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874 874近端，矿物质成分和...
通讯作者：Olayinka O.I通讯作者：babawaleoluseyi@gmail.com，07069387726。摘要这项研究的重点是姜黄粉提取物的近端，矿物质和植物化学组成。姜黄的近端组成显示水分，干物质，蛋白质，纤维，醚提取物，灰分和碳水化合物含量分别为5.59、94.41、8.73、7.06、5.61、5.61、5.06和67.95％。结果表明，根茎粉末含有明显和高品质的原油和碳水化合物分别为8.73％和67.95％。姜黄提取物的醚提取物和灰分揭示了植酸和草酸盐的存在。使用实验室MDethod进行了各种植物化学成分的姜黄的植物化学筛选。初步的植物化学筛选揭示了生物碱，类黄酮，糖苷，糖苷，皂苷，类固醇，苯酚，单宁，萜类化合物和花青素的存在和定量分析类胡萝卜素未进行测试。矿物质成分分析（PPM）ofturmeric Rhizome表示存在钙（3.40），钾（1.95），镁（0.90），锌（0.44），磷（1.85）和铁（0.20）。营养物质的存在证明姜黄粉可以用作食物补充剂。关键字：姜黄，近端，矿物质组成，植物化学引言植物源是一组自然生长促进剂或用作饲料添加剂的非抗生素增长促进剂，这些添加剂源自草药，香料或其他植物，它们也被称为植物源性添加剂添加剂（PFA）或Phytobobiotics。植物基因的例子是大蒜，姜黄，姜，咖喱，洋葱et.c.turmeric是一种香料，它使咖喱具有黄色。curcuma longa linn，通常称为姜黄，是南亚和东南亚的热带多年生多年生单子叶植物（Nwaekpe等，2015）。它属于Zingiberaceae的家族（Jilani等，2012）。它已被用作香料和药剂。最近，科学已经开始支持传统的主张，即姜黄含有药物特性的化合物。这些化合物称为姜黄素，最重要的是姜黄素。姜黄素是姜黄中的主要活性成分。它具有强大的抗炎作用，并且是一种非常强大的抗氧化剂。随着全世界趋向于有机生产，植物仍然是饲料补充剂的最富有，最安全的生物储备，如果经过充分探索，将有助于避免与经常使用合成医学（例如抗生素）有关的副作用问题。因此，需要在牲畜行业中替代益生菌替代抗生素，因为动物消耗会影响其产品的质量，从而影响消费者的福祉。矿物质是天然存在的化学化合物，通常是结晶形式和起源的生物形式。使用原子吸收分光光度计确定了包括钾（K），钙（Ca），钙（CA），镁（Mg）和锌（Zn），磷（P）和铁（Fe）的矿物质成分，如AOAC的方法（2005）。矿物质是人体在许多方面使用的化学成分。他们在体内许多活动中都起着重要的作用。矿物质被归类为宏（主要）和次要元素。磷是比色法。因此，这项研究的目的是确定姜黄粉的近端，矿物质和植物化学成分。姜黄根茎的材料和方法来源和制备新鲜姜黄根茎在尼日利亚北部科吉州的Kabba市场本地购买。姜黄根茎是手动清洁，剥皮并切成碎片的，它们在阴影下被空气干燥以
《减税和工作法》：寻找供应端效果
2017年的《削减税收与就业法》（TCJA）在数十年来开始了最重大的税收变化，旨在通过供应方激励措施来促进经济。本文回顾了这些变化，并检查了2019年对经济总体的影响。该法明显减少了收入。对GDP的影响很难从数据中取消。投资增长在制定了TCJA之后增长，但受到总需求，油价和智力资本趋势的驱动，这些趋势与TCJA的供应方面激励措施无关。在制定TCJA后，业务形成，就业和中位工资的增长放缓。国际利润转移仅略有下降，遣返利润的增长主要导致股票回购增加而不是新投资。
