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后验饮食模式可以更好地解释肠道微生物组的变化，而不是美国肠道项目中的单个标记
摘要背景：已显示单个饮食成分和特定的饮食方案会影响肠道微生物组。目标：在这里，我们通过寻找可以在基于人群的队列中最好与肠道微生物组联系在一起的饮食模式来探讨长期饮食的贡献。方法：使用先验和后验方法，我们从1800名成年人在美国肠道项目中完成的FFQ构建了饮食模式。饮食模式被定义为参与者组的组或食物变量组合（因素），该标准从个人营养到整体饮食。我们将这些模式与16S核糖体RNA的肠道微生物组数据相关联，分别是744名参与者的子集。结果：与单个特征（例如纤维和蛋白质）或代表减少饮食特征减少的因素相比，基于食物组的后验饮食模式与肠道微生物组β多样性最有效（P≤0.0002）。两种模式遵循谨慎的饮食（基于植物和柔韧性的饮食），并表现出健康最高的饮食指数2010（HEI-2010）得分。另外两种模式在HEI-2010分数中呈现出西方样饮食。第五个模式主要由排除饮食（例如低碳水化合物）后的参与者组成。值得注意的是，与柔韧性模式相比，最西方模式的肠道微生物组α多样性明显低于（p≤0.009），并且排除饮食模式与双歧杆菌的相对丰度低有关（p≤1.2×10 –7），这是通过饮食状况更好地解释的。结论：我们证明了全球 - 偏置的后验模式与肠道微生物组的变化相比，比美国成年人的个体饮食特征更多。这些结果证实，在研究肠道微生物组时，总体评估饮食很重要。它也将促进更多
分布式功能模式的本地编排支持灵长类动物大脑中意识的丧失和恢复
神经科学的一个核心挑战是阐明大脑功能如何支持意识。在这里，我们将焦点深脑刺激的特定型结合在一起，与整个皮质的fMRI覆盖范围，在清醒和anaes的非人类灵长类动物中。在丙泊酚，sevo ureane或氯胺酮麻醉期间，以及随后通过中央丘脑的电态恢复响应性，我们研究意识的丧失如何影响跨尺度的结构功能组织的分布模式。我们报告说，在麻醉下分布的大脑活动受到跨尺度的大脑结构的限制，与层次层层组织的多个维度的麻醉诱导的崩溃相吻合。在不同的麻醉剂中观察到这些分布的特征，并且通过对中央丘脑的电刺激逆转它们，与唤醒的行为标记的恢复相吻合。在刺激腹侧丘脑的刺激时，没有观察到这种影响，证明了山丘。总体而言，我们确定了特定的丘脑核精心策划的意识的一致分布签名。
塞内加尔的时空温度和降雨模式的40年遥感分析
气候变化的影响在全球范围内显现出来，许多非洲国家（包括塞内加尔）特别脆弱。地面观察和对这些观察结果的有限访问的下降继续阻碍研究范围来理解，计划和减轻气候变化的当前和未来影响。这发生在地球观测（EO）数据，方法和计算能力的快速增长时，这可能会增加数据筛分区域的研究。在这项研究中，我们利用了使用Google Earth Engine利用历史EO数据的卫星遥感数据来研究1981年至2020年塞内加尔的时空降雨和温度模式。我们将chirps降水数据和ERA5-Land重新分析数据集结合在一起，用于遥感分析，并使用Mann – Kendall和Sen的坡度统计测试进行趋势检测。我们的结果表明，从1981年到2020年，塞内加尔的年度温度和降水增加了0.73℃和18毫米。塞内加尔的所有六个农业生态区都表现出统计学上显着的向上降水趋势。然而，卡萨姆斯，费洛，塞内加尔东部，花生盆地和塞内加尔河谷地区在温度上表现出统计学上显着的向上趋势。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。 相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在塞内加尔东部地区的萨拉亚（Saraya），古迪里（Goudiry）和坦巴丘加（Tambacounda）等主要农作物区域的高温也威胁着农作物产量，尤其是玉米，高粱，小米和花生。通过承认和解决气候变化对各种农业生态区的独特影响，决策者和利益相关者可以制定和实施定制的适应策略，这些策略在促进韧性和确保面对不断变化的气候的情况下更加成功，并确保可持续的农业生产。
小脑Purkinje细胞条纹模式揭示了小鼠正常衰老期间细胞损失的差异脆弱性
与年龄相关的神经退行性疾病涉及细胞数量减少和行为能力受损。神经变性和行为缺陷在衰老期间也出现，尤其是在没有疾病的情况下。调节运动和认知的小脑容易受到衰老和疾病的细胞损失。在这里，我们证明了老年小鼠的小脑Purkinje细胞损失在空间上不是随机的，而是出现在旁皮条纹的模式下。我们还发现，与年轻小鼠相比，老年小鼠的运动配位受损和更严重的震颤。然而，图案化的Purkinje细胞损失与运动功能障碍之间的关系并不简单。对神经学典型个体的人类小脑的死后样本的检查支持在衰老期间的选择性丧失Purkinje细胞的存在。这些数据揭示了小脑衰老的时空细胞底物，可以告知神经元脆弱性如何导致神经变性和随之而来的行为恶化。
交互模式和物联网的影响分析......
