XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemstored
估计二氧化碳电位存储在空中...
摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力，目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此，使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后，每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程，直到它们达到恒定的重量为止。接下来，应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后，进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外，进行了统计测试，以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平（高，中和低）存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明，三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外，可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
泰国采后储存的大蒜鳞茎中蓝霉病原体的鉴定及其杀菌剂敏感性
摘要 青霉病是影响大蒜采后的主要病害之一。2023年，该病害在泰国清迈府的大蒜[Allium ampeloprasum var. ampeloprasum (Borrer) Syme]采后储藏期间被发现。从大蒜中分离得到3个真菌分离株，根据形态特征和核糖体DNA内部转录间隔区(ITS)、β -微管蛋白(BenA)、钙调蛋白(CaM)和RNA聚合酶II第二大亚基(rpb2)基因组合序列的系统发育分析，鉴定为大蒜青霉菌(Penicillium allii)。在致病性测定中，接种分离真菌的大蒜表现出与采后储藏期间观察到的症状相似的症状。在杀菌剂筛选试验中，多菌灵、苯醚甲环唑 + 嘧菌酯和苯醚甲环唑在半剂量和推荐剂量下均能有效完全抑制该真菌，而该真菌对克菌丹和代森锰锌不敏感。此外，多菌灵、氧氯化铜、苯醚甲环唑与嘧菌酯的组合以及苯醚甲环唑单独使用时，双倍推荐剂量可完全抑制该真菌。据我们所知，这是泰国首次报道由 P. allii 引起的大蒜鳞茎采后蓝霉病。此外，杀菌剂敏感性筛选的结果有助于制定有效的管理策略，以控制由 P. allii 引起的大蒜鳞茎采后蓝霉病。
社论：碳氢化合物资源或储存气体中的地下微生物学
关于碳氢化合物和天然气储存库微生物学的研究课题具有深远的工业应用。近几十年来，人们对了解地下能源储存库（如煤、油和页岩层）中的微生物群落的兴趣日益浓厚。这一研究领域已扩大到包括氢气和二氧化碳的天然气储存库。科学家们开始揭示微生物通过改变流体地球化学、气体含量甚至渗透性对这些系统产生的意想不到的影响。通过认识到这些微生物对我们工程环境的影响，我们可以制定更好的风险评估、有针对性的缓解策略、扩大能源生产和改进运营指导，最终为更可持续的能源未来做出贡献。这项工作对于推动能源领域的创新至关重要，同时也加深了我们对地下微生物动力学和这些独特极端生态系统的理解。地球的地下环境是最大的生物群落之一，但研究最少，部分原因是无法从这些未知深度获取相关生物样本。然而，出于工业动机，人们钻井并收集地下材料，以进行研究合作。随着 DNA/RNA 测序和创新采样方法的进步，科学家现在能够探索难以进入的地质微生物系统中的微生物群落。地下微生物群落已经进化出适应在营养有限、高压和低氧条件下生存的能力，为深层生物圈的生态学、进化和代谢途径提供了见解。最近的研究拓宽了我们对地质环境中微生物多样性和功能的认识，为从天体生物学到环境科学等领域提供了信息。随着我们揭示这些地下群落的代谢网络，我们对微生物遗传学和分类学有了新的认识，为我们不断增长的微生物生命目录贡献了新数据和新多样性。
