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转基因杨树抵抗森林害虫和病原体侵袭的概述
森林是巨大陆地生态系统和水生生物多样性的潜在栖息地，在生态保护和气候调节中发挥着重要作用。人类对森林的压力导致森林消失、破碎化和退化。在气候变化制度下，可持续的森林保护方法的要求是重中之重。在林木中，杨树 (Populus L.) 在全球林业中引起了关注，因为它是改善城市景观质量和数量的有前途的材料。这些植物提供的木材可用作造纸业的原材料和潜在的生物燃料来源。然而，一些生物胁迫，如害虫和病原体的侵袭，严重影响杨树的生产和生产力。由于杨树的生命周期长，缺乏具有抗性基因的合适供体，通过传统的树木育种方法对杨树的改良受到限制。由于杨树具有高效的遗传转化能力，它已被用作研究基因功能的模型植物。本综述将全面概述杨树受到的害虫和病原体的侵袭，重点介绍其感染机制、传播途径和控制策略。此外，还将研究最广泛使用的遗传转化方法（基因枪介导、农杆菌介导、原生质体转化、micro-RNA 介导和 micro-RNA 成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 相关 (CRISPR-Cas) 系统方法和 RNA 干扰），以提高杨树对害虫和病原体的耐受性。此外，还将深入探讨分子生物学工具的前景、挑战和最新进展，以及它们在遗传转化以提高杨树抗虫害能力的安全应用。最后，讨论了通过各种基因工程技术开发的抗性转基因杨树的再生。
ConcreteZero 承诺框架和活动概述
ConcreteZero 成员还可以参与专门用于提高透明度、建设能力和鼓励知识共享的特定技术工作流。可以提出与 ConcreteZero 成员优先事项相符的主题，并根据需要建立工作流，但须经同意。ConcreteZero 的技术工作流可以设定自己的会议时间表，并可以选择临时举办与更广泛成员的知识共享会议。当前工作流的重点包括改进隐含碳测量和报告、制定规范指南、加快政策和标准进程、通过创新中心将创新者和生产者与 ConcreteZero 成员联系起来，以及与保险和保修部门合作。
妊娠期高血糖：多种缺陷和神经系统疾病的全面概述
妊娠期高血糖症的特征是妊娠期间血糖水平升高，是各种胎儿并发症的重要风险因素，尤其会影响胎儿发育和神经系统结果。孕妇高血糖会扰乱胎儿的正常发育，导致一系列先天性异常，包括神经管缺陷 (NTD) 和其他全身畸形。这种情况在患有糖尿病或妊娠期糖尿病 (GDM) 的女性中最为常见，这会在关键发育窗口期间造成高血糖的宫内环境，从而损害胎儿器官发生。与妊娠期高血糖症相关的最令人担忧的结果之一是神经管缺陷 (NTD) 的发展，这是一种严重的大脑和脊髓出生缺陷。这些缺陷是由于神经管在胚胎发育的早期阶段（通常在妊娠后 28 天内）未能正常闭合而发生的。研究表明，孕妇高血糖会增加氧化应激和炎症反应，从而损害细胞过程并导致此类先天畸形。1–3
unt 探索专业 - 行动计划概述
幼儿教育至 6 年级 (EC-6) 专业： 英语作为第二语言 双语教育 特殊教育 注意：中学教育和全日制教育认证学生将主修他们想要教授的主题。见星号 运动机能学 健康行为与健身 人类发展与家庭科学* 教学轨道* 社区和家庭服务
值得信赖的平台模块2.0 SLB 9672
水肺起源安全云业务应用程序（Scuba）是CISA对2020年太阳风事件的回应。该项目的设计采用了全面的，威胁性的方法，可以识别云可见性覆盖范围和要求。潜水提供了确保云业务应用程序环境的指导和功能。该服务最初是为联邦民用行政部门（FCEB）机构提供的，但逐渐增长以包括关键基础设施和私营部门。
急性胰腺炎是慢性胰腺炎和胰腺癌的危险因素。概述
这是急性和慢性胰腺炎之间以及急性胰腺炎和胰腺癌之间关系的概述。急性胰腺炎和复发性急性胰腺炎是慢性胰腺炎的病因。基于人群的研究已经计算出急性胰腺炎第一次攻击后急性复发性胰腺炎的风险为20％，并且在急性胰腺炎的第一次发作后，慢性胰腺炎的发展为10％。一个重要的危险因素是吸烟。急性和慢性胰腺炎是胰腺癌的危险因素。急性胰腺炎的风险与急性胰腺炎复发的数量有关，但与急性胰腺炎的病因无关。急性胰腺炎以及慢性胰腺炎是胰腺癌的危险因素。在急性胰腺炎或复发性急性胰腺炎发作后，应将患者视为高风险。
人工智能在姑息治疗中的作用概述：准系统评价
背景：最近，关于人工智能 (AI) 在医学中的应用的研究急剧增加，为其应用开辟了新的领域。然而，尽管各种模型取得了有希望的结果，可以显著提高姑息治疗的质量并优化卫生资源，但姑息治疗仍然有限地使用这些工具。本综述旨在总结当前关于在姑息治疗实践中应用人工智能技术（特别关注机器学习 (ML)）的文献，并分析其性能率和可用性。方法：准系统评价；使用选定的 MeSH 术语搜索 PubMed 和 Scopus 数据库。结果：综述共纳入 17 个来源。文献使用 ML 进行死亡率预测（n = 8）、预测需求、不可见症状和谵妄（n = 3）、识别姑息治疗状态的阶段（n = 1）、沟通和信息供应（n = 4）、临床决策支持系统（n = 1）。大多数分析技术都取得了良好的性能率，然而，在姑息治疗领域，沟通技巧和提供可靠信息仍然不足。结论：机器学习在姑息治疗中主要用于预测死亡率，但其他预测正在逐渐引入。基于人工智能的模型被用作临床决策支持和评估患者的姑息治疗状况。人工智能的另一个潜在的重要未来角色是与患者沟通和向患者展示信息，前提是对现有模型进行某些改进。姑息医学实践