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psilocybe Zapotecorum的培养，化学和基因组
psilocybe Zapotecorum是一种强烈的蓝色粉刷psilocybin蘑菇，由墨西哥东南部及其他地区的土著群体使用。该物种具有丰富的礼仪使用史，但对其化学和遗传学的研究受到限制。在此，我们报告了蘑菇形态，培养基参数，化学作品和Zapotecorum的完整基因组序列。首先，我们详细介绍了简单且可再现的生长和克隆方法。与高分辨率显微镜分析结合使用，通过DNA条形码来鉴定菌株，并确定识别菌株。完整的基因组测序揭示了p. Zapotecorum中psilocybin基因簇的结构，并且可以用作psilocybe进化枝的参考基因组I。Characterization of the tryptamine pro fi le revealed a psilocybin concentration of 17.9 ± 1.7 mg/g, with a range of 10.6 – 25.7 mg/g ( n 5 7), and similar tryptamines (psilocin, baeocystin, norbaeocystin, norpsilocin, aeruginascin, and 4-HO-tryptamine) in lesser concentrations for a combined色氨酸浓度为22.5±3.2 mg/g。这些结果表明Zapotecorum是一种有效且化学上可变的psilocybe蘑菇。化学效果，遗传分析和培养有助于神秘化这些蘑菇。作为psilocybin增益牵引力的临床研究，了解psilocybe的多样性将对话扩展到分子之外。
致幻真菌（psilocybe，hymenogastraceae）...
本参考书目综述探讨了幻觉真菌的作用，尤其是hymenogastrea家族的psilocybe属，在人类意识的进化发展中。 div>通过涵盖生物学，民族植物学和神经科学的多学科方法，研究了psilocybin和psilocin等化合物在消费者中的影响，从而揭示了其具有链链的显着神经和心理影响的潜力。 div>探索了对人类意识的影响，指出了知觉，认知和情感变化。 div>分析了人类的进化和人类学发展，探讨了食物的可用性，psilocybin产生真菌和生理适应性如何影响生殖成功和随时间的生存。 div>
algorítmic和数字文化psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ...9671035.pdf
月经疾病，荷尔蒙失调和情绪障碍是妇女健康的相互联系的方面，可能会对日常生活和福祉产生重大影响。月经疾病包括月经周期中的一系列不规则性，例如不规则的时期，沉重的出血（月经），疼痛时期（痛苦的时期）和缺乏月经（Amenorrhea）。这些疾病可能源于各种因素，包括激素失衡，压力，生活方式因素和潜在的医疗状况。这项研究研究了女性情绪障碍发展中月经疾病和激素失衡的预测能力。为了实现研究目标，使用Google表格开发了一份问卷，并通过社交媒体分发给了约旦大学的500名女学生的随机样本。使用统计分析软件（SPSS），该研究得出的结论是，大多数学生的经历中度至严重的月经疾病症状，最常见和最严重的症状是腹痛。此外，在各个领域，例如月经疾病，体重变化，皮肤变化，疲劳，情绪变化，睡眠问题和消化问题，大部分的学生报告经历了中度至重度症状。结果表明，出现各种症状的学生还表明情绪障碍。此外，该研究揭示了月经疾病与荷尔蒙失调与女性情绪障碍之间的相关性。该研究建议开发教育和意识计划，以解决女性之间的月经疾病和荷尔蒙失衡。此外，它建议提供专门的医疗服务来更好地管理和治疗这些条件。
psilocybin通信的酶促合成
摘要：psilocybin是Psilocybe Carpophores的精神色氨酸衍生的天然产品，即所谓的“魔术蘑菇”。尽管其结构已知已有60年，但其生物合成的酶基础仍然晦涩难懂。我们表征了四种psilocybin生物合成酶，即i）PSID，它代表了一类新的真菌l- tryptophan脱羧酶，ii）PSIK，催化磷酸转移步骤，III）单加氧酶。在组合的PSID/PSIK/PSIM反应中，psilocybin在从4-羟基ltrypto-phan的逐步经济途径中合成。鉴于psilocybin的新药兴趣，我们的结果可能为其生物技术生产奠定了基础。psilocybe属的无蘑菇会产生精神活跃的天然产物，在摄入时会深刻改变感知。几个世纪以来，中美洲文化都认为这些蘑菇神圣，并将它们用于精神目的。最近，腕足被用作休闲药（被称为“魔术蘑菇”）。药理学作用是由修饰的色素引起的，[1] psilocybin（1，方案1）是这些真菌的主要化学成分。[2]这种类似前药的天然产物在口服摄入后迅速被磷酸化，以产生实际的精神剂psilocin（2），该毒素主要充当人类中枢神经系统中5HT 2A受体的部分激动剂。[4][1]化合物1吸引了药物注意力，因为临床研究表明，治疗先进癌症患者和尼古丁成瘾的存在焦虑症的积极趋势。[3] Studies on the clinical use of 1 against depression are ongoing.
