XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System根部
LMU-CSC奖学金候选人的开放位置
植物物种在具有抗菌特性（“抗生素”）的植物化学物质的化学光谱中差异很大。这可能是原因之一，为什么土壤细菌是抗生素耐药性基因的主要库。该项目旨在探索延伸这种抗性基因在产生毒素和产生毒素的根部和竞争力的原因。为此，我们将与植物代谢物分析和化学方面的专家合作以及b）保护这些抗性的细菌抗性基因，从根渗出液中识别出有毒化合物。为了确定具有抗生素活性的特定化合物对根微生物组组成的影响，该项目将采用植物突变体进行生物合成。在细菌方面，我们将研究细菌多药耐药性（MDR）基因对对特定植物衍生毒素的耐药性的贡献，从而成功地根定植和与其他微生物群的竞争。我们旨在确定宿主根部内的特定抗生素化合物与同源细菌抗生素耐药性基因不仅确定根际中的微生物存活，而且还促进了豆类 - 河畔 - 河鼠的共生性宿主特异性。该项目获得的知识将有助于了解植物有益细菌的接种剂，以实现可持续的农业实践。
疾病发病率的识别...
摘要：火龙果是一种很有潜力的植物，是一种节水的藤本仙人掌，富含甜菜碱和抗氧化剂，具有药用价值，是种植者的收入来源。本研究调查了塞拉多火龙果作物生物疾病的流行情况，在里亚尔马 - GO的商业种植区收集了 16 个茎样本、根样本和 0-20 厘米深处的土壤样本。枯萎病、炭疽病和枝腐病被确定为主要病害，其中炭疽病最为普遍。在研究区域收集的土壤和根部样本中不存在线虫。关键词：火龙果属、真菌、炭疽病、抗性、管理。摘要：火龙果是一种有潜力的植物，是一种节水的藤本仙人掌，富含甜菜碱和抗氧化剂，具有药用价值，是生产者的收入来源。本研究通过在里亚尔马 - GO的商业种植区采集 16 个茎、根和土壤样本（深度为 0-20 厘米）调查了塞拉多火龙果种植中生物疾病的流行情况。枯萎病、炭疽病和枝腐病被确定为主要病害，其中炭疽病最为普遍。在研究区域收集的土壤和根部样本中不存在线虫。关键词：火龙果属、真菌、炭疽病、抗性、管理。
脂肪酸合酶 (FASN) 抑制剂可减少饮食引起的动脉粥样硬化的发展
• 雄性 Ldlr-/-.Leiden 小鼠以快餐饮食 (FFD) 喂养 18 周以诱发血脂异常、动脉粥样硬化和 MASH 特征，并用 TVB-3664（denifanstat 的替代 FASN 抑制剂，5 mg/kg，PO，QD）治疗 10 周。终点包括血浆脂质、脂蛋白谱、炎症标志物谱、肝脏组织学和主动脉根部动脉粥样硬化的组织学分析（根据 4 个横断面的 AHA 评分确定病变面积和严重程度，荷兰 TNO）。
红色帽子企业Linux 8安全硬化
当用户数据（ / home）存储在 /而不是单独的分区中时，该分区可以填充导致操作系统变得不稳定。另外，当将系统升级到下一个RHEL 8的下一个版本时，当您可以将数据保存在 /家庭分区中时，由于安装过程中不会被覆盖，因此要容易得多。如果根部分区（ /）变成损坏，那么您的数据可能会永远丢失。通过使用单独的分区，可以更大程度地保护数据丢失。您还可以针对此分区以进行频繁备份。
人工智能应用程序的有效性设计......
目的：随着科技的进步，神经网络在牙科中的应用取得了惊人的发展。本系统评价旨在报告用于牙髓病诊断、决策和预后预测的人工智能 (AI) 应用的有效性。材料和方法：从 PubMed、Medline、Embase、Cochrane、Google Scholar、Scopus 和 Web of Science 等电子数据库中查找了关于 AI 在牙髓病学中应用的研究，这些研究发表于 2000 年 1 月 1 日至 2020 年 6 月 1 日。共对 10 项符合我们资格标准的研究进行了进一步的定性数据分析。使用 QUADAS-2 来综合纳入研究的质量。结果：AI 已在牙髓病学中得到广泛应用。所采用的神经网络在神经架构上大多基于卷积神经网络 (CNN) 和人工神经网络 (ANN)。这些 AI 模型已用于定位根尖孔、再治疗预测、预测根尖病变、检测和诊断垂直根部骨折以及评估根部形态。结论：这些研究表明，神经网络在准确性和精确度方面的表现与经验丰富的专业人员相似。在一些研究中，这些模型甚至超过了专家。临床意义：这些模型可以作为经验不足和非专家的专家意见提供更大的帮助。关键词：人工智能、人工神经网络、卷积神经网络、深度学习模型、牙髓诊断、牙髓预后、机器学习。当代牙科实践杂志 (2020)：10.5005/jp-journals-10024-2894
相对 qPCR 定量分析丛枝菌根真菌对植物根系的定植
摘要 丛枝菌根真菌 (AMF) 是一种有益的土壤真菌，可以促进宿主植物的生长。准确量化植物根部中的 AMF 非常重要，因为定植水平通常可以表明这些真菌的活性。根定植传统上用显微镜方法测量，该方法可以看到根内的真菌结构。显微镜方法劳动密集型，结果取决于观察者。在本研究中，我们提出了一种相对 qPCR 方法来量化 AMF，其中我们根据植物基因标准化了 AMF qPCR 信号。首先，我们在计算机上验证了引物对 AMG1F 和 AM1，并表明这些引物涵盖了植物根部存在的大多数 AMF 物种，而不会扩增宿主 DNA。接下来，我们基于对矮牵牛植物的温室实验将相对 qPCR 方法与传统显微镜检查进行了比较，这些植物的 AMF 根定植水平从非常高到非常低不等。最后，通过使用 MiSeq 对 qPCR 扩增子进行测序，我们通过实验证实引物对排除了植物 DNA，而主要扩增了 AMF。最重要的是，我们的相对 qPCR 方法能够区分 AMF 根定植的定量差异，并且与传统显微镜定量结果高度相关（Spearman Rho = 0.875）。最后，我们对显微镜和 qPCR 方法的优缺点进行了平衡的讨论。总之，测试的相对 qPCR 方法提供了一种可靠的替代方法来量化 AMF 根定植，与传统显微镜相比，该方法对操作员的依赖性更低，并且可扩展到高通量分析。
心理能力压缩是抑郁症和焦虑类型的根源
心理能力压缩是由幸福激素减少和应激激素（肾上腺素和皮质醇）的增加驱动的，可以将其视为树的根部，代表了问题的基本原因。这种压缩产生的症状由树的分支代表，包括五种关键的心理困扰类型：抑郁症，各种形式的焦虑，包括强迫症，恐惧症，恐慌发作和普遍焦虑。这些症状在个体之间可能存在很大差异，有些症状只有一个或两个分支，而另一些分支可能会遇到多个分支。