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自然和修复的红树林中的土壤有机物
抽象的红树林生态系统对沿海稳定性做出了重大贡献，提供了诸如碳质量和风暴保护之类的基本服务。印度尼西亚红树林的康复对于恢复因沿海发展而破坏的生态功能至关重要。本研究旨在比较有机物的比率 - 碳（C），氮（N）和磷（P） - 在巴厘岛贝诺阿湾的自然和修复的红树林土壤中。这项研究是在天然和修复的红树林中的八个地块上进行的，土壤样品使用钻的深度为0至100 cm。使用点火损失（LOI）的土壤有机碳（SOC），总氮（TKN）的FIA方法以及总磷（TP）的比色硫酸盐消化法（TP）进行了有机物分析。结果表明，与天然红树林相比，康复的人树林的总有机碳（1.1±0.5％）较低（1.1±0.5％）和较高的总氮含量（0.07±0.02％）。总磷含量也较低（0.010±0.003％），这可能是由于粘土含量的增加，与土壤中磷结合的粘土含量增加。几个参数与有机物密切相关，包括散装密度，土壤类型，氧化还原电位（ORP），pH和溶解的氧气（DO）（DO），以及红树林的结构，例如树木和幼苗和幼苗密度，茎的，茎的，盖层，盖层，盖层和树枝状况。有机物含量和C：N比率的变化表明，修复的红树林生态系统尚未达到自然生态系统的稳定性。这反映在改变的生物地球化学周期和养分可用性中。因此，需要进行持续的努力，以确保红树林康复过程更全面地恢复。这些发现强调需要在红树林康复中进行有针对性的干预措施，以恢复营养平衡，优化碳储存并增强热带沿海生态系统气候变化的弹性。
纽约可再生天然气设施
“这个RNG项目是我们在纽约的第一个项目，并确认Vantage是美国最大的RNG生产商之一，” DTE Vantage生物质副总裁Kevin Dobson说。“作为脱碳的领导者，我们致力于在全国范围内实施可再生能源解决方案，以使我们居住和服务的社区受益。”该过程是从肥料中捕获甲烷，否则将直接进入大气的气体。然后是处理并作为管道质量的RNG提供的，以替代传统的基于化石的运输燃料。DTE Vantage设施将RNG注入了Corning天然气运营的管道，并在该项目的客户Mercuria Energy America的帮助下，将其运送到了加利福尼亚和华盛顿的市场。在那里，RNG正在取代具有较高生命周期碳排放的传统基于化石的运输燃料，从而增加了环境益处。“这个RNG项目是纽约同类项目中的第一个项目之一，正在将原本浪费的资源转换为可用的能源，这使整个社区受益。“我们一直致力于安全，可靠性和卓越的客户服务已有120年了，我们很高兴能成为该创新的RNG项目的一部分。” “我们为这种伙伴关系感到自豪，” Sunnyside Farm的Greg Rejman说。在dtevantage.com/business-lines/renewable-energy上了解更多有关DTE Vantage的可再生能源项目和发电能力的信息。“我们想做适合环境的事情，这种伙伴关系使我们能够在专注于提供乳制品的房屋和企业所需的同时做到这一点。” Vantage在美国开发并经营着15个RNG设施，这些设施将甲烷从垃圾填埋气或奶牛粪便转换为可持续的RNG，同时为接待合作伙伴提供赔偿。
Roboverine：自然主义环境中主动视觉搜索和场景语法的人类启发的神经机器人过程
摘要 - 我们提出了Roboverine，这是一种自然主义环境中选择性视觉注意力和场景语法的神经动态机器人主动视觉过程模型。该模型解决了视觉注意的认知机器人模型的重大挑战：结合自下而上的显着性和上下功能指导，公开和掩盖的关注，坐标转换，抑制回报的两种形式，在相机框架之外找到对象，集成空间和基于对象的分析和基于对象的分析，基于空间和基于对象的探索，几乎没有识别的在线学习和自定义的探索和自定义，并自动切换和自定义。此外，它结合了场景语法的神经过程帐户 - 关于场景中对象之间关系的先验知识，以降低搜索空间并提高搜索效率。该模型还展示了桥接两个框架的强度：用于特征提取的深神经网络和用于认知操作的动态场理论。
项目清单 - 自然语言处理。 ...
