盐分是限制沿海滩涂土地利用的首要因素,根际微生物在增强作物抗逆性方面发挥着至关重要的作用,对环境变化高度敏感。水稻(Oryza sativa L.)是盐渍土改良的首选作物。本研究通过高通量测序技术,对不同盐胁迫处理下水稻根际土壤微生物群落进行了研究。研究发现,盐胁迫改变了水稻根际土壤细菌群落多样性、结构和功能。盐胁迫显著降低了水稻根际土壤细菌群落的丰富度和多样性。盐胁迫下,细菌群落中绿弯菌门、变形菌门和放线菌门丰度较高,厚壁菌门、酸杆菌门和粘球菌门相对丰度降低,拟杆菌门和蓝藻门相对丰度增加。水稻根际土壤细菌群落功能主要有化学异养、好氧_化学异养、光能营养等,其中化学异养和好氧_化学异养NS3(基土中添加3‰NaCl溶液)处理显著高于NS6(基土中添加6‰NaCl溶液)处理。本研究为开发水稻专用耐盐微生物菌剂提供了理论基础,为利用有益微生物改善滨海盐渍土土壤环境提供了可行的策略。
向量微积分:回顾向量代数的概念、标量和向量函数、梯度散度和旋度、方向导数、保守向量场、无旋函数和螺线函数。线积分、线积分的路径独立性、曲面积分的概念、格林定理、斯托克斯定理和散度定理。
分子为 18-75 岁患有糖尿病的联邦医疗保险优势计划 (Medicare Advantage) 患者,其在 2025 年接受过验光师或眼科医生的视网膜或散瞳眼科检查,或在 2024 年接受过眼科保健专业人员的视网膜或散瞳眼科检查,结果为阴性
1 石油和天然气行业的排放(根据《不列颠哥伦比亚省温室气体排放清单 1990 - 2020 年方法报告》)包含在不列颠哥伦比亚省的清单中,属于以下活动:• 上游石油和天然气生产、中游收集和加工以及液化天然气 (LNG) 的燃烧、通风、燃烧和逸散排放。这些活动包括但不限于钻井、水力压裂、分离、收集、压缩、气体处理和注入。• 石油精炼产生的燃烧和逸散排放;以及• 石油和天然气管道输送以及天然气分配产生的燃烧和逸散排放。
摘要:尽管经过了数十年的深入研究,但阿尔茨海默病 (AD) 的疾病改良治疗方法仍然非常需要。除了广泛分析的 tau 和淀粉样蛋白病理级联之外,还有两种有希望的研究途径最终可能确定 AD 的新药物靶点,这些研究途径基于对这种疾病的恢复力和易感性机制的更好理解。我们认为,大脑中的胰岛素样生长因子 I (IGF-I) 活性为 AD 的恢复力和易感性机制提供了共同的基础。我们推测,保留的大脑 IGF-I 活性有助于恢复 AD 病理,因为这种生长因子干预了被认为与 AD 有关的所有主要病理级联,包括代谢障碍、蛋白质稳态改变和炎症,这三种被认为是最重要的。相反,许多 AD 风险因素(如年老、2 型糖尿病、饮食不均衡、久坐不动的生活、社交、中风、压力和教育程度低)都存在 IGF-I 活性紊乱,而载脂蛋白 (Apo) E4 基因型和创伤性脑损伤也可能受到脑 IGF-I 活性的影响。因此,在分析这些过程时应考虑 IGF-I 活性,而保持 IGF-I 活性将有助于预防 AD 病理进展。因此,我们需要在所有这些条件下确定 IGF-I 活性并开发一种保持它的方法。然而,确定脑 IGF-I 活性不能仅仅基于这种神经营养因子的体液或组织水平,需要开发新的基于功能的评估方法。
越来越多的证据表明,表观遗传学在调节所有类型主动脉瘤的发病机制中也起着关键作用。众所周知,表观遗传因素会调节基因表达。这种机制似乎很有趣,尤其是了解遗传易感性和遗传因素与主动脉瘤和散发性动脉瘤复杂病理生理学的关系;事实上,后者是遗传因素和可改变的生活方式因素(即营养、吸烟、感染、吸毒、饮酒、久坐的生活方式等)密切相互作用的结果。表观遗传因素包括 DNA 甲基化、翻译后组蛋白修饰和非编码 RNA。在这里,我们的注意力集中在 miRNA 在综合征型和散发型胸主动脉瘤中的作用。它们既可以作为生物标志物,也可以作为新治疗策略的靶点。
微生物转化和氧化有机材料(即异育)在海洋关键元素的地球化学循环中起着基本作用。通过它们的生长和活性,异养微生物降低了浮游植物在地表海中产生的许多有机物,从而导致营养素的再生和再分配,碳和碳的再分化回到水柱中。但是,大多数有机物在物理上太大,无法直接被异养微生物吸收。因此,许多异养分分泌外酶,这些外酶将细胞外的大分子分解成较小的底物,然后可以直接被细胞吸收。微生物用来分泌这些酶的生化系统的复杂性质表明,它们不太可能存在于最早的异育体中。在前研究前海洋中,异养微生物只能进入一小部分有机物,以便大多数死去的浮游植物生物量直接通过水柱传递并沉降到海底。在这里,我们综合了现有的地理学证据,以检查在早期海洋中没有外酶的情况下有机物的命运。我们建议,在外酶,有机物保存,金属的可用性和磷回收之前,在地球上的运行方式与在当代地球上的运行方式不同。
建立了量子相对熵以及冯·诺依曼熵的方向二阶和高阶导数的积分表示,并用于给出基本已知数据处理不等式的简单证明:量子通信信道传输的信息量的 Holevo 界限,以及更一般地,在迹保持正线性映射下量子相对熵的单调性——映射的完全正性不必假设。后一个结果首先由 Müller-Hermes 和 Reeb 基于 Beigi 的工作证明。对于这种单调性的简单应用,我们考虑在量子测量下不增加的任何“散度”,例如冯·诺依曼熵的凹度或各种已知的量子散度。使用了 Hiai、Ohya 和 Tsukada 的优雅论证来表明,具有规定迹距的量子态对上这种“散度”的下界与二元经典态对上相应的下界相同。还讨论了新的积分公式在信息论的一般概率模型中的应用,以及经典 Rényi 散度的相关积分公式。
摘要:养虾是水产养殖生产中一个世纪以来的实践。在过去的几年里,传统的养殖方法得到了一些改进,然而,它仍然主要涉及密集的手工劳动,这使得传统养殖既不省时也不省钱。因此,需要一种持续的监测方法来提高养虾的效率。本文提出了一种使用深度学习和图像处理方法自动监测虾的流程。自动监测包括长度估计、虾的消化道评估和计数。此外,还设计了一个移动系统来监测各种养殖池中的虾。这项研究显示了有希望的结果,并展现了人工智能在自动化虾监测方面的潜力。