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植物生长促进细菌在豆科作物生产中的基因组机制
豆科植物富含蛋白质，是人类和动物的良好食物，具有很高的营养价值。植物生长促进菌（PGPR）是栖息在植物根际土壤中的微生物，有助于保持作物的健康状况、促进其生长并防止疾病的入侵。豆科植物根部产生的根系分泌物可以诱使微生物迁移到根际区域以进行其潜在活动，从而揭示了豆科植物与PGPR（根瘤菌）的共生关系。为了更好地了解豆科植物根际的PGPR，将使用各种基因组序列进行基因组分析，以观察土壤中的微生物群落及其功能。本综述讨论了植物促生根际细菌 (PGPR) 的比较基因组机制，揭示了植物生长促进、磷酸盐溶解、激素产生以及植物发育所需的植物促生基因等活动。本综述揭示了基因组学在改进基因分型数据收集方面的进展。此外，本综述还揭示了植物育种和其他涉及转录组学的分析在生物经济促进中的重要性。这项技术创新提高了作物在不利环境条件下的产量和营养需求。
对居住的微生物组的新功能见解...
摘要。最近对新型的线性变换的几何形状构成了新的兴趣。这激发了对此类不变的研究，以在根系，反射群，谎言组和谎言的背景下进行某种类型的几何转换：Coxeter转换。我们使用高性能计算对所有Coxeter转换进行了所有Coxeter转换的详尽计算，以选择简单根的基础并计算其不变性。此计算代数范式生成一个数据集，然后可以使用来自数据科学的技术（例如智能和无监督的机器学习）进行开采。在本文中，我们关注神经网络分类和主成分分析。由于输出（不变性）是由选择根源的选择以及Coxeter元素中相应反射的置换顺序完全确定的，因此我们期望在映射中进行巨大的退化。这为机器学习提供了完美的设置，实际上，我们看到数据集可以被机器学习以非常高的精度。本文是使用Cli杀性代数在实验数学方面进行的泵送研究，表明此类cli效应代数数据集可以适合机器学习，并阐明了这些新颖的几何学和其他知名几何不变的关系，并引起了分析结果。
在实验室和番茄的营养测试条件下，针对Meloidogyne Hapla的微生物的主要筛查（Chitwood，1949）
摘要：根系的高度适应性义务内寄生虫，root-nematodes（meloidog- yne spp。），对农作物造成极大的破坏。我们的研究旨在评估拮抗剂真菌和细菌菌株对俄罗斯南部最占地的根管线虫的有效性。通过分子遗传鉴定，发现在俄罗斯南部，Meloidogyne Hapla Chitwood物种，1949年，Meloidogyne Incognita（Kofoid and White，1919年）Chitwood，1949年，在开放式和温室的根源和温室中。在实验室进行了对第二阶段少年（J2）M。Hapla的筛查。在实验结束时，分离出了两种淡莫莫克斯少量BK-6和metarhizium arisopliae bk-2的液体真菌培养物，它们的nematicidal活性达到100.0和70.2％，并超过了生物标准（Nemotafagagin-Mikopro）的值，并超过38.4％和8.4％。在植入番茄之前，在植入番茄之前，在引入土壤中时，在淡紫色BK-6，M。AnisopliaeBK-2和Arthrobotrys conoides bk-8的液体培养物中发现了最高的生物效率。与对照组相比，根部形成的胆囊数量较低，为81.0％，75.5％和74.4％。
机器学习Clifford不变的Ade Coxeter元素
摘要。最近对新型的线性变换的几何形状构成了新的兴趣。这激发了对此类不变的研究，以在根系，反射群，谎言组和谎言的背景下进行某种类型的几何转换：Coxeter转换。我们使用高性能计算对所有Coxeter转换进行了所有Coxeter转换的详尽计算，以选择简单根的基础并计算其不变性。此计算代数范式生成一个数据集，然后可以使用来自数据科学的技术（例如智能和无监督的机器学习）进行开采。在本文中，我们关注神经网络分类和主成分分析。由于输出（不变性）是由选择根源的选择以及Coxeter元素中相应反射的置换顺序完全确定的，因此我们期望在映射中进行巨大的退化。这为机器学习提供了完美的设置，实际上，我们看到数据集可以被机器学习以非常高的精度。本文是使用Cli杀性代数在实验数学方面进行的泵送研究，表明此类cli效应代数数据集可以适合机器学习，并阐明了这些新颖的几何学和其他知名几何不变的关系，并引起了分析结果。
Stozharova L. P. 牙科人工智能
结果及其讨论。通常来说，牙科治疗的失败是由于患者检查策略不正确或诊断研究解释不正确造成的。人工智能程序 Diagnocat 被设计为牙医的助手。它能够按照给定的步骤逐层扫描和分析患者的 CT 扫描，“切割”每个区域，并用选定的颜色标记病理。这有助于直观地了解病理的程度并激励患者进行治疗。该程序以可视化的方式突出显示问题、继发龋齿的存在、根尖周变化、牙周骨组织的状况，能够检测牙髓内吸收，还将引起医生对肿瘤的注意。由于存在多种选择，每位专家都可以针对自己的情况要求提供X 射线报告。根管治疗报告可以从研究牙齿根系特征的角度解释 CT 结果，反映根管的数量和形状以及根管填充的质量。种植牙报告和第三磨牙报告显示了所分析区域的数据，包括从感兴趣区域到重要解剖结构的距离、牙槽嵴的宽度和高度以及颌骨的皮质板。
通过对番茄和玉米分泌物的转录组反应揭示植物定植菌东湖假单胞菌 P482 的宿主适应性特征
