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World File Search System杂种
在稳定的鸟类杂种区中持续渗入次要性羽毛特征
1生态学，进化和保护生物学计划，伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 康普尼亚大学，伊利诺伊州乌尔巴纳 - 康普纳姆，伊利诺伊州乌尔巴纳2号，美国2鱼类和野生动物科学系，爱达荷州爱达荷州莫斯科大学，爱德荷大学，爱德华大学，美国爱德荷大学3美国进化论，生态学，行为，伊利诺伊州，伊利诺伊州大学，伊利诺伊州 - 欧巴纳 - 培训学院，乌尔巴纳（Urbana-Champaign）尤金（Eugene）或美国5号行为，生态，进化和系统学计划，马里兰州大学，学院公园，医学博士6美国6脊椎动物动物学系，国家自然历史博物馆，史密森尼学会，华盛顿特区史密森尼学会，美国，美国7 7自然资源与环境科学系7 1138年，莫斯科，ID 83844，美国。电子邮件：kiralong778@gmail.com; W-523 Turner Hall，1102 S. Goodwin Avenue，Urbana，IL 61801，美国。电子邮件：jbrawn@illinois.edu
土壤杂种模型的校准方案
，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim，波恩大学，德国波恩大学，BINRAE，UMR 1114 EMMAH，法国C莱布尼兹农业景观研究中心（Zalf）朱利叶斯·库恩研究所（JKI） - 联邦栽培植物研究中心，作物和土壤科学研究所，布劳恩斯奇格，德国G Cirad，佩尼斯特部，法国蒙彼利埃，全球变化研究所CAS，捷克共和国I的全球变化研究所，I热带植物生产和农业系统模型（GEOROTAGS）德国Ottingen Juliege - Gembloux Agro-Bio Tech＆Umr Transfrontali'biioecoagro，Terra Center，Terra Center，Terra Center，Plant Sciences Axis，作物科学实验室，5030 Gembloux，Belgium K Inrae，US 1116 Agroclim
块共聚物 - 磷脂杂种囊泡的进步
迄今为止，已经将各种聚合物与磷酸化组装以组装HV，许多聚合物已表现出长期稳定性。表1提供了这些组件的摘要，包括其构件的类型和比率（mol％或w/w％）以及对出版物的参考。脂质的选择通常取决于研究的目标或应用。Fully saturated lipid such as 1,2-dipalmitoyl- sn - glycero -3- phosphocholine (DPPC) or unsaturated zwitterionic lipids such as 1-palmitoyl-2-oleoyl- sn-glycero -3-phosphocholine (POPC), 1,2-dioleoyl- sn - glycero -3-phosphocholine (DOPC) or L - a -磷脂酰胆碱（大豆）（大豆PC）是第一个选择。在某些出版物中，最常用的亲水性块的聚合物是聚（乙二醇）（PEG）或提到聚（氧化乙基）（PEO）。相反，用作疏水块的聚合物更多样化，包括聚（1,2-丁二烯）（PBD），聚（异丁基）（PIB），聚（Dimethyl Siloxane）（PDMS）（PDMS）和聚（胆固醇甲基丙烯酸酯）（PCMA）。脂质和聚合物的化学结构在方案1中总结了。块共聚物分子质量通常位于1.2至20 kDa的范围内。块状分子质量的共聚物与脂质对应物具有更可比的大小。它们是在假定构造具有相似曲率的囊泡的早期，因此比高分子重量块共聚物更适合形成HV。电子邮件：ebk@inano.au.dk尽管看来显而易见的不匹配可能会导致脂质与块共聚物跨学科纳米科学中心（Inano）Aarhus大学之间的相位分离程度更高，但Gustave Wieds Wieds Vej 14，8000 Aarhus C，丹麦。
