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由根际和内生微生物
抽象药用植物含有许多生物活性二级代谢产物（SMS），可用于治疗和预防疾病。SM浓度是评估药用植物质量的关键标准。SM积累受多种因素的影响，包括遗传背景，气候，土壤物理和化学特性以及环境变化。近年来，越来越多的研究表明，根际和内生微生物在调节药用植物中SMS的积累中起着至关重要的作用。一些微生物与药用植物建立共生关系以促进植物的生长。其他微生物可以通过多种策略直接合成SMS或促进植物SM生物合成，例如激活植物免疫信号通路，并将植物激素分泌到宿主细胞中，以操纵激素介导的途径。相反，SMS可以提高植物对环境应力的抵抗力，从而影响根际和内生微生物的组成。在这篇综述中，我们总结了了解微生物在调节药用植物中SM积累中的作用方面的最新进展。进一步的研究应集中于利用微生物来增强药用植物中生物活性SMS的积累。
根西岛电力有限公司
吉利安（Gillian）在2016年的根西岛培训机构非执行董事开发计划下与根西岛电力公司（Guernsey Electric）一起安置后，于2018年加入了董事会。Gillian是董事会副主席/高级独立董事。因此，她在彼得的代表和作为其他董事或股东的中介方面都具有关键作用。Gillian自加入董事会以来一直是薪酬和提名小组委员会的成员，并于2019年底接任该委员会的主席。此外，吉利安（Gillian）是董事会参与子委员会的成员。在根西岛电力吉利安（Gillian）之外是根西岛金融服务委员会（GFSC）的共同副总监。她的关键技能是政策制定，监督监督，风险管理和良好的公司治理。Gillian对员工事务和环境问题产生了浓厚的兴趣，并确保在董事会讨论中考虑这些因素。
威根议会 - 17424
我想查找过去 10 年内您所在地方当局区域内修建的大型旅游景点的经济数据。请提供以下信息：游客数量和收入：• 每个新开发的主要旅游景点的游客数量增幅百分比• 这些景点产生的直接收入。• 旺季和淡季的游客数量对比。• 景点开放前后游客在该地区的平均停留时间• 回头客百分比• 游客人口统计和旅行距离数据（如果有）就业影响：• 创造的全职工作岗位数量。• 创造的季节性工作岗位数量。• 估计当地创造的间接工作岗位。当地经济效益：• 当地旅游相关支出的记录增长• 对附近商业收入的影响• 当地商业入住率的变化• 对当地住宿预订的影响• 周边零售区客流量的变化财务绩效：• 景点的初始开发成本。• 产生的年运营收入。• 投资回报率（如果有）• 任何成功的拨款或投资计划。• 对地方当局税收的影响。回复 Haigh Woodland Park。维冈。表现数据：游客人数：2014/15 赛季：230,000。2021/22 赛季：593,571。2022/23 赛季：717,105。2023/24 赛季：589,662。2024/25 赛季：452,852。（截至 2024 年 12 月 31 日）。
根西航空链接
• ASM 第 1 阶段根西岛市场回顾 2015 • ASM 第 2 阶段英国和欧洲回顾 2016 • ASM 第 3 阶段都柏林、卢顿、盖特威克和欧洲回顾 2016 • ASM 第 4 阶段根西岛机场航空服务发展机遇 2016 • GCI 约克航空经济评估 2009 • 根西岛机场业务计划 2018-2022 • 根西岛机场年度报告 • 根西岛州 Aurigny 战略回顾 2017 • 根西岛州航空运输许可回顾 2018 • 根西岛州经济发展战略，2018 • 根西岛州事实与数据，2017 • 根西岛州审查回顾：战略空中联系的安全性，2015 • 根西岛州和奥尔德尼州奥尔德尼州延长跑道经济和财务分析，2017 • 根西岛州旅游调查 • 州泽西岛旅游统计数据 • 泽西岛运输统计数据 • 2017 年泽西岛旅游商业计划 • 2015-2025 年根西岛旅游战略计划
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根西岛审议国
各州于上午 10:58 在根西岛副总督兼总司令理查德·克里普威尔中将阁下的见证下举行会议 [主席主持] 祈祷 各州书记官召集会议 副书记官： 2024 年第十二届政府公报。 我特此通知根西岛各州议员，审议州会议将于 2024 年 7 月 17 日星期三在皇家法院举行，选举州会议于上午 9:30 召开后立即举行，以审议本政府公报中列出的已提交辩论的议题。 5 程序性——国王和王后陛下的皇家访问 主席主持会议：审议州议员们，早上好。我希望你们也同意我的观点，即昨天国王和王后的历史性访问是本辖区的重要一天。（几位议员：听着，听着。）这是一个展示我们辖区为何如此特别、适合居住和工作的机会。如果没有幕后工作人员的巨大努力，这一切就不会发生。我们中的一些人最终成为众人瞩目的焦点，戴着各种头饰，（笑声）但如果没有你们众多工作人员在前一天和昨天的幕后工作，这一切就不会发生。我认为我们都应该感谢他们每一个人，感谢他们确保了这一盛事。（掌声）你们中的一些人可能知道，女王陛下今天庆祝她的生日，我代表你们向她致以生日祝福，希望她今天和昨天一样过得愉快。但今天对另一个人来说也是一个特殊的生日，他的生日（如果我可以这么称呼的话）是 20 岁，我希望他上个月底之前已经获得了最新的驾驶执照！（笑声）但我很高兴今天祝特洛特副议员生日快乐。（掌声）特洛特副议员：先生，谢谢您，谢谢各位议员。25
根西岛国家战略计划...
这是根西岛环境计划的状态。（以下提到“/此计划”表示此环境计划）。该计划是支持各州战略计划（SSP）的三个高级战略文件之一。该计划的准备是为了为环境政策和20到25年的时间范围内的环境政策和行动设定方向。该计划的目的是提供可持续性，生物学上多元化和保护的环境，可以传达对根西岛的传统文化和价值观的环境。该计划还提供了支持和拥抱我们周围资源的明智使用的结构。该计划与社会和经济计划一起。有效地交付环境计划将确保根西岛的环境在支持和为岛屿的社会和经济健康方面蓬勃发展。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具