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World File Search System不饱和
社论：化学中的人工智能
1) e-Sweet：基于机器学习的甜味剂及其相对甜度预测平台（Zheng 等人）。这项研究的作者设计并提供了一个名为“e-Sweet”的免费机器学习软件平台，可以预测不同分子的相对甜度。他们使用包含许多不同化合物（甜味剂和非甜味剂）结构的数据库来训练一系列机器学习模型（例如支持向量机、随机森林或深度神经网络），这些模型用相对甜度值标记每个测试分子。他们的愿望是利用他们的智能平台的力量，使食品科学家能够发现和开发具有增强甜度的新分子。2）深度神经网络分类器用于虚拟筛选（S）-腺苷-L-蛋氨酸（SAM）依赖性甲基转移酶家族抑制剂（Li等人）。在本研究中，研究小组开发了一个基于深度学习的神经网络模型，根据活性化合物和非活性化合物抑制SAM依赖性甲基转移酶的能力对其进行分类。这些靶标是具有相关表观遗传作用的酶，具有药理学意义，因为它们参与了多种遗传疾病以及癌症的发病机制。为了训练他们的模型，分析了12个独特的靶标（甲基转移酶），使用多达1,740种不同的配体（潜在抑制剂）作为要分类的样本，与之前的研究相比，统计性能有所提高。3）神经网络是预测不饱和聚酯树脂粘度的有效工具（Molina 等人）。在这里，设计和优化了一个神经网络模型，以确定用于合成复合材料的不饱和聚酯树脂的粘度等物理化学性质。粘度与这些材料的性能直接相关，这导致了为该行业开发的精确智能数学算法的内在价值。
JNS-营养科学杂志
抽象的先兆子痫（PE）的影响五倍，患有糖尿病（PDM）的女性比没有糖尿病的女性多。本研究旨在确定仪表板饮食对PE发病率（主要结局）和血压，糖化血红蛋白（GH），血清脂质，谷胱甘肽氧化酶（GP），C-反应蛋白（CRP - 次要出现）的影响。这项随机，受控的单盲试验研究了整个产前护理中有68名PDM的孕妇，直到在巴西的一家公立产妇医院分娩（18周）。标准饮食组（SDG）接受了含有45 - 65％碳水化合物，15-20％蛋白质和25 - 30％脂质的饮食。仪表板饮食组（DDG）接受了具有相似大量营养的适应破折饮食，但浓度较高，纤维浓度较高，不饱和脂肪，钙，镁和钾以及较低的饱和脂肪。Student's T，Mann - Whitney U和卡方测试用于比较结果。pe发病率为22是9％，在DDG中为12举1％（p =0泼25）。GP水平在DDG中显着升高（组内分析；平均差异= 1588 [CI 181，2994]，P =0š03），并且与SDG的变化不同（平均差= -29·5 [Ci-1305; 1 1 11/365; v。DDG：1588 [CI 181; 2994]，p =0≤09）。GH水平在组之间显着下降（SDG：-0Å61[CI -0到26，-0·96]，P = 0到00）V。ddg：-1Å1[ci -0·57， - 1Å62]，p = 0·00）。没有证据表明在两种饮食之间的干预结束时，PE发生率有所不同。破折号饮食似乎有利于与PE相关的生化标志物。
探索有效氢存储的高级纳米结构和功能材料：关于机制的理论研究，吸附proc
