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协调至优化的钟表性预防范围 -
1049名参与者的结果（在20个干预诊所进行了459名，在23个常规护理诊所的590名参与者），中位年龄为70岁，有338名妇女（32.2％），173名黑人参与者（16.5％）和90名西班牙裔参与者（8.6％）。At the last follow-up visit (12 months for 97.3% of participants), those in the intervention group were more likely to be prescribed all 3 therapies (173/457 [37.9%]) vs the usual care group (85/588 [14.5%]), which is a difference of 23.4% (adjusted odds ratio [OR], 4.38 [95% CI, 2.49 to 7.71]; p <.001），并且更有可能在三种疗法中处方（从高强度的他汀类药物的基线从66.5％的基线变化到干预措施的66.5％到70.7％，从58.2％到56.8％，至56.8％至56.8％，以进行通常的护理[调整后的或，1.73; 95％CI，1.06-2.83]; ACEIS或ACEIS vs vs vs vs frovs; Aceis vs vs vs from aceis VIS vs：85.1％：85.1.1.1.4.1.4.1.4.1.1.4％。 69.6％至68.4％的平常护理[调整或1.82; 95％CI，1.14-2.91];干预措施与动脉粥样硬化心血管疾病危险因素的变化无关。综合次要结果发生在457名参与者中的23名（5％）中，在通常的护理组中，在588名参与者中的40个参与者（6.8％）（调整后危险比率为0.79 [95％CI，0.46至1.33]）。
法国公司和专业人士协会为能源行业服务。
• Support our companies in their growth strategies • Encourage and promote innovation, support projects and start-ups • Contribute to disseminating scientific, technical and economical knowledge • Promote expertise, integrate and enhance skills • Represent our members in French and European institutions (promote, defend and convey their point of view on strategic and regulatory guidelines by participating, among other initiatives, in public debates on energy*)
高效的原生质体再生协议和 CRISPR/...
原生质体再生困难是CRISPR/Cas9基因编辑技术在油菜（Brassica napus L.）研究和育种中有效应用的一大障碍。本研究首次描述了一种快速有效的油菜品种Kumily原生质体分离、再生和转染的方法，及其在基因编辑中的应用。从3-4周龄叶片中分离的原生质体在MI和MII液体培养基中培养以形成细胞壁和细胞分裂，然后在芽诱导培养基和芽再生培养基中继代培养以产生芽。研究了不同基础培养基、植物生长调节剂的类型和组合以及每种培养基上原生质体培养时间与原生质体再生的关系。结果表明，MI培养基中较高浓度的NAA（0.5 mg l −1）和2,4-D（0.5 mg l −1）对原生质体形成细胞壁和维持细胞分裂至关重要，而此后应降低生长素的浓度以形成愈伤组织和诱导芽。对于芽再生，需要相对高浓度的细胞分裂素，在所有测试组合中，2.2 mg l −1 TDZ与生长素0.5 mg l −1 NAA的组合可获得最佳效果，芽再生率高达45％。我们的结果还表明，原生质体在不同培养基上的培养时间至关重要，因为较长的培养时间会显著降低芽再生频率。此外，我们优化了油菜的转染方案。利用该优化方案，我们成功编辑了控制油菜中硫代葡萄糖苷运输的BnGTR基因，且突变频率很高。
高效的原生质体再生协议和 CRISPR/...
