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儿童急性淋巴细胞白血病 (ALL) 的进展和未来方向
• VHR 患者（年龄 >13 岁、细胞遗传学不良、反应缓慢） - 强化巩固/延迟强化 • 添加环磷酰胺/依托泊苷 +/- 氯法拉滨 • HR 患者 - 强化鞘内治疗 • 三联鞘内治疗 vs 鞘内甲氨蝶呤 • 结果 - VHR • 添加氯法拉滨 à 毒性太大 • 添加环磷酰胺/依托泊苷 à 无益处 - HR • 三联鞘内治疗 à 无益处
RLTG：多目标定向灰盒模糊测试
定向灰盒模糊测试可以引导模糊器探索特定的目标代码区域，在补丁测试等场景中取得了良好的效果。然而，如果有多个目标代码需要探索，现有的定向灰盒模糊测试器（如AFLGo和Hawkeye）往往会忽略一些目标，因为它们使用距离的调和平均值，倾向于测试可达路径较短的目标。此外，现有的定向灰盒模糊测试器由于程序中存在间接调用，无法计算出准确的距离。此外，现有的定向灰盒模糊测试器无法解决探索和利用问题，种子调度效率低下。针对这些问题，我们提出了一种动态种子距离计算方案，当可达路径遇到间接调用时，动态增加种子距离。此外，种子距离计算可以处理多目标场景下的偏差问题。利用种子距离计算方法，我们提出了一种基于置信上限算法的种子调度算法，以解决定向灰盒模糊测试中的探索和利用问题。我们实现了一个原型 RLTG，并在实际程序上对其进行了评估。原型评估表明，我们的方法优于最先进的定向模糊器 AFLGo。在多目标基准测试 Magma 上，RLTG 以 6.9 倍的速度重现错误，并且比 AFLGo 多发现 66.7% 的错误。
单一超级磷酸盐，岩石磷酸盐和磷溶解细菌对磷的可用性及其在酸性土壤中的吸收
ningthoujam babulu和n surbala devi摘要进行了锅实验，以检查单个超级磷酸盐（SSP），岩石磷酸盐（RP）和磷溶解细菌（PSB）对磷及其在酸土中摄取的磷的影响。与未经处理的控制相比，所有磷处理土壤的实例均表现出更高水平的可用磷及其在作物生长的不同阶段的吸收。与未经处理的对照进行比较，所有经过磷处理的土壤的可用P及其在作物生长的不同阶段的吸收明显更高。在用50％SSP + 50％RP + PSB处理的土壤中观察到可用的P明显更高。在50％SSP + 50％RP + PSB的帕迪中记录了相对较高的磷摄取，然后是25％SSP + 75％RP + PSB。在50:50与PSB结合使用SSP和RP的应用可维持恒定的磷池，以提供可用性和农艺有效性。psb提高了应用的SSP和RP的效率，从而增加了对农作物的磷的可用性，从而最终可以提高酸性土壤中稻田的产量。关键字：稻田，磷溶解细菌，单个超磷酸盐，岩石磷酸盐，营养吸收1。引言磷是植物生长所需的三种主要大量营养素之一，在各种代谢过程中起着至关重要的作用，包括能量转移，光合作用以及核酸和蛋白质的合成（Roch等，2019）[27]。土壤中的一般磷含量约为0.05％（按重量），只有0.1％的含量可用于植物摄取。磷在土壤中的可用性通常由于其强烈的固定和固定反应而受到限制，从而导致农作物的磷次磷摄取（Richardson等，2011）[26]。