杂种免疫患者的后盘后状况的可能性；来自德国国家队列（Nako）的数据
抽象的背景可靠的临床障碍和多发性硬化症（MS）恶化的预测模型来识别有风险的患者并优化治疗策略。目的是评估机器学习（ML）方法是否可以分类临床障碍并预测MS（PWMS）患者的恶化，如果是的，则临床和磁共振成像（MRI）特征（MRI）特征以及ML算法的组合是最佳的。方法我们使用了来自两个MS队列的基线临床和结构MRI数据（柏林：n = 125，阿姆斯特丹：n = 330）来评估五个ML模型在基线时对临床障碍进行分类的能力，并预测未来的临床恶化，并在2年和5年的随访中进行了恶化。临床恶化是由扩展的残疾状态量表（EDSS），定时25英尺步行测试（T25FW），9孔PEG测试（9HPT）或符号数字模式测试（SDMT）的定义。在预测临床结果时系统地评估了临床和体积MRI测量的不同组合。mL模型，以评估显着性。结果ML模型在阿姆斯特丹队列的基线时显着确定了临床障碍，但在预测2年和5年的随访中临床恶化并没有意义。使用临床和全球MRI量（AUC = 0.83±0.07，p = 0.015），最好通过支持向量机（SVM）分类器来确定高残疾（EDS≥4）。04（p = 0.008）。使用区域MRI体积（Thala -Mus，脑室，病变和海马）最好通过SVM确定认知受损（SDMT Z -SCORE≤ -1.5），达到0.73±0。结论ML模型可以有助于将PWMS分类为临床障碍并确定相关的生物标志物，但是临床恶化的词典是未满足的需求。
露天中蛋白质 - 聚合物杂种的合成
蛋白质处于许多疾病的新治疗发现的最前沿，但是体内应用的血液循环不良，蛋白水解降解的不稳定性以及引起免疫反应的能力受到了很大的限制。16,17用聚合物壳编织蛋白质形成蛋白质 - 聚合物杂种（PPHS）是一个独特的机会，可以改善蛋白质的药代动力学特性，同时将其保持活性在体内。18 - 21的确，确实有许多在临床使用和评估中基于FDA批准的基于FDA批准的聚乙二醇（PEG）的PPH的例子。22,23个PPH通常通过“ gra to to”方法合成，在该方法中，预先合成的聚合物通过反应性手柄（例如赖氨酸或半胱氨酸残基上可用的蛋白质表面上可用）耦合到蛋白质。尽管如此，“ gra to to”的缺点，例如puri cation di culties and Colding of Compation of Comity。11,24,25在一种替代方法中，称为“来自gra”的替代方法，聚合物逐渐从启动器/链传递剂通过RDRP锚定在蛋白质表面的启动器/链转移剂中，从而促进了它们的puri puri cation和共轭。26 - 29
杂种化石中形态计量学和突发性变异的定量分析
在本研究中，通过使用U.P. Gorakhpur的Sarua Lake Campiorganj的多线性尺寸，揭示了化石的形态特征。印度。 在2023年9月至2024年3月之间，在当地渔夫的帮助下，在当地渔夫的帮助下，共收集了42个异源化石。。印度。在2023年9月至2024年3月之间，在当地渔夫的帮助下，在当地渔夫的帮助下，共收集了42个异源化石。对于每个人，借助放大镜，对鳍射线的总数进行计数。通过使用数字平衡来测量体重，并分别使用幻灯片卡尺达到最接近的0.01 gm和0.01 cm的精度来测量各种长度。体重在7.5至86.7 gm之间，总长度在109.0至130.1毫米之间。杂型化石的鳍配方是：背，d.6-7;胸部，PC，1/7；骨盆，PV。6-7;肛门，A.64-65;和Caudal，C。14-17。当前研究的发现对于印度美国美国戈拉赫布尔的萨鲁阿湖，坎卢阿湖，坎卢亚湖，萨鲁亚湖的识别和库存管理非常有效。
大分子 - 基于生物传感器应用的杂种材料
