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元基因组矿物苔原的组装基因组...
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。
关键的矿物质需求可能会限制绿色氢产量的规模
氢（H 2）被广泛认为对工业和运输的脱碳至关重要。由可再生电力提供动力的水电解（通常称为绿色H 2）可用于产生H 2，二氧化碳排放率低。在此，我们分析了在三种不同的假设未来需求方案下与绿色H 2产量相关的关键矿物质和能源需求，范围从100 - 1,000 MTPA H 2。在每种情况下，我们计算建造水电器所需的关键矿物质需求（即，电极和电解质），并建造专用或其他可再生电源（即，风和太阳能）为电解器供电。我们的分析表明，使用铂金属金属和稀土元素的缩放电解仪和可再生能源技术可能会面临供应限制。特定数量的灯笼，Yttrium或虹膜需要增加电解剂的能力，甚至需要更多的新近矿物质，硅，锌，钼，铝和铜，以构建专用的可再生电力源。我们发现，根据某些能源过渡模型，将绿色H 2产量满足预计的净零目标将需要约24,000 TWH的专用可再生能源产生，这大约是2050年在2050年网格上的总量。总而言之，关键的矿物约束可能会阻碍绿色H 2的缩放，以满足全球净零排放目标，从而激发了对生成H 2的替代性，低排放方法进行研究和开发的需求。
将Photonassay™应用于粗砂矿化
在采矿项目的所有阶段，样本收集，制备和分析都是重要的活动。野外样品收集后，质量和片段大小的降低，以提供一个子样本进行测定。在贵金属环境中，此过程可能特别具有挑战性，并且可能需要特定设计的协议。最大的挑战之一是确保在整个钻机中控制所有采样和子抽样错误以测定途径。在大多数情况下，主要采样误差（钻机和/或核心棚的误差）可能会淹没整个过程。在所有抽样阶段中也存在挑战。尤其是纸浆可能包含一些解放的，互面粉的金颗粒，要求对纸浆进行总共进行测定，以避免在分裂和处理过程中避免不必要的其他错误。Photonassay™是一种非脱脂和快速的黄金测定技术，能够以每小时约70个样品的速度分析粗粉碎（<3 mm）350-500 g样品。它可以分配快速测定的周转时间，需要较低的staķng水平才能进行操作，并消除了对铅或氰化物等化学物质的需求。这些特征使其适用于黄金矿石，尤其是那些粗糙的黄金，因为只需要粉碎（最少的释放金），并且可以测定多个批次。但是，如果没有优化任何采样阶段，将重新设置此优势。采样协议的优化来自理解矿化和所需的程序输出。它不仅是数学或统计过程，而且是一个复杂的过程，利用矿体知识（包括黄金驱逐出境研究）和采样理论的应用。
生物矿化，以防止可持续海洋基础设施的混凝土上微生物诱导的腐蚀
摘要：混凝土上的微生物诱导的腐蚀（MIC）代表了一个严重的问题，损害了沿海/海洋基础设施的寿命。但是，目前开发的具体腐蚀保护策略在广泛的应用中存在局限性。在这里，提出了一种生物矿化方法，以在混凝土表面上形成生物矿化膜以进行腐蚀抑制。实验室海水腐蚀实验是在不同的条件下进行的[例如，化学腐蚀（CC），MIC和生物矿物质抑制作用]。进行了混凝土（例如硫酸盐浓度，渗透率，质量和强度）的化学和机械性能测量结果，以及对形成的混凝土生物膜的基于Geno典型的研究，以评估生物矿化方法对腐蚀抑制的有效性。结果表明，MIC导致的腐蚀速率高于CC。然而，生物矿化处理可有效抑制腐蚀，因为生物矿化膜减少了硫酸盐还原细菌（SRB）的总和相对丰度，并充当保护层，以控制硫酸盐扩散并隔离腐蚀性SRB社区，从而有助于延长腐蚀性的SRB社区，这有助于扩展生命的结构。此外，该技术对本地海洋微生物群落没有负面影响。我们的研究有助于生物矿化对腐蚀抑制的潜在应用，以实现主要海洋混凝土结构的长期可持续性。关键词：可持续海洋混凝土，麦克风，生物矿化，腐蚀抑制，SRB社区
使用 GATE 和 Geant4-DNA 蒙特卡洛模拟评估天然放射性矿泉中微生物的辐射剂量
1 克莱蒙物理实验室 (LPC) - UMR6533，法国克莱蒙奥弗涅大学 CNRS/IN2P3，奥比埃，法国，2 LTSER “Zone Atelier Territoires Uranif è res”，克莱蒙费朗，法国，3 微生物：基因组环境实验室 (LMGE) - UMR6023，法国克莱蒙费朗克莱蒙奥弗涅大学 CNRS，4 物理和环境地理实验室 (GEOLAB) - UMR6042，法国克莱蒙费朗克莱蒙奥弗涅大学 CNRS，5 亚原子物理和相关技术实验室 (SUBATECH) - UMR6457，法国南特大学 CNRS/IN2P3/IMT Atlantique，法国南特，6 新陈代谢、微藻分子工程及应用、生物生物学实验室、压力、环境健康、IUML FR3473、法国国家科学研究院、勒芒大学、勒芒、法国
体重指数，2型糖尿病和骨矿物质密度之间的因果关系：孟德尔随机化
