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Apinturá土壤信号的振兴:PARE),以IgnácioSpadaccia和Armando Costa博士的储存存储:Mag A»Vila SantoAntônio。
摘要 沿海食草鱼类以大型藻类为食,这些藻类随后被其消化道中的微生物降解。然而,关于进行这种降解的微生物群的基因组信息很少。本研究通过计算机模拟研究碳水化合物活性酶和硫酸酯酶序列,探索了 Kyphosus 胃肠道微生物共生体协同降解和发酵红、绿和棕色大型藻类中的多糖的潜力。从先前描述的 Kyphosus 肠道宏基因组和新测序的生物反应器富集物中回收宏基因组组装基因组 (MAG) 揭示了 Kyphosus 肠道中主要微生物类群之间的酶活性差异。回收的 MAG 中用途最广泛的是来自拟杆菌门,其 MAG 中含有能够分解各种藻类多糖的酶集合。 Bacillota(Vallitalea 属)和 Verrucomi crobiota(Kiritimatiellales 目)基因组的独特酶和预测降解能力凸显了多个门的代谢贡献对拓宽多糖降解能力的重要性。很少有基因组含有单独完全降解任何复杂硫酸化藻类多糖所需的酶。来自不同分类群的 MAG 之间合适酶的分布,以及在候选酶中广泛检测到信号肽,与这些碳水化合物的协同细胞外降解相一致。这项研究利用基因组证据揭示了 Kyphosus 共生体在酶和菌株水平上尚未开发的多样性及其对大型藻类分解的贡献。生物反应器富集为降解和发酵过程提供了基因组基础,对于将从该系统获得的知识转化为水产养殖和生物能源领域至关重要。
作者姓氏,首字母。,作者姓氏,姓氏,作者姓氏,first initial。和作者姓氏,首字母。(年)。本书的标题。发布者。示例:Dik Li,S.,Delo RS,J。和Gallagh ER,d。N。(2006)。 在te chnolo gy上使用以提高教育质量。 在J. Furgoson,A。V. Jay,A。Bates,K。Arnseth,D。W. H. Jack,M。Goli,B。Mag和M. Rije(编辑。 ),电子学习系统的管理策略作为系统性变化的核心组成部分:定性分析(pp。) 141–150)。 示例:Dikli,S.,Delors,J。和Gallagher,D。N.(2006)。 使用信息技术来改善教育质量。 在J. Furgoson,A。V. Jay,A。Bates,K。Arnseth,D。W. H. Jack,M。Goli,B。Mag和M. Rije(编辑。 ),电子学习系统的管理策略作为系统性变化的核心组成部分:定性分析(pp。) 141–150)。N。(2006)。在te chnolo gy上使用以提高教育质量。在J. Furgoson,A。V. Jay,A。Bates,K。Arnseth,D。W. H. Jack,M。Goli,B。Mag和M. Rije(编辑。),电子学习系统的管理策略作为系统性变化的核心组成部分:定性分析(pp。141–150)。示例:Dikli,S.,Delors,J。和Gallagher,D。N.(2006)。使用信息技术来改善教育质量。在J. Furgoson,A。V. Jay,A。Bates,K。Arnseth,D。W. H. Jack,M。Goli,B。Mag和M. Rije(编辑。),电子学习系统的管理策略作为系统性变化的核心组成部分:定性分析(pp。141–150)。
MAG 为每份出版物分配一个等级以表明其相关性。9 它使用动态特征中心度量来做到这一点,如果一份出版物对排名靠前的出版物有影响、由来自知名机构的排名靠前的学者撰写或在备受推崇的场所出版,并且考虑到该领域的竞争力,则该出版物会获得较高的排名。特征中心度量可以被视为如果对整个学术界进行调查,一份出版物被评价为具有高度影响力的可能性。因此,MAG 将此度量称为出版物的“显著性”。10 同样,作者、机构、领域和出版场所的显著性代表各个出版物所有显著性的总和。
微生物群落中的土壤中的微生物群落仍然在很大程度上未知,尽管它们在温室气体的循环中起着重要作用。在这里,我们报告了从挪威北部Rásttigáisá的矿物苔原土壤中回收的59种非冗余元基因组组装基因组(MAGS)。通过根据四核苷酸频率和差异覆盖范围来通过聚类重叠群来获得MAG,并进行手动策划以去除具有外围GC含量和/或平均覆盖率的重叠群。大多数MAG被分配到细菌门念珠菌(n = 12),verrucomicrobiota(n = 10)和酸眼杆菌(n = 9)。所有古细菌(n = 4)属于硝基果酸念珠菌(Themoproteota)。59Rásttigáisámags扩大了我们对苔原微生物组的多样性和生态作用的了解。
超导导线:意外的高应变导致超导性能下降,以及无法准确预测给定 CICC 样品的行为。这些问题可能会影响实验室的 SCH 项目。磁体实验室与 ITER 社区合作测试候选 CICC。这些测试涉及高达 20 kA 的电流、高达 25 吨的力、分离对磁体中高达 12 特斯拉的磁场以及通过 CICC 样品的受控加压(高达 5 巴)和略微加热(5-9 K)超临界氦流,同时测量亚微伏精度的电压信号。磁体实验室的这项技术能力吸引了 ITER 也在磁体实验室测试其 CICC 样品。