XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemyields
草豌豆双重目的干物质和种子在不同环境的雨养条件下产生
草豌豆（lathyrus sativus L.）由于其有利的农艺特征，包括一种强大的根系，它深入渗透到土壤中，及其针对各种生物和非生物胁迫的弹性，这是可持续农业的绝佳选择。在这项研究中，在“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Kuhdasht”和“ Shirvan-Chardavol”地点的“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”的雨水基因型的干燥产量和种子产量连续三年连续三年评估。使用随机完整的块设计进行了实验现场试验，并将每个实验设置复制三次。描述性统计量显示出4.030（吨/ha）和1.530（吨/ha）的平均值，表型系数分别为54.77和61.56，用于干燥的产量和种子产量。地理，气候和缘变量对产量测量的投影描述了四个研究环境之间的显着差异。高程对Mehran位置的干物质和种子产量产生更大的影响。降雨和相对湿度的气候因素分别在“ Gachsaran”和“ Shirvan-Chardavol”中起着重要作用。对于种子产量，与温度相关的属性在“ Mehran”位置更为重要。观察到低宽义的遗传力，基因型 - 环境相互作用的R 2显示了GEI的干燥产量（0.126）和种子产量（0.223）。基于脉冲的稳定性指数分别显示G10和G13是种子产量和干燥物产量的优质基因型。AMMI1和AMMI2都可以识别出其他基因型的不稳定基因型，并且AMMI都将基因型G10和G3识别为高产物且稳定的基因型。使用GGE Biplot鉴定出三个和两个大环境，以进行干燥的产量和种子产量。对于被识别的巨型环境，G1，G13和G2，以及种子收益的大型环境，可以引入G10和G15。“ Mehran”和“ Gachsaran”从研究的位置出来，考虑到干燥的产量和种子产量，并且为了进一步的GE相互作用研究，最好在这些位置建立适应性试验。该研究得出结论，考虑到环境因素的影响，为了促进雨水供应区域的可持续农业，培养已鉴定的草豌豆基因型的培养具有希望。
大脑复杂性状背后的细胞类型的基因鉴定有助于深入了解帕金森病的病因
Julien Bryois＃1，Nathan G. Skene＃2,3,4,5，Thomas Folkmann Hansen 6,7,8 9,20，Lars Alfredsson 21，Tetsuya Ando 22，Ole Andreasen 23，Ole Andreasen 23，Jessica Baker，Jessica Baker 24,25，24,25 Uehren 35，Cynthia Buklik 1,9,16，Roland Bhardt Man 14,15，Rock 39，Philippe Courtet 40，Steven Crawford 34，Scott Crows 41，Oliver Davis 42,43 CE Desocio 47，Dimitris Dikeos 49 Esko 58,59，Xavier Estville 53,54,55,60，Angela Favaro 46，Fernando Ferndez-Aranda 61,62，Manfred Ficher 63,64，ManuelFöcker5 ，Fragiskos Gonidakis 73，Philip Gondoth 31,75，Monica Gratacos Mayora 53,54,55，Jakob Grove 76,77,78,7 0,81 0,81，Katherine Halmi 82，Ken Hanscom，Ken Hanscom，kentine Hatzikotoulas 32，Johannes Hebebrand 65，Sietske Hers hers sherp hers stepl 7，约翰·霍德（L. 98，
基于机器学习的生物油产量的预测生物质的生物量的产量：插补算法的比较研究和模型基准测试
摘要非可再生化石燃料的精疲力尽提高了人们对环境问题的认识。因此，生物质能量已成为一种有希望的可再生替代方案，尤其是在通过废物生物量的热解生产生物油的背景下。不幸的是，物理学模型在建模生物油生产时会遇到困难，促使研究人员倾向于以数据为中心的方法。为了应对这个问题，本文展示了近千的综合数据集，这些数据集来自先前有关生物油生产的文献。除了收集，清洁和组织收集的数据外，我们还使用了机器学习技术来评估所得数据集，最有希望的结果产生的平均绝对误差为2.6，并且调整后的R平方在预测生物油收益率方面为0.9。据我们所知，本文提供了介绍该域中有史以来最全面的数据集。这样的详尽数据集的组装对于可持续过程工程来说至关重要，因为它可以促进精确的建模，从而更好地固定在此过程中固有的不确定性。
