我们将量子资源理论的工具扩展到存在多个量(或资源)的场景,它们的相互作用决定了物理系统的演化。我们推导出这些资源相互转化的条件,这些条件概括了热力学第一定律。我们研究了多资源理论的可逆性条件,发现与理论不变集的相对熵距离在资源的量化中起着根本性的作用。一般多资源理论的第一定律是一个单一关系,它将状态转换过程中系统属性的变化与交换资源的加权和联系起来。事实上,这个定律可以被看作是将不同状态集的相对熵的变化联系起来。与典型的单一资源理论相比,自由状态和不变状态集的概念在多重约束的情况下变得截然不同。此外,亥姆霍兹自由能、绝热和等温变换的推广也应运而生。因此,我们有了一套通用量子资源理论定律,这些定律概括了热力学定律。我们首先在具有多个守恒定律的热力学上测试这种方法,然后将其应用于能量限制下的局部操作理论。
以减少所有人群的疫苗犹豫。使用 CASP 工具上的 11 个问题中的每一个进行分析,同时比较每种疫苗的方法和结果。对于辉瑞和 Moderna RCT,大多数 CASP 工具项目都是阳性或肯定的。未评为肯定的项目将被讨论。分析结果表明,这两项 RCT 都是严格进行的,并向所有医疗保健提供者和公众保证了两种疫苗的安全性和有效性,以影响 COVID-19 疾病惊人的发病率和死亡率。作者认为,分析是分发过程的重要组成部分,以制定计划和沟通策略,以减少潜在的疫苗犹豫和抵抗。儿科卫生保健杂志。(2021)35,443-448
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督,同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步,现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时,该数据需要转换为有价值的信息,已证明是有益的。这个研究主题“大数据,机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章,这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能,大数据,特征优化,作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中,三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域,重点是三个相互联系的主题:植物疾病检测和作物健康监测的进步,在精确农业中的人工智能(AI)和机器学习(ML)的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域,由于开创性的研究努力,植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统,利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络(Inception Net),其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能,超过现有方法,并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。
1 纽约市官方网站。COVID-19:数据。https://www1.nyc.gov/site/doh/covid/covid-19-data.page(2020 年 4 月 26 日访问)。2 Li H、Liu L、Zhang D 等人。SARS-CoV-2 和病毒性脓毒症:观察与假设。柳叶刀 2020;395:1517-20。3 Askanase A、Khalili L、Buyon J。关于 COVID-19 和自身免疫性疾病的思考。狼疮科学医学 2020;7:e000396。4 Gianfrancesco MA、Hyrich KL、Gossec L 等人。风湿病和 COVID-19:来自 COVID-19 全球风湿病学联盟提供者登记处的初始数据。柳叶刀风湿病学 2020; 2:e250–53。5 Monti S、Balduzzi S、Delvino P 等人。接受免疫抑制靶向疗法治疗的一系列慢性关节炎患者的 COVID-19 临床病程。Ann Rheum Dis 2020;79:667–68。6 Haberman R、Axelrad J、Chen A 等人。免疫介导炎症疾病中的 Covid-19——来自纽约的病例系列。N Engl J Med 2020;4 月 29 日在线发表。DOI:10·1056/NEJMc2009567。
通过端粒到核(T2T)基因组学对植物种质资源的精确探索标志着植物基因组学领域的变革性一步,为对植物遗传多样性,适应性和进化的深入了解开辟了前所未有的机会。该研究主题的目的是强调测序和组装技术的最新进步,这些技术允许建造高质量的全长T2T基因组,并探讨这些突破如何促进和利用有价值的植物种植资源。实现T2T完整性对于提供染色体的详尽表示至关重要,捕获以前难以捉摸的遗传信息,并为全面的注释铺平了道路。这张广泛的遗传图提供了对基因功能,基因组结构和植物特征的遗传基础的更深入的见解,所有这些都对改善农业实践和确保植物生物多样性的可持续性都是基本的。随着我们继续目睹测序技术的快速发展的景观,该研究主题旨在促进研究T2T基因组数据的巨大潜力的研究。我们关注这些基因组见解如何增强物种保护工作,为育种计划提供信息,并为遗传资源管理提供宝贵的信息。此外,我们深入研究了可转座元素在塑造植物基因组中的作用,研究了它们与基因组结构的动态相互作用及其对适应和进化所需的遗传鲁棒性的贡献。通过将有关T2T基因组组装,可转座元素动力学以及在植物育种和保护中的应用汇总在一起,该研究主题是旨在利用植物基因组学的研究人员的综合资源。最终,我们的目标是促进植物基因组学的进一步进步,这将有助于全球农业的更具可持续性和弹性的未来。
一般而言,作物的起源中心与其最大程度的多样性有关。然而,也应注意,作物在驯化和栽培的过程中可能会形成多个多样性中心(Harlan,1971;Harlan,1975)。提出的驯化过程长期多中心模型特别适用于栽培作物,而不适用于其野生近缘种,因为栽培作物受到的人工选择压力较大,而野生近缘种只受到自然选择压力(Allaby 等人,2008)。这反映在一种作物的不同种质种质中多种性状以阵列模式共存于多个位置,每个种质都拥有不同的感兴趣性状组合(Esquinas-Alca zar,2005)。例如,为了表示水稻的谷粒大小和颜色、植株结构、种子落粒性(但适合脱粒)、各种非生物和生物胁迫耐受性、糯粒、开花时间和生命周期(短、中、长周期)等性状的完全变异性,我们需要大量的基因型(Izawa,2022 年;Shang 等人,2022 年)。如果我们将驯化过程中选择压力的结果以性状与变异性的形式列出,每个细胞包含适当的基因型,我们将获得一系列代表不同表型性状及其内部变异性的种质。这将揭示,如果特定基因型丢失,作物植物更容易受到遗传侵蚀(与作物野生近缘种 CWR 相比)。这是因为尽管存在自然选择压力,但农作物野生亲缘植物由于缺乏人工选择压力而未能多样化(在排列模式上)。保护这些珍贵的农作物遗传资源和农作物野生亲缘植物对于通过持续的农作物改良实现粮食安全至关重要。
