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研究影响吸烟对伊拉克男性生育的精子形态和DNA碎片化
背景：男性不育症是一个普遍的问题，涉及各种因素。精子质量，尤其是吸烟影响，对于生育至关重要。DNA片段化表明精子细胞中DNA链的损害在男性不育症研究中变得重要，尤其是关于异常的精子形态。目的：研究吸烟对男性生育能力的潜在影响精子形态和DNA碎片。材料和方法：在这项横断面观测研究中，有83名参与者（38名非吸烟者和45位吸烟者）和Normozoospermia提供了知情同意。精液样本。使用苏木精染色的克鲁格严格标准评估了精子形态，并使用苯胺蓝色染色和精子染色质损伤评估了DNA片段化指数。Results : The signi fi cant correlation signs were especially clear in various parameters, including sperm concentration (P ¼ 0.000484), sperm morphology (P ¼ 0.0001), as well as speci fi c morphological characteristics such as pin & small head (P ¼ 0.039), round head (P ¼ 0.002), tapered head (P ¼ 0.008), irregular neck (P ¼ 0.002），短尾巴（p¼0.020），精子核成熟度（p¼0.048）和精子染色质分散（p¼0.042）。值得注意的是，在吸烟和非吸烟的个体之间，精子形态正常和精子中未损坏的DNA之间没有发现显着相关。结论：在吸烟和非吸烟中显示精子异常形态与DNA损伤之间的联系。此外，根据Tygerberg标准，吸烟者和非吸烟者具有异常的精子形态，在DNA损伤指数上都显着增加，并且对于使用Kruger严格标准来检测常规精液分析中的精子形态。
通过文本差异实现注意力转换：碎片化阅读行为的认知研究
人们倾向于通过碎片化阅读获取信息。但这种行为本身可能导致注意力分散，影响认知能力。要解决这一问题，有必要了解碎片化阅读行为如何影响阅读者的注意切换。本研究首先收集了包含6个主题词、60个句子的网络新闻作为实验材料，定义文本相异度，用于测量基于文本内容差异的注意切换程度，并进行基于P200的脑电图实验。结果发现，即使阅读了整体内容相同的碎片化文本内容，文本相异度较低的文本内容，人们在后续的认知任务中工作记忆容量更大、工作记忆负荷更低，对认知能力的负面影响更小。此外，文本内容的概念或工作记忆表征差异引起的注意切换可能是影响碎片化阅读行为中认知能力的关键因素。研究结果揭示了认知能力与碎片化阅读、注意转换之间的关系，为文本相异性研究方法开辟了新的视角。本研究为如何降低新媒体平台上碎片化阅读对认知能力的负面影响提供了一些参考。
裸露的休耕管理对土壤碳储存的影响和岩石碎片梯度的聚集体
图3对颗粒OM（POM）中包含的C的研究和矿物相关的OM（MOM）分数（岩石碎片梯度），具有66％，55％和29％的岩石碎片梯度，测试了14年裸露的休闲（BF）管理的作用，与作物（作物Selhausen（德国）的管理。 （a）OM分数的C比例（分数总计100％，平均值±SD）。 发现低FE土壤中的总咬合颗粒OM（POM）比例高于中型FE（p = 0.002）和高铁（P = 0.02），而没有显着的相互作用或管理效应。 （b）c贡献（分数总计到大块土壤中的绝对有机c含量；平均值±SD）。 由于FE含量和管理之间的显着相互作用（P = 0.02），我们将管理效果作为每个Fe含量的成对组合进行了测试。 通过组合密度（1.8 g cm -3）和尺寸分馏分析了颗粒和MOM分数的C分布。 （c）MOM分数中的C含量（MOM 2 - 6.3μM，MOM <2μm；平均值±SD）。 发现Fe含量与管理之间的相互作用对于MOM2-6.3μM的C含量显着（P = 0.038），并且显示出MOM <2μm的C含量的趋势（P = 0.053）。 因此，使用Tukey HSD在每种FE含量的成对组合中测试了管理效果。Selhausen（德国）的管理。（a）OM分数的C比例（分数总计100％，平均值±SD）。发现低FE土壤中的总咬合颗粒OM（POM）比例高于中型FE（p = 0.002）和高铁（P = 0.02），而没有显着的相互作用或管理效应。