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通过传统和生物技术方法提高了果树种类的营养质量
1位PISA PISA大学转化研究和新技术系；比萨比桑大学医院2号医学肿瘤学单位； 3罗马萨皮恩扎大学实验医学系； 4威尼托肿瘤学研究所IOV IOV -IRCCS，PADUA； 5 IRCCS基金会国家癌症研究所的医学肿瘤学系； 6医学肿瘤科，综合癌症中心，罗马大学多克林大学基金会Agostino Gemelli Irccs； 7医学肿瘤科，罗马天主教大学的圣心； 8 Ravenna Ausl Romagna的Ravenna医院肿瘤科； 9罗马大学校园Bio-Medico大学医学肿瘤学系； 10医学肿瘤科，IRCCS Romagna肿瘤研究研究所（IRST）“ Dino Amadori”，Meldola； 11临床肿瘤学，临床和分子科学系，马尔马尔市理工大学，托莱特·迪安科纳，安科纳； 12临床肿瘤学，Ancona Marche的医院大学； 13 Cagliari Cagliari大学医院医学肿瘤学； 14 Cagliari Cagliari大学医学肿瘤学； 15都灵大学医学院医学肿瘤学系，Candiolo癌症研究所，FPO，IRCCS，Candiolo，都灵； 16 IRCCS Humanitas Research Hospital，Humanitas Cancer Center，Rozzano，Rozzano，米兰，意大利，医学肿瘤学和血液学部门1位PISA PISA大学转化研究和新技术系；比萨比桑大学医院2号医学肿瘤学单位； 3罗马萨皮恩扎大学实验医学系； 4威尼托肿瘤学研究所IOV IOV -IRCCS，PADUA； 5 IRCCS基金会国家癌症研究所的医学肿瘤学系； 6医学肿瘤科，综合癌症中心，罗马大学多克林大学基金会Agostino Gemelli Irccs； 7医学肿瘤科，罗马天主教大学的圣心； 8 Ravenna Ausl Romagna的Ravenna医院肿瘤科； 9罗马大学校园Bio-Medico大学医学肿瘤学系； 10医学肿瘤科，IRCCS Romagna肿瘤研究研究所（IRST）“ Dino Amadori”，Meldola； 11临床肿瘤学，临床和分子科学系，马尔马尔市理工大学，托莱特·迪安科纳，安科纳； 12临床肿瘤学，Ancona Marche的医院大学； 13 Cagliari Cagliari大学医院医学肿瘤学； 14 Cagliari Cagliari大学医学肿瘤学； 15都灵大学医学院医学肿瘤学系，Candiolo癌症研究所，FPO，IRCCS，Candiolo，都灵； 16 IRCCS Humanitas Research Hospital，Humanitas Cancer Center，Rozzano，Rozzano，米兰，意大利，医学肿瘤学和血液学部门
树种种类的气候变化或将树木作为树木种群不可或缺的部分管理
•计划以主题为主题，例如植物，地理，环境。•计划的编程培养。•多样化，许多属和物种通常被清晰地标记。•出处•设置在边界内，与周围的景观隔壁或分离•专业知识或业余的高水平。•热情，知识渊博和参与的用户组的支持。•提供其他福利，不一定与收藏有关。•高水平的管理和维护。•被视为具有价值，通常会收取收集费用。•被认为是鼓舞人心的卓越中心。
葡萄渣提取物对不同种类微生物的抗菌活性
食品行业对葡萄渣产生了浓厚的兴趣，因为它具有众多健康益处，并且含有高浓度的生物活性化学物质。本研究调查了从白葡萄和蓝葡萄的副产品中获得的葡萄渣的抗菌特性。我们研究的目的是探究蓝葡萄品种（Alibernet、Dornfelder、Cabernet Sauvignon）和白葡萄品种（Blaufränkisch、Sauvignon Blanc、Welschriesling、Weisser Riesling、Irsai Oliver、Pinot Blanc、Palava、Müller-Thurgau、Grűner Veltliner 和 Feteasca Regala）葡萄渣提取物的抗菌活性。用纸片扩散法评估了葡萄渣提取物对九种微生物（革兰氏阳性菌、革兰氏阴性菌和酵母）的抗菌活性。发现蓝葡萄渣提取物对枯草芽孢杆菌的抗菌活性最好。白葡萄品种 Sauvignon Blanc、Welschriesling、Weisser Riesling、Irsai Oliver、Pinot Blanc 果渣提取物对枯草芽孢杆菌最有效，Müller-Thurgau 葡萄果渣提取物对 C. koseri 最有效，Grűner Veltliner 和 Feteasca Regala 对枯草芽孢杆菌最有效。最敏感的细菌是枯草芽孢杆菌。
全基因组分析有助于快速准确地鉴定真菌种类
