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World File Search System光合作用
光合作用和全球碳循环
光合作用是一种基本的生物学过程，是地球生命的基石，维持地球的生态系统并在全球碳循环中起关键作用。这种复杂的过程主要发生在植物，藻类和某些细菌中，将阳光转化为化学能，从二氧化碳和水中产生氧气和有机化合物。由浮游植物驱动的生物碳泵将碳从海面传输到更深的水域。当浮游植物死亡时，它们的有机物会沉入海底，有效地隔离了碳。这种自然机制强调了保护海洋生态系统并解决海洋酸化的重要性，这威胁了浮游植物种群。光合作用与全球碳循环之间的关系不仅对维持生命的维持至关重要，而且对于调节地球的气候和大气组成也至关重要（Alonso-Blanco等，2000）。
可持续性的光合作用和氢能
缩写：AI - 人工智能；简历 - 环伏安法； EV - 电动汽车； ETC – electron transport chain; FTIR - 傅立叶变换红外；温室气 - 温室气； GNS - 石墨烯纳米片； GQD-石墨烯量子点； H 2 ASE - 氢化酶； N 2 ASE - 氮酶； OER - O 2进化反应； ORR - O 2还原反应； PBR - 光生反应器； PV - 光伏； RS - 拉曼光谱； SI - 特刊； TEM - 透射电子显微镜； VIPV - 车辆集成光伏； XRD - X射线衍射。致谢：我们要感谢所有参与者和作者的出色贡献，以及对审稿人的洞察力提出的出色建议，这些建议显着提高了手稿的质量。此外，我们感谢国际氢能协会（IAHE）和国际光合作用研究协会，以及约翰·W·谢菲尔德（John W.这项工作是由科学和高等教育部资助的国家任务的一部分（主题号122050400128-1），并得到天津合成生物技术创新能力改进项目的支持（TSBICIP-BRFI-009，TSBICIP-IJCP-001-03至BK）。利益冲突：作者声明他们没有利益冲突。
有效的腔体介导的光合作用
图1强烈和弱耦合的LH2含有微腔的表征。（a）半透明的λ/2 fabry-pérot腔的结构，该腔由两个半透明的Au镜（22nm）组成，该镜子封闭了一个包含LH2的300 nm厚PVA层； （b）裸露的LH2膜在玻璃样品上的稳态吸收光谱，该玻璃样品具有良好的B800带和B850 LH2的B850带，高（中间，低）浓度LH2膜是使用相同的自旋涂层溶液制备的，与强（中间，虚弱）相同的LH2 CAVITY样品； （c）实验测量（散射标记）和拟合（实线）含有微腔样品的高浓度LH2的角度分散曲线； （d）含有微腔样品的高浓度LH2膜的稳态传播光谱，其中含有样品的低浓度LH2显示B850频带的分裂可忽略不计，证实了弱光 - 光接相互作用。
海洋光合作用和全球变暖缓解
海洋光合作用有助于通过允许海洋植物和藻类从大气中吸收二氧化碳（CO 2）来减轻全球变暖。这些生物使用光合作用将阳光，水和Co 2转化为有机分子，从而释放氧作为副产品。这种机制隔离了大量的碳，将其存储在生物质和沉积物中，尤其是在红树林，海草和盐沼等“蓝色碳”栖息地中。此外，微观浮游植物在海洋表面层中进行大规模光合作用，从而显着助长了这一努力。保护和恢复海洋栖息地对于改善碳封存和防止气候变化至关重要。
MODIS 每日光合作用 (PSN) 和年度净...