基于LLM的代码转换文本生成，用于语法误差校正。汤姆·波特和郑元。emnlp 2024。提示开源和商业语言模型以进行语法错误校正英语学习者文本。克里斯托弗·戴维斯（Christopher Davis），安德鲁·凯恩斯（Andrew Caines），ØisteinE。安德森（Andersen E.ACL 2024调查结果。英语学习者对代码切换句子的语法错误校正。Kelvin Chan，Christopher Bryant，Li Nguyen，Andrew Caines和Zheng Yuan。 lrec-coling2024。 语法误差校正。 Christopher Bryant，Zheng Yuan，Muhammad Reza Qorib，Hannan Cao，Hwee Tou ng和Ted Briscoe。 计算语言学； https://doi.org/10.1162/coli_a_00478建立用于代码转换的教育技术：当前的实践，困难和未来方向。 li nguyen，Zheng Yuan和Graham Seed。 语言； https://doi.org/10.3390/languages7030220Kelvin Chan，Christopher Bryant，Li Nguyen，Andrew Caines和Zheng Yuan。lrec-coling2024。语法误差校正。Christopher Bryant，Zheng Yuan，Muhammad Reza Qorib，Hannan Cao，Hwee Tou ng和Ted Briscoe。计算语言学； https://doi.org/10.1162/coli_a_00478建立用于代码转换的教育技术：当前的实践，困难和未来方向。li nguyen，Zheng Yuan和Graham Seed。语言； https://doi.org/10.3390/languages7030220
研究变性和重新结合的方法...
由于核苷酸的杂环，核酸会吸收紫外线 (UV) 光；糖磷酸骨架对吸收没有贡献。DNA 和 RNA 的最大吸收波长均为 260nm (λmax = 260nm)，每个碱基都有一个特征值。
药物发现和自然产品研究的核心出版物
1研究小组药学和植物治疗，UCL药学学院，伦敦大学，伦敦大学，英国，英国，2级药学科，维也纳大学的药学系，奥地利维也纳大学，奥地利维也纳大学，3 3 3 3维也纳，维也纳，奥地利，5天然产品和药物化学实验室（LNPMC），全球健康研究中心，Saveetha医学院和医院，Saveetha医学和技术科学研究所（SIMATS），印度钦奈，印度，印度钦奈，6次，药物和系统中心，高级科学，尼斯特群岛科学杂志，纽约州，6 6号药房和6号药房和机构。 Chengdu，四川，中国，中国7号药学院，可爱的专业大学，Phagwara，Punjab，印度，印度8号，俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州，美国9，中医研究中心，药物科学和中医系，中学
第三版生物处理工程书PDF
关于基因工程的四部分Netflix系列于2019年发布，研究了这种“无声革命”对社会的影响。纪录片系列“不自然的选择”探讨了各种观点，包括来自非学术背景的观点，可全面了解遗传编辑及其伦理。带有像查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的名言：“如果您有一个会对社会感到愤怒的想法，您会保留自己吗？”该节目引发了有关基因工程的基本讨论。该系列由每一小时大约一小时的发作组成，为CRISPR技术及其对社会的影响提供了宝贵的见解。此教育内容适用于生物学，人/动物科学，遗传学，生物医学或健康课程，为课程计划提供了丰富的资源。一个带有32个问题和答案键的视频指南可以支持学生学习。“如果一个想法会震惊社会，您会隐藏它吗？”查尔斯·达尔文（Charles Darwin）曾经说过。一个生物黑客谈论他与狗的实验，希望它们跑得更快并具有更大的气味。“您会惊讶于YouTube上的内容，”他从棚子的舒适中说，听起来像是弗兰肯斯坦的东西。现场转移到了创建CRISPR的詹妮弗·杜德纳（Jennifer Doudna）博士，该工具使科学家可以在生物中编辑基因。有些人认为它可以治愈诸如失明或肌肉营养不良的严重疾病，但其他人则对其力量感到害怕。还记得科学家他的江岛，他未经允许而被判处三年徒刑？