真菌鉴定是真菌研究的基础，但传统的分子方法难以在现场快速准确地鉴定，特别是对于近缘物种。为了解决这一挑战，我们引入了一种通用的鉴定方法，称为全基因组分析（AGE）。AGE 包括两个关键步骤：生物信息学分析和实验实践。生物信息学分析在真菌物种基因组内筛选候选靶标序列，称为 Targets，并通过将它们与其他物种的基因组进行比较来确定特定 Targets。然后，使用测序或非测序技术的实验实践将验证生物信息学分析的结果。因此，AGE 为子囊菌门和担子菌门中的 13 个真菌物种中的每一个获得了超过 1,000,000 个合格 Targets。接下来，测序和基因组编辑系统验证了特定 Targets 的超特异性性能；尤其值得注意的是首次展示了来自未注释基因组区域序列的鉴定潜力。此外，通过结合快速等温扩增和硫代磷酸酯修饰引物以及无需仪器的可视化荧光方法，AGE 可以在 30 分钟内通过单管测试实现定性物种鉴定。更重要的是，AGE 在识别近缘物种和区分中药及其掺假物方面具有巨大潜力，尤其是在精确检测污染物方面。总之，AGE 为基于全基因组的真菌物种鉴定的发展打开了大门，同时也为其在植物和动物界的应用提供了指导。
回到未来：对农业形态学基因的利他使用来帮助植物种类的转化
•文献中的许多名称 - 包括“形态学基因”•Dev Gene =任何表达在促进转基因或基因编辑组织的转化或再生（TR）中都有用的基因•从发展和病理学的基本研究中得出的基因•但经常由于自然作用而经常偏离自然作用，因为这些干预措施的一部分是Try的一部分。
碳细胞结构中原子和分子种类的吸收（评论文章）
本文简要回顾了碳多孔结构中原子和分子吸收领域的最新发展。此类吸收体在众多碳多孔材料中显而易见，因为它们具有极高的吸收能力，可以在实验中观察到，而这些物质在通常条件下在多孔基质外部可能仅以气态形式存在。高容量填充是由于单个石墨烯状壁将整个结构中的不同单元隔开，从而提供了轻质材料。多孔结构的这种特性使其在许多技术应用中非常有前景，例如燃料电池中的氢存储和由此类结构制成的膜中的分子筛，或其在微电子、光伏和锂离子电池生产中的应用。无论目标应用如何，气体都是碳基质本身探测测试的良好候选者。
参加儿童保育计划的儿童所需接种的疫苗种类和剂量
说明：在标有“儿童当前年龄”的栏中查找儿童的年龄。阅读每一种所需疫苗的行。框中的数字是根据儿童当前年龄或年级水平计算出的该疫苗所需的剂量数。栏中的年龄范围并不意味着儿童必须达到该范围内的最高年龄才能达到
微生物组种类分析，用于全长16S rRNA测序的kinnex套件
结果表明，Kinnex 16S测序可以在单个Revio SMRT单元格上以1,536-plex或在续集IIE SMRT单元格上的768-plex下的平均读数> 30k平均读数。图5a显示了续集II系统上的常规全长16S库的显示2.1-330万（M）的读取，而Kinnex则显示为19.6-28.4 m，在Revio系统上，从8.5-10.1 m的Revio系统上读取，而没有Kinnex至62.5–72.5–72.2 m读取Kinnex。 此差异允许每个SMRT单元格多路复用和每个样品的读取深度更高。 将Kinnex 16S与标准FL 16S进行比较，我们发现物种组成有很高的相关性（图5B）。 在20种物种的微生物标准上，Kinnex 16S库与预期的物种表示相比，由于读取深度较高，因此与常规16S库相关（图5C）。显示2.1-330万（M）的读取，而Kinnex则显示为19.6-28.4 m，在Revio系统上，从8.5-10.1 m的Revio系统上读取，而没有Kinnex至62.5–72.5–72.2 m读取Kinnex。此差异允许每个SMRT单元格多路复用和每个样品的读取深度更高。将Kinnex 16S与标准FL 16S进行比较，我们发现物种组成有很高的相关性（图5B）。在20种物种的微生物标准上，Kinnex 16S库与预期的物种表示相比，由于读取深度较高，因此与常规16S库相关（图5C）。
考虑多种类和多技术的电动汽车电池新型可持续逆向物流网络设计
摘要：随着新能源汽车市场的扩大，电动汽车电池进入大规模退役潮，战略层面的设施选址与配置决策和战术层面的多产品流与多技术选择决策被集成为可持续逆向物流网络（SRLN）。本文考虑多种废旧电动汽车电池（WEVB）和多种回收技术，以经济成本最小和碳排放最小为目标，构建了WEVB的多级SRLN模型。为了求解该模型，将模糊集理论应用于约束的等价变换，采用非交互式和交互式方法求解多目标规划（MOP），并提出带优先级控制的交互式模糊规划来寻找该模型的全局最优解。最后，数值实验证明了所提模型和求解方法的可行性和有效性。实验结果表明，考虑碳排放的SRLN模型在略微增加初始网络建设成本的情况下，能够显著降低网络的碳排放，从而有效平衡经济与环境目标。在非交互式求解中，Lp-metric方法的偏差指数低于加权和方法；在交互式求解中，本文提出的优先级控制方法在实际解数和CPU时间方面均优于TH方法，在搜索和找到最优解方面表现出良好的性能。所提模型和方法可为有限信息不确定环境下的WEVB SRLN提供理论基础和技术支持。