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印度小米的生产和培养动力
出于多种原因，对小米有新的兴趣。首先，小米是高度营养的（Dayakar Rao等，2017），除了其他必要的营养素（例如维生素，氨基酸和脂肪酸）（Nithiyyanantham et al。，2019年）。第二，由于其形态生理学，分子和生物化学特征，对水应力和最佳温度具有内在的耐受性，这些特征比主要谷物更好地耐受环境压力的耐受性（de Vries et al。，2020; Gupta et al。，gupta et al。第三，是C 4庄曲，小米具有更大的潜力来利用大气co 2用于每单位使用的水的生物量积聚，因此被识别为具有低碳和水的农作物。与玉米（Zea Mays L.），棉花（Gossypim hirsutum L.）和大米（Oryza sativa L.）（16-20周）相比，小米（10-12周）的短期生命周期（10-12周）有助于缓解压力。小米是可靠的食物作物，对于旱地地区的资源贫乏的农民，降雨不确定，生长期短，土壤水分有限和土壤肥料不良，因为它们是气候溶性的作物（Sukanya等人，2022年）。可以在各种土壤，气候和作物系统中生长，使其成为农民的多功能选择。由于这些属性，小米被认为是气候 - 智能作物。由于小米主要是由低外部投入（尤其是化学物质）生产的，因此将其视为环保。因此，小米可以在低收入和营养不良的人口的生计中发挥至关重要的作用，提供粮食和营养安全，并帮助实现联合国联合国的前三个可持续发展目标（SDG）（减少贫困，零饥饿，良好的健康和幸福）。然而，尽管在过去几十年中，他们在印度和其他地方的耕种在印度和其他地方的耕种仍在下降，因此吸引了世界各地的政治制造者的注意。印度庆祝2018年为“全国小米”，并提高了对无与伦比的小米属性的认识。
评论“ Chagas疾病药物开发中的转化挑战”
本综述中提出的一个重要点是，大多数药物发现组的目的是在将化合物发展到诊所之前在动物模型中实现无菌治疗。这是一个很高的障碍，大多数传染病都不需要。然而，在CD的不确定期和随之而来的发病机理中，少量寄生虫的长期持久性表明，这种化合物的临床成功可能性最高。化合物实现无菌治疗的内在能力取决于其行动方式。在我们的经验中，即使经过高复合浓度的长期处理，很少有行动模式能够在体外杀死所有寄生虫。我们将幸存者称为毅力，而基本的生物学研究正在进行，以更好地理解它们的本质。为了预测化合物（因此是行动方式）实现体内无菌治疗的能力，我们介绍了所有对体外冲洗生长生长测定的兴趣，其中长期处理细胞内寄生虫（长达16天），然后是两个月的生长期。如果在这两个月中未检测到寄生虫，我们认为这种体外无菌治疗。基于苯甲酸唑和postaconazole获得的数据，在该模型中实现“细胞固化”的能力是在慢性CD小鼠模型中具有完全疗效的先决条件（即，在三轮免疫抑制后，没有复发，没有复发）。除了正确的行动方式外，化合物还需要表现出适当的药代动力学。在这一领域仍有许多知识要获得许多知识。综述中指出的是，动物的锥虫感染动力学很复杂，涉及许多不同组织的（临时）感染。药物发现的挑战是开发到达到所有寄生虫储层的化合物，并维持足够长的高浓度，足以杀死所有寄生虫。要了解所需的分布特性，需要进一步研究实现无菌治疗的化合物的组织分布。重要的是，目标不是为小鼠开发药物，而是为人类开发药物。了解寄生虫动态和分布如何转化为人类患者状况是关键，但不容易实现。未来的最务实的选择是根据体外数据和动物研究将最佳化合物用于人类的临床试验。背面翻译的临床结果也有价值，这在某种程度上被苯甲酸唑和Nifurtimox的反应性本质所困扰，因此在药代动力学和药效动力学之间的潜在脱节，但尽管如此，它仍然使关键的见解引起了CYP51 Inbinibers Inbinibers Inbinibers Inbinibers Indybirors的关键见解。这些见解从根本上改变了CD药物发现的药物发现途径。
执行摘要 - 供应路线AI
