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电子的往返旅程：电子催化使N₂直接固定到偶氮化合物
计算结果表明，电子催化策略显着降低了将N 2转换为AZO化合物的活化能。与非催化反应相比，该反应需要3.44 eV（在正常条件下几乎不可能），电子催化的途径将活化能降低至仅为0.14 eV，从而使反应在动力学上可行。此外，该策略表现出广泛的适用性，扩展到偶氮合成超出各种芳基卤化物和亲核芳香族化合物，为合成高价值增添化学物质的有效方法提供了有效的方法。
使用BT Cry2a基因和印度品种Arka Vikas 的遗传转化使用BT Cry2a基因和印度品种Arka Vikas
南印度品种Arka Vikas的转基因番茄植物是使用农杆菌菌株EHA 105开发的，该菌株具有bt Cry2a基因，其中包含35S CAMV启动子，OCS终止剂和NPTII -NEPTI -NEPTI -NOPTII -abledable Marker，通过Agrobacterium Medimed -MediDied Transformation。进行了这项研究是为了改善南印度品种Arka Vikas的再生和转化方案。下胚基被用作由于较高的再生效率，通过PCR分子分析t 0生成中的推定转化体，用于t 0生成中的分子分析，并进行了定性ELISA方法，以用于BT蛋白表达，然后进行昆虫生物测定。昆虫生物测定研究，以筛选植物，并在后代进一步携带了用分子和表型特征表达良好耐药性的植物。实验结果得出的结论是，BT基因成功地部署在番茄品种中，并在实验室条件下对Helicoverpa Armigera的新生儿幼虫产生了抗性。这些结果表明转基因线在Helicoverpa Armigera的管理中有效地表达了大量的BT Cry2a蛋白。转基因T 1系的精确筛选对于获得单拷贝数植物非常重要，因为连续一代中BT蛋白的表达促进了将来该害虫的有效管理。
文化使欧洲环境可持续性提示
文化促使欧洲鼓励艺术家和文化专业人士在其移动项目中采用可持续实践。这可能是旅行时或实施项目期间。虽然不需要环境可持续性，也不算作资格标准，但您可以通过合并在选择过程中额外的2分。这项倡议是创意欧洲绿化战略的一部分，旨在促进整个文化部门的环境意识。
Pinewood线虫诱导画廊微生物组装过程的变化使其矢量甲虫的发育受益
抽象的微生物组在昆虫适应中起着至关重要的作用，尤其是在病原体侵袭等压力下。然而，有益微生物组的组装如何尚不清楚。木质甲虫甲虫替代品是松木疾病（PWD）线虫的主要害虫和载体，提供了独特的模型。我们在甲虫和微生物相互作用的画廊中使用扩增子测序（16S rRNA和ITS）进行了受控的体验。PWD显着改变了细菌和真菌群落，提出了不同的组装过程。确定性因素，例如优先效应，宿主选择和微生物相互作用形状的微生物组组成，将健康与PWN感染的画廊区分开。静脉细菌，富公司和ophiostomataceae可能是有益的，可以帮助甲虫的发育和病原体耐药性。这项研究揭示了线虫诱导的画廊微生物组的变化如何影响甲壳虫的发育，从而在昆虫 - 病原体相互作用的情况下散发出微生物组的灯光。洞察力收集到增强对PWD传播的理解，并通过微生物组操纵提出新的管理策略。
DNA甲基化使巨型病毒在动物亲属中反复内源化
5-甲基胞嘧啶 (5mC) 是一种广泛存在的沉默机制，可控制基因组寄生虫。在真核生物中，5mC 在寄生虫控制之外的基因调控中发挥着复杂的作用，但 5mC 也在许多谱系中丢失了。5mC 保留的原因及其基因组后果仍不太清楚。在这里，我们表明与动物密切相关的原生生物阿帕拉契变形虫具有转座子和基因体甲基化，这种模式让人联想到无脊椎动物和植物。出乎意料的是，变形虫中高甲基化的基因组区域源自病毒插入，包括数百种内源化巨型病毒，占蛋白质组的 14%。使用抑制剂和基因组分析的组合，我们证明 5mC 可以抑制这些巨型病毒插入。此外，替代的变形虫分离株显示出多态性巨型病毒插入，突显了感染、内源化和清除的动态过程。我们的结果表明，5mC 对于新获得的病毒 DNA 与真核生物基因组的受控共存至关重要，这使得变形虫成为了解真核生物 DNA 混合起源的独特模型。
供应链数字化使用E2OPEN
即使在当今的数字业务世界中，许多组织仍在继续依靠传统的ERP系统来满足其供应链要求。这已经可以看出，这是Covid-19造成的难以控制的中断。供应链是受影响最大的地区之一，因为不可预测性会对从原材料到制成品生产的每个阶段都有风险。这正在推动组织查看其供应链的方式进行战略转变。本文讨论了供应链合作的细节，E2open是一个云本地的SaaS平台，具有连接所有有关方面的能力。它进一步解释了该平台如何解决一些关键挑战，以实现更有效和响应式供应链。我们还通过将任何ERP与E2OPEN无缝集成在一起，展示了Infosys如何帮助导航这种数字转换。
绿色供应链优化使用模糊...