磷端基聚合物对硅的掺杂
半导体技术依赖于通过在半导体基质材料的晶格中控制引入替代杂质（掺杂）来调整基板的电性能的能力，以便调整其电子、光学和/或磁性。1 然而，目前的原位掺杂策略不能轻易扩展到纳米级。随着半导体器件的尺寸缩小到纳米级，半导体内单个原子的标准随机分布变得至关重要，因为均匀掺杂分布的假设不再成立。2,3 目前，科学界正在努力开发一种新技术，以展示纳米级半导体结构的确定性掺杂。传统的掺杂技术主要基于离子注入，即用高能含掺杂剂的离子轰击目标半导体，随后使用高温热处理诱导离子替换晶格中的原子。 1 该技术的主要优势在于可以独立控制半导体主体内的掺杂剂量和杂质原子的深度分布。这种方法已被广泛探索，并已成为微电子领域的主力，因为它可以保证大面积的出色掺杂均匀性。
对鳗鱼和...上的 ADC 进行结合、清理和表征
从 ADC 中去除药物连接子相关杂质可能很麻烦，尤其是在测试大量不同成分和反应条件时。基于树脂的方法（如色谱法或脱盐法）需要多次清洗以达到缓冲液平衡，并且会稀释样品，从而增加本来就很长的方案的时间。离心过滤器会导致死端过滤，并使膜上的样品浓缩不均匀，从而导致聚集。TFF 适用于大型实验，但是一种低通量方法，难以用于小规模的试点和台式研究。Unagi（图 1A）填补了其他方法的不足，一次可处理 8 个样品，无需动手，自动化操作可防止稀释和死端过滤，从而严格控制清理、缓冲液交换和浓缩步骤
成像生物和死鼠的超视光子发射以及压力下的植物
在200-1000 nm的光谱范围内，在所有已检查的生物系统中都观察到了在200-1000 nm的频谱范围内的极低强度发射（10-10-10 3光子 /cm 2 /sec）的现象。在这里，我们报告了实验，这些实验体现了新型成像系统检测一组生理上重要方案的UPE变化的能力。我们使用EMCCD和CCD摄像机来捕获低噪声和量子效率低于90％的单个可见波长光子。我们的调查揭示了Live与死鼠的UPE之间的显着对比。在植物中，我们观察到温度和伤害的升高都会引起UPE强度的增加。此外，化学处理修饰了植物的UPE发射特性，尤其是麻醉剂（苯佐卡因）在损伤中的应用，这在测试的化合物中显示出最高的发射。因此，UPE成像提供了对动物活力的无创成像以及植物对压力的反应的可能性。
与生物端区有关的共依恋标准
TM0106-2016对微生物学影响的腐蚀（MIC）的检测，测试和评估在埋入管道类型的微生物类型的外表面以及MIC在埋藏的基于铁质的金属管道的外表面上发生的机制。测试存在细菌，研究结果和解释。TM0194-2014，旨在通过技术领域和服务人员使用的石油和天然气系统中细菌生长的现场监测。描述了用于估计油田系统中发现细菌种群的现场方法。采样方法和用于列举细菌的培养基。TM0212-2018对微生物学内部表面的腐蚀对管道内部影响的腐蚀（MIC）对管道内部表面上的腐蚀（MIC）的腐蚀进行了检测，测试和评估。微生物，MIC机制，采样和测试的类型。研究结果和测试的解释。TM21465-2024分子微生物方法 - 样品处理和实验室处理一组收集，保存和分子微生物学分析（定量PCR和16S rRNA的基于RRNA的分类学分析）的指南，以此为环境样品。本标准中提供的指南旨在提供常见的程序和最佳实践，以通过不同的实验室进行此类分析以产生可比的结果。
1个不同能源存储替代端的碳益处...