（b）c贡献（分数总计到大块土壤中的绝对有机c含量；平均值±SD）。由于FE含量和管理之间的显着相互作用（P = 0.02），我们将管理效果作为每个Fe含量的成对组合进行了测试。通过组合密度（1.8 g cm -3）和尺寸分馏分析了颗粒和MOM分数的C分布。（c）MOM分数中的C含量（MOM 2 - 6.3μM，MOM <2μm；平均值±SD）。发现Fe含量与管理之间的相互作用对于MOM2-6.3μM的C含量显着（P = 0.038），并且显示出MOM <2μm的C含量的趋势（P = 0.053）。因此，使用Tukey HSD在每种FE含量的成对组合中测试了管理效果。
春季：通过基于深的增强学习的状态放置来改善碎片区块链的吞吐量
sharding提供了一个机会来克服区块链的固有量表挑战，这是下一代Web的基础架构。在碎片链中，该州被分为较小的群体，称为“碎片”。由于状态被放置在不同的碎片上，因此不可避免地会跨碎片交易，这不利于碎片区块链的性能。现有的解决方案通过基于图形分配的方法基于启发式算法或重新分配状态的状态，这些方法的效率较低或昂贵。在本文中，我们介绍了春天，这是第一个基于状态放置的基于深层的学习（DRL）碎片框架。春季将国家安置作为马尔可夫决策过程，该过程考虑了交叉交易比率和工作量平衡，并雇用DRL来学习有效的国家安置政策。基于实际以太坊交易数据的实验结果证明了与其他状态放置解决方案相比，春季的超级性。特别是，它使跨分散交易比率降低了26.63％，并将吞吐量提高到36.03％，而所有这些都没有不适当地牺牲碎片之间的工作量余额。更新培训模型和做出决策的时间分别仅为0.1和0.002，这表明开销是可以接受的。
精子 DNA 碎片化指数对辅助生殖结局的影响：回顾性分析
众所周知，男性因素导致不育的比例与女性因素大致相同 (1,2)。然而，男性不育的确切原因仍不清楚。虽然传统的精液分析侧重于精子浓度、活力和形态，被广泛用于评估男性生育能力，但越来越多的研究表明，这些参数并不总是与辅助生殖技术 (ART) 的结果相关 (3)。最近，精子 DNA 碎片化 (SDF) 评估作为男性生育能力的潜在指标引起了人们的关注，因为在各种诊断检测中都观察到不育患者的精子 DNA 完整性降低 (4,5)。精子 DNA 高度组织化，染色质的组织程度会影响表观遗传变化和胚胎发育 (2,6)。精子 DNA 损伤程度通常用精子 DNA 碎片化指数 (DFI) 来衡量。然而，关于 DFI 对辅助生殖结果的影响仍存在争议。一些研究表明，DFI 升高会对自然受孕 (7) 和 ART 结果 (8,9) 产生不利影响。高 DFI 甚至会破坏正常的生理功能，导致将错误的遗传信息传递给后代，而常规精液分析无法评估这一点 (5)。两项荟萃分析表明，精子 DFI 升高与优质胚胎率降低、临床妊娠率降低和流产率增加相关 (10,11)。尽管如此，其他荟萃分析得出的结论是，精子 DFI 不能预测 IVF 或胞浆内精子注射 (ICSI) 结果 (12)。根据现有文献，精子 DFI 对胚胎发育、临床结果，特别是对围产期和新生儿结果的影响仍有待充分了解。美国泌尿协会 (AUA) 和欧洲泌尿协会 (EAU) 在其 2023 年男性不育指南中承认了 SDF 的重要性 (13,14)。为了建立明确的相关性，必须进行严格的调查，并进行大样本量和延长研究时间。在我们的回顾性研究中，我们探讨了精子 DFI 对单胎妊娠中胚胎发育、临床结果以及不良母婴结局风险的影响。
TUNEL分析的另一种方法是特异性表征细胞模型系统中的DNA碎片
1巴西可再生能源，冠军大学（UNICMP），冠军13083‑852，巴西； Carlos.ruphs@carissm.eu 2 Interinstitutes Graduate Program in Bioenergy (USP/UNICMP/UNESP), 330 Coralina Streets, Children 1336-, Campina 130836‡ laugh, Brazil 396, Brazil CASSSSSSSSSSSSSSSSSSMSSSSSSSSSSSSSSSOSSSSSSSSSSSSCSSSSSSSSSSSCSSSSSSCSSSSSSSSSCSSSSSSSSCSSSSSSSCSSSSSSSSCSSSSSSSSSSSSCSSSSSSSSSSSSSSCSSSSSSS. Mobelity（C -Ecos），Technish Hochschole，85049 Englasstad，德国； money@carissma.eu（D.K.）; ster.walter@carissma.eu（g.w.）; yash.kotaak@carissma.eu（y.k。）