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可用于气候和健康研究的飞行员赠款
气候和健康可行的研究与翻译（图表）中心（NIH 1P20ES036110-02）很高兴地宣布2025-2026气候和健康的试点项目计划。图表将为旨在提高气候和健康研究的项目提供总计60,000美元，目的是为多项直接成本提供多达20,000美元的赠款。试点项目计划旨在通过为创新的试点建议提供资金来建立调查人员的能力，以计划对与城市地区气候变化相关的健康风险（尤其是与热量暴露的人的气候变化相关）的新知识，并通过公平的合作伙伴关系将这些知识转化为行动，从而改善健康。该计划旨在支持生成新数据，新方法的测试以及建立开发更大的外部赠款建议所需的新合作伙伴关系。最终，图表的核心目标是建立调查人员成功竞争国家环境健康科学研究所（NIEHS）资助的R级研究奖。将优先考虑早期调查人员，少数派服务机构，以及历史上代表不足的机构，旨在将其研究计划扩展到气候和健康领域。申请准则
世界上最可控的 Tetra-Gel
Gellycle 是一家生物科技初创公司，旨在将东京大学 Takamasa SAKAI 教授发明的 Tetra-Gel 平台商业化。他是全球公认的凝胶和聚合物领域的领军人物，已发表 180 多篇论文，包括 Science 和 Nature Materials 等著名期刊（T. Sakai* 等，Macromolecules 2008 > 被引用 1100 次）。
针对物联网设备和配件的简单、可扩展、安全的身份验证
当用于满足欧盟 DPP 法规时，EdgeLock A30 可简化开发。例如，对于电池，IC 可用于检查电池组的真实性，利用存储在安全认证器内存中的预配置 OEM 证书，从而防止使用克隆和假冒产品。安全认证器内存还可用于存储可信的电池护照数据，并且与再制造、可修复性、重复使用/转售/二次生命和可回收性相关的生命周期数据也可以添加到内存中。
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
使用调查数据识别口腔健康差的儿童和青少年的低成本和可扩展的机器学习模型：葡萄牙的经验研究
这项实证研究评估了开发机器学习模型的潜力，以仅使用自我报告的调查数据来识别口腔健康状况不佳的儿童和青少年。这样的模型可以启用可扩展且具有成本效益的筛查和针对性的相互作用，从而优化有限的资源以改善口腔健康结果。要训练和测试模型，我们使用了来自葡萄牙市立学校的2,133名学生的数据。口腔健康差（因变量）被定义为具有落叶牙齿（DMFT）的腐烂，错过和填充的牙齿指数（DMFT）或恒定牙齿（DMFT）（DMFT）高于专家定义的阈值（DMFT/DMFT 3或4）。调查提供了有关学生口腔健康习惯，知识，信念以及食物和体育锻炼习惯的信息，这些习惯是自变量。logistic回归模型，其通过低变化过滤和递归功能消除选择的变量优于基于Precision@k Metric的复杂机器学习算法训练的各种培训，但在识别患有较差口服健康的学生方面，也进行了随机选择和基于专家规则的模型。与类似的方法和模型相比，提出的模型可以天生可以解释，广泛适用，可以弥补其较低的性能（曲线下的面积= 0.64-0.70）。这项研究是口腔保健中为数不多的分类模型审核的人之一。审核表现出与人口统计学因素（例如年龄和社会援助状况）有关的潜在偏见。解决这些偏见而没有显着损害模型性能仍然是一个挑战。结果证实了基于调查的机器学习模型来识别口腔健康差的个体的可行性，但是在现场试验中需要进一步验证这种方法和试点测试。
使用Treeio和ggtree 在ST段升高的心肌梗塞中多不饱和脂肪酸衍生的黄脂素的预后和治疗意义
“ imeta”是由Imeta Science Society于2022年推出的Wiley合作伙伴期刊，第一个影响因素（如果）在2024年23.8，在微生物学中排名为2/161。它旨在发表具有广泛和多样化的观众的创新和高质量论文。其范围类似于自然生物技术，自然方法，自然微生物学，自然食品等。其独特的功能包括视频摘要，双语出版物和社交媒体传播，有超过60万名关注者。它已经发表了220多篇论文，并被引用了5600次以上，并由SCIE / WOS，PubMed，Google Scholar和Scopus索引。“ imetaomics”是2024年发射的“ imeta”的姊妹杂志，其目标是> 10，其范围与自然通信相似，微生物组，ISME J，核酸研究，生物信息信息的简介等。欢迎所有贡献！
海藻酸盐-εPLL 核壳水凝胶珠可作为有效、稳定且可扩展的微生物包封工具
摘要：合成微生物联合体在生物技术应用方面具有巨大潜力。然而，由于竞争动态和物种间生长速度不平衡，实现稳定且可重复的共培养具有挑战性。本文，我们提出了一种有效的微生物包封方法，该方法基于涂有 ε-聚-L-赖氨酸 (εPLL-HB) 的海藻酸盐基核壳水凝胶珠。该方法可确保微生物完全封闭，同时允许特征差异很大的几种微生物在珠内持续生长。与壳聚糖和 α-聚-L-赖氨酸（两种最常用的此类包封包覆剂）相比，εPLL 在避免细胞在不同培养条件下和所有测试的微生物菌株逃逸方面表现出优异的性能，同时允许它们在胶囊内增殖。εPLL-HB 能够构建空间组织的共培养，有效地平衡不同生长速度的微生物之间的种群。此外，εPLL-HB 可防止木质纤维素衍生介质中的有毒化合物，并在 -80°C 长期储存后仍能保持其包封效果和活力。εPLL-HB 具有出色的微生物控制、结构完整性和耐化学性，再加上价格低廉和易于制备，使其成为设计合成微生物联合体的多功能工具，在生物技术过程中具有广泛的适用性。
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图S60。 1-羟基-8-（羟甲基）-6-甲氧基-3-甲基乙基酮（10）的HResims光谱（羟基甲基）...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................图S60。1-羟基-8-（羟甲基）-6-甲氧基-3-甲基乙基酮（10）的HResims光谱（羟基甲基）...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
2025-2026 年 VFC 流感疫苗预订现已开始！
尊敬的 VFC 提供商，加州 VFC 计划正在为即将到来的 2025-2026 流感季节做准备。作为此过程的一部分，现在是时候提交您的 2025-2026 CA VFC 流感疫苗预订了，预订将从现在开始到 2025 年 2 月 3 日星期一在 myCAvax 中开放。预订您的 VFC 流感疫苗剂量将是您让 VFC 计划知道哪个流感疫苗品牌是您的首选产品以及您下个季节需要的剂量数量的唯一机会。此过程将确定加州 VFC 计划的总体流感疫苗需求和每种流感疫苗产品（按品牌）的数量，以支持 VFC 提供商在整个 2025-2026 流感季节的疫苗接种工作。虽然 2025-2026 年 VFC 流感预订将在 myCAvax 中完成，但准备提交预订和所需数据的步骤没有改变。在系统中输入和提交信息之前，请仔细阅读下面概述的步骤以收集信息。2025-2026 年流感疫苗预订流程