摘要：生物传感器充当复杂的设备，将生化反应转换为电信号。当代强调具有精致灵敏度和选择性的生物传感器设备，由于其广泛的功能能力至关重要。然而，一个重大的挑战在于生物传感器对生物分子的结合亲和力，需要对相互作用进行熟练的转换和扩增到各种信号方式中，例如电气，光学，重力和电化学输出。克服与敏感性，检测极限，响应时间，可重复性和稳定性相关的挑战对于有效的生物传感器创造至关重要。任何生物传感器的制造的中心方面都集中于在分析物电极之间形成一个有效的接口，从而显着影响整体生物传感器质量。聚合物和大分子系统因其独特的特性和多功能应用而受到青睐。可以通过结合纳米颗粒或碳质部分来提高这些系统的性质和电导率。混合复合材料具有独特的属性组合，例如高级灵敏度，选择性，热稳定性，机械灵活性，生物相容性和可调电性能，并成为了生物传感器应用的有希望的候选者。此外，这种方法增强了制造生物传感器的电化学响应，信号扩增和稳定性，从而有助于其有效性。及其杂种，特别关注生物传感器的信号扩增。这篇综述主要探讨了使用大环和大分子共轭系统的最新进展，例如邻苯二甲胺，卟啉，聚合物等。它全面涵盖了合成策略，性能，工作机制，以及这些系统检测葡萄糖，过氧化氢，尿酸，抗坏血酸，多巴胺，胆固醇，氨基酸和癌细胞等生物分子的潜力。此外，本综述深入研究了所取得的进展，阐明了负责信号扩增的机制。该结论解决了生物传感器应用中基于大分子的杂种的挑战和未来方向，从而简要概述了这个不断发展的领域。叙事强调了生物传感器技术进步的重要性，这说明了智能设计和材料增强在改善各个领域性能中的作用。
用于疟原虫的杂种传输模型，占超级感染，免疫力和催眠液储层
摘要疟疾是一种媒介传播的疾病，在全球南部造成了严重的损失。疟原虫的流行病学是人类疟疾的地理膨胀剂，其特征是被称为催眠症的休眠寄生虫储层的应计。复发是由催眠岩激活事件引起的，包括大多数血液阶段感染负担，对免疫的获得和超感染的分布产生影响。在这里，我们构建了一个新型模型，用于促进疟原虫的传播，该模型同时说明了催眠岩储层的应计，（血液阶段）超级感染和对免疫性的获取。我们首先使用有限的服务器排队网络模型来表征宿主内部动力学作为蚊子到人类传输强度的函数，从而扩展了我们以前的模型以捕获离散的免疫力水平。为了模拟传播阻滞和抗异酶免疫，我们允许在成功的人类到 - 摩斯高质传播和症状血液阶段感染作为这种免疫力水平的各个概率中的几何衰减。在混合近似情况下（概率内部分布）被视为预期的人群水平比例 - 我们将伴侣寄主和向量动力学恢复与Ross-Macdonald理论一致的降低隔室模型。然后，我们对此隔室模型进行稳态分析，该模型由在主机内级别得出的（分析）分布。为了表征瞬态动力学，我们得出了一个简化的IntegrodiventionTequations的系统，同样由主机内排队网络告知，从而使我们能够为各种
在绿色的风险中导航 - 杂种 -
物理逆转发生时，当通过额外的VCC收入重新发行的大气中，通过实施的项目存储的碳。一个常见的例子是森林大火。如果使用VCC收入烧伤种植的森林，则释放了大多数存储的碳。因此，基于这些VCC的任何缓和索赔都可能受到质疑。虽然通过野火或疾病的森林损失一定会内置在基线中，但灾难性的损失不会。这需要通过在项目类型中的风险共享来解决，以确保这些逆转不会导致提出的索赔大于存储或减少的排放总量。某些基于技术的项目（例如碳捕获和存储）的好处是，碳可以在地质上存储数千年，从而大大降低了逆转的风险。
基于喹啉-8-叶绿素和肉桂杂交的分子杂种的设计，合成和细胞毒性活性及其诱导特性的凋亡
对癌细胞（例如异常，修饰或夸大蛋白质）至关重要的某些生物标记物。5最近，微管蛋白聚合被认为是搜索和开发抗癌药物的重要分子靶标。6小管蛋白的聚合是形成在细胞功能中具有至关重要作用的微管，包括维持细胞结构，细胞内转运以及细胞分裂的有丝分裂纺锤体形成。7,8近几十年来，已经将广泛的天然化合物和合成成分鉴定为干扰微管蛋白 - 微动动力学的抗癌药物。9 - 11此类药物的临床成功，该靶标的临床成功是该目标对新的抗微管蛋白聚合化合物的设计和开发，作为有效的靶向抗癌方案。12