摘要根际是植物根直接影响的土壤区域。根际中的微生物群落包括真菌,原生和细菌:所有在植物健康中都起着作用。有益的细菌中西氏细菌在氮含有的豆科植物上感染了根毛。感染会导致根结节的形成,其中Meliloti将大气氮转化为氨(一种可生物利用形式)。在土壤中,经常在生物膜中发现梅洛蒂(S. meliloti),并沿着根部缓慢行进,沿着未感染的根尖生长的根尖端发出根毛。土壤原生生物是根际系统的重要组成部分,能够沿着根和水膜迅速行进,后者捕食土壤细菌,并且已知未消除的吞噬体已知。我们表明,土壤原生物colpoda sp。可以将S. meliloti沿Medicago trunca-tula根传递。使用模型的土壤缩影,我们直接观察到沿截骨根部的流体标记为Meliloti链球菌,并随着时间的推移跟踪了荧光信号的位移。共同接种两周后,当Colpoda sp。也存在与含有细菌但没有生物的治疗方法相比。直接计数还表明,生存细菌需要生存者才能达到我们缩影的更深层。促进细菌运输可能是土壤生物促进植物健康的重要机制。
文章信息摘要文章历史记录:收到:18/12/2024以修订格式收到:23/12/2024接受:29/12/2024在线可用:30/12/2024
真核细胞核的进化起源机制仍不清楚。在几种合理的假设中,最具争议的是大型 DNA 病毒(如痘病毒)导致了真核细胞核的出现。最近的几项发现,包括在原核病毒和具有类似核的内膜的原核生物中发现类似核的结构,表明基因组 DNA 不仅在真核生物中存在区室化,在原核生物中也存在区室化。人们认为,巨型病毒的复杂病毒机制类似于真核细胞核:DNA 在病毒工厂和细胞核内复制,细胞核至少部分被膜包围,没有核糖体。此外,最近发现的棘阿米巴卡氏水母病毒的几个特征表明,祖先病毒工厂和真核细胞核之间存在进化关系。值得注意的是,Ran、DNA聚合酶和组蛋白显示了病毒和宿主之间核基因横向转移的分子化石。这些结果表明病毒在真核细胞核出现过程中具有创新性。根据这些结果,提出了一种从病毒参与的角度解释真核细胞核起源的新方案。这种新方案可能会对真核生物起源的研究产生重大影响,并激发有关病毒对真核细胞核进化贡献的进一步讨论。
摘要。我们在量子模拟器中介绍了 Grover 算法的实现,以对两个缩放哈希函数的原像进行量子搜索,其设计仅使用模加、字旋转和按位异或。我们的实现提供了精确评估门数和成熟量子电路深度缩放的方法,该量子电路旨在查找给定哈希摘要的原像。量子预言机的详细构造表明,与门、或门、位移位和计算过程中初始状态的重用,与基于模加、异或门和旋转的其他哈希函数相比,需要额外的量子资源。我们还跟踪了计算过程中每一步量子寄存器中存在的纠缠熵,表明它在量子预言机的第一个动作的内核处达到最大值,这意味着基于张量网络的经典模拟将不相关。最后,我们表明,基于在 Grover 算法的几个步骤之后对量子寄存器进行采样的快捷策略只能在减少错误方面提供一些边际实际优势。
如果原发性肿瘤扩散至身体其他部位并形成新肿瘤,则称为继发性癌症或转移。继发性癌症由原发性癌症中发现的同类型癌细胞组成。例如,如果肠癌扩散(转移)至肺部,则仍被视为肠癌,而非肺癌。它可能被称为转移性肠癌。
1新加坡南洋技术大学机械和航空工程学院,新加坡639798; 2江坦大学材料科学与工程学院,中国411105; 3中国杭州大学工程机械师系,中国; 4材料科学与工程学院,新加坡Nanyang Technological University,新加坡639798; 5高性能计算研究所,新加坡新加坡138632,新加坡; 6 Mechano-X Institute,Applied Mechanics Laboratory,工程机械学系,北京大学,北京100084和7化学学院,化学工程与生物技术学院,Nanyang Technologicy University,新加坡639798,新加坡,新加坡
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-0c0lk orcid:https://orcid.org/000000-0001-7566-1362 content content content content content content note contect consect consect consect consect consemrxiv contemr-chemrxiv contemrxiv content。许可证:CC BY-NC 4.0
我想强调具有出色的方法论和科学严谨的研究的重要性。仅通过结构性的研究并基于道德原则,我们才能确保新疗法的安全性和有效性。正如亚里士多德所说:“卓越是一种习惯。”至关重要的是,参与研究的专业人员保持对科学融合和道德的不可动摇的承诺,从而确保所有研究都基于透明度和责任感。
海报論文发表林韦志杨筑安杨筑安赖欣宜易哲安陈国豪邓珮琳徐培文侯儒君胡瑄耘王乔立苏正宪苏志文黄兆清洪翊芸Wee Beng Lim 陈淯圣郭哲玮林子玮林柏廷宋泓葰柯虹瑩林政宏林奕全张馨呂宗谚林弘杰陈家维蔡奇男陈瑜轩孙德娟林子桓邱景徽陈祺蔡世国谢立伟翁颖信苏柏豪陈韦佑王升钧洪孟君胡家豪陈羽蓁林炜翔胡政嘉胡政嘉林文元许倬宪余滋雅褚祥蕴洪晨玮许嘉峻陈冠玮葉怡伶吴家森慧麗Mintra Phochanamanee 吴宗原
Utilizing a multimodal foundation model for constructing an AI- enabled opportunistic screening framework for the next-generation healthcare system 林嵚副教授( 国防医学院医学系副教授/ 三军总医院数位医疗中心人工智慧实验室主任) Associate Professor, School of Medicine, National Defense Medical Center Director of AI lab, Military Digital Medical Center, Tri-Service General Hospital