氢是由于其高能量密度和零碳排放而导致可再生能源存储和运输的有前途的候选者。其实际应用面临与安全，有效的存储和释放系统有关的挑战。本评论文章研究了用于氢储存的高级纳米结构材料，包括金属乙酰基和氰化物配合物，B，N掺杂的γ-graphyne纳米管（γ-GNT），磷化锂双螺旋和NI-Formated Concobon-Cobon-Coarbon基簇。密度功能理论（DFT）计算用于分析结合能，热力学稳定性和吸附机制。ni装饰的C 12 N 12纳米群体表现出增强的储存能力，具有良好的N-（μ-Ni）-n构造的最高八个H 2分子结合。磷化锂双螺旋在一个稳定的半导体框架内显示出9.6 wt％氢气的潜力。在硼掺杂位点使用OLI 2的γ -GNT的功能显着提高了存储潜力，从而实现了实用应用的最佳氢结合能。此外，通过贵重气体插入稳定的金属乙酰基和氰化物配合物显示热力学上有利的氢吸附。这些结果突出了这些功能化纳米结构的潜力，可以实现高容量，可逆的氢存储。γ-GNT提供高表面积和可调电子特性，非常适合通过杂原子掺杂增强物理吸附。磷化锂双螺旋促进了通过不饱和锂中心的库巴斯样化学吸附。这些材料代表这项研究中的纳米结构，例如γ-图纳米管（γ-GNT），磷化锂双螺旋，金属乙酰基和氰化物络合物以及基于NI染色的碳基簇，是基于其具有互补氢充气机制的能力，包括物理学和化学能力。金属乙酰基和氰化物配合物通过电荷转移和共轭框架稳定氢吸附，而NI装饰的簇结合了极化诱导的物理吸附。
生物树脂： - 抓住机遇 - 加德纳商业媒体
» 早在 2011 年 4 月，我们就开始在 CW 网站上发布一份题为“复合树脂价格变动报告”的报告，这是一份树脂基质价格上涨公告的连续清单。这些公告通常由聚酯、乙烯基酯和凝胶涂层等“工业”树脂制造商提交，内容通常如下：“XYZ 公司，欧洲所有不饱和聚酯树脂、乙烯基酯树脂和辅助产品价格上涨 80 欧元/公吨。适用于 2015 年 6 月 8 日或之后发货的所有订单。”每份公告中都包含一份来自制造商的声明，以证明价格上涨的合理性，但并未发布在我们的连续清单中（您可以在 short.compositesworld.com/resinprice 找到该清单）。通常是这样的：“‘我们的主要原材料价格急剧上涨，因此我们别无选择，只能提高产品价格，’ABC 公司销售总监 Joe Smith 解释道。”我想，价格变动总是上涨的，这一点毋庸置疑——在我担任 CW 编辑的 10 年里，我们从未收到过降价公告。此外，自从我们开始撰写这份报告以来，我注意到一个惊人的趋势：价格变动公告往往是一波一波的。也就是说，我会收到一家供应商的新闻稿，宣布涨价；几天后，其他供应商也会发布新闻稿，宣布类似产品的价格也会上涨。如果您花几分钟研究 CW 的“复合树脂价格变动报告”，您可以轻松地发现这种价格变动公告的“聚集”。您会注意到，自 2011 年以来，价格平均每隔一个月左右就会上涨一次。并非每个树脂供应商都如此，但价格上涨的频率有一定的规律性。推动树脂定价的部分原因是原料成本（我们虚构的 Joe Smith 上文中提到的“原材料”），这些原料主要来自石油基产品。因此，随着石油和天然气价格上涨，树脂的价格也会上涨
生物树脂： - 抓住机遇 - 加德纳商业媒体
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2型糖尿病患者中不同类型的饮食脂肪摄入和血脂之间的关联：性别差异
抽象目的 - 血脂和脂蛋白异常在糖尿病患者中很常见。这项研究旨在评估2型糖尿病（T2DM）患者的饮食脂肪摄入及其与血脂的关联，并考虑性差异。设计/方法/方法 - 对患者（207名男性和197名女性）进行了T2DM的横断面观察性研究。通过面对面的面试评估了每日食物摄入及其脂肪和脂肪类型的内容。最初记录人体测量测量，糖化血红蛋白（HBA1C），甘油三酸酯，总胆固醇（TC），高密度脂蛋白（HDL）胆固醇和低密度脂蛋白（LDL）胆固醇。发现 - 结果表明，女性的TC，LDL和HDL胆固醇水平明显高于男性。然而，男性的TC：HDL比显着高于女性。结果还表明，饱和脂肪酸（SFA）的每日摄入略微超过了建议的津贴。然而，单不饱和脂肪酸Þ多不饱和脂肪酸/sfa（mufa pufa/sfa）比率在推荐比率之内。