由于Al和Fe的固定，植物或Ca和Mg无法访问，或者Ca和Mg无法被植物吸收（Murphy and Sims，2012）[20]。为了减轻与磷缺乏症相关的挑战，农民通常采用磷肥料来增强养分利用率并促进植物生长。在这些肥料中，单个超级磷酸盐（SSP）和磷酸二硫酸盐（DAP）由于其释放速率变化和植物的可及性而被广泛使用（Azeem等，2018）[3]。他们为植物提供了容易获得的磷。以及与外部进口肥料相关的高成本，磷酸盐肥料的不加区分使用也有害。可以提及以下作用：过度的磷吸收导致磷毒性，从而提高植物组织中的磷浓度并破坏营养平衡；硼的毒性；铜吸收降低；铁在土壤中的固定；并防止根部吸收铁（Jupp等，2021和Renneson等，2016）
拓扑定向合成螺旋状磷鎓和……
具有双自由基特征的多环芳杂环 (PAH) 的分子拓扑合成源于分子内偶联的突破。在此，我们报道了选择性 Mn(III)/Cu(II) 介导的 C − P 和 C − H 键断裂，以获得具有螺旋或平面几何形状和不同阳离子电荷的坚固的供体稠合磷鎓。前一种螺旋结构包含一个共同的磷酸[5]螺旋化受体和不同的芳胺供体，而后一种平面结构包含一个磷酸[6]螺旋化和相同的供体。这些前所未有的供体-受体 (D − A) 对表现出独特的拓扑依赖性光电特性。折叠螺旋自由基中心具有极端的电子缺陷状态和空间隔离，具有高度的双自由基特性 (y 0 = 0.989)。此外，巧妙的电荷转移 (CT) 和局部激发 (LE) 跃迁成分促进了不同溶剂中不同的杂化局部和电荷转移 (HLCT)，赋予了 0.78 eV (~217 nm) 的最大发射带隙变化。阳离子发射也可以通过拓扑定制和极性依赖的 HLCT 从蓝色区域调整到近红外区域，这可以在兼容的手性薄荷醇基质中输出额外的圆偏振发光，同时提高量子效率并保留深红色辉光。值得一提的是，原子精确的 Mn(III) 卤化物已被史无前例地捕获并确定用于 C-P 键活化。
解磷微生物：可持续农业的关键
摘要：磷 (P) 是植物生长必需的常量营养素之一，是提高多种作物生产性能的必需资源，尤其是在风化程度较高的土壤中。然而，以肥料形式施用的大部分营养素在中期会变得“惰性”，无法被植物吸收。合理使用磷对环境可持续性和社会经济发展至关重要。因此，需要替代方法来管理这种营养素，而使用磷溶解微生物是一种优化作物利用磷的选择，可以探索土壤中可用程度较低的营养成分，并减少对磷肥的需求。本研究的目的是讨论磷的重要性以及微生物如何促进磷在农业中的可持续利用。在这篇综述研究中，我们介绍了几项关于微生物作为土壤磷动员剂的作用的研究。我们描述了养分对植物的重要性以及与其自然储备的不可持续开发和化学肥料的使用有关的主要问题。我们主要强调微生物如何构成释放养分惰性部分的基本资源，其中我们描述了几种溶解和矿化的机制。我们还讨论了接种磷溶解微生物给作物带来的好处以及将其用作生物接种剂的做法。使用微生物作为接种剂是可持续农业未来的可行资源，主要是因为它的应用可以显著减少磷的使用，从而减少磷及其储备的开发。此外，必须进行新的研究以开发新技术、勘探新的生物产品和改进管理实践，以提高农业中磷的利用效率。
优化从牛中回收磷和甲烷...
