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连接各大洲：探索德国与东盟的经济联系
德国企业已经认识到该地区的潜力，并积极寻求在各个领域建立合作伙伴关系和进行投资。德国企业对东盟日益增长的兴趣是由多种因素推动的，包括该地区强劲的经济基本面、对区域一体化的承诺以及对创新和技术的拥抱。随着东盟的不断发展壮大，其经济和社会进步的潜力巨大，德国企业完全有能力在这一转型中发挥重要作用。探索德国-东盟伙伴关系不仅是为了寻找新的市场和机会，也是为了在两个具有共同价值观和可持续发展承诺的地区之间建立更牢固的联系。在此背景下，德国-东盟商业关系对双方都具有巨大的希望，可以促进经济增长、创造就业机会并提高技术能力。
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NIDDK 慢性肾病 (CKD) 个体 在恶性载脂蛋白 L1 (APOL1) 中。大约 13% 的非裔美国人和 25% 的西非人携带高风险肾脏基因型，由两种 APOL1 风险变体 G1 和 G2 的任意组合组成。此重新提交的国家糖尿病和消化肾病研究所以患者为导向的研究职业发展奖 (K23) 旨在支持波士顿大学医学院助理教授 Titilayo Ilori 博士，他希望建立专注于机制和介入研究的职业生涯，研究饮食因素和生活方式对资源匮乏和充足环境中 CKD 发病率和进展的影响，特别是在遗传和基因组风险变异的背景下。Ilori 博士之前的研究重点是 CKD 的健康差异以及肾脏疾病中营养相关暴露和结果的二次数据分析。 Ilori 博士打算扩大她的研究范围，设计前瞻性研究来研究饮食中钠和钾在非洲人 CKD 进展和 APOL1 肾病中的作用。因此，她的 K23 培训侧重于获得全球健康研究、CKD 营养和遗传流行病学、纵向数据分析中的统计遗传学和高级生物统计学技能以及 CKD 的生物标志物。我们提出了一个研究项目，利用非洲人类遗传和健康肾脏疾病研究网络并解决以下研究目标：1) 通过对非洲人 24 小时尿液收集进行评估，对饮食中钠、钾和草酸盐摄入量之间的关联进行横断面和前瞻性检查；2) 进行横断面和前瞻性研究以确定饮食模式与 CKD 和 CKD 进展之间的关联； 3) 饮食：基因相互作用研究，以检查饮食因素（钠、钾、草酸盐或饮食模式）是否会改变 APOL1 肾基因型对 CKD 进展的影响。这是一个重要的项目，因为它可以确定饮食因素是否是 SSA 非洲人 CKD 进展的可改变风险因素，而 SSA 的透析和肾移植费用高昂。此外，饮食改变高风险 APOL1 肾风险等位基因患者的肾病风险的证据可能对研究 APOL1 肾病的新治疗靶点很重要。Elijah Paintsil
迫切需要进行基因组监测来控制蔓延各大洲的小麦瘟病疫情
我们对小麦的依赖程度很高；小麦是世界 35% 人口的主食，全球 25% 的小麦用于牲畜饲料和工业用途。然而，病虫害造成的产量损失平均超过 20% [1]。令人担忧的是，由稻瘟病引起的稻瘟病有可能引发大流行，造成进一步的损失并导致全球粮食不安全。麦瘟病最初于 1985 年在巴西发现，随后通过国际贸易蔓延到主要小麦产区以及其他南美国家、孟加拉国和赞比亚（图 1）[2]。麦瘟病造成了灾难性的农作物损失：玻利维亚的农作物损失了 69%；在南美洲南锥体地区，产量损失高达 100%；2016 年，孟加拉国爆发麦瘟病，产量减产高达 51%。显然，麦瘟病的进一步蔓延将严重损害世界粮食安全。基因组监测为及时识别和追踪这种疾病的传播提供了重要信息。世界卫生组织最近发布了全球基因组监测战略，对具有大流行和流行潜力的病原体进行全球基因组监测 [3]。麦瘟病是基因组监测的主要候选对象，但这很有挑战性。快速有效的监测取决于对“现场”病原体的快速准确识别，以及广泛且无边界的数据共享和分析。SARS-CoV-2 大流行表明我们有能力建立这样的监测网络（例如 COG-UK），虽然建立这样的网络并不容易，但我们尚未看到针对真菌疾病建立这样的网络。 Latorre 及其同事认为，迫切需要进行基因组监测，以追踪和减轻小麦瘟病在南美洲以外的传播，并出色地证明了基因组数据对小麦瘟病流行病学监测的实用性 [ 4 ]。通过从全基因组序列数据（84 个 SNP）中选择一组有区别的市场，他们证实小麦瘟病的克隆谱系 B71 已在两个独立的场合从遗传多样的南美洲人群传播到赞比亚和孟加拉国，并具有大流行潜力。全球
Intertek 演示 - 温哥华 BCBEC - 2011 年 1 月 27 日
> 全球数十亿产品带有我们的认证标志 > 每年超过 2,000,000 次测试、检验和认证 > 市场准入覆盖 7 大洲中 6 大洲的几乎所有 195 个国家 > 全球 89 个产品安全、性能和 EMC 实验室 > 比任何其他认证机构都拥有更多的专有认证产品 – 从 ETL 和能源效率到质量/性能和 RoHS > 北美第二大认证机构
区分对多年和单年la nin〜a事件期间北部中高纬度大洲冬季温度的影响：建模ST
摘要：利用2200-yr CESM1工业前模拟，本研究研究了单年（SY）和多年（MY）LaNiñas对它们对冬季表面空气温度的各自影响的影响，重点介绍了模型中高层间气温的冬季空间，重点介绍了指定机制的冬季 - 高层间气温。在四个大陆部门确定了明显的影响：北美，欧洲，西伯利亚西伯利亚（W-西伯利亚）和西伯利亚东部（E-Siberia）。模拟的SyLaNiña事件的典型影响是在欧洲和W＆E-Siberia上的异常变暖，以及北美的异常冷却。模拟了我的LaNiña事件，减少了北美的典型异常冷却，以及在W＆E-Siberia上的典型异常变暖，但增强了欧洲典型的异常变暖。模拟我的LaNiñas在第一个冬季的明显影响比第二个冬天更为突出，除了W-Siberia之外，在第二个冬季，明显的影响更加明显。CESM1模拟中的这些总体不同的影响可以归因于这些大陆上的敏感性的不同敏感性与我和SyLaNiñas之间的差异在其强度，位置和诱发的大西洋海洋表面温度异常中的差异。这些特性差异与北美太平洋，北大西洋振荡，印度洋 - 诱发波浪火车和热带北大西洋 - 诱发的波浪火车机制的不同气候影响有关。然后对1900年至2022年的观察结果进行验证，以确定CESM1模拟中的差异。