原生质体再生困难是CRISPR/Cas9基因编辑技术在油菜（Brassica napus L.）研究和育种中有效应用的一大障碍。本研究首次描述了一种快速有效的油菜品种Kumily原生质体分离、再生和转染的方法，及其在基因编辑中的应用。从3-4周龄叶片中分离的原生质体在MI和MII液体培养基中培养以形成细胞壁和细胞分裂，然后在芽诱导培养基和芽再生培养基中继代培养以产生芽。研究了不同基础培养基、植物生长调节剂的类型和组合以及每种培养基上原生质体培养时间与原生质体再生的关系。结果表明，MI培养基中较高浓度的NAA（0.5 mg l −1）和2,4-D（0.5 mg l −1）对原生质体形成细胞壁和维持细胞分裂至关重要，而此后应降低生长素的浓度以形成愈伤组织和诱导芽。对于芽再生，需要相对高浓度的细胞分裂素，在所有测试组合中，2.2 mg l −1 TDZ与生长素0.5 mg l −1 NAA的组合可获得最佳效果，芽再生率高达45％。我们的结果还表明，原生质体在不同培养基上的培养时间至关重要，因为较长的培养时间会显著降低芽再生频率。此外，我们优化了油菜的转染方案。利用该优化方案，我们成功编辑了控制油菜中硫代葡萄糖苷运输的BnGTR基因，且突变频率很高。
超适应性建模：从运动协调到康复
摘要 超适应性是人类和动物适应神经系统或肌肉骨骼系统大规模变化（如中风和脊髓损伤）的能力。虽然这种适应可能涉及与日常生活中对环境和身体变化的正常适应类似的神经过程，但它可能存在根本区别，因为它需要“构建”神经结构本身并“重建”感觉运动控制规则以补偿神经系统的变化。在这篇综述论文中，我们旨在概述脑损伤后大脑结构如何变化以及如何通过康复恢复。接下来，我们展示了最近用于应用计算和神经网络建模来重现运动控制和运动学习过程的方法。最后，我们讨论了未来的方向，以弥合传统生理和建模方法之间的差距，以了解超适应性的神经和计算机制及其在临床康复中的应用。
预测气候协变量对埃塞俄比亚风能的影响
摘要：本研究探讨了埃塞俄比亚风速与风速的气候协变量和空间元素的相互作用。它打算使用气象数据集在未观察到的空间点上推断风的潜在斑点。我们应用了一个组合的动态空间面板自回归随机效应模型，其位置的空间重量是空间重量。这种空间重量优于其他空间权重以捕获空间依赖性并提高有效估计。结果描述的是，平均风速在经度范围和纬度跨度上有所不同，受气候协变量的影响，并在一年中的几个月中波动。风速强度沿该地区的中部，东部和东北部高。在2月，3月，6月和7月相对于9月和10月的几个月中也很高。证据表明，夏季和春季风速较高，但在冬季和秋季季节相对较低。这意味着风速主要是在雨季结束和开始之前的风速很高。模型估计还表明，平均风速在相邻站点和时间点之间在空间上相关。特别是，平均风速随海拔和温度而增加，但随着降水的增加而降低。阳光级分和相对湿度具有负面影响，但它们的影响在统计学上并不显着，p = 0.2496和p = 0.4484。总而言之，建议使用这些方法来预测显示随机过程的数据。关键字：贝叶斯推论；动态空间面板自回归模型，预测，
H.R. 4824，《碳固存协作法》
由众议员Jim Baird（R-in）引入，由排名成员Zoe Lofgren（D-CA）H.R.4824，《碳固化合作法》，指导能源部，内政部和农业部的协调研究工作，以解决知识差距，并提高国内能力，以隔离地面生态系统中的碳和通过土地使用。背景土地是气候系统的关键组成部分，其中植物和健康的生态系统可以通过光合作用吸收碳并将其存储在生物质中。降落目前从大气中的人为二氧化碳排放量的四分之一（24％）中删除，国家学院估计，仅土壤有可能存储多达美国年度CO2排放的13％。
基于 SEIR 和 AI 模型的 COVID-19 疫情趋势预测
1.Braciale, T., Sun, J.& Kim, T. 调节对呼吸道病毒感染的适应性免疫反应。Nat Rev Immunol 12, 295–305 (2012)。https://doi.org/10.1038/nri3166 2.ROBIN A W; ANTHONY J M. 传染病出现的社会和环境风险因素[J]。Nat Med, 2004,10(12): S70-S76。DOI:10.1038/nm1150。3.Falzarano, D., de Wit, E., Martellaro, C. 等。干扰素-α2b和利巴韦林联合抑制新型β冠状病毒复制。Sci Rep 3, 1686 (2013)。https://doi.org/10.1038/srep01686 4.熊成龙,蒋璐芳,吴。β冠状病毒（β-CoVs）引起的人类疾病的流行与控制[J]。上海预防医学杂志，2020，32（1）。DOI: 10.19428/j.cnki.sjpm.2020.20001。(中文) 5.周平，杨鑫，王鑫等。一种可能源自蝙蝠的新型冠状病毒引起的肺炎爆发。Nature 579, 270–273 (2020)。https://doi.org/10.1038/s41586-020-2012-7 6.欧鑫，刘燕，雷鑫等。SARS-CoV-2 刺突糖蛋白在病毒进入时的表征及其与 SARS-CoV 的免疫交叉反应。Nat Commun 11, 1620 (2020)。https://doi.org/10.1038/s41467-020-15562-9
基于薄膜氮化镓 (GaN) 的声流体镊子
志勇、苍怀兴和杨鑫 2020. 基于薄膜氮化镓 (GaN) 的声流体镊子：建模和微粒操控。超声波 108，106202。10.1016/j.ultras.2020.106202