产品供应路线AI是一个物流和供应链优化平台，旨在通过先进的人工智能和数据科学彻底改变供应链的效率。该平台专注于冷藏物流和食品供应链空间内的路线优化。通过使用AI驱动的解决方案，供应路线AI可帮助公司优化旅行推销员问题（TSP），车辆路由问题（VRP）和背包问题，包括所有运输方式，包括空中，公路，海上和铁路。平台为供应链，预测维护，需求预测，冷链监控和可持续性见解提供实时可见性。最初的重点将放在冷藏物流以及食品和农业供应链上。这是一个可腐烂的商品需要优化的路由和有效温度管理以减少浪费并确保及时交付的领域。业务模型供应路线AI将以软件即服务（SaaS）模型运行。根据公司供应链的规模和性质，该软件的定价将为分层。这些竞争对手包括传统的物流软件和较新的AI驱动平台。使用实时GIS数据和预测性见解的使用比大多数竞争对手提供了更深的知名度。市场分析供应路线AI的市场机会在于物流，供应链优化和基于AI的解决方案在冷链物流，食品和农业供应链领域中。-ai：到2030年，该地区预计将达到138亿美元，生长期为37.3％。Revenue will be generated through: -Subscription fees: Based on the number of vehicles, warehouses, and routes managed -Custom consulting services: For larger clients requiring tailored solutions, Supply Route AI will provide data science, optimization services, and AI models -API integration: Charging for real-time data integration with existing ERPs (Enterprise Resource Planning Systems), inventory management, and IoT (Internet of Things) sensors for temperature monitoring竞争供应路线AI将参与非常竞争的景观，它必须与其他公司区分开来。-SAP整合业务计划：供应链管理的传统但高度集成的解决方案（https：//www.sap.com/products/scm/scm/scm/integrated-business-planning.html） - tive：竞争对手：冷链物流领域的竞争对手，为基于IOT的基于IoT的求解服务，以提供IOT的基于IOT的求解解决方案（httpps ementing netrovering forethering netterning forethering netroge foreftering netroge foreftering netroge forey.com a a a a a）。和卡车运输的供应链可见性（https://convoy.com/）-Project 44：一个带有高级可见性和运输跟踪解决方案的实时物流数据平台（https://www.project444.com/）供应路由AI通过整合多个优化问题（TSP，vrp，vrp，knapsact），与型号和食物群体和食物群体和餐厅和餐厅及其冷藏群通过整合了自身来区分本身。更多的公司将投资于自动化，预测分析和基于AI的决策。- 食品和农业供应链：食品物流市场预计目前将从2027年增长到1660亿美元增加到1600亿美元。将越来越关注减少食物浪费并采用基于AI的策略。- 冷存储物流市场：几年前，全球冷链市场的价值为2340亿美元，预计将以17.1％的复合年增长率增长，这是对易腐商品和临时敏感货物的需求驱动的。鉴于这些趋势，通过满足冷链物流部门的需求并利用AI进行路线优化和供应链的可见性来供应路线AI捕获市场份额。
埃及化学杂志
