通过植物育种提高农作物的产量是耗时且费力的,而新颖的等位基因组合的产生受染色体链接块和连锁拖拉的限制。减数分裂重组对于通过父母等位基因的重组创造新的遗传变异至关重要。同源染色体之间的遗传信息交换发生在跨界(CO)位点,但CO频率通常很低且分布不均。这种偏见在重组“冷”区域中引起了连锁 - 拖拉的问题,其中不希望的变化仍然与有用性状相关。在植物中,编程的减数分裂特异性DNA双链断裂,由SPO11复合物催化,启动重组途径,尽管只有〜5%导致COS的形成。为了研究Spo11-1在小麦减数分裂中的作用,作为操纵的前奏,我们使用CRISPR/CAS9在六链球菌的所有三种SPO11-1同种植物中生成编辑。显示植物在所有六个Spo11-1副本中都表现出色,无法接受染色体突触,缺乏COS且无菌。相比之下,在营养生长和生育方面,携带三种野生型同源物中任何一个副本的线条与未经编辑的植物都无法区分。然而,对编辑植物的细胞遗传学分析表明,同种异体产生COS和突触动力学的能力有所不同。此外,我们还表明,携带六个编辑的小麦突变体的转化是用TASPO11-1B基因编辑的SPO11-1副本,恢复突触,CO形成和生育能力,因此为这种具有重要意义的作物的重组提供了一种途径。
摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力,目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此,使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后,每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程,直到它们达到恒定的重量为止。接下来,应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后,进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外,进行了统计测试,以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平(高,中和低)存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明,三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外,可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
根据 2022 年 RPO 和 REC 框架实施(第一修正案)条例通知 97/CSERC/2022,实体应提供由董事/执行合伙人/所有人和特许会计师正式认证的季度燃料使用和采购报表,以及提交给 CREDA 的每月能源账单和联合电表读数报告。
抽象的胚泡是最普遍的肠道真核微生物,对人类和动物健康都有重大影响。尽管进行了广泛的研究,但其致病性仍然存在争议。成本动作Ca21105,“一个健康状况下的胚泡”(OneHealthBlastocystis),旨在通过促进一个多学科网络来弥合我们理解的差距。该计划的重点是开发标准化的诊断方法,建立全面的亚型和微生物组数据库,并通过教育和协作来促进能力建设。该动作构成了五个工作组,每个工作组都针对胚泡研究的特定方面,包括流行病学,诊断,“ OMICS Technologies”,体内和体外研究以及数据传播。通过整合医学,兽医,公共和环境健康的进步,该计划旨在协调诊断,改善公共卫生政策并促进创新研究,最终增强我们对胚泡及其在健康和疾病中的作用的理解。这种合作的工作有望导致大幅进步和实际应用,从而使科学界和公共卫生受益。
摘要:将电池保持在特定温度范围内对于安全性和效率至关重要,因为极端温度会降低电池的性能和寿命。此外,电池温度是电池安全法规的关键参数。电池热管理系统(BTMS)在调节电池温度方面是关键的。虽然当前的BTMS提供实时温度监测,但缺乏预测能力却构成了限制。本研究介绍了一种新型混合系统,该系统将基于机器学习的电池温度预测模型与在线电池参数识别单元相结合。标识单元不断实时更新电池的电气参数,从而提高了预测模型的准确性。预测模型采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS),并考虑了各种输入参数,例如环境温度,电池电流温度,内部电阻和开路电压。该模型通过基于实时数据动态调整热参数来准确地在有限时间范围内准确预测电池的未来温度。实验测试是在一系列AMB温度范围内对锂离子(NCA和LFP)圆柱细胞进行的,以在不同条件下验证系统的准确性,包括电荷状态和动态载荷电流。提议的模型优先考虑简单,以确保实时的工业适用性。
