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肠炎沙门氏菌 ATCC 13076 中浮游细胞和固着细胞的比较代谢研究：阐明驱动生物膜形成的代谢途径
微生物倾向于积聚在表面，形成诸如生物膜之类的聚集体，这使它们能够抵抗各种环境压力和抗菌剂。这种能力阻碍了对包括沙门氏菌在内的致病微生物引起的疾病的有效治疗，沙门氏菌是造成全球大量死亡的罪魁祸首。本研究旨在使用代谢组学方法比较肠炎沙门氏菌浮游细胞和固着细胞的代谢特征。用 LC/MS 方法分析从细菌细胞中提取的代谢物。使用 Thermo Xcalibur v 3.1 软件分析原始数据。对于数据处理，使用 XCMS 进行特征检测、保留时间、校正和对齐。通过 MetaboAnalyst 软件 v 6.0 中的单变量和多变量统计方法（PCA、PLS-DA、热图）分析数据矩阵。总共 121 种代谢物被推定为两种细菌状态之间的差异代谢特征，并且它们与它们相应的代谢途径相关。在浮游细胞中表现出正向调节的代谢物包括脯氨酸、苯丙氨酸，它们是必需代谢物的前体，也是应激适应机制的一部分。此外，腐胺和尸胺在生长、应激反应和细胞稳定性中起着至关重要的作用。相反，固着细胞中最具代表性的代谢物包括赖氨酸、腺苷、嘌呤、嘧啶和柠檬酸，主要与维持细胞稳态、应激反应和代谢调节有关。最后，通路富集分析确定了 11 条通路的代谢变化，主要涉及嘌呤和嘧啶代谢、精氨酸和脯氨酸代谢以及维生素 B6 代谢。这些发现有助于鉴定与肠炎沙门氏菌固着细胞生物膜形成有关的潜在代谢途径。
智能供应链管理：一种工业工程方法
摘要。智能供应链证明了工业工程技术融合的变革力量。它体现了朝着更高效，响应和可持续的工业生态系统的转变，这是通过人工智能（AI），物联网（IoT）和大数据分析的战略应用来促进的。本文研究了如何利用这些先进技术革新供应链管理的方式，从而赋予了这些高级技术，并具有曾经被认为是未来派的能力。AI与物流的相互作用优化了整个供应链流，从而使预测分析成为现实，从而大大降低了停机时间并通过更可靠的交付系统提高客户满意度。物联网在库存管理中的作用已超越单纯的跟踪，提供了丰富的数据矩阵，使企业能够预测和迅速对市场变化做出反应。大数据分析通过利用大量信息来介绍更细微和战略性地调整生产计划，从而超越了传统需求预测。本文进一步探讨了智能供应链如何仅限于技术实力，而是重新定义了供应商关系，从而强调了数字协作平台的重要性，从而促进了更具凝聚力和透明的供应网络。通过实时数据告知的风险管理策略，供应链变得越来越有弹性，而这些智能网络中的可持续性计划强调了对环境责任的承诺。正如本文所表明的那样，这些技术的整合催化了工业工程的文艺复兴，在该工程工程中，智能供应链正在成为价值创造，减少废物和竞争性差异的引擎。总而言之，本文认为，采用智能供应链实践不仅是一种选择，而且是旨在在日益复杂且波动的市场中蓬勃发展的企业的绝对当务之急。正是这些智能系统将在明天的工业领域定义赢家，那些可以适应，预测和有效地满足迅速变化的世界的需求的人。
战略部门投资附录。...
