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落叶牙髓移植中母质凝胶的影响
抽象的背景：未成熟的恒牙中的纸浆再生取决于落叶牙齿的果肉是否可以在移植后与周围组织建立早期血液供应连接。这项研究旨在探索Matrigel移植后对早期血液供应的影响。方法：准备了恒牙的空根管，并将其分为3组（n = 18）。A组（落叶纸浆组）：提取落叶牙齿的果肉，将其移植到空根管中，然后皮下植入裸鼠。落叶纸浆/母质组作为B组，空根组为组。结果：植入后8周进行组织化学和免疫组织化学检查。两组A和B组在根管中都涉及纸浆组织和纤维结缔组织。免疫组织化学染色表明，人体血小板内皮细胞粘附分子1（CD31）阳性细胞分散在纸浆组织区域上，而小鼠CD31阳性细胞则散布在结缔组织区域。同时，人Nestin免疫组织化学为阳性，阳性细胞分布在纸浆组织中。落叶牙髓/母质组的微血管计数明显更高和神经纤维的光密度（p <0.05）。结论：这项研究表明，矩阵可以在移植后促进原发性牙齿牙髓生存力。
多频海底声向散射作为...
Multibeam Echosounder（MBE）已成为海底映射的主要工具。技术进步和改进的数据处理方法提高了测深测量的准确性和空间分辨率，并且还导致了MBES反向散射数据的使用越来越多，用于海底地质和底栖生物栖息地映射应用。MBES BackScatter现在经常用于表征海洋陆战队和动物区系的栖息地，有助于开发有效的海洋空间规划和管理策略，并且通常可以更好地对海床进行分类。最近，进一步的技术进步使得在多声纳操作频率（多频反向散射）下对反向散射的获取和分析具有后续的潜在利益，可改善海底表征和分类。本评论重点介绍了与多频的海流声学反向散射相关的当前可用的同行评审论文，从而对不同底栖环境的贡献进行了全面的摘要，为相关应用程序和概述挑战和研究指示奠定了基础。
社论：益生菌研究中的OMICS技术和生物信息学工具
益生菌被定义为活的微生物，可以促进肠道和肠外健康的好处，当时有足够的数量消耗（Hill等，2014）。由于其安全性和促进健康的特性，几种双杆菌，乳酸杆菌和肠球菌已被分类为益生菌。这些微生物通常在各种栖息地中发现，例如乳制品和非乳制发酵产物，哺乳动物胃肠道菌群和环境。为了将新的菌株分类为益生菌，应满足许多标准：抗胃肠道转移的抵抗力，缺乏毒力和可传播的抗生素耐药性基因以及促进健康的活性（例如抗菌，免疫抑制性和抗毒剂和抗毒剂）。监管机构已经建立了常规的微生物学测定，以评估这些表型（FAO/WHO，2001）。此外，现在正在使用高通量多词方法来补充现有方法，并将更深层次的分子和细胞见解与益生菌 - 宿主相互作用（Kiousi等，2021）。在（元）基因组学时代，益生菌菌株的整个基因组序列（WGS）的可用性呈指数增长。基因组元素在益生菌研究中的整合支持了新菌株的安全性和功能性的预测。此外，由于其较高的歧视能力，WGS是将新分离株分类为物种分类分类的“黄金标准”。的确，WGS的可用性增加促进了多样化的乳杆菌属的重新分类。基于共同的生态和代谢特性，分为25属（Zheng等，2020）。目前，EFSA需要在食物链中使用微生物WG，以监测关注的基因（例如，毒力因子，抗生素耐药性基因）（EFSA，2024年）。在这种情况下，Wei等人进行了补充了体外测定的基因组分析。评估limosilactobacillus reuteri A51的安全性和功能性状，这是先前从Yak酸奶中分离出来的菌株。菌株被发现编码与胃肠道应力反应，生存和附着的基因以及用于抗菌化合物和外多糖的生物合成簇。该菌株还表现出对模拟胃肠道条件以及抗氧化剂和
新的RNA工具增强了合成遗传回路的精度
为了解决这个问题，金教授的团队专注于翻译耦合，这是一种自然基因调节机制，通常在操纵子中发现的自然基因调节机制，该机制调节多个基因，上游基因的翻译影响下游基因的翻译效率。通过这项研究，该团队设计了模拟该机制的同义词，并将其与合成生物学RNA设备成功整合在一起，以创建更有效的遗传回路。
Panorama：探索种间多样性的微生物基因组的比较pangenomics工具
随着公共数据库中核基因组的增加，比较基因组学方法现在使用数百种基因组来分析物种多样性。许多研究着重于整个物种基因含量，即pangenome，以了解其在流行病学或环境数据方面的共同和可变基因方面的进化。在这种情况下，我们一直在研究基因组数据表示作为pangenome图。我们开发了用于重建和分配的pangenome重建和分区（Ppanggolin 1），基因组可塑性鉴定区域（PANRGP 2）和模块检测（PanModule 3）的方法。与Panorama一起，我们将实现新的方法论发展，以进行pangemenomes的比较研究。 将有助于研究细菌的适应潜力，并更好地了解微生物代谢多样性背后的进化动力学。与Panorama一起，我们将实现新的方法论发展，以进行pangemenomes的比较研究。将有助于研究细菌的适应潜力，并更好地了解微生物代谢多样性背后的进化动力学。
了解影响尼泊尔扩展代理中数字工具采用的因素
抽象目的 - 尼泊尔的扩展系统遭受高交易成本，覆盖范围有限和资金不足。解决方案在于集成数字扩展工具，但它们通过扩展代理的采用非常低。这项研究探讨了影响这些工具在尼泊尔的Bagmati和Gandaki省的扩展代理中采用的因素。设计/方法/方法 - 本研究采用了定量调查来收集128名参与者的数据。首先，使用因子和聚类分析将参与者分为三个部分。其次，logit模型用于确定采用决策的决定因素。调查结果 - 三个确定的部分被称为“爱好者”，保守派和“实用主义者”。“爱好者”部分（基线）表现出浓厚的兴趣，“保守派”表示保留，而“实用主义者”对数字扩展工具表现出平衡的看法。logit回归分析表明，较高的层次排名，移动应用的使用和男性大大增加了采用的可能性。相反，“保守派”部分，经验，通过互联网接收办公空间和培训支持大大降低了采用的可能性。研究局限性/含义 - 从培训和办公室支持的惊人结果中，是负面影响者的负面影响者，我们可以暗示当前针对培训计划和办公设施的资源分配是无效的。关键字数字扩展工具，因子分析，集群分析，logit模型，采用纸张类型研究论文政策制定者应重新审视资源分配策略，并探索有助于整合数字扩展工具的新方法。独创性/价值 - 参与者细分的方法论方法通过根据采用者的态度，信念和预尊态对创新理论的扩散来补充创新理论的传播。