;他们−genergorg.schweger@thi.de（H.-G.S.）4，Palemo大学（UNIPA），意大利Palemo 90128； heeonor.revaseverine@commonty.it（E.R.R.S.）; pierlus.galo@commonty.it（p.g.）5国家电信公司（CNIT），意大利43124 PARM 43124 Catalonya Energy（IREC）研究促进，西班牙巴塞罗那08930； gbenvenistic@irec.cat（G.B.P.）*对应：hzanine@unly.br
从用户层面追踪数字碎片化：从欧洲视角看 Y 世代和 Z 世代
这项研究比较了两种非英语环境中社交网站 (SNS) 的使用情况。2011 年至 2018 年间，通过调查、论坛和焦点小组，开发了一种纵向混合方法，用于与里昂（法国）和圣彼得堡（俄罗斯）的 Y 一代和 Z 一代参与者进行面对面的数据收集。最初观察到的互联网用户行为差异在 2018 年不再明显。明显相似的用户行为反映了 SNS 消费的趋同。从结果中，我们确定了影响 SNS 使用的社会技术变化，以便创建用户行为类型学来识别用户细分。
Mithraprabhu，Tara Mahendran。高精子DNA碎片指数对妊娠结局产生负面影响
©作者（S），2024年，出版商和许可证：THB。开放访问。本文根据创意共享归因4.0国际许可的条款分发，该许可允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和非商业复制，只要您对原始作者和来源提供适当的荣誉。
Sanger 生命之树 HMW DNA 碎片化：用于 PacBio HiFi 的 Diagenode Megaruptor®3
本方案描述了使用 Diagenode Megaruptor®3 从 MagAttract v.1、Plant MagAttract v.1 或 Plant MagAttract v.2 Sanger Tree of Life HMW DNA 提取方案中对 HMW DNA 进行片段化。该过程对于从生命之树计划涵盖的所有分类群中提取 DNA 非常有效，DNA 被剪切成平均 12-20 kb 大小的片段。然而，具有挑战性的样本包括那些浓度高或粘度大的样本，以及 DNA 提取后含有污染物或杂质的样本。该方案的输出是剪切的 DNA，可以使用手动或自动 SPRI 方案将其用于碎片 DNA 清理。该协议已更新为 Sanger Tree of Life HMW DNA Fragmentation：Diagenode Megaruptor® 3 for LI PacBio，以处理由 Sanger Tree of Life HMW DNA Extraction：Automated MagAttract v.2、Automated Plant MagAttract v.3 和 Automated Plant MagAttract v.4 协议产生的样本。
![对弹性光学网络中主动频谱碎片化的深度强化学习[邀请]](/simg/d\dae5a9716edac6e9b383f8d3fb9384a02f083f39.webp)
对弹性光学网络中主动频谱碎片化的深度强化学习[邀请]
互联网流量的巨大增长需要高级技术来实现光学网络的动态操作，有效利用光谱资源和自动化。在本文中，我们研究了弹性光学网络中的主动频谱碎片化（SD）问题，并提出了一种新型的基于深的增强学习的基于深的增强框架，以提高光谱使用效率。与传统的，通常基于阈值的启发式算法不同，该算法解决了相关任务的子集并具有有限的自动化功能，DeepDefrag共同解决了SD过程的三个主要方面：确定何时执行脱落的裂纹，以划分为偏差，以及对这些派别进行划分的连接。通过考虑服务属性，通过几个不同的碎片度指标表达的频谱占用状态以及重新配置成本，DeepDefrag能够在网络寿命上始终选择适当的重新配置动作并适应不断变化的条件。广泛的仿真结果揭示了所提出的方案的卓越性能，而不是详尽的碎片化和众所周知的文献基准启发式，从而在较小的碎片机开销时实现了较低的阻塞概率。