可变可再生技术的特征是由于其自然变异性，其自然变异性具有很大程度的间歇性，因此需要利用一系列来源。在这种情况下，经常提出储能系统的使用。有不同的方法来存储和使用这些技术过多的电力。本文旨在评估通过在西班牙市场中存储可变可再生技术的盈余电力而获得的全球变暖排放，并随后在当今的不同最终用途应用中使用它。首先，对科学文献中发表的不同能源存储技术的生命周期评估进行了回顾。然后，此评论中的选定值适用于西班牙存储的可变可再生电力的发射强度，用于计算存储中的GHG节省，并将其用于不同的最终用途。结果表明，在运输应用和电力部门中，将获得最高的避免温室气体排放量的好处。但是，随着电混合物的脱碳化，电池后面的电池使用将不会导致温室气体排放量。使用电力产生热量会导致避免温室发射较低的避免益处，这会随着时间的流逝而降低。的福利将在化学领域的及时提高，因为很少有脱碳化该部门的替代品。必须针对每种特定情况制定特定的存储策略。
将机器学习和复杂网络测量应用于死藤水实验的 EEG 数据集
死藤水是亚马逊植物的混合物，数百年来一直被该地区的居民用作传统药物。此外，这种植物已被证明是治疗多种神经和精神疾病的有效方法。脑电图实验发现，特定的大脑区域因死藤水而发生了显著变化。在这里，我们使用脑电图数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象层次：(A) 原始脑电图时间序列，(B) 脑电图时间序列的相关性，以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络测度。此外，在 (C) 的抽象层次上，我们开发了与社区检测相关的复杂网络新测度。结果，机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 的准确率最高 (92%)，其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%)，这表明大脑区域之间的连接变化对于检测死藤水更为重要。最活跃的区域是额叶和颞叶，这与文献一致。F3 和 PO4 是最重要的大脑连接，这是迷幻文献中一个重要的新发现。这种联系可能指向类似于个体在死藤水介导的视觉幻觉过程中的面部识别的认知过程。此外，接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关，表明可能存在治疗机制。此外，这些新指标对预测模型至关重要，表明使用死藤水与更大的大脑群落有关。这表明，当这种药物存在时，功能性大脑网络中的信息传播速度会变慢。总体而言，我们的方法能够自动检测服用死藤水期间大脑活动的变化，并解释这些迷幻药如何改变大脑网络，以及深入了解它们的作用机制。
将机器学习和复杂网络测量应用于死藤水实验的 EEG 数据集
死藤水由亚马逊草药混合物制成，几百年来一直被该地区的人们用作传统药物。此外，这种植物已被证明是治疗各种神经和精神疾病的潜在药物。EEG 实验发现，由于死藤水，特定大脑区域发生了显著变化。在这里，我们使用 EEG 数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象级别：(A) 原始 EEG 时间序列，(B) EEG 时间序列的相关性，以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络度量。结果，机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 的准确率最高 (92%)，其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%)，这表明大脑区域之间的连接变化比大脑区域内的连接变化更重要。最活跃的区域是额叶和颞叶，这与文献一致。在大脑连接方面，F3 和 PO4 之间的相关性最为重要。这种联系可能表明，在死藤水介导的视觉幻觉中，个体的认知过程类似于面部识别。此外，接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关，表明可能存在治疗机制。总体而言，我们的结果表明，机器学习方法能够自动检测死藤水消费过程中大脑活动的变化。结果还表明，机器学习和复杂网络测量的应用是研究死藤水对大脑活动和医疗用途影响的有效方法。
城市规模评估固定能量存储支持端站的端站快速充电，用于不同的总线电流电平
在总线端站的快速充电电动巴士可能会导致公交运营商的高峰值收费。减少这些峰值电荷的一种有前途的方法是将快速充电站（FCS）与固定储能单元（SES）相结合。这项工作分析了在城市规模上安装最佳大小的SES的潜在成本降低，以不同的水平总线电力。结果表明，降低成本的潜力随着总线线电力水平的增加而降低。对于基于新加坡总线网络的案例研究，在电动机30％时，将SES安装在FCS上可以将总成本降低1.8％，而完全电动的总线网络的平均成本降低为0.4％。对结果与先前的研究的比较表明，成本降低潜力对峰值需求定价方法高度敏感。关键字 - 固定储能，峰顶剃须，电动公共汽车，城市尺度模拟，最佳尺寸