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结合温度和降水，以限制气溶胶对观察到的气候变化的贡献
摘要：利用过去来改善未来的预测，需要对气候和温室气体（GHG）（GHGS）对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量，这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应，我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号，半明确温度不对称的温度不对称，全球平均温度（GMT）以及全球平均降水（GMLP）（GMLP）的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶（AERS）和其余的外部强迫（NOAER；主要是GHG）源自来自历史单和所有模型的大型组合，该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型，并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的，该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现，包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断，并允许AER冷却的归因（即使在纤维上不包含GMT时）。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致，包括最新IPCC报告的估计。最后，我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K（[2 0.86，2 0.05] k）的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K（[1.26，2.00] k），相对于1850年至1900年，使用GMT和GMLP的综合信号。
有机物动力学和n矿化...
在矿物质土壤中，土壤有机物和粘土 +粉砂含量之间存在正相关关系，而土壤n矿化百分比与粘土 +粉砂含量之间存在负相关关系。对于土壤C，由于沙质土壤中存在木炭（惰性C），关系不太明显。土壤中有机物的物理保护程度随土壤的粘土和淤泥含量而增加。在沙质土壤中，有机物显然仅通过粘土和淤泥颗粒的吸附或涂层而在物理上受到保护，而在细纹理的土壤中，有机物也受到其在小毛孔和聚集体中的位置的保护。每种土壤都具有与粘土和淤泥颗粒相关的最大能力来保留有机C和N。土壤具有土壤有机物的保护能力的饱和程度，而不是土壤纹理会影响施加残留的残留物的分解速率。细菌的生物量与颈部尺寸为0.2至1.2 um的毛孔与毛孔之间的毛孔与毛孔之间的毛孔分离，而孔与大多数NEMATOD在30和90 UM之间的毛孔分离，该孔的分离是孔，该毛孔的孔隙均与90和90 UM的颈部之间相关。土壤中的细菌。食物网的计算表明，观察到的C和N矿化速率不能从微纤维活性的差异中解释，但必须是由观察到的，但迄今为止迄今无法解释的细纹和粗纹质土壤之间的C：N比的差异。使用二氧化硅悬浮液作为重型液体，开发了一个简单的过程，将土壤有机物分为大小和密度分数。分解速率的分数有所不同，可用于有机物动力学模型。掺入土壤中的基层C从可溶性和轻型宏观有机体转移到中间和重型宏观有机体分数，并积聚在微聚体中。在所有分数中，基层的C分解速度比土壤衍生的C更快。
针对乙型肝炎病毒的非结构性蛋白质使用QSAR和机器学习方法预测重新利用的药物
乙型肝炎病毒（HCV）感染引起病毒肝炎，导致肝细胞癌。尽管临床使用直接作用抗病毒药（DAAS），但仍有5-10％的病例的治疗失败。因此，针对HCV开发新的抗病毒药至关重要。在这项工作中，我们使用机器学习和定量结构 - 活性关系（QSAR）方法开发了“抗HCV”平台，以预测针对HCV非结构性（NS）蛋白的重新定义药物。，我们从化学验证的小分子中从化学验证数据库中检索了具有生物活性（IC 50 /EC 50）的实验验证的小分子，该分子针对HCV NS3（454），NS3 /4A（495），NS5A（494）和NS5B（494）和NS5B（1671）蛋白质。这些独特的化合物分为训练/测试和独立验证数据集。使用递归特征消除算法选择相关的分子描述符和细纹。不同的机器学习技术，即。支持向量机，k-nearest邻居，人工神经网络和随机森林用于开发预分类模型。，我们使用最佳开发模型在10倍的横截面中实现了Pearson的相关系数从0.80至0.92，并且在独立数据集上的性能相似。也由适用性域，化学多样性和诱饵数据集分析支持了开发的预测模型的鲁棒性和可靠性。使用“抗HCV”预测模型来识别潜在的重新利用药物。代表性候选者通过分子对接进一步验证，该分子对象表现出高结合功能。靶向HCV NS蛋白。因此，这项研究确定了有望重新利用的药物。naf- tifin，丁亚比塔尔（NS3），乙烯苯甲胺，上rip丁（NS3/4A），pipecuronium，trimephaphan（ns5a），olodaterol和vemurafenib（NS5B）等（NS5B）等这些潜在的重新利用药物可能被证明可用于针对HCV的抗病毒药物开发。2022作者。由Elsevier B.V.代表计算和结构生物技术的研究网络发布。这是CC BY-NC-ND许可证（http：//creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放式访问文章。