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World File Search System同位素
siboglinid小管中微生物氮利用率的钼同位素特征
许多基于化学合成的社区在深海环境中繁荣发展，依赖于硫化物氧化细菌的代谢活性。术后siboglinid tubeworms就是这种情况，其对营养的需求主要通过其endosymbiotic细菌来满足，其中包括在一个称为The Troposomy体的专用器官中。这种化学共生的导致滋养体的氮同位素组成明显低于其他类型的软组织。然而，Sibo Glinids的氮利用的特定过程尚不清楚。作为相关酶（氮酶和硝酸盐还原酶）的关键要素，在氮的生物地球化学循环中是必不可少的。Siboglinids的Mo同位素组成（δ98MO）是解码与氮代谢有关的过程的潜在代理。在这项研究中，我们发现了Δ98mo值沿着南部中国海的Haima渗漏的actimentiferan siboglinid paraescarpia echinospica沿着 - 4.59‰的阴性（-1.13‰±1.75‰±1.75‰±1.75‰，n = 19） - 自然量为Δ98mo的δ98mo值。建议这种极为负的同位素组成是由硝酸盐减少期间的肾小管内共生体或epibionts降低引起的同位素cally light mo引起的。这样的MO同位素签名可以提供一种用于识别Siboglinid Tubeworms的手段，Siboglinid tubeworms是一组因缺乏矿物质骨骼而在岩石记录中由于缺乏矿化骨架而逃脱了明确鉴定的annelids。
稳定同位素探测宏基因组学的标准化定量分析策略
抽象稳定的同位素探测（SIP）促进了通过核酸的同位素富集对复杂生态系统中活性微生物种群的培养无关鉴定。许多DNA-SIP研究依赖于16S rRNA基因序列来识别活性分类单群，但是将这些序列与特定细菌基因组联系起来通常具有挑战性。在这里，我们描述了一个标准化的实验室和分析框架，用于使用shot弹枪元基因组学而不是16S rRNA基因测序以人均基因量化同位素富集。为了开发此框架，我们使用设计的微生物组探索了各种样本处理和分析方法，其中标记的基因组的身份及其同位素富集的水平得到了实验控制。使用此基础真理数据集，我们经验评估了不同分析模型的准确性，以识别活性分类单元，并检查了测序深度如何影响同位素标记的基因组的检测。我们还证明，使用合成DNA内部标准来测量SIP密度分数中的绝对基因组丰度可改善同位素富集的估计值。此外，我们的研究说明了内部标准的效用，以揭示样品处理中的异常情况，如果未被发现，可能会对SIP元基因组分析产生负面影响。最后，我们提出了SIPMG，这是一个R软件包，可促进绝对丰度的估计并执行统计分析，以识别SIP元基因组数据中标记的基因组。这个经过实验验证的分析框架增强了DNA-SIP宏基因组学的基础，作为准确测量环境微生物种群的原位活性并评估其基因组潜力的工具。
科学/同位素研发与生产 2023 财年国会预算说明
▪ 生产和/或分销美国短缺或无法获得的稳定同位素和放射性同位素，包括相关的同位素服务。 ▪ 保持制造同位素所需的关键国家基础设施和核心竞争力的任务准备就绪，并确保国家做好准备，以应对国家紧急情况下供应链的缺口。 ▪ 开展研发 (R&D) 工作，开发变革性的同位素生产、分离和浓缩技术，以促进联邦、学术和工业创新、研究和新兴技术。培养具有独特和世界领先核心竞争力的多元化和包容性国内劳动力。 ▪ 减轻美国对外国同位素供应的依赖，促进强大的国内供应链，增强美国经济的韧性。
从 Fe-Cr 熔剂中生长单同位素六方氮化硼单晶
六方氮化硼 (hBN) 是一种重要的绝缘体，被纳入众多二维电子、光电和光子器件中。天然 hBN 是 20% 10 B 和 80% 11 B 同位素的混合物，而单同位素 hBN 则是一种仅含单一硼同位素（10 B 或 11 B）的变体。因此，单同位素 hBN 具有更高的热导率和更强的中子吸收率（就 h 10 BN 而言），使其非常适合用作中子探测器、纳米柔性电子设备中的热管理材料和基于声子极化的纳米光子学。在这里，我们使用含有单一硼同位素和氮的硼粉合成了近似单同位素的 hBN，并在大气压下从 Fe-Cr 金属熔剂中生长出单晶。剪切（≤1.3 cm -1 ）和层内（≤3.3 cm -1 ）模式的拉曼峰较窄，表明晶体高度有序。在光致发光光谱中，声子辅助跃迁峰的存在也表明晶体质量很高。这种生长方案使我们能够消除 4.1 eV 处的发射。这项工作为研究同位素效应的基本特性和高性能 hBN 器件提供了一种新材料。
使用稳定的同位素为森林和农业生态系统的水资源管理提供信息
如何处理四个4 M深度同位素深度概况的采样样本。两个剖面分别位于一个旧葡萄园中，分别有和没有草种在行之间。其他两个轮廓分别位于一个年轻的2.5岁的葡萄园中，分别有和没有草种在两排之间。分析土壤样品的硝酸盐浓度和稳定的同位素组成。来自附近的沉淀同位素采样和基本气象数据已有数年。同位素深度轮廓用于校准四个不同位置的土壤物理模型Hydrus-1D。气象数据和沉淀同位素用作输入数据，而描述水流和沿轮廓的传输的土壤液压参数是通过反向建模确定的，通过优化同位素模拟对观测值的拟合。然后使用特定地点的校准模型来追踪水和硝酸盐随时间和土壤深度的命运。