摘要 从埃及土壤和食物来源中分离出产生磷脂酶 C (PLC) 的细菌。通过 16S rRNA 测序，将一种强效假单胞菌分离物鉴定为 P. fluorescens MICAYA，并以基因登录号 (OQ231499) 记录在 GenBank 中。通过 Plackett Burman 和中心复合设计进行优化发现，豆粕、酵母提取物、NaCl 和蛋黄显著提高了磷脂酶 C 的产量。Michaelis-Menten 动力学确定了 K m 为 0.4 mg/ml 蛋黄，V max 为 287 U/ml。Box Behnken 设计确定了 395 U/ml 磷脂酶 C 产量的最佳 pH 值为 6.5、0.55 g/l CaCO 3、1.05% 蛋黄、48.5°C。该磷脂酶对人成纤维细胞表现出低细胞毒性。磷脂酶 C 浓度（0.2-1 ml）可有效脱胶芝麻、洋甘菊、西洋菜、荷荷巴油、橄榄、黑种草和蓖麻油。磷脂酶 C 浓度为 0.4-0.8 ml/L 时磷脂减少率最高。荧光假单胞菌磷脂酶 C 提供了一种可生物降解的化学脱胶替代方法。总之，统计优化成功提高了磷脂酶 C 的产量。表征发现该酶在碱性 pH、中等温度和蛋黄底物下效果最佳。已证明多种植物种子油具有生物脱胶能力。进一步固定化和蛋白质工程可以提高磷脂酶 C 的工业效用。关键词：磷脂酶 C；荧光假单胞菌；培养基优化；油脱胶；酶动力学。 _____________________________________________________________________________________________________________ 1. 简介 磷脂酶 (PLC) 水解磷脂骨架中的磷酸二酯键，根据所涉及的具体磷脂种类产生 1,2-二酰基甘油和磷酸单酯。微生物磷脂酶是催化磷脂水解的酶。由于其广泛的底物特异性、温和条件下的高活性以及易于大规模生产，它们具有广泛的工业应用 [1]。磷脂酶已被用于修改磷脂结构以生产特定脂质、脱胶植物油、合成化妆品成分、改善面团的烘焙特性、产生风味和香气等 [2]。真菌、细菌和酵母等微生物来源的磷脂酶比植物和动物来源具有优势，因为它们可以通过发酵以高产量和纯度生产 [3]。最有效的真菌生产者是黑曲霉、环青霉和少根根霉。黑曲霉可产生高产量的磷脂酶 A1 和 A2 [4]。固定化黑曲霉磷脂酶 A2 对植物油的重复脱胶表现出良好的稳定性 [5]。最常见的细菌生产者是假单胞菌和芽孢杆菌。铜绿假单胞菌和蜡状芽孢杆菌产生胞外磷脂酶 C [6,7]。枯草芽孢杆菌分泌磷脂酶 A2，并且已经通过基因改造以提高产量。在稳定期，荧光假单胞菌可以产生各种具有抗菌潜力的次级代谢物，例如氢氰酸 (HCN)、绿脓杆菌素 (Pit) 和 2,4-二乙酰间苯三酚 (Phi)，以及铁螯合代谢物 [8]。绿脓杆菌素、水杨酸和绿脓杆菌素。蛋白酶、磷脂酶 C 和脂肪酶是从各种环境中分离的荧光假单胞菌菌株产生的三种细胞外酶的例子 [9]。在稳定生长期测定的磷脂分解活性水平最高，表明生长阶段依赖机制负责诱导这些酶。此外，酵母生产者是隐球菌，它被固定化并用于大豆油脱胶。 Candida rugosa 是一种脂肪酶和磷脂酶生产者，固定化 C. rugosa 脂肪酶用于结构化脂质的生产 [10]。微生物磷脂酶，如磷脂酶 A1、A2、C 和 D，在脱胶、油脂酯交换、卵磷脂生物合成和废水处理应用中表现出良好的应用前景 [11]。它们的酶水解导致磷脂部分水解，使胶的分离更容易 [12]。响应面法 (RSM) 被有效地用于各种微生物产品的优化和建模 [13]。该方法结合了统计和数学技术，用于模型构建、评估几个独立变量的影响并获得变量的最优值。因此，本研究的目的是利用响应面法的统计方法优化荧光假单胞菌磷脂酶 C 的生产和表征，并研究其在某些植物油脱胶中的应用。油脂的酯交换、卵磷脂的生物合成和废水处理应用 [11]。它们的酶水解导致磷脂的部分水解，使胶的分离更容易 [12]。响应面法 (RSM) 被有效地用于各种微生物产品的优化和建模 [13]。该方法结合了统计和数学技术，用于模型构建、评估几个独立变量的影响并获得变量的最优值。因此，本研究的目的是利用响应面法的统计方法优化荧光假单胞菌磷脂酶 C 的生产和特性，并研究其在某些植物油脱胶中的应用。油脂的酯交换、卵磷脂的生物合成和废水处理应用 [11]。它们的酶水解导致磷脂的部分水解，使胶的分离更容易 [12]。响应面法 (RSM) 被有效地用于各种微生物产品的优化和建模 [13]。该方法结合了统计和数学技术，用于模型构建、评估几个独立变量的影响并获得变量的最优值。因此，本研究的目的是利用响应面法的统计方法优化荧光假单胞菌磷脂酶 C 的生产和特性，并研究其在某些植物油脱胶中的应用。