该节目没有提到这一点。后来，进化工程师凯文·埃斯维尔特（Kevin Esvelt）说，进化只会关心改善而不是苦难。“我们应该为自己的道德价值观违反自然多远？”他问。生物学家，Juan Izpisua Belmonte教授，是否担心使人类更坚强，更聪明。我们在这里处于新领域。，但后来有Josiah Zayner是一名物理学家，他认为基因工程应该适合所有人。“我们应该只是因为他们可能将其用于坏事而教别人吗？”他问。我想知道该节目是否谈论了太多，而对这部科学的适合我们的世界还不够。很好的是，我们看到了科学家的观点和公众的反应。人们害怕改变。crispr提出了许多问题 - 例如谁可以控制自己的力量？有些人担心它会用于军事或经济利益。基因工程会影响动物，食物甚至药物，因此需要仔细的规则。这个节目将遗传科学的伦理在每个人的眼前都勇敢地迈出了一步。Netflix的纪录片“不自然的选择：剪切，粘贴，生活”探讨了基因工程的快速进步，重点是CRISPR技术及其重要含义。这一集提出了有关使用该技术的道德规范的重要问题，并考虑了其未来的潜在利益和缺点。这个信息丰富的视频将是生物学，人/动物科学，遗传学，生物医学科学或健康研究的课程或课程计划的绝佳补充。此外，它是快速教学解决方案的宝贵资源。
引用本文：Brunsek R.、Schwarz I.、Kopitar D. Ve Marasovic P.，“可再生资源天然纤维的生物降解特性”，
随着对新型可再生材料的探索，人们对非纺织应用中天然纤维的兴趣日益浓厚。可生物降解和可再生纤维（如木质纤维素纤维）和生物聚合物（如 PLA）对环境安全要求特别高。对它们的生物降解性进行分析通常被视为环保纺织材料的标准衡量标准。因此，本文旨在通过土壤埋藏试验研究黄麻和 PLA 纤维的生物降解性能。将纤维暴露在农田土壤中 11 天。通过比较质量损失、机械性能（细度和韧性）和 SEM 显微镜的形态分析来确定生物降解的效率。为了更好地了解生物降解，还确定了土壤中的真菌和细菌总数。关键词：生物降解性、天然纤维、特性、土壤埋藏试验。
即时：自然行为中的凝视引导
自然眼球运动主要研究了泡茶、做三明治和洗手等过度学习的活动，这些活动具有固定的相关动作顺序。这些研究表明，低级认知图式的顺序激活有助于完成任务。然而，当任务新颖且必须立即规划一系列动作时，这些动作图式是否会以相同的模式激活尚不清楚。在这里，我们记录了自然任务中的凝视和身体运动，以研究面向动作的凝视行为。在虚拟环境中，受试者在真人大小的架子上移动物体以达到给定的顺序。为了强制认知规划，我们增加了排序任务的复杂性。与动作开始一致的注视表明凝视与动作序列紧密相关，任务复杂性适度影响了任务相关区域上的注视比例。我们的分析表明，凝视恰好及时分配给与动作相关的目标。规划行为主要对应于在动作开始前对任务相关对象的更大视觉搜索。研究结果支持了这样一种观点：自然行为依赖于对工作记忆的节俭使用，人类不会对环境中的物体进行编码来规划长期行动。相反，他们更喜欢即时规划，即搜索当前与行动相关的物品，将他们的身体和手引导到该物品上，监控该行动直到行动终止，然后继续执行下一个行动。
bimsa：使用内存处理加速长序列对齐
单细胞RNA-Seq以前所未有的规模和细节来表征生物样品，但数据解释仍然具有挑战性。在这里，我们介绍了Cellwhisperer，这是一种多模式的机器学习模型和软件，该模型和软件连接转录组和文本，用于交互式单细胞RNA-seq数据分析。Cell Whisperer启用25英语中基于聊天的转录组数据的询问。为了培训我们的模型，我们创建了一个具有超过一百万对RNA-seq配置文件和匹配的文本注释的A-Ai-Cunip策划数据集，并在广泛的人类生物学上进行了匹配，我们建立了使用对比学习的匹配转录组和文本的多模式嵌入。我们的模型启用了按单元类型，状态和其他属性以零摄像的方式启用转录组数据集的自由文本搜索和注释，而无需参考数据集。此外，细胞-30个耳语者回答了关于自然语言聊天中细胞和基因的问题，使用生物学流利的大语言模型，我们对我们进行了微调，以分析各种生物应用中的批量和单细胞转录组数据。我们将Cell Whisperer与广泛使用的CellXgene浏览器集成在一起，使用户可以通过集成的图形和聊天接口进行遗传探索RNA-Seq数据。我们的方法展示了一种使用转录组数据的新方法，利用自然语言进行单细胞数据35分析，并为未来的基于AI的生物信息学研究助理建立重要的基础。