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探索地丁香：从自然发生到生物学活动和代谢途径
Stachydrine，也称为脯氨酸甜菜碱，是传统中国草药leonurus japonicus的重要组成部分，以其显着的药理作用而闻名。广泛分布在Leonurus和Citrus Aurantium等植物中，以及各种细菌，Stachydrine在动物，植物和细菌界中均提供关键的生理功能。本综述旨在总结一下地下室在解决心血管疾病和脑血管疾病，神经保护，抗癌活性，子宫调节，抗炎性反应，肥胖管理，肥胖管理和呼吸道疾病方面的各种作用和机制。值得注意的是，硬化剂通过多种途径表现出心脏保护作用。此外，其抗癌特性抑制了许多癌细胞类型的增殖和迁移。具有对子宫功能的双向调节作用，Stachydrine对妇产科和妇科相关疾病有希望。在植物中，硬化氨酸用作二次代谢产物，有助于调节渗透压调节，氮固定，耐药性和应激反应。同样，在细菌中，它起着至关重要的渗透保护作用，促进适应高渗透压环境。本综述还涉及关于水疗合成代谢代谢的持续研究。虽然生物合成途径仍未完全理解，但代谢途径已建立了良好的。对石质的生物合成的更深入的了解具有阐明其作用机理，推进植物二次代谢，增强药物质量控制并促进新药物开发努力的重要性。
对物种识别的深度学习与捕食者 - 捕集的推断之间的权衡
深度学习用于在几个科学领域的重要应用中使用的计算机视觉问题。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。 但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。 首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。 第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。 在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。 我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。 尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。 此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。 我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。
Qinghai-pibet Plateau的地热生态系统中微核群落的共发生模式和组装机制
地热春季生态系统作为极端栖息地，对其微核群落施加了巨大的环境压力。然而，关于不同栖息地和温度梯度的地热生态系统中微核群落稳定性的现有研究仍然受到限制。在这项研究中，我们将高通量18S rDNA测序与环境因素分析结合使用，以研究泥沙中泥沙中微神经群落和水样在西部层中不同温度梯度的36个地热弹簧中的微神经群落环境变化的共发生模式，组装机制以及对环境变化的反应。结果表明，随着温度的升高，沉积物中微核群落的网络稳定性显着改善，而水社区的稳定性下降。沉积物和水中的微核群落的组装机制主要是由随机过程中的不主要过程驱动的。纬度和经度是影响沉积物社区组成变化的关键因素，而水温和电导率是影响水社区组成的主要环境因素。此外，地热群落网络的稳定性与其对外部干扰的反应密切相关：在相对稳定的环境中，沉积物群落表现出更高的抗扰性抵抗力，而受环境变化（例如水流和降水）影响的水社区表现出更大的动态变异性。这些发现不仅增强了我们对地热弹簧中微核群落的生态适应性的理解，而且还提供了对极端环境中微生物如何应对外部骚扰的宝贵见解。这对于理解微核社区如何在高度动态和压力的环境条件下保持生态稳定尤其重要。
在地衣元基因组的全局样品中微生物的发生和共生体检测
1加拿大埃德蒙顿大学生物科学系，2欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）2欧洲分子生物学实验室；英国欣克斯顿，惠康桑格研究所3；英国欣克斯顿（Hinxton），亚利桑那州立大学（Arizona State University）4生物设计中心和生命科学学院；美国亚利桑那州的坦佩，美国美国5次不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚大学，加拿大温哥华大学，乌普萨拉大学的生态与遗传学系6； Uppsala, Sweden, 7 Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente, CONICET—Universidad Nacional de Comahue, Bariloche, Argentina, 