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分析 - 摩尔蒂 - 循环化学化学 -
摘要：动力学不对称是描述非平衡化学系统的关键参数：它表明在稳态，非平衡条件下化学反应网络的方向性。到目前为止，仅在具有单个周期的网络中评估了动力学不对称性。在这里，我们使用了合并的理论和数值方法研究了多周期系统中的动力学不对称性。受到最新实验发展的启发，我们选择了一个隔间化的氧化还原控制网络作为模型系统。我们报告了多周期网络动力学不对称性的一般分析表达，并为当前系统指定它，该系统允许预测关键参数如何影响方向性。我们确定隔室化可以实现自主能量棘轮机制，并由系统的热力学决定。动力学模拟证实了分析结果，并说明了扩散，化学和电化学过程之间的相互作用。提出的治疗是一般的，因为相同的程序可用于评估其他多周期网络中的动力学不对称，从而促进了跨域的终极过程的实现。
利用机器学习，以准确处理一般循环模型中重叠的不透明度物种
要了解系外行星和棕色矮人的高精度观察结果，我们需要详细且复杂的一般循环模型（GCM），这些模型（GCM）结合了水动力学，化学和辐射。在这项研究中，我们专门研究了GCMS中化学和辐射之间的耦合，并比较了相关化学中不同化学物种在相关性假设中混合的不同方法，当无法假设平衡化学时。我们提出了一种基于DeepSet（DS）的快速机器学习方法，该方法有效地结合了单个相关性-K的不相差（K-table）。我们与其他已发表的方法（例如自适应等效灭绝（AEE））以及与重新融资和求职（RORR）的随机重叠一起评估了DS方法。我们将这些混合方法集成到我们的GCM（Expert/MitGCM）中，并评估了它们的准确性和性能，以热木星HD 209458 b的示例。我们的发现表明，DS方法既适合GCM使用率准确又有效，而RORR太慢了。此外，我们观察到AEE的准确性取决于其特定的实现，并可能在实现辐射转移解决方案收敛时引入数值问题。然后，我们在简化的化学不平衡情况下应用了DS混合方法，在那里我们建模了Tio和Vo的雨水，并确认TIO和VO的雨水会阻碍平流层的形成。为了进一步加快GCM中一致的不平衡化学计算的发展，我们提供了文档和代码，用于将DS混合方法与相关-K辐射传递求解器耦合。DS方法已进行了广泛的测试，足以适合GCM。但是，可能需要加速大气检索的其他方法。
使用重组DNA技术的食物的检查方法尚未检查安全
0.5 g称重为聚丙烯离心管（50 mL体积），并使用离子 - 脱位树脂类型的DNA提取和纯化试剂盒（Qiagen Genomic-TIP）提取DNA并纯化DNA。在样品中加入7.5 ml的G2缓冲液 *1和20μL-淀粉酶 *2，与涡旋混合器剧烈混合，并在37°C下孵育1小时。加入7.5 mL的G2缓冲液，200μl蛋白酶K*3和20μlRNASEA*4，搅拌直至样品保持在管的底部，并在50°C下孵育1小时。同时，将离心管反转2-3次以混合样品。接下来，在4°C下在5,000 x g处离心15分钟，然后将所得的上清液（在2 mL部分中）转移到五个2 ml管（总计10毫升） *5中，在4°C下在20,000 x g处离心15分钟。从每2毫升管中收集1 ml上清液，以提前用1 mL qBT缓冲液 *1平衡的Qiagen Genomic-TIP 20/g，并提前加载（总计5 mL）。然后用QC缓冲液 *1洗涤尖端3次，然后转移到新的离心管和预热的QF缓冲液