迷幻药作为变革性治疗
致幻药已被Indige-Nouspeoplesformillenniaforspiritualpurpuss，萨满教和愈合所使用（1-3）。在1950年代和1960年代，精神病学用致幻药作为工具来询问各种神经发射器系统及其在神经精神疾病中的作用（4-6）。因此，例如，关于精神药物的早期研究假设，诸如N，N-二甲基甲基氨基胺（DMT）（7）（7）和脂肪酸二乙基酰胺（LSD）（6、8）等药物可能会诱导人类和实验室动物的模型精神病。最近，psilocybin-“魔术蘑菇”的活性成分（psilocybe spp。）- 已在多项2期临床试验中显示，以稳健和快速缓解抑郁症状（9-13）。使用LSD的初步临床研究表明，在末期患者中对焦虑症状（14）的快速作用。这次评论，Wesummararize我们目前对迷幻药物作用的理解以及此类见解如何为进一步的研究和迷幻药物的潜在临床效用提供信息。
俄勒冈州psilocybin顾问委员会快速证据审查...
摘要高质量的1和2临床试验表明，psilocybin在减轻抑郁和焦虑方面有效，包括在威胁生命的情况下。psilocybin治疗试验的效果大小很大，尽管临床试验的多样性参与者限制了普遍性。在所有这些试验中，psilocybin均在给药前后的几周内在咨询支持的背景下进行管理。FDA已将psilocybin指定为抑郁症治疗的突破性疗法，表明初步临床证据表明，这可能代表了现有疗法的显着改善。最初的研究还表明，psilocybin可能有效地减少了有问题的酒精和烟草使用。在整个研究中，psilocybin增加了精神福祉，这可能会介导其他观察到的好处。研究参与者通常还将其psilocybin的经历评为高度有意义。短暂效应，包括恶心，呕吐，头痛，心率增加，血压升高，QT间隔延长，悲伤，焦虑，焦虑，恐惧，孤立感，对死亡的局部性，短暂性思维障碍和短暂性偏执症可能以剂量依赖性的方式在受监督的设置中使用后剂量依赖性。已经报道了罕见的严重或长期不良反应，例如抑郁症和焦虑的持续恶化，但它们与psilocybin治疗的联系尚不清楚。无监督的psilocybin使用的终生历史与基于人群的调查中心理健康症状的风险降低有关。良好的筛查实践用于排除被认为有psilocybin不利影响的人，但是很少有psilocybin特定的工具可以识别最有可能受益或受到psilocybin伤害的人。已发表的临床试验已经管理生物合成的psilocybin，但蘑菇消耗一直是用于传统和无监督环境中使用的psilocybin的主要形式。psilocybe cubensis是生产最佳的蘑菇物种，尽管psilocybin和psilocin浓度因蘑菇干重差而差异很大。有既定的技术来分析商用蘑菇产品，以量化psilocybin浓度和潜在污染物。
的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
当代文化是由信息技术（尤其是人工整体应用程序）塑造的。本文的目标之一是分析艺术实践如何将机器学习算法用作种族抵抗。此外，要从黑匣子中删除这些应用程序如何通过关联艺术家面临的技术过程来工作。它将分析围绕人工智能的美学和叙事感知，创建数据集的种族主义来训练这些算法以及人工智能为重新考虑诸如智能和想象力等概念的可能性。这项研究是由人类主义的主观性构成的，后者的主观性利用批判性的想象力质疑人类的经典和以欧洲为中心的定义，以此作为对我们周围事物的衡量。最后，我将描述当代艺术家琳达·杜尼亚（Linda Dounia）的工作，以及她兴趣将她作为塞内加尔女性的经验纳入培训生成性的对抗网络模型，以反思她的身份。
A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v 的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要，包括生态研究，农业和保护工作。统计数据表明，错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较，这可能是耗时的，并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢，并且会遭受人为错误，从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展，尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外，对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习（ML）模型在来自四个植物物种（Arjuna，Guvva，Chinar，Jatropha）的叶片图像数据集上，我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取，实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性，并支持植物学，农业和环境管理中的各种应用。