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而,缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库,可以根据两个总体分类法进行过滤,并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类,然后进行专家咨询,构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体:人类、人工智能;(2) 意向性:有意、无意;和 (3) 时间:部署前;部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域:(1) 歧视和毒性,(2) 隐私和安全,(3) 错误信息,(4) 恶意行为者和滥用,(5) 人机交互,(6) 社会经济和环境,以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知,人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架,将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
糖尿病微血管病是糖尿病患者的典型且严重的问题,包括糖尿病性视网膜病,糖尿病性肾病,糖尿病神经病和糖尿病性心肌病。2型糖尿病和糖尿病微血管并发症患者的不对称二甲基精氨酸(ADMA)的水平显着升高,这是一种一氧化氮合酶(NOS)的内源性抑制剂。ADMA通过其对内皮细胞功能,氧化应激损伤,炎症和纤维化的影响,促进了2型糖尿病中微血管并发症的发生和进展。本文回顾了糖尿病的ADMA和微血管并发症之间的关联,并阐明了ADMA导致这些并发症的潜在机制。它为预防和治疗2型糖尿病的微血管并发症提供了一种新的想法和方法。
糖尿病是一种越来越多的慢性疾病,会影响世界上数百万的人。对患者的血糖水平进行定期监测以控制疾病。当前的血糖监测装置的方法通常是侵入性的,会给患者带来不适。非侵入性葡萄糖监测设备可能是糖尿病患者的游戏规则改变者,因为它会减少不适并提供连续监测。本手稿对非侵入性葡萄糖生物传感器进行了综述,特别关注市场上可用的领先技术,例如微波传感,近红外光谱,离子电池和光学方法。本文打算使用各种生物流体(汗水,唾液,间质液,尿液)来描述非侵入性血糖监测方法,从而突出显示最新设备开发中的优势和缺点。本综述还讨论了葡萄糖检测设备的未来趋势以及如何改善患者的生活质量。但是,与实现准确可靠的葡萄糖监测有关的挑战仍然存在一些挑战。需要进一步改进葡萄糖生物传感器,其性能的分析目标的标准化以及不断评估和培训外行用户。本文回顾了临床实践中葡萄糖生物传感器的简短历史,基本原理,分析性能和当前状态。
由多个储罐组成的热能存储系统允许实施热跃层控制方法,这可以在放电过程中降低流出温度的下降并增加体积存储密度和利用率。基于提取和混合热阶层控制方法的多坦克系统,使用模拟评估了河流岩石作为储存材料和压缩空气作为热转移流体的模拟。对于绝热条件,模拟显示所有多坦克系统的性能都提高了,并且随着储罐数量的增加,改进的改善。混合方法的性能比提取方法更好。混合方法使用两个储罐的总体积比单坦克系统小的2.15倍提供了5.1%的流出温度下降。在绝热条件下,超过三个坦克无益。使用两个油箱,混合方法的温度下降为5.8%,体积比单坦克系统小的2.5倍。两坦克系统的发射效率为91.3%,而单坦克系统的98.1%。两坦克系统的特定材料成本比单坦克系统的特定材料成本低1.5倍。
目前,马达加斯加有80%是无树的草原。在大约0.5 - 1 KA引入牧民之前,请识别失落的稀树草原林地和草原,森林和荒地(Hixon等人,2021年),该岛上的保护/修复岛上的保护/修复。Gillson等。(2023;以后的G2023)警告说,“所有稀树草原和荒地作为退化的森林在生态上都是不准确的”二进制分类,这使“森林 - 草地之间的虚假二分法”和“脱离了Heathlands and Scartion and Savannans and Savannas。”我们同意,很惊讶地看到我们归因于我们(Joseph and Seymour,2020,2021;此后的J&S20,21),此后两年,我们揭穿了Madagascar的中部高地(MCH)的“ Forest-Grassland” Dichotomies。我们得出结论:“这项跨学科的审查挑战了百年历史的极端观点……证据不支持(1)森林中有二次草原的森林MCH……也不支持(2)MCH,其特征是巨大的自然无天然草地……发现的结果支持了更林木,更繁华的ericoid-rich rich过去,与林地相处的草丛和林地相处,像林地一样, 在细尺度上,一个复杂的马赛克……似乎很可能,包括较小的无树草地”。 我们假设一个八份马赛克(不是两个),稀树草原> 30%,荒地比今天高10倍(Joseph et al。,2021)。 我们清楚地(1)反对和反对二分法,(2)从未发现“所有的稀树草原和荒地”被降解为森林。在细尺度上,一个复杂的马赛克……似乎很可能,包括较小的无树草地”。我们假设一个八份马赛克(不是两个),稀树草原> 30%,荒地比今天高10倍(Joseph et al。,2021)。我们清楚地(1)反对和反对二分法,(2)从未发现“所有的稀树草原和荒地”被降解为森林。