ABBA：AVAP
同位素研发和生产概述DOE同位素计划（DOE IP）的任务是：在美国短暂供应或无法提供的产品和/或分发稳定的同位素和放射性异位素，包括相关的同位素服务； 维持制造同位素所需的关键国家基础设施和核心能力的任务准备，并确保国家在国家危机期间应对供应链缺口的准备； 进行研发以开发变革性的同位素生产，分离和丰富技术，以使联邦，学术和工业创新，研究和新兴技术能够； 培养具有独特和世界领先的核心能力的多样化和包容的家庭劳动力； 减轻美国对同位素供应的依赖，并促进国内供应链为美国的经济弹性链。DOE IP可为国家提供高优先放射性和稳定的同位素，因为该国没有任何国内实体能够满足市场需求。该程序通常是这些稀有同位素的唯一或少数全球生产商之一。但是，美国仍然高度依赖来自敏感国家的同位素供应链。同位素是高优先事项，可以使国家对国家具有战略重要性，并且在医学诊断和治疗，发现科学，国家安全，高级制造，半导体制造，太空探索，通信，生物学，量子信息科学，清洁能源和其他领域至关重要。DOE IP是SC中唯一的DOE“任务基本功能”，并在国家紧急情况下继续操作，以减轻同位素供应链的干扰。DOE IP与行业紧密合作，以确保为商业稳定和增长提供所需的同位素，并促进对国内私营部门的同位素生产商业化。doe ip介入在19日期大流行期间和俄罗斯入侵乌克兰，以减轻对联邦机构，工业和研究至关重要的供应链中断。DOE IP利用国家实验室和大学的粒子加速器和研究核反应堆来照射目标，然后在放射化学基础设施中处理这些靶标，以提取感兴趣的放射性病。 DOE IP还从传统浪费或库存中提取放射性同位素，以减少废物处置，同时提供有价值的产品。doe ip管理着国家的同位素库存，例如氦3（HE-3），这对于低温，量子信息科学（QIS），融合能源和国家安全至关重要；俄罗斯是HE-3的另一个主要生产商。DOE IP负责由曼哈顿项目的一部分开发的碳纤维（电磁离子分离）创建的所有稳定同位素的国家存储库。浮雕在1998年停止了运营，使美国没有广泛的同位素富集能力。俄罗斯拥有全球最大的同位素富集能力，中国最近开始运营具有重要功能的新设施。美国稳定同位素的库存有限，导致美国依靠外国进行关键的稳定同位素。DOE IP支持创新同位素生产，富集和化学分离的世界领先的研发计划。DOE IP正在开发现代稳定的同位素丰富能力，以重建国内制造能力，补充库存并促进美国的经济韧性，繁荣和竞争力。同位素制造和研发活动为培训和劳动力发展提供了附带福利，并促进了与清洁能源，加速器科学，核工程，核物理，同位素富集和放射化学相关的未来美国专业知识。这些学科是基本的，不仅是同位素的生产和加工，还基于基本和应用核和放射化学科学的许多基本方面。研究和生产活动在人工智能（AI），机器学习（ML），机器人技术和高级制造中开发并采用技术和平台技术。此要求中的资金支持基础设施，员工和设施的任务准备；研究;以及满足美国同位素需求不断增长的新功能。从销售工资中收集的同位素，分销和相关服务的实际生产。同位素出售给商业客户，外国实体的价格为全成本恢复或市场价格（以较高者为准）。与国内研究的同位素定价降低，以促进创新和科学进步。DOE IP资金是通过同位素生产和分销计划循环基金执行的，在该基金中，分配资金和客户收入均已存入和执行以实现计划可行性。
FY 2023 CBP旅行表
范围本文档介绍了使用光稳定的同位素分析来验证某些商品或产品（尤其是棉花）的增长区域。就本文档而言，本服务的所有商业提供商都将被称为“同位素测试提供者”，无论其业务模型如何（例如，将分包商用于分析的某些部分）。一些提供商可以使用其他测试技术来验证原点。本文档未解决这些其他技术。应注意了解测试提供者可以实现的总体信心，而无论执行了多少测试。同位素测定的同位素测定同位素测试的概述是一种科学方法，可以识别自然存在的材料的原子结构，或者是受局部环境条件影响的材料的“指纹”。例如，就棉花而言，是植物在生长过程中所经历的环境条件，而不是种子的起源，这将决定棉纤维的同位素指纹。将指纹与来自各个地理区域的类似材料的库进行比较时，该测试可以确定原材料与所声称的地理起源一致。
朝着学习模拟年际水...
在气候模型中模拟稳定水同位素体（即同位素组成不同的分子）的丰度，可以与代理数据进行比较，从而检验有关过去气候的假设并在不同的气候条件下验证气候模型。然而，许多模型在运行时并没有明确模拟水同位素体。我们研究了使用机器学习方法取代基于物理的降水中氧同位素组成的明确模拟的可能性。这些方法针对给定的表面温度和降水量场，估计每个时间步长的同位素组成。我们基于成功的 UNet 架构实现卷积神经网络 (CNN)，并测试球形网络架构是否优于将地球经纬度网格视为平面图像的简单方法。我们使用 iHadCM3 气候模型对过去一千年的运行情况进行案例研究，发现同位素组成时间变异的约 40% 可以通过跨年和月度时间尺度的模拟来解释，且模拟质量在空间上存在差异。经测试的 CNN 性能显著优于简单的基线模型，例如随机森林和逐像素线性回归。针对平面图像的标准 UNet 架构的修改版本，其预测结果与球形 CNN 的预测结果相当。不同气候模型中同位素实现方式的差异，可能导致在使用与训练模型不同的气候模型获取的数据进行测试时，模拟结果出现显著下降。未来稳定水同位素模拟的研究方向可能侧重于实现稳健的气候-氧同位素关系，或探索可能的预测变量集。