此外，这项研究发现SFA和胆固醇摄入的主要来源是牛奶和乳脂生产。研究局限性/含义 - 由于它是一项横断面观察性研究，因此本研究的自然限制只能证明联系。独创性/价值 - 饮食脂肪摄入的类型可能导致血脂异常，而男性和女性可能存在差异影响。研究每日脂肪摄入及其类型对糖尿病患者血脂的影响，尤其是沙特糖尿病患者的脂肪受到限制。这项研究的重点是T2DM的男性和女性沙特脂肪中消耗脂肪的数量和类型，并研究了消耗的脂肪和血脂型的类型之间的关系。关键字胆固醇，糖尿病，麦芽糖，HDL胆固醇，LDL胆固醇，脂质，饱和脂肪酸纸型研究论文
利用 CRISPR/nCas9 对花生进行碱基编辑
花生 ( Arachis hypogaea L.) 是豆科植物的异源四倍体，能够在热带和亚热带地区生长茂盛，被认为是一种很有前途的全球油籽作物。提高油酸含量已成为花生育种的主要目标之一，因为它具有降低血液胆固醇水平等健康益处、抗氧化特性以及延长保质期等工业效益。花生基因组测序已证明存在编码脂肪酸去饱和酶 2 ( FAD2 ) 的同源基因 AhFAD2A 和 AhFAD2B，它们负责催化单不饱和油酸转化为多不饱和亚油酸。研究表明，导致 FAD2 基因移码或终止密码子的突变会导致油中油酸含量升高。在本研究中，使用与不同脱氨酶融合的 Cas9 构建了两个表达载体 pDW3873 和 pDW3876，并测试了它们作为诱导花生 AhFAD2 基因启动子和编码序列点突变的工具。两种构建体都含有单核酸酶无效变体 nCas9 D10A，PmCDA1 胞嘧啶脱氨酶与该变体融合到 C 端（pDW3873），而 rAPOBEC1 脱氨酶和尿嘧啶糖基化酶抑制剂 (UGI) 分别融合到 N 端和 C 端（pDW3876）。将三个 gRNA 独立克隆到两个构建体中，并在 AhFAD2 基因的三个靶位点测试其功能和效率。两种构建体都显示出碱基编辑活性，其中在靶向编辑窗口中胞嘧啶被胸腺嘧啶或其他碱基取代。 pDW3873 的效率高于 pDW3876，表明前者是花生中更好的碱基编辑器。这是一个重要的进步，因为将现有突变基因渗入优良品种可能需要长达 15 年的时间，这使得该工具对花生育种者、农民、行业以及最终对消费者都大有裨益。
通过星际多烯的固态氢化生产线性烷烃
上下文。高度不饱和的碳链，包括波利尼斯。随着金牛座分子云-1（TMC-1）的Quijote调查的成功，该社区在检测到的碳链数量中看到了“繁荣”。另一方面，罗塞塔（Rosetta）任务揭示了完全饱和的碳氢化合物，C 3 H 8，C 4 H 10，C 5 H 12，（在特定条件下）C 6 H 14与C 7 H 16的C 6 H 14，从Comet 67p/Churyumov-Gerasimenko中。后两者的检测归因于尘埃泛滥的事件。同样，Hayabusa2 Mission从小行星Ryugu返回的样品的分析表明，Ryugu有机物中存在长期饱和脂肪族链。目标。在类似于分子云的条件下，不饱和碳链的表面化学性质可以在这些独立观察结果之间提供可观的联系。但是，仍缺乏基于实验室的研究来验证这种化学反应。在本研究中，我们的目标是通过在10 K.方法下超高真空条件下的C 2 N H 2（N> 1）Polyynes的表面氢化来验证完全饱和的烃的形成。我们进行了两步实验技术。首先，紫外线（≥121nm）辐照C 2 H 2冰的薄层，以将C 2 H 2的部分转化为较大的Polyynes：C 4 H 2和C 6 H 2。之后，将获得的光处理冰暴露于H原子中，以验证各种饱和烃的形成。结果。除了先前研究的C 2 H 6外，我们的研究证实了较大的烷烃的形成，包括C 4 H 10和（暂时）C 6 H 14。对获得的动力学数据的定性分析表明，鉴于表面温度为10 K，HCCH和HCCCCH三键的氢化以可比的速率进行。这可能发生在乌云阶段的典型时间表上。还提出了通过N-和O-O-bearenty Polyynes的表面氢化形成其他各种脂肪族有机化合物的一般途径。我们还讨论了天文学的含义以及与JWST鉴定烷烃的可能性。