羽毛成功：德里阿拉瓦利生物多样性公园的shikra育种，恢复的栖息地
致谢作者感谢Dinesh Albertson，Dushyant Singh Rathore，Girish Chandra Pathak，Balwinder Kaur，Ranjit Rai，Pradeep Pal Poonia，Purushottam Poonia，Purushottam Pathak和其他多任务人员在Aravalli Bioverity Park，Delhi，Delhi。
四十年的数据表明，在完整成熟的林分中发现的种植的红树林库存
红树林的存储碳（C）的能力长期以来已被认识到，但是对于种植的mangoves是否可以像自然建立的（即完整）站立和在哪个时间范围内保持c是否可以有效地存储C的效率。通过贝叶斯物流模型从40年的数据中汇编而成，并在全球684个种植红树林摊位中建造，我们发现生物量C股票在种植后约20年达到71％至73％，达到了73％。进一步，优先考虑包括根瘤菌属的混合物种种植。将最大化生物量内的C积累。尽管种植后的头5年增加了25％，但此后的土壤C种群未观察到明显的变化，其恒定价值的恒定价值与完整的土壤C库存的恒定价值为75％，这表明由于土地使用变化而有效地播种可防止进一步的C损失。这些结果对红树林的恢复计划具有很大的影响，并作为未来C堆积评估的基准。
suv39h1维持癌细胞染色质状态和胶质母细胞瘤的特性
引言侵入性真菌感染对于受损系统受损的人，包括癌症患者（例如白血病，淋巴瘤）以及固体器官和造血干细胞移植受者，这是可怕的并发症。真菌病原曲霉属。引起多种疾病，包括哮喘，慢性感染和侵入性疾病。侵入性真菌感染仍具有升高的死亡率（1-4），这表明先天免疫系统是针对这些破坏性感染的第一道防线（5，6）。作为真菌感染的第一反应者，中性粒细胞通过多种效应子功能发挥抗真菌活性，包括蜂群，吞噬作用和活性氧（ROS）产生。激活中性粒细胞模式识别受体会触发这些效应子功能和随后的细胞因子分泌。然而，在许多免疫抑制的个体中，产生嗜中性粒细胞或中性粒细胞功能障碍的能力降低，导致侵入性真菌感染的风险升高，包括浸润性曲霉病。酪氨酸激酶对抗真菌免疫中的中性粒细胞效应功能至关重要（7-9）。曲霉细胞壁碳水化合物通过脾酪氨酸激酶（SYK）触发细胞内信号传导和效应子功能（10，11）。Bruton的酪氨酸激酶（BTK），一种Syk的激酶向下流，介导了包括嗜中性粒细胞在内的先天免疫细胞中的抗真菌反应（12）。这些激酶在抗真菌免疫中至关重要，但针对这些分子的小分子抑制剂是B细胞恶性肿瘤和慢性移植物抗宿主病的有效疗法（13-16）。
英国幼儿已经在世界第一基因治疗试验中恢复了听证会
来自牛津郡的女孩在Addenbrooke医院接受了剑桥大学医院NHS基金会信托基金的一部分，该医院正在进行和弦试验。更多来自英国，西班牙和美国的聋哑儿童正在被招募到审判中，所有这些都将被跟进五年。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
不同包装条件下切片熟火腿中生物胺与腐败相关微生物生长的关系
摘要 ：腐败和病原微生物是影响食品安全和质量的最重要因素，而食品包装是食品在运输过程中抑制腐败和病原微生物最重要的技术环节。本研究旨在探讨不同商品包装条件下4 ℃贮藏火腿中生物胺（色胺、2-苯乙胺、腐胺、尸胺、组胺、酪胺、亚精胺、精胺）和致腐微生物的发展情况。实验包装系统分别为Pack-1（多层板+多层袋）、Pack-2（聚偶片+金属化袋）和Pack-3（聚偶片+铜袋）。结果表明，与另外两个包装系统相比，Pack-2的包装效率非常高。对主成分1（PC1）进行主成分分析（PCA）的结果是包装条件差异中最重要的变量，因为它解释了；包装1、包装2和包装3中PC1分别占总变异的71.7%、57.8%和83.5%。PC1与微生物分析和蛋白质含量变化（部分生物胺含量）呈正相关。PC1将指标与包装条件区分开来。PC1与微生物分析和蛋白质变化呈正相关。因此，尸胺、色胺和苯乙胺可作为火腿腐败的指标，其含量可能反映腐败程度。