摘要。如今，估计有一半的连接设备与物联网 (IoT) 有关。物联网范式导致信息技术能源需求增加。能源需求一方面是由于物联网设备数量庞大，另一方面是由于大量物联网终端用户应用程序消耗这些设备产生的数据。然而，考虑到此类应用程序的开发中的能源消耗，使用物联网设备产生的数据仍然具有挑战性。人们缺乏关于开发绿色物联网应用程序的最佳实践的知识。本文提出的工作旨在提高应用程序设计人员对物联网协议和交互模式的选择对应用程序能耗的影响的认识。为此，我们通过实验分析了 HTTP 和 MQTT 的能耗，它们是物联网消费者应用程序最流行、最成熟和最稳定的两种协议。对于 HTTP 协议，我们研究了发布-订阅和请求-回复交互模式。对于 MQTT，我们研究了具有三种可用服务质量的发布-订阅交互模式。我们还研究了消息有效负载对能耗的影响。结果表明，发布/订阅交互模式的能耗低于同步交互模式（约低 92%），而对于发布/订阅交互模式，HTTP 比 MQTT 协议消耗的能量多 20%。最后，我们表明有效负载对能耗的影响很小，有效负载从 24 到 3120 字节不等，开销为 9%。
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。
对机器学习算法，GIS和遥感技术的综合使用的综述进行了预测，以预测降雨模式和洪水
本文系统地回顾了机器学习算法，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的综合使用，以预测美国的降雨模式和洪水事件，气候变化的越来越高，降雨量的准确预测和洪水风险的准确预测变得至关重要。GIS可以实现易洪水区域的空间分析和映射，支持风险评估和灾难准备。rs贡献实时卫星图像和环境数据，对于跟踪降雨模式和评估表面条件至关重要。机器学习算法通过提供预测性建模功能来增强这些技术，从而可以更准确地预测降雨强度和洪水潜力。本文探讨了GIS，RS和机器学习之间的协同作用，强调了它们对提高灾难管理中洪水预测准确性和决策的综合影响。的关键挑战，包括数据异质性，计算需求和不同数据集的集成。此外，本文还审查了有关数据共享和技术采用的当前政策，强调了对支持创新的监管框架的需求，同时确保数据隐私和准确性。通过对最近的研究的分析，本文介绍了将这些集成技术用于洪水预测的优势和限制的全面概述，从而提供了对未来方向的见解，并提出了增强洪水管理系统的建议。审查得出的结论是，综合的GIS，RS和机器学习应用程序将需要解决与数据相关的挑战，并促进整个机构之间的协作努力，以增强美国的洪水预测和弹性能力
珊瑚表现出独特的微生物重组模式，以在极端的近海环境中茁壮成长
来自环境更为温和的珊瑚礁栖息地的同种生物。我们分别通过 ITS2 和 16S rRNA 测序研究了全生物生理学以及珊瑚相关微生物（共生藻科和细菌）的可塑性。我们假设泻湖和相邻珊瑚礁栖息地之间的珊瑚相关微生物（共生藻科和细菌）的差异可能支持珊瑚宿主的生产力，并最终支持珊瑚在极端环境中生存的能力。在泻湖中，所有珊瑚物种都表现出降低光合作用与呼吸比率 (P/R) 的代谢调整，但这伴随着高度分化的珊瑚宿主特异性微生物关联。这通过不存在共享的 ITS2 类型谱（共生藻科基因型的代理）得到证实。我们
支持人，机器人和大脑计算机界面交互的合作模式
摘要 - 大脑接口技术将很快向公众提供。在障碍的情况下，将替换或补偿身体残疾。但是，这也适用于所有寻求和平意识的人，从没有其他类型的命令中控制环境，而是直接从大脑中。这种设备可以由未经训练的未经训练和新手用户轻松处理。该公司设计和训练了大脑计算机接口，在本文中，我们提出了一种方法来确定如何使用这种设备来控制机器人。该方法建议确定适合用户状态和机器人在环境约束的能力的合作模式。人机合作原则支持方法论方法。