在新的CMIP6气候模拟合奏中，气候变化对西非作物产量的负面影响较小
粮食不安全是非洲气候变化带来的最大风险之一，那里有90％至95％的非洲粮食生产是雨天，很大一部分人口已经面临慢性饥饿和营养不良。尽管有几项研究发现了在气候变化情景下未来农作物产量损失的有力证据，但农作物和地区之间存在广泛的差异以及大型建模不确定性。这种不足的很大一部分源于气候预测，因为气候模型可能在模拟未来的降水和温度变化方面有所不同，这可能导致未来的作物产生情况。这项工作研究了西非气候变化对西非玉米，小米和高粱作物产量的影响，使用耦合模型对比项目对比项目第五阶段（CMIP5）和新一代来自耦合模型模型库库对间项目的气候模型的预测（CMIP5）（CMIP6）（CMIP6）。我们使用模拟作物建模框架来模拟历史和未来的作物产量，并使用引导技术来评估CMIP5和CMIP6合奏之间作物生产力的预计变化。使用新一代气候模型CMIP6，我们发现CMIP5模拟所示的负作物产量预测大大降低，当大气CO 2浓度在作物模型中所考虑时，也大大增加了作物产量。这种结果突出了在评估该地区气候变化的影响以及最终用户预期适应策略的差异方面仍然存在的巨大不确定性。CMIP5和CMIP6模拟之间作物产量影响的这些差异主要是由于西非温度和沉淀的气候不同。到本世纪末，CMIP6预测在本世纪中叶和较小程度上都显着湿润和凉爽。
引用此文件：Zidan，F。和Febriyanti，D。E.通过基于人工智能的气候适应策略优化农业产量。
面对气候变化，农业生产力受到不可预测的天气模式和环境条件的严重威胁，强调了对增强农业弹性的创新解决方案的关键需求，并优化了产量。这项研究深入研究了人工智能（AI）的潜力，特别是通过使用机器学习和深度学习技术，以开发旨在增强农业结果的气候适应策略。通过将AI与气候数据相结合，该研究通过使用机器学习和深度学习模型的结合来预测并减轻气候对作物产量的不利影响，以分析历史气候数据以及作物表现。这些模型在包括温度，降雨，土壤水分和作物遗传信息在内的数据集中进行了培训，擅长预测各种气候场景下未来的农业结果，并提出最佳的适应性策略，从而显着提高作物产量。因此，这些基于AI的模型是农民和农业决策者的强大工具，使他们能够做出与预期的气候条件保持一致的明智决定。调查结果不仅强调了AI在将数据转换为可行的见解中的功效，从而提高了农业生产力，还通过提供一种技术先进的气候适应方法来促进农业科学领域。此外，这项研究为未来的研究铺平了关于AI与实时环境感应技术的整合的方式，从而为农业管理提供动态框架，以支持可持续的农业实践和全球粮食安全，这是由于气候挑战而在气候挑战中。
可应变的Dirac半准相过渡和硼烷的新出现超导性
TO THE EDITOR: High dose chemotherapy followed by autologous stem cell transplantation (ASCT) has been considered the standard of therapy for younger fi t patients with newly diagnosed multiple myeloma (MM), since several randomized trials demonstrated a survival bene fi t for ASCT compared to conventional chemother- apy, even in the era of novel induction triplet and quadruplet therapy regimens [ 1 – 3 ].在高剂量的Melphalan后，需要收集和重新收集2×10 6 CD34 +细胞/kg，以确保在ASCT之后进行足够的造血重建。此外，在第一次复发时，可以在第一线治疗或挽救ASCT上进行多个骨髓瘤患者的显着比例，因此最佳目标是收集至少4×10 6 CD34 +细胞/kg [4]。趋化因子受体拮抗剂plerixafor通常按需用作动员不良的患者的营救[5]。daratumumab是一种人IgG单克隆抗体，其靶向克隆等离子体细胞，具有直接肿瘤和免疫调节的作用机制[6]。在II期Grif Fif Fif Fife试验中，首先研究了基于Daratumumab的组合诱导疗法对符合移植有资格的新诊断的MM患者的临床效率和安全性[7]。