虽然许多研究都证明了益生菌与抗生素联合使用具有临床益处,但研究其对微生物群影响的研究却少之又少。综合起来,比较益生菌治疗组和对照组的研究表明,益生菌对抗生素引起的微生物群多样性变化没有整体影响 4,各组之间的微生物组组成或功能也发生了一些有限的变化。虽然一些研究将这些变化解释为保护性变化,但将微生物群恢复的差异归类为“有益”或“有害”可能过于简单化了复杂的情况。该领域既缺乏对健康微生物群组成的明确定义,也缺乏对其如何适应变化的理解。此外,现有证据并未完全解决个体间微生物组显著差异的影响,也未提供对治疗后结果的长期随访。1
最近发生的严重急性呼吸综合症冠状病毒-2(SARS-COV-2)在许多国家继续进化,造成冠状病毒病(COVID-19)的爆发(COVID-19),并为全球公共卫生带来了威胁生命的临床问题。虽然肺是SARS-COV-2介导的病理后果的主要靶标,但该病毒似乎会侵入大脑并引起不可预测的神经系统效果。在后期,Covid-19可以发展为肺炎,急性呼吸衰竭,神经退行性和多器官功能障碍,导致死亡。尽管COVID-19患者的显着部分已经从临床症状中恢复过来,但SARS-COV-2感染对肺部,心脏,大脑和其他器官在后发现状态下的结构和功能特性的病理影响仍然未知。目前,迫切需要采取补救措施来对抗这一Dev-ating Covid-19。肉毒杆菌毒素(BONTS)是有效的神经毒素,可以诱导人类的肌肉和急性肺部停滞。然而,众所周知,纯纯的Bont纯剂量会减轻慢性咳嗽,呼吸困难,肺炎,急性呼吸衰竭,循环异常,心脏缺陷和各种神经系统抑制作用,这些神经系统缺陷已被认为是共证临床症状的明显临床症状。©2020作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。Considering the fact, this review article provides 1) an overview of the SARS-CoV-2 mediated pathological impact on the lungs, heart and brain, 2) sig- ni fi es the therapeutic uses of BoNTs against pulmonary failure, cardiac arrest and neurological de fi cits, and 3) empha- size the rationality for the possible use of BoNT to prevent SARS-CoV-2 infection and manage COVID-19.
1。Sun H,Ning R,Tao Y等。中国武汉的244名年龄较大的244名年长的死亡率因素:一项回顾性研究。J am Geriatr Soc 2020; 68:e19-e23。2。柏林DA,Gulick RM,Martinez FJ。严重的Covid-19。n Engl J Med2020。NEJMCP2009575。[epub在印刷前]。3。Zhou F,Yu T,Du R等。 中国武汉成人住院患者死亡率的临床过程和危险因素:一项回顾性队列研究。 lancet 2020; 395:1054 E 1062。 4。 Arons MM,Hat Fipeld KM,Reddy SC等。 在熟练的护理设施中的症状性SARS-COV-2感染和传播。 n Engl J Med 2020; 382:2081 E 2090。 5。 efrati ido yl。 以色列在发现Corona-tirus病毒病例的疗养院中进行毯子测试。 2020。 可用:https://www.haaretz.com/israel-news/。 高级 - 以色列到爆发 - 在纳塞式 - 塞氏菌 - 孔纳病毒-cases-cases-found-1.8751215。 2020年4月30日访问。 6。 Park SW,Champredon D,Weitz JS,Dushoff J. 一种基于实用的融化方法,可从其速度中推断流行病的强度。 流行病2019; 27:12 E 18。 7。 以色列工作人员的时代。 社会工作者感染后,耶路撒冷协助锁定生活设施。 耶路撒冷,以色列:以色列时代; 2020。 8。 Armitage R,Nellums LB。 covid-19和隔离老年人的后果。Zhou F,Yu T,Du R等。中国武汉成人住院患者死亡率的临床过程和危险因素:一项回顾性队列研究。lancet 2020; 395:1054 E 1062。4。Arons MM,Hat Fipeld KM,Reddy SC等。在熟练的护理设施中的症状性SARS-COV-2感染和传播。n Engl J Med 2020; 382:2081 E 2090。5。efrati ido yl。以色列在发现Corona-tirus病毒病例的疗养院中进行毯子测试。2020。可用:https://www.haaretz.com/israel-news/。高级 - 以色列到爆发 - 在纳塞式 - 塞氏菌 - 孔纳病毒-cases-cases-found-1.8751215。2020年4月30日访问。6。Park SW,Champredon D,Weitz JS,Dushoff J. 一种基于实用的融化方法,可从其速度中推断流行病的强度。 流行病2019; 27:12 E 18。 7。 以色列工作人员的时代。 社会工作者感染后,耶路撒冷协助锁定生活设施。 耶路撒冷,以色列:以色列时代; 2020。 8。 Armitage R,Nellums LB。 covid-19和隔离老年人的后果。Park SW,Champredon D,Weitz JS,Dushoff J.一种基于实用的融化方法,可从其速度中推断流行病的强度。流行病2019; 27:12 E 18。7。以色列工作人员的时代。社会工作者感染后,耶路撒冷协助锁定生活设施。耶路撒冷,以色列:以色列时代; 2020。8。Armitage R,Nellums LB。covid-19和隔离老年人的后果。柳叶刀公共卫生2020; 5:e256。