社论：基于人工智能的工具对帕金森氏病和其他运动障碍研究的贡献
帕金森氏病是第二频繁的神经退行性疾病，在60岁以上的成年人中影响约1％。其他运动障碍，例如多个系统萎缩，亨廷顿氏病，肌张力障碍或小脑共济失调，可能不那么普遍，但严重损害了患者的生活质量。不仅这些疾病中许多疾病的病理生理学不完全理解，而且诊断工具和治疗性干预措施也常常不足。机器学习（ML）是人工智能（AI）的主要特征，即基于计算机的智能，能够执行类似人类的任务。AI和ML在医疗保健环境中的应用可能参与开发和应用新的疾病诊断和治疗方法，药物发现过程，并深入研究某些疾病的病理生理学。在这里，我们使用基于AI/ML的工具介绍了一些科学文章，以诊断，预后和治疗帕金森氏病和其他运动障碍，包括其他也以多巴胺能功能障碍为特征的其他工具。这些是：通过对中脑MRI进行深入学习，帕金森氏病的分类。作者比较了PD患者和健康对照中四种方法的诊断性能（Welton等人）。易感性映射加权成像（SMWI）基于定量易感映射（QSM），允许准确的Nigrosome-1（N1）评估，并已用于开发帕金森氏病（PD）深度学习（DL）分类算法。数据表现出神经素敏感的（NMS）MRI可以通过揭示神经元素含量来改善自动定量N1分析（Fu等，2016; Shin等，2021; Sung等，2019）。本研究中比较的四种诊断方法是：（1）N1定量“ QSM-NMS”复合标记，（2）使用SMWI（“ Heuron IPD”）的N1形态异常的DL模型（3）DL模型，用于N1使用SMWI（“ Heuron ni Ni”）和（4）N1 smwi neuror n Neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neurorar neuror。
微生物组标记：微生物组生物标志物分析工具包
微生物膜标记包。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3丰度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3骨架_taxa。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4分配 - otu_table。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 compare_da。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6混杂器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7个数据库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个数据cid_ying。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个数据ECAM。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8个数据ECAM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个数据输入_arumugam。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个data-kostic_crc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个数据氧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个数据pediatric_ibd。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11个数据 - 跨性别_colitis。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 extract_posthoc_res。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 get_treedata_phyloseq。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 import_dada2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 import_picrust2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 import_qiime2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 Marker_table。