In the phase III CASSIOPEIA study, daratumumab plus bortezomib, thalidomide and dexamethasone (D-VTd) showed a signi fi cantly improved progression free-survival (PFS) and MRD-negativity rate compared to VTd and, currently, D-VTd represents the standard of care in Europe for newly diagnosed transplant eligible MM patients [ 8 ].daratumumab暴露与较低的中位干细胞产量和更频繁的plerixa有关，而没有对ASCT后造血干细胞重新机构产生重大影响[9]。daratumumab靶标也在CD34 +造血祖细胞上，众所周知，动员的CD34 +细胞对于ASCT至关重要。daratumumab可能参与CD34 +细胞上的CD38表达，可能会影响动员动力学和谱系 - 特异性祖细胞增殖能力。考虑到炎症过程中CD38在促进白细胞运动中的作用，daratumumab可能会通过骨骨髓微环境的附庸内皮来干扰CD34 +干细胞的尿症，从而阻止其在动员信号后的外围血液中的传播[10]。
改进的普通狨猴基因组从头组装提高了序列数据的连续性和映射率
背景：普通狨猴（Callithrix jacchus）是研究最多的灵长类模式生物之一。然而，公共数据库中可用的狨猴基因组高度碎片化且充满序列缺口，阻碍了与狨猴基因组学和转录组学相关的研究进展。结果：在这里，我们利用单分子、长读序列数据来改进和更新现有的基因组组装，并报告了近乎完整的普通狨猴基因组。组装大小为 2.79 Gb，重叠群 N50 长度为 6.37 Mb，染色体支架 N50 长度为 143.91 Mb，代表了迄今为止最连续和高质量的狨猴基因组。大约 90% 的组装基因组以长度超过 1 Mb 的重叠群表示，与之前发表的狨猴基因组相比，连续性提高了约 104 倍。超过98％的先前发表的基因组的空白被成功填补，从而提高了基因组和转录组数据到组装基因组的映射率。
概述Vermicompost在减少温室气体排放，改善土壤健康和增加农作物中的作用的概述oluwaseyi matthew
尼日利亚尤林伊洛林大学工业化学系 *通讯作者。电子邮件：abioye.oluwaseyi@lmu.edu.ng doi：10.14416/j.asep.2024.09.011收到：2024年7月12日；修订：2024年8月18日；接受：2024年9月11日；在线发布：2024年9月24日©2024 King Mongkut的北曼谷大学。 保留所有权利。 抽象的Vermicomposting为堆肥提供了一种绿色替代品，可以减少温室气体的排放并改善土壤健康。 由于现有的废物管理实践，温室气体被释放到环境中。 仍然，通过将有机废物回收为一种改善土壤健康并提高农作物产量的土壤修正案，Vermicostosting为可持续的解决方案提供了可持续的解决方案。 这项研究提供了对ver虫的好处的深入概述，这种做法将有机废料恢复到一种称为vermicompost的养分丰富的土壤修正案中，可以减少温室气体的排放，改善土壤的生育能力，并通过增强作物来增强土壤结构和微生物的作用，从而促进恐惧的范围，从而使危险的变化成为浪费，以使危险的变化成为浪费，以使浪费浪费，以使成型的浪费，并促进变化，并促进变化，并促进变化，并促进浪费，并逐渐塑造，并促进变化，并逐渐塑造浪费，并促进浪费，并逐渐塑造物体，并促进危险的造型，并逐渐造成危险的变化，并将其恢复到危险的范围。保护土壤并促进农业。 此概述研究了有机废物如何降低垃圾填埋场的温室气体排放，通过改善土壤结构和生育能力来提高农作物的产量，并通过增加微生物生物多样性和养分的可用性来丰富土壤。 vermicostosting通过一些富含营养的铸件提供有机废物的降解和排毒。电子邮件：abioye.oluwaseyi@lmu.edu.ng doi：10.14416/j.asep.2024.09.011收到：2024年7月12日；修订：2024年8月18日；接受：2024年9月11日；在线发布：2024年9月24日©2024 King Mongkut的北曼谷大学。保留所有权利。抽象的Vermicomposting为堆肥提供了一种绿色替代品，可以减少温室气体的排放并改善土壤健康。由于现有的废物管理实践，温室气体被释放到环境中。仍然，通过将有机废物回收为一种改善土壤健康并提高农作物产量的土壤修正案，Vermicostosting为可持续的解决方案提供了可持续的解决方案。