假单胞菌具有代谢灵活性，可以在不同的植物宿主上茁壮成长。然而，宿主滥交所需的代谢适应性尚不清楚。在这里，我们通过采用 RNAseq 并比较东湖假单胞菌 P482 对两种植物宿主（番茄和玉米）根系分泌物的转录组反应来弥补这一知识空白。我们的主要目标是找出这两种反应之间的差异和共同点。仅由番茄分泌物上调的途径包括一氧化氮解毒、铁硫簇的修复、通过对氰化物不敏感的细胞色素 bd 进行呼吸以及氨基酸和/或脂肪酸的分解代谢。前两个表明测试植物的分泌物中存在 NO 供体。玉米特异性地诱导了 MexE RND 型外排泵的活性和铜耐受性。与运动相关的基因由玉米诱导，但被番茄抑制。对渗出液的共同反应似乎受到来自植物的化合物和来自其生长环境的化合物的影响：砷抗性和细菌铁蛋白合成上调，而硫同化、柠檬酸铁和/或其他铁载体的感知、血红素获取和极性氨基酸的运输下调。我们的研究结果为探索植物相关微生物的宿主适应机制提供了方向。
根际中的植物微生物相互作用
微生物相互作用对于成功建立和维持微生物人群至关重要。这些相互作用通过环境识别，然后是分子和遗传信息的转移，其中包括许多机制和分子类别。微生物在环境中很少遇到单个物种种群，因为在不同栖息地的研究表明，通常在一个小样本中检测到巨大的丰富性和丰度变化。根际已知是微生物活性的热点。在那里，根际是一个具有较高微生物多样性的环境。根瘤菌作为PGPR可以在促进植物的营养获取中发挥重要作用，这有利于引起根本生物质量积累的因素和/或阻碍那些可能对根系开发产生底特ri心理影响的因素。可以通过间接（对病原体）或直接（例如，植物性生产）的作用方式来实现PGPR的这种作用。细菌菌株之间的植物生长机制不同，在很大程度上取决于这些菌株释放的有机化合物的类型。例如，促进植物生长的激素和其他由Bacte RIA释放的次级代谢产物可以改变植物的生长和发育。最近，据报道，植物和相关细菌之间的关联已经达到这样的水平，因此如果没有其相关细菌，宿主植物就无法发育。
关于封面
测量了产率和产量成分。使用土壤植物分析开发（SPAD）阅读和叶子颜色图（LCC）评分来测量估计的L EAF叶绿素含量。使用叶片叶绿素仪测量开花阶段的每种植物的spad仪读数，而在开花阶段和开花后14天，使用LCC测量叶片绿色。植物高度（PHT）是在根提取之前使用尺子测量的。手动计数分ers（TN）和圆锥花序（PN）的数量。使用叶面积计（LICOR LI-3100C）测量每种植物的叶片面积。的芽在收获阶段的每个锅中的根系中分离，并将其放在棕色的信封中，在50°C下干燥48小时，并称重以进行芽干重（SDW）。使用种子鼓风机（757--South Dakota种子鼓风机）分离填充和未填充的谷物。之后，将每个填充的谷物干燥50°C 48小时并称重。另一方面，使用公式计算出尖峰生育能力（％sf）的百分比：％sf =肥沃的尖峰数量（G）/肥沃的尖峰数量 +肥沃的尖峰数量 +无肥料小尖峰的数量。
随机ISAC信号的脉冲成型-UCL Discovery
摘要 - 集成感应和通信（ISAC）已成为下一代无线网络的关键启用技术。Despite the distinct signal design require- ments of sensing and communication (S&C) systems, shift- ing the symbol-wise pulse shaping (SWiPS) framework from communication-only systems to ISAC poses significant challenges in signal design and processing This paper addresses these challenges by examining the ambiguity function (AF) of the SWiPS ISAC signal and introducing a novel pulse shaping design for single-carrier ISAC transmission.我们提出优化问题，以最大程度地减少AF的平均综合侧孔水平（ISL）以及加权ISL（WISL），同时满足符号间干扰（ISI），带外排放（OOBE）和功率约束。我们的贡献包括建立随机数据符号和信号脉冲的AF之间的关系，分析AF的统计特征，并开发算法框架，以使用连续的凸近近似（SCA）和交替的乘数方法（ADMM）方法（ADMM）方法进行脉冲塑料优化。数值结果来验证我们的理论分析，这表明与根系刺激的余弦（RRC）脉冲成型相比，所提出的扫描设计的性能得到了显着改善。
关于封面
测量了产率和产量成分。使用土壤植物分析开发（SPAD）阅读和叶子颜色图（LCC）评分来测量估计的L EAF叶绿素含量。使用叶片叶绿素仪测量开花阶段的每种植物的spad仪读数，而在开花阶段和开花后14天，使用LCC测量叶片绿色。植物高度（PHT）是在根提取之前使用尺子测量的。手动计数分ers（TN）和圆锥花序（PN）的数量。使用叶面积计（LICOR LI-3100C）测量每种植物的叶片面积。的芽在收获阶段的每个锅中的根系中分离，并将其放在棕色的信封中，在50°C下干燥48小时，并称重以进行芽干重（SDW）。使用种子鼓风机（757--South Dakota种子鼓风机）分离填充和未填充的谷物。之后，将每个填充的谷物干燥50°C 48小时并称重。另一方面，使用公式计算出尖峰生育能力（％sf）的百分比：％sf =肥沃的尖峰数量（G）/肥沃的尖峰数量 +肥沃的尖峰数量 +无肥料小尖峰的数量。