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 Marker_table类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 Marker_table < - 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17微生物膜标记物。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18微生物级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 nmarker。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20归一化，门索方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 Thyloseq2Seq2。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 Teyloseq2Dger。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 Thyloseq2metagenomeseq。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 plot.compareda。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 plot_abundance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 plot_cladogram。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 plot_f_bar。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 plot_heatmap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 plot_posthoctest。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 polot_sl_roc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31后测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32后级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33个重新示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 run_aldex。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 run_ancom。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 run_ancombc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 run_deseq2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 run_edger。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44
用于开发，部署和执行银河系和超越
用于科学数据分析的各个方面都有成千上万个维护良好的高质量开源软件实用程序。十多年来，Galaxy项目一直为这些工具提供计算基础架构和统一的用户界面，以使其可供广泛的研究人员使用。为了简化尽可能多的集成工具和集成工作流程的过程，我们开发了PlaneMo，这是一种用于工具和工作流开发人员和Galaxy Power用户的软件开发套件。在这里，我们概述了Planemo的实施，并描述了其用于设计，测试和执行Galaxy工具，工作流程和培训材料的广泛功能。此外，我们讨论了哲学的基础星系工具和工作流程开发，以及Planemo如何鼓励使用开发最佳实践，例如测试驱动的开发，包括那些不是专业软件开发人员的人。
恒定时间分析工具的可用性评估
密码学可以确保我们的在线互动，交易和信任。为了实现这一目标，理论上还需要确保加密原始图和协议，而且还需要由加密图书馆开发人员在实践中安全地实施。然而，即使对于熟练的专业人员来说，可以安全地实施加密算法也很具有挑战性，这可能会导致脆弱的实施，尤其是侧向通道。为了定时攻击，这是一类严重的侧向通道，存在多种工具，这些工具应帮助加密图书馆开发人员评估其代码是否容易受到时机攻击的影响。先前的工作已经确定，尽管有兴趣编写恒定时间代码，但Cryp-tographic Library开发人员由于总体上缺乏可用性而不会通常使用这些工具。然而，影响这些工具可用性的确切因素仍然不可能。尽管许多工具是在学术背景下开发的，但我们认为值得探索有助于或阻碍其有效使用的因素，而加密图书馆开发人员有效使用[61]。为了评估验证恒定访问性（CT）工具的可用性的原因和损害，我们对24个（后）研究生参与者进行了两部分可用性研究，这些工具跨越了6种工具，这些工具跨越了近似现实世界中用用案例的工具。我们发现，所有研究工具都受到不同程度的类似的US能力问题的影响，没有工具在可用性方面出色，并且可用性问题阻止了它们有效使用。根据我们的结果，我们建议有效验证CT的有效工具需要可用的文档，简单的安装，易于调整的示例，清晰的输出与CT viomelations相对应，以及最小的无创型标记。，我们通过文档，示例和安装脚本1以有限的学术资源来贡献第一步。