这项研究提供了对ver虫的好处的深入概述，这种做法将有机废料恢复到一种称为vermicompost的养分丰富的土壤修正案中，可以减少温室气体的排放，改善土壤的生育能力，并通过增强作物来增强土壤结构和微生物的作用，从而促进恐惧的范围，从而使危险的变化成为浪费，以使危险的变化成为浪费，以使浪费浪费，以使成型的浪费，并促进变化，并促进变化，并促进变化，并促进浪费，并逐渐塑造，并促进变化，并逐渐塑造浪费，并促进浪费，并逐渐塑造物体，并促进危险的造型，并逐渐造成危险的变化，并将其恢复到危险的范围。保护土壤并促进农业。此概述研究了有机废物如何降低垃圾填埋场的温室气体排放，通过改善土壤结构和生育能力来提高农作物的产量，并通过增加微生物生物多样性和养分的可用性来丰富土壤。vermicostosting通过一些富含营养的铸件提供有机废物的降解和排毒。这些铸造的潜力改善土壤健康引发了农业研究人员的兴趣。用ver虫肥料受精的作物繁荣发展，产生更高的产量，植物的养分密度显着增加。新兴研究表明，Vermicompost可以与气候变化作斗争。作为一种有机肥料，与常规肥料相比，它增强了植物和土壤隔离碳，降低温室气体的能力，减少温室气体，并减少甲烷和一氧化二氮的排放。随着更广泛的实施，Vermicostosting通过再生农业为应对气候变化的途径提供了有意义的途径。Keywords : Carbon sequestration, Environmental quality, Nutrient retention, Organic waste recycling, Soil management, Sustainable agriculture 1 Introduction Conventional agriculture has caused significant harm to society over the past few decades by overusing land and water resources, causing biodiversity loss, and erosion, and using pesticides in an uncontrolled
具有集成正电子发射断层扫描的多尺度大脑模拟产生隐藏的局部现场潜在活动，从而增强了对阿尔茨海默氏病的机器学习分类
方法。TVB允许标准化的大规模结构连通性（SC）的建模和整个脑动力学的模拟。我们将TVB与淀粉样蛋白β的因果关系模型相结合，以及与支持矢量机和随机森林的机器学习分类。根据各个AV-45 PET扫描量化的淀粉样蛋白β负担为局部激发/抑制平衡的参数提供了信息。我们使用磁共振成像（MRI），正电子发射断层扫描（PET，特别是淀粉样蛋白β（ABETA）结合示踪剂AV-45-PET和TAU蛋白（TAU）结合AV-1451-PET）来自阿尔茨海默氏病神经IMIMIMIMIMIMIMIIMEGIATIATIVE Initiative Initiative Intiative Intiative Intiative Intiative Stre ni3（adni3）。正在研究模拟局部田间电位（LFP）的频率组成，因为他们使用支持载体机和随机森林分类器在阿尔茨海默氏病（AD），轻度认知障碍（MCI）和健康对照组（HC）之间对个体进行分类。
覆盖作物在农田土壤碳，氮浸出和农业产量中的作用 - LPJML的全球模拟研究（V. 5.0-Tillage-cc）
摘要。土地管理实践可以减少农业土地利用和生产的环境影响，提高生产力，并将农田转变为碳水槽。在我们的研究中，我们评估了生物物理和生物缘化学影响以及覆盖作物实践对可持续土地使用的潜在贡献。我们应用了基于过程的全球动态植被模型LPJML（Lund – Potsdam – jena托管土地）v。5.0-Tillage-CC，并具有覆盖作物的临时代表，以模拟两次连续主要作物生长季节，以模拟两种时期的草地上的草地生长，以实现接近临时的环境和土地途径。我们量化了农业综合系统成分的模拟响应，以涵盖与全球农田相比的农作物种植，涵盖了50年。在用耕作的覆盖作物中，我们在整个模拟时期的第一个和最后几十年中分别获得了年度全球中位土壤碳固次率分别为0.52和0.48 t c h - 1年-1年。我们发现，耕作的中位数为39％和54％，耕作降低了农田土壤的年氮浸出率，但在2个分析的数十年中，以下主要农作物的产生率平均降低了1.6％和2％。发现米饭的生产率最大，玉米和小麦的生产率降低，而大豆产量显示出对覆盖作物实践的几乎同质上的积极反应，以取代裸露的土壤休耕期。通过耕作实践所获得的模拟覆盖作物的模拟结果表现出良好的模型版本能力再现观察到的效果重新 -