摘要提出了对绿色供应链管理（GSCM）实践的深入研究，从而描绘了其经济影响。该研究在多标准决策（MCDM）框架内应用模糊逻辑，以系统化供应链中绿色实践的评估和进步。放置模糊逻辑与MCDM的集成以完善评估的精度。使用基于线性编程的模糊多属性边界近似区比较（MABAC）方法，该方法以评估绿色供应商为中心。这项研究通过量化经济优点，即成本效率，提高市场生产率和品牌形象的改善来推进GSCM的讨论。实际应用的证据证明了GSCM在增强环境可持续性和产生巨大经济增长方面的双重好处。（2023年6月收到，于2023年8月接受。本文与作者一起1个月进行了1个修订。）
优化使用混合能源存储系统的电动汽车中的能源管理的低通滤波器截止频率
减轻运输部门的污染需要部署零排放解决方案，例如电动汽车（EV）。电动汽车的一个重大挑战是电池的寿命有限，一个钥匙和昂贵的组件。为了避免此问题，潜在的解决方案在于电池与超级电容器的整合以创建混合储能系统（HESS）。这种组合显然可以降低电池的峰值电流，从而延长其寿命，并最终导致电动汽车的长期成本效益。HESS的关键组成部分是能源管理策略（EMS），其任务是优化能量分布。低通滤波器（LPF）用作简单的实时EMS。当前的研究介绍了一种新的方法，用于确定LPF的最佳截止频率，该方法用微调（RPFT）称为Ragone图。Ragone图为电池和驱动周期提供了一般的截止频率，同时采用微调来优化它。仿真结果表明，RPFT方法的表现优于快速傅立叶变换（FFT）方法，从而证明了其功效。RPFT的应用导致电池峰值电流和电池电流均方根（BCRMS）的降低分别减少了29.80％和9.99％。本研究提供了改善电动汽车能源管理的宝贵见解，并强调了RPFT方法在延长电池寿命并提高电动汽车的成本效益方面的潜力。
优化使用批准后妊娠安全研究
罗伯特·J·玛格利斯（Robert J. Margolis），医学博士，卫生政策中心是杜克大学（Duke University）的一部分，因此，它尊重其教职员工和学者的学术独立传统。杜克大学和玛格利斯中心都没有担任党派立场，但是各个成员可以自由地说出自己的想法并就重要问题发表意见。
多任务自适应池化使低分辨率表观转录组中跨组织、类型和物种的 RNA 修饰协同学习成为可能
宋逸游毕业于西交利物浦大学，获理学学士学位，现为利物浦大学计算机系博士生，研究方向为生物信息学和深度学习。王悦毕业于西交利物浦大学，获理学学士学位，现为利物浦大学计算机系博士生，研究方向为生物信息学、生物统计学和数据挖掘。王宣毕业于西交利物浦大学，获理学学士学位，现为西交利物浦大学生物科学系硕士生，研究方向为生物信息学和数据库。黄岱云毕业于利物浦大学，获博士学位，现为西交利物浦大学药学院研究助理，研究方向为深度学习、生物信息学和计算生物学。阮安是利物浦大学计算机科学系助理教授。他的研究领域为医学成像、医疗机器人和深度学习。孟佳是西交利物浦大学生物科学系的教授。他的工作重点是表观转录组、生物信息学和计算生物学。