为常绿热带雨林，低于 30 gC/m 2 为沙漠（Lieth 和 Whittaker 1975）。随着大气中 CO 2 的增加和全球气候变化，大面积的 NPP 可能会发生变化（Myneni 等人 1997a、VEMAP 1995、Melillo 等人 1993）。了解碳循环过程的区域变化需要对全球陆地表面过程进行更详细的空间分析。从 1999 年夏季开始，NASA 地球观测系统将定期对整个陆地地球表面近每周的光合作用和年度净初级生产进行全球估计，空间分辨率为 1 公里，1.5 亿个单元，每个单元都单独计算 PSN 和 NPP。PSN 和 NPP 产品旨在提供对陆地植被生产活动或生长的精确、定期测量。这些产品将具有理论和实际用途。理论用途主要是为全球碳循环研究定义季节性动态陆地表面 CO 2 平衡，例如回答碳的“缺失汇问题”（Tans 等人，1990 年）。CO 2 通量的空间和季节动态在全球气候建模中也备受关注，因为 CO 2 是一种重要的温室气体（Keeling 等人，1996 年，Hunt 等人，1996 年）。目前，全球碳循环模型正在与气候模型相结合，朝着综合地球系统模型的目标迈进，该模型将代表大气、生物和生物系统之间的动态相互作用
改善光合作用以提高作物产量的前景
1 阿姆斯特丹自由大学理学院物理与天文系，荷兰阿姆斯特丹 1081 HV 2 兰卡斯特大学兰卡斯特环境中心，英国兰卡斯特 LA1 3SX 3 伊利诺伊大学植物生物学系 Carl R. Woese 基因组生物学研究所，美国伊利诺伊州厄巴纳 61801 4 莫纳什大学理学院生物科学学院，澳大利亚维多利亚州墨尔本 3800 5 瓦赫宁根大学生物物理实验室，荷兰瓦赫宁根 6708 WE 6 埃塞克斯大学生命科学学院，英国埃塞克斯 CO4 3SQ 7 爱丁堡大学生物科学学院、分子植物科学研究所，英国爱丁堡 EH9 3BF 8 爱丁堡大学生物科学学院工程生物学中心，英国爱丁堡 EH9 3BF 9 系加州大学植物与微生物生物学系，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 10 加州大学霍华德休斯医学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 11 加州大学创新基因组学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 12 劳伦斯伯克利国家实验室分子生物物理和综合生物成像部，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 13 米兰大学生物科学系，意大利米兰 20133 14 海因里希海涅大学植物生物化学研究所，植物科学卓越集群 (CEPLAS)，杜塞尔多夫 40225，德国 15 中国科学院碳捕获重点实验室，分子植物科学卓越中心，上海 200032，中国 *通讯作者：r.croce@vu.nl † 作者按字母顺序列出（以除了主要作者/协调编辑之外）。根据作者须知 ( https://academic.oup.com/plcell ) 中所述的政策，负责分发与本文所述研究结果相关的材料的作者是：Roberta Croce ( r.croce@vu.nl )。
使用微生物光合作用直接发电是现实的吗？
长期以来一直有兴趣使用微生物在生物驱动的电化学系统中直接发电。第一个这样的系统是用异养微生物运行的，被称为微生物燃料电池。他们依赖于从细胞出口并由阳极收集的代谢过程中的一些电子。微生物燃料电池提供了同时分解废物并产生电力的有吸引力的可能性，并已被用来产生电源来照亮那里收获的尿液中的液压[1]。最近，已经描述了使用光合合成微生物而不是异胞营养的系统来产生电力[2-5]。它们如何工作，并且会有用吗？典型的设备[2-4]，称为“生物伏洛耐型设备”或“ BPVS”，使用氧气苯二合成微生物（通常是蓝细菌，但真核藻类也可以使用）。这些生物利用太阳能来氧化水，产生通常用于细胞内二氧化碳固定的电子，氧作为废物。但是，某些电子离开细胞（“外部发生”）。电子采用的路线以及某些电子离开电池的原因尚不清楚。外部发电可能有助于金属动员或处理吸收过量光能的影响。然而，电子可以通过阳极收集，通过外部电路绕过，并在催化天主教处重新组合，氧气和质子形成水。在外部电路周围通过时，电子做有用的工作。与传统的光伏电池不同，BPV还会在黑暗中产生动力（可能是由储存的光合作用产品的代谢），并且与电池不同，它们不会不可避免地会降低，因为它们由阳光提供动力，而不是电池中电极的可消耗性的氧化还原夫妇。在实验室中都非常好，但是由光合微生物提供的BPV会有现实世界中的应用，多久？实验室研究表明，每平方米0.5至0.8瓦的区域的最大功率输出[5，6]，并且估计表明它们原则上可以产生每平方米多达几瓦的数量。这比传统的光伏安装少，尽管最多只有几倍[3]。很小，但已经能够为项目供电