附件3对代码的变化草案 - 标准1.2.8的合并版本 - 营养信息要求标准1.2.8营养
附件3对代码的变化草案 - 标准1.2.8的合并版本 - 营养信息要求标准1.2.8营养信息要求目的目的本标准列出了与食品有关的营养信息要求，该信息要求根据本守则标记，并豁免食品免除这些标签要求。此标准规定了必须提供营养信息以及提供此类信息的方式。该标准不适用于标准2.9.1的婴儿配方产品 - 婴儿配方产品或标准1.1A.1 - 婴儿配方产品产品的过渡标准，否则可以提供。标准2.9.1规定了适用于婴儿配方产品的特定营养标签要求。标准1.3.2（维生素和矿物质）列出了有关食品的维生素和矿物质含量的索赔的标签要求。此标准列出了与食品有关的营养信息要求，该信息要求根据该代码标记，并免除这些标签要求。此标准规定了必须提供营养信息以及提供此类信息的方式。标准1.2.7 - 营养，健康和相关索赔还规定了与营养内容索赔和健康索赔有关的其他营养信息要求。该标准不适用于标准2.9.1中标准化的婴儿配方产品 - 婴儿配方产品。标准2.9.1规定了适用于婴儿配方产品的特定营养标签要求。规定表1 - 解释1定义2。能量因素分区2 - 营养信息面板3营养信息要求和豁免4营养信息面板的要求，与食物相关的营养信息面板的索赔是在营养信息面板中提出的5个规定的声明。6平均能量含量的表达表达平均能量含量和数量的营养物质和生物学活性物质的数量为7个百分点的食物8的食物，该食品在小型食物中均不含量为8百分比的食物。准备或用其他食品部门准备或消费3 - 提出某些营养要求的条件12关于食物的多不饱和或单不饱和脂肪酸含量
设计灵活的可再生能源渗透电力系统以解决长期和短期交互影响
6 中国电力科学研究院，北京 100192，中国 *通信地址：xiang@scu.edu.cn (YX); lltscu@163.com (LL) 收稿日期：2024 年 6 月 21 日；接受日期：2024 年 8 月 9 日；https://doi.org/10.59717/j.xinn-energy.2024.100042 © 2024 作者。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )。引用：Xiang Y.、Li L.、Li R. 等，(2024)。设计灵活的可再生能源渗透电力系统以解决长期和短期交互推断。对于可再生能源渗透率较高的电力系统，必须结合储能等充足的灵活资源，实现能源的可持续发展。然而，在灵活资源的规划中，外部社会因素可以显著改变这些资源的演进路径。迫切需要一个模拟框架来整合以社会影响为代表的长期发展因素和物理能源框架内的短期运行特征。我们为电力系统的可持续发展提供技术支持，使模拟结果对未来的能源系统规划更加准确。针对缺乏外部社会因素建模数据的问题，提出了一种基于系统动力学的长期建模方法，以及一种考虑灵活性评估和优化的短期建模方法。长期的外部社会因素需要低碳系统，而短期关注涉及电力系统的实际拓扑以研究高灵活性。我们发现各种灵活性资源投资对电力系统灵活性和低碳的敏感性是解决这一矛盾的关键。在213节点灵活性测试系统中对电力系统进行了实证计算，包括15分钟和1分钟分辨率的实际数据。在碳减排政策出台约十年后，电池储能成为最大的灵活性投资。而其他灵活性资源，尤其是由于灵活性不饱和而产生的需求侧响应，也成为主要的临时投资资产。考虑到所提出的交互式推理框架，边际减排成本显着降低，碳交易不断降低减排成本。