生物物理系统模型,包括排水有机土壤的排放和矿物质土壤中的碳固换。功能单元的重量为1 kg。结果和结论:结果表明,所研究的生产系统之间的生物多样性和气候影响差异很大。乳制品公牛的温室气体排放量相对低,但生物多样性评分也很低(高分表明生物多样性水平较高)。牛肉牛头和小母牛的
智能电网是融合了节能和可再生能源技术的电网,其实施可能需要对现有电网进行大规模重组和重新设计 [1]。然而,考虑到智能电网的推出将带来众多环境和经济效益,这些转变是重要且必要的。智能电网最大的优势之一是它为能源供应商和消费者带来了灵活性 [2]。例如,需求响应资源可以监控能源需求并支持发电机和负载之间的相互作用,以优化对能源需求的满足,而不会使电网过载 [3]。通常,这些操作会融合可再生能源,例如光伏 (PV) 板和电池储能系统 (BESS)。电动汽车 (EV) 的出现是智能电网中的另一个因素,这带来了一个有趣的挑战 [4]。
结果:Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明,较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的,而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言,高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积(AUC)得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873,表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此,本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果,Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉,伊利河盆地,伊斯西克 - 库尔湖,图班湖,图班河盆地,伊蒂斯河,乌尔蒂什河,乌尔ungur河,波格达山脉,鲍格达山脉,哈萨克山脉,哈萨克山脉,阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流,在所有情况下,栖息地区域均显示出增长,除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显,在同一时间范围内的SSP58.5方案下,该区域显着扩展42.7%。相反,RF模型在总计