为地球生命提供燃料：化学合成与光合作用
13. 为什么化学合成对深海中的自养生物和异养生物都很重要？答案各不相同。这是自养生物在被认为不存在生命的地方产生自身能量的机制。这些过程对异养生物很重要，因为异养生物依靠自养生物获取能量；反过来，自养生物又为丰富多样的群落的发展提供所需的食物。此外，海洋中任何导致所用化合物可用性发生变化的变化都可能对深海生物产生不利影响。深海中的许多生态系统都依赖于从海面落下的食物，这些食物是死物和被称为“海洋雪”的废物——但在存在化学喷口和渗漏的地区，从岩石和沉积物中升起的化学物质可提供能量。
人工光合作用：可再生能源的来源-IJRPR
大多数人工智能算法在现有的计算系统上运行，例如中央处理单元（CPU），图形处理单元（GPU）和现场可编程可编程的门阵列（FPGAS）。（Batra，Jacobson，Madhav，Queirolo和Santhanam，2019年； Viswanathan，2020年），也正在开发用于加速机器学习的数字类型或模拟数字混合信号类型的应用特定的集成电路（ASIC）。然而，随着摩尔法律方法的扩展极限，通过现有扩展可以实现的性能和功率效率正在下降。需要一个特殊的处理器来在短时间内接受和处理学习数据，而该处理器是“ AI半导体”。AI半导体是专门针对效率的非内存半导体，以超高速度和超功率实施AI服务所需的大规模计算。AI半导体对应于核心大脑，学习数据并从中得出推断的结果。（Al-Ali，Gamage，Nanayakkara，Mehdipour，＆Ray，2020; Batra等，2019; Esser，Appuswamy，Merolla，Arthur，＆Modha，2015年）CPU是处理计算机所有输入，输出和命令处理的计算机的大脑。但是，对于需要大规模并行处理操作的AI，串行处理数据的CPU并未优化。为了克服这一限制，GPU已成为替代方案。gpu是针对3D游戏等高端图形处理开发的，但具有并行处理数据的特征，使其成为AI半导体之一。
叶绿体中的工程rubisco凝结以操纵植物光合作用
太阳陈1,2,3，玛塔·霍卡4，菲利普·戴维5，Yaqi Sun 2，Fei Zhou 3，Tracy Lawson 5，Peter J. Nixon 4，Yongjun Lin 3，lu-niw Liu 2,6 * 1 Guangdong guangdong guangdong guangdong省级利用和药物保存和北部北部的省级北部。 512000，中国2分子与综合生物学研究所，利物浦大学，利物浦大学，利物浦L69 7ZB，英国3号国家遗传改善的国家主要实验室和国家植物基因研究中心，瓦兹胡农农业大学，武汉，瓦汉430070，430070，430070 2AZ，英国5日生命科学学院，埃塞克斯大学，科尔切斯特CO4 4SQ，英国6海洋生命科学学院和中国海洋深海洋多球和地球系统的边境科学中心，中国海洋大学266003，中国 *通讯 *通信：luning.luning.luiu@luning@liverpool.ac.ac.ac.uk（l.-n.-n.l.-n.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l>摘要尽管Rubisco是全球最丰富的酶，但由于其营业率低和区分CO 2和O 2的能力有限，碳固定效率低下，尤其是在高O 2条件下。为了解决这些局限性，包括蓝细菌和藻类在内的浮游植物已经进化了CO 2浓缩机制（CCM），这些机制涉及在特定结构内将Rubisco划分的rubisco，例如在藻类或藻类中的cyanobacteria或Pyrenacoids中的羧基助理。工程植物的叶绿体建立了类似的结构来分隔Rubisco，这引起了人们对改善作物植物中光合作用和碳同化的兴趣。在这里，我们提出了一种方法，可以通过遗传融合的超纤维纤维构成超级纤维绿色荧光蛋白（SFGFP）在烟草中有效地诱导内源性rubisco的凝结（Nicotiana tabacum）叶绿体。通过利用SFGFP的固有寡聚特征，我们成功地创建了类似pyrenoid的Rubisco冷凝物，这些冷凝物在叶绿体中显示动态的，类似液体的特性，而不会影响Rubisco组装和催化功能。转基因烟草植物与野生型植物相比表现出可比的自养生长速率和环境空气中的完整生命周期。我们的研究提供了一种有希望的策略，可以通过相分离调节植物叶绿体中的内源性Rubisco组装和空间组织，这为生成合成细胞器样结构的基础为碳固定的碳固定结构（例如羧化合物和吡啶样），以优化光合效率。关键字：Rubisco;碳固定；光合作用；叶绿体工程；相位分离；蛋白质冷凝；植物生物技术