因此，必须重点关注从牛粪等来源中回收磷，以防止自然资源枯竭。该项目旨在开发一种在同一反应器内同时回收磷酸钙 (CaP) 和甲烷 (CH 4 ) 的技术。回收的 CaP 可用作肥料，而 CH 4 可作为农场的能源。目标是设计一个可持续的系统，利用自然原理和牛粪中已经存在的微生物将牛粪中的资源重新用于农场（图 2）。
在还原条件下铁涂层上的磷吸附
导电网络是锂离子电池电极中不可或缺的组件，它具有向活性材料提供电子的双重功能，而其孔隙率可确保锂离子电解质可访问性传递和释放液体，从而最终确定电池的电化学性能。在学术研究领域中，制造具有有效导电网络的电极的任务已成为艰巨的挑战，深刻影响了研究人员展示活性材料的内在电化学性能的能力。在针对电池电极的导电添加剂的各种景观中，研究人员在决定适当的添加剂和最佳电极准备方法时面临着无数的选择。本综述旨在提供基本的理解和实用指南，用于在各个长度尺度上设计具有有效导电网络的电池电极。这涉及从大量选项中精心选择的特定碳导电添加剂，以及探索将其有效整合到电极中的方法，所有这些都针对活性材料的独特特征和特定研究目标量身定制。
为超敏光检测的单晶紫磷制造
紫罗兰色磷（VP）因其独特的物理化学特性和光电应用中的潜力而引起了很多关注。尽管VP具有类似于其他2D半导体的范德华（VDW）结构，但在底物上直接合成VP仍然具有挑战性。此外，尚未证明由无转移VP akes组成的光电设备。在此，一种二辅助蒸气相传输技术旨在直接在SIO 2 /Si底物上生长均匀的单晶VP Akes。晶体VP平均的大小比以前的液体脱落样品大的数量级。用VP Akes制造的光电探测器显示出12.5 A W - 1的高响应性，响应/恢复时间为3.82/3.03 ms，暴露于532 nm光线后。此外，光电探测器显示出对高敏化光检测有益的小黑电流（<1 pa）。结果，探测率为1.38×10 13琼斯，与VDW P – N异质结探测器的检测率相当。结果揭示了VP在光电设备中的巨大潜力以及单晶半导体薄膜生长的CVT技术。
农用化学和生物生态学...
https://doi.org/10.5281/zenodo.14006030 摘要。列出了绿洲中散布的草灰色土壤遗传层中腐殖质和养分供应水平，微生物的分布、数量和质量随季节的变化，以及它们生存所需的营养物质、碳、氢、氮、磷、钾和其他大量微量元素。耕地和底土中腐殖质的含量差异很大，最高值为1.01-1.45%，全氮0.087-0.126%，磷-0.625-0.743%。钾1.25-2.0%，磷、钾和氮的移动形式很少。舒尔钦区灌溉草甸灰土、灰草甸土、草甸土0-50厘米土层腐殖质储量定量指标在短时间内波动为60.90吨/公顷，氮为5.29吨，磷为上层0-30厘米土层3120吨，钾为8400吨，测定了不同盐度的常见盐和离子的数量，盐度取决于土壤气候、经济和生活条件。发现大量微生物与过去灌溉的弱盐和中度盐渍土相对应。上层微生物丰富，腐殖质、氮和氧气供应充足，下层微生物数量减少。发现微生物活动在秋季和春季随季节增加，夏季减少。
DeepGo：预测定向灰盒模糊测试
在本文中，我们提出了一个预测定向灰盒模糊测试器 DeepGo，它可以结合历史和预测信息来引导 DGF 通过最佳路径到达目标站点。我们首先提出路径转换模型，该模型将 DGF 建模为通过特定路径转换序列到达目标站点的过程。突变产生的新种子将导致路径转换，而高奖励路径转换序列对应的路径表示通过它到达目标站点的可能性很高。然后，为了预测路径转换和相应的奖励，我们使用深度神经网络构建虚拟集成环境 (VEE)，它逐渐模仿路径转换模型并预测尚未采取的路径转换的奖励。为了确定最佳路径，我们开发了一个强化学习模糊测试 (RLF) 模型来生成具有最高序列奖励的转换序列。RLF 模型可以结合历史和预测的路径转换来生成最佳路径转换序列，以及指导模糊测试突变策略的策略。最后，为了练习高奖励路径转换序列，我们提出了行动组的概念，全面优化模糊测试的关键步骤，实现高效到达目标的最优路径。我们在 2 个基准测试套件（共 25 个程序，100 个目标站点）上对 DeepGo 进行了测试。实验结果表明，与 AFLGo、BEACON、WindRanger 和 ParmeSan 相比，DeepGo 在到达目标站点方面分别实现了 3.23 倍、1.72 倍、1.81 倍和 4.83 倍的加速比，在暴露已知漏洞方面分别实现了 2.61 倍、3.32 倍、2.43 倍和 2.53 倍的加速比。