8 Institute of Biology, University of Graz, Graz, Austria, 9 Faculty of Biosciences and Aquaculture, Nord University, Steinkjer, Norway, 10 Department of Natural History, University Museum of Bergen, University卑尔根，卑尔根，挪威1加拿大埃德蒙顿大学生物科学系，2欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）2欧洲分子生物学实验室；英国欣克斯顿，惠康桑格研究所3；英国欣克斯顿（Hinxton），亚利桑那州立大学（Arizona State University）4生物设计中心和生命科学学院；美国亚利桑那州的坦佩，美国美国5次不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚大学，加拿大温哥华大学，乌普萨拉大学的生态与遗传学系6； Uppsala, Sweden, 7 Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente, CONICET—Universidad Nacional de Comahue, Bariloche, Argentina, 8 Institute of Biology, University of Graz, Graz, Austria, 9 Faculty of Biosciences and Aquaculture, Nord University, Steinkjer, Norway, 10 Department of Natural History, University Museum of Bergen, University卑尔根，卑尔根，挪威
在同时存在网络中，与沙漠植物微生物组，细菌和真菌共生体结构和分类性联系
记录的版本：该预印本的一个版本于2024年9月2日在环境微生物组发布。请参阅https://doi.org/10.1186/s40793-024-00610-4。
基于常规健康检查数据的肾衰竭的机器学习预测：韩国的全国人群数据集
结果：本研究中使用的最终数据集由1,048,422例使用参与者的年度健康检查记录，包括肾衰竭患者（n = 13,156 [1.27％]）。表现最佳的模型是双重组件，其中包括所有功能，不包括年龄，包括脊回归和LightGBM组成，AUROC为0.754，精度为0.693，特异性为0.693，敏感性为0.691，敏感性为0.691，测试数据集对0.692的精度平衡。最后，预测肾衰竭的五个最重要特征是年龄，体重指数，空腹血糖，舒张压和收缩压。
通过“玻璃箱”机器学习
极端降雨事件代表了滑坡的主要触发因素之一。随着气候变化的继续重塑全球天气模式，此类事件的频率和强度正在增加，放大了滑坡的发生以及对社区的相关威胁。在此贡献中，我们通过使用“玻璃盒”机器学习模型（即可解释的增强机器）分析了滑坡发生和极端降雨事件之间的关系。将这些模型设置为“玻璃箱”技术的原因是它们的确切清晰度，为它们的预测提供了透明的解释。我们利用这些能力来模拟由极端降雨事件引起的滑坡发生的形式（即敏感性）。这样做，我们于2022年9月15日在米萨河盆地（意大利中部）使用大雨事件。值得注意的是，与过去的降雨模式相比，我们在一组预测因子中引入了降雨异常，以表达事件的强度。通过随机和空间例程进行的空间变量选择和模型评估已纳入我们的协议中。我们的发现突出了降雨异常的关键作用，这是对滑坡敏感性进行建模最重要的变量。此外，我们利用这种变量的动态性质来估计不同降雨场景下的滑坡。
遗传学和病理生理学的 -
越来越多的证据表明，先天性心脏病（CHD）的儿童在以后的生活中患有自闭症谱系障碍（ASD）的风险更大。本综述旨在总结这两种情况下的遗传学和病理生理学。进行了PubMed搜索，以确定探索ASD和CHD合并症的相关研究。可以通过有助于遗传风险的常见和稀有变体的影响来解释ASD和CHD的合并症。染色质重塑基因中的从头突变，以及在子宫内脑和心脏发展中的常见遗传基因座，可以导致ASD和CHD的同时出现。此外，还有几种综合症ASD和并发性冠心病呈现的情况。伴有冠心病的胎儿可能具有异常的血液动力学变化和子宫内脑循环的改变，从而导致大脑发育受损，并增加了ASD的风险。在患有CHD婴儿的MRI研究中观察到的异常脑发育或脑损伤也可能导致ASD的风险。 患有CHD的儿童应进行定期的神经发育评估，以筛选ASD症状以进行早期诊断和干预。在患有CHD婴儿的MRI研究中观察到的异常脑发育或脑损伤也可能导致ASD的风险。患有CHD的儿童应进行定期的神经发育评估，以筛选ASD症状以进行早期诊断和干预。