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World File Search System共生体
欧盟半导体政策和半导体法案的概述
1从委员会到欧洲议会，欧洲理事会，理事会，欧洲经济和社会委员会以及该地区委员会的欧洲工业战略委员会（2020）102决赛，日期为2020年3月10日，欧洲委员会https://eur-lex.europa.eu/legal-content/en/txt/?uri=celex%3A52020DC0102&qid = 1655213892867 2从委员会到委员会的交流，从委员会到欧洲议会，欧洲委员会，欧洲经济和社会委员会的新工业委员会的新工业委员COM/2021/350最终，日期为2021年5月5日，欧洲委员会
蜜蜂肠道细菌共生体的一步基因组工程
摘要 由于缺乏易于使用的基因组工程方法，对包括蜜蜂微生物组在内的许多宿主-微生物系统相互作用的机制理解受到限制。为此，我们展示了一种一步到位的基因组工程方法，用于在蜜蜂肠道细菌共生体的染色体中进行基因删除和插入。线性或非复制性质粒 DNA 含有抗生素抗性盒，其两侧是与共生体基因组同源的区域，电穿孔可靠地导致染色体整合。这种轻量级方法不需要表达任何外源重组机制。使用现代 DNA 合成和组装方法可以轻松产生使该过程高效所需的具有长同源区域的高浓度大 DNA。我们使用这种方法敲除基因，包括参与生物膜形成的基因，并将荧光蛋白基因插入 betaproteo 细菌蜜蜂肠道共生体 Snodgrassella alvi 的染色体中。我们还能够对 S. alvi 的多个菌株和另一种物种 Snodgrassella communis 进行基因组改造，Snodgrassella communis 存在于大黄蜂肠道微生物群中。最后，我们使用相同的方法改造另一种蜜蜂共生体 Bartonella apis 的染色体，Bartonella apis 是一种 α-变形杆菌。正如预期的那样，使用这种方法对 S. alvi 进行基因敲除依赖于 recA，这表明这种简单的程序可以应用于其他缺乏便捷基因组改造方法的微生物。
数字孪生体可信度评估过程及指标研究
[9] 郭东升 , 鲍劲松 , 史恭威 , 等 . 基于数字孪生的航天结构 件制造车间建模研究 [J]. 东华大学学报 ( 自然科学版 ), 2018, 44(4): 578-585, 607. Guo Dongsheng, Bao Jinsong, Shi Gongwei, et al. Research on Modeling of Aerospace Structural Parts Manufacturing Workshop Based on Digital Twin[J]. Journal of Donghua University(Natural Science), 2018, 44(4): 578-585, 607.
结交朋友：新生儿免疫系统对共生体的积极选择和病原体的拒绝
北极陆地生态系统目前存储在地球高纬度地区的最大碳。在过去30年中，这些区域的温度水平的上升速度是全球平均水平的两倍，为每十年0.6℃（Cohen等，2014； Schuur等，2015）。这是一种强大的现象，称为北极扩增（Fengmin等，2019）。土壤微生物在将碳化合物转化为有机或无机化合物中起着重要作用，由于变暖，它们的代谢率提高。当微生物分解有机碳时，它们会释放温室气体（GHG），例如二氧化碳（CO 2），一氧化二氮（N 2 O）和甲烷（CH 4），导致全球气候变化（Mehmood等人，2020年，2020年； Marushchak等人，2021年）。在过去的800，000年中，大气二氧化碳，N2O和CH4的水平显着增加。CO 2的目前水平为390.5份百万分之390.5份，n 2 O的零件为390.5份（ppb），CH 4分别为1,803.2 ppb，这些水平分别为40、20、20和150％，比工业时代之前（Tian et et an e an and an an and an and and an and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。ch 4，仅次于CO 2之后的第二大最重要的温室气体，占自工业前时代以来变暖剂的人为辐射强迫的20％。此外，CH 4的温室作用是100年内CO 2的28倍（Tian等，2016； Ganesan等，2019； Hui等，2020）。在2000年至2017年之间的生物地球化学模型和大气反转估计，CH 4排放量为15至50 tg/yr（Saunois等，2016，2020）。在2000年至2017年之间的生物地球化学模型和大气反转估计，CH 4排放量为15至50 tg/yr（Saunois等，2016，2020）。由于北极扩增，全球气候变化将导致北极土壤变暖和CH 4排放。然而，尚未发现变暖对CH 4释放的影响，从而导致气候变化。微生物代谢过程长期以来一直是对气候变化的关键驱动因素和反应者（Singh等，2010）。根据研究发现，不同的土壤微生物通过与微生物组成相关的不同代谢途径产生温室气体，从而提高了对温室气体排放的理解。例如，大多数土壤微生物通过分解和异养呼吸对CO 2排放产生了巨大贡献（Watts等，2021）。类似于CO 2排放，生物CH 4的排放受土壤微生物甲烷生成和CH 4氧化的控制，来自土壤，湖泊和其他陆地陆地，尤其是北极土壤（Nazaries等，2013; Tveit et al。微生物甲烷生成是一组厌氧甲烷古细菌进行的过程（Song等，2021）。虽然其他微生物可以分解CH 4，从而减少CH 4向大气中的释放，但微生物甲烷发生对全球CH 4排放造成了很大的贡献，并且了解其对变暖时间的反应至关重要，这对于预测有效的温室气体和气候变化之间的反馈（Lee等人，2012年； Chen等，2020年）。此外，预计在按年来衡量的长期变暖的情况下，微生物组成将发生变化（Deslippe等，2012; Pold等，2021; Zosso等，2021; Rijkers等，2022; Zhou等，2023）。同时，生物CH 4排放也是由于长期微生物发酵而变暖引起的（Altshuler等，2019； Hui等，2020； Zhang等，2021）。但是，气候变化是一个过程
共生创造力
基于人工智能的机器创作者代表着能够自行表达概念的技术。与人类艺术家一样，人工智能代理创作的艺术作品取决于其学习方法和训练中遇到的人工制品。对于任何艺术作品而言，接收者将在决定人工智能创作是艺术还是仅仅是没有艺术价值的机器创作的人工制品方面发挥核心作用。人工智能创作者和艺术家之间的一个主要区别是其经验的来源。艺术家将在不确定的自然和社会环境中生活和发展创造力，以应对周围发生的事件。艺术家创作的艺术是对人类对这些环境反应的评论。相比之下，人工智能创作者是在人类定义的环境中进行训练的。传统的机器学习方法在直接用于艺术内容生成时表现出局限性。艺术作品制定规则，这些规则旨在捕捉艺术家周围本体开放世界的各个方面。规则不能创造艺术作品。这方面代表了一个悖论。传统的机器学习旨在自动提取规则，具体来说，就是建立由大数据训练的模型。那么，模型输出的结果能具有艺术性吗?这个问题已经成为跨学科领域广泛讨论的主题。
珊瑚藻共生体起源之前发生了大规模基因组减少
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