骨质疏松症（OP）是一种全身性骨代谢疾病，其特征是骨骼质量减少，骨头小梁的逐渐丧失和骨矿物质密度降低（BMD）[1]。随着社会的发展以及人类生活方式和饮食方式的变化，超重和肥胖的普遍性已经上升。世界卫生组织（WHO）将超重和肥胖定义为对人类健康产生不利影响的脂肪积累，并建议将体重指数（BMI）用作诊断工具[2]。一些研究[3]提出了较高BMI对OP的保护作用，并且在BMI值和BMD之间观察到正相关。但是，2型糖尿病的发展与BMI密切相关，研究表明，BMI的增加增加了2型糖尿病发作的风险[4-9]。此外，BMD和BMI之间的相关性可以是双向的[10]，在相对肥胖症的情况下是阳性的（BMI 18。0–31。2 kg/m 2）和在严重的肥胖情况下进行负面影响（BMI 31。3–40。6 kg/m 2）。 这些发现表明，研究2型糖尿病，BMI和BMD之间关联的调用观察性研究可能会受到潜在混杂因素和反向因果关系的影响，并可能导致偏见和不准确的结论。 Mendelian随机化（MR）采用遗传变异作为一种工具变量，以在危险因素和疾病之间建立因果关系。 该研究利用UVMR和MVMR研究了2型糖尿病和BMI对BMD的影响。6 kg/m 2）。这些发现表明，研究2型糖尿病，BMI和BMD之间关联的调用观察性研究可能会受到潜在混杂因素和反向因果关系的影响，并可能导致偏见和不准确的结论。Mendelian随机化（MR）采用遗传变异作为一种工具变量，以在危险因素和疾病之间建立因果关系。该研究利用UVMR和MVMR研究了2型糖尿病和BMI对BMD的影响。此方法有效地解决了潜在的混杂和逆转因果关系的问题，使其成为传统流行病学方法的宝贵综合[11]。多变量Mendelian随机化（MVMR）是单变量的Mendelian随机化（UVMR）的扩展，考虑到多种性状的多态性[12]。MVMR的假设更具包容性，因为遗传变异可能会影响几个测量的暴露，并且相应地扩展了排除限制和交换性假设。MVMR在估计初级暴露对结果的直接影响方面给出了一致的结果，而没有充当介体的次级暴露的混淆影响。灵敏度分析，以评估各种假设对研究结果的影响并确保鲁棒性。进行了介导的MR分析，以评估BMI对BMD的影响是否由2型糖尿病介导。
非洲国家对于使战略矿物的全球供应链多样化至关重要。但是，尽管有这种矿物潜力，但非洲还是C
非洲国家对于使战略矿物的全球供应链多样化至关重要。，尽管有这种矿产潜力，但由于对政治风险，机构和立法环境疲软以及基础设施赤字的看法，非洲作为一个大陆的勘探支出水平较低。此外，利益相关者对能源过渡的期望存在明显差异。非洲政府与政策制定者以及投资者和公司之间分享了确保非洲国家真正受益于绿色商品繁荣的责任。政府必须建立有吸引力的投资环境，这是建立在确保所有利益相关者参与的强大机构上，以及资源租金的透明和负责任的分配。与主要盟友和组织的国际和地方伙伴关系对于为公司和民间社会提供“双赢”成果至关重要。这将包括有关区域价值连锁店的双边合作伙伴关系，与公司确保福利的PPP以及与消费者国家的广泛合作伙伴关系，以确保技能和知识转移。随着国际政府和公司越来越关注环境，社会和治理（ESG）标准，因此有更大的非洲确定自己的优先事项的空间。全球环境保护的推动力不应以生产者国家的社会和治理恶化为代价。
周质生物矿化用于半人工光合作用
基于半导体的生物界面通常建立在质膜表面或细胞质内。在革兰氏阴性细菌中，周质空间的特点是封闭且存在大量酶和肽聚糖，为生物矿化提供了额外的机会，从而允许非遗传调节界面。我们通过各种基于电子和 x 射线的成像技术观察到周质内含有单金属和多金属元素的半导体纳米团簇沉淀。周质半导体是亚稳态的，并显示出缺陷主导的荧光特性。出乎意料的是，原位产生的富含缺陷（即低品位）的半导体纳米团簇在与光敏化结合时仍可提高三磷酸腺苷水平和苹果酸的产生。我们扩展了生物混合系统的可持续性水平，包括在初级水平上减少重金属、在次级水平上构建活生物反应器以及在第三级水平上创建半人工光合作用。具有生物矿化功能的周质生物混合体有可能成为各种可持续应用的容错平台。
评估物理化学特性和矿物质...
在联邦农业大学（Funaab）研究了两个不同深度的摘要森林苗圃土壤，以作为土壤质量指标的物理化学特性和矿物质成分。土壤样品，并从土壤螺旋杆（0-15cm和15-30厘米）中收集土壤样品，空气干燥并带到实验室进行进一步分析。获得的数据持续了描述性统计以及方差分析（ANOVA）。在两个深度的位点1中，土壤pH值显着高（p <0.05）。同样，在每个位点比较时，土壤pH值在15-30 cm深度时的水平明显更高。在0 - 15 cm的土壤深度，除总氮，散装密度和沙子以外的所有物理化学特性显着差异（p> 0.05）（p> 0.05）。在0 - 15 cm和15-15 - 30 cm的土壤深度时，钾的水平高于其他大量营养素（K> mg> Na> Ca）。在0 - 15 cm土壤深度下，位点2中的微量营养素显着高于位点1，趋势如下如下。在土壤深度15 - 30厘米处，铜，锌和锰的水平明显高（p <0.05）（p <0.05），而浓度的顺序包括Cu> fe> Zn> Mn。该研究表明，森林苗圃土壤在研究部位的矿物质成分和物理化学特性各不相同。关键词：森林苗圃土壤；土壤特性；营养；土壤深度