附录一：方法论 战略投资是指对拜登政府工业战略优先考虑的行业进行的投资：清洁技术、半导体和电子、生物制造和重工业。本报告参考了两个来源：清洁技术投资的清洁投资监测和白宫的微电子和先进制造业投资清单。清洁投资监测跟踪已宣布和实际的清洁经济投资，而投资美国清单则包含已宣布的半导体和电子、生物制造和重工业投资数据。该分析不包括大多数州和跨州投资（例如对大型电网、太阳能电池板农场和输电线路的投资），以及清洁投资监测中被确定为“能源和工业”投资的大多数项目（碳管理、氢和可持续航空燃料等非生物燃料投资除外）。虽然这些是向清洁可再生能源过渡的关键投资，但预计它们不会像白宫和清洁投资监测跟踪的其他投资那样对当地经济发展和就业增长产生同样的变革性影响。根据《重新竞争试点计划》法规，就业困境是指某地黄金年龄就业 (25 至 54 岁) 显著落后于全国平均水平。本报告采用了《重新竞争》计划的县级就业困境定义 i，即某县的 PAEG 至少为 5%，且家庭收入中位数不高于 75,000 美元。PAEG 根据黄金年龄就业率确定，黄金年龄就业率是目前正在工作的 25 至 54 岁人口的百分比。根据法规，PAEG 是以下两项之间的差额（以百分比表示）：1) 全国五年平均黄金年龄就业率；和 2) 符合条件地区五年平均黄金年龄就业率。本报告使用了美国人口普查局的五年期美国社区调查 (ACS) 和小区域收入和贫困估计 (SAIPE) 计划中的 2022 年数据来计算县级黄金年龄就业差距。本文中被定义为“就业困难”的大多数县自 2007 年（本文进行分析比较的最早年份）以来一直符合这一标准。对于非住宅私人固定投资 (PFI) 的计算，我们将 2021-2022 年战略部门投资与 2021-2022 年非住宅 PFI 数据进行比较。我们将 2007 年作为非住宅 PFI 县级数据的第一年，因为这是此类数据可用的第一年。非住宅 PFI 的估计值来自 2007-2022 年年度数据，使我们能够按时间趋势比较这些数据，并比较陷入困境的社区从大衰退开始以来在两个商业周期和两个经济复苏期（2010-2020 年和 2021 年至今）的经历。对于非住宅 PFI 数据的分析，我们将 2021-2022 年的非住宅 PFI 与 2021-2022 年的战略部门投资进行比较。为了估计县级年度非住宅 PFI，我们构建了一个数据矩阵，由以下部分组成：
引用Ezenarro JJ，Al Ktash M，Vigues N，Gordi JM，Muñoz-Berbel X和Brecht M（2025）通过
致病细菌造成许多医疗保健和安全问题，包括传染病（He等，2023），食物中毒（Hussain，2016年）和水污染（Some等，2021）。由于其感染性和快速增殖，需要快速，准确的细菌检测和鉴定方法，以减少决策的时间段，从而最大程度地减少医疗保健风险，生态系统影响以及与微生物病原体相关的经济损失。基于琼脂平板上细菌细胞培养的病原体检测和鉴定已经存在不同的方法（Van Belkum和Dunne，2013年），免疫学检测（例如，酶联免疫吸附测定法） ），DNA微阵列（Colle等，2003），生物传感器（Boehm等，2007; Ahmed等，2014），或使用特定试剂敏感的使用，例如，细菌代谢（Ghatole et al。，2020; Hsieh等人，2018年）或lie of eDeNos of AdeNose（Et） ），等（Chen等，2018； Dietvorst等，2020）。然而，由于其简单性，低成本，稳健性和可靠性，传统的板块培养方法仍然是病原体检测和识别的金标准（Rohde等，2017），是细菌污染评估法规中的一种（Word Health Organisation，2017年）。实际上，板培养涉及琼脂平板的细菌生长，直到可以观察到单克隆菌落的形成为止。因此，板块培养在某种程度上容易受到人类错误的影响。菌落在形态，颜色，光泽和不透明度上等等，在仔细观察之后，有时在显微镜下，专家可以区分专家。除此之外，这项技术的主要限制是其持续时间。通常，直到菌落形成的细菌增殖需要超过18小时，对于缓慢增殖的细菌而言，必须超过3 - 4天（Franco-Duarte等，2023; Rajapaksha等，2019; Lee等，2020）。一种极端情况是军团菌，它需要非标准治疗和第二盘培养以进行适当的诊断，从而将细菌识别延迟到几周内（Tronel和Hartemann，2009; McDade，2009）。减少测量时间和加速决策的一种可能性是实施能够检测菌落并在形成的早期阶段识别的先进成像系统（Wang等，2020）。从这个意义上讲，高光谱成像是有利的，因为它以3D数据矩阵或超立方体格式提供了高分辨率图像，其中二维对应于空间信息（x，y坐标），而第三个维度对每个单独的像素（λ坐标）的光谱数据（Gowen等，2015，2015，2015; arrigoni; arrigoni et al arrigoni; arrigoni et al and arrigoni; arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigy and and and and。通常使用化学计量学来处理大量信息，以识别数据集中的模式，这些模式在裸眼中并不明显，并创建了能够对新数据进行分类的预测模型（Huang，2022）。然后可以使用这些PC进行基于PCA的判别分析（PCA-DA）（UDDIN主成分分析（PCA）通常与高光谱成像结合使用，以将光谱图像数据集减少为称为主成分（PCS）的代表变量（Abdi和Williams，2010年）。