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非洲杂志
这项研究旨在检测从选定的废金属垃圾场的重耐耐性细菌。重金属是许多形式的生活形式的主要挫折，它们在重金属污染的生态系统迅速增加是由于人为活动，猖ramp的废金属废物处理以及其他工业废物所致。细菌被发现是可以忍受许多重金属的许多微生物之一，并且可以减少其毒性，甚至可以将它们转化为有用的资源。本研究旨在检测重金属浓度和能够耐受来自选定金属垃圾场鉴定的重金属的细菌。使用原子吸收分光光度法（AAS）分析土壤样品的重金属含量。富集培养和菌落计数的标准方法用于分离总共12种细菌。使用基于16S rRNA基因序列的分子系统学，将12个分离株鉴定并分组为一个属（芽孢杆菌）。从结果中可以看出，重金属（Pb，Zn，Cu，Cd和Cr）浓度高于WHO允许的极限（Copper-2.0，Zinc-3.0，Lead-0.4，Chromium-0.05和Cadmium-0.03）。因此，细菌分离株
一种新型的噬菌体TRNA分解细菌的抗病毒防御...
一个联合研究小组，由治疗药物和疫苗开发中心的KIGA TSUNETARO组成（吉吉医学院医学院传染病学系的访问教授，访问教授，吉吉医学院医学院）等，已经巧妙地阐明了一种新的机制，可以巧妙地利用TRNA来促进细菌效应。这一发现可以鼓励进一步发展噬菌体疗法，并导致实现创新疗法的多药抗性细菌，这些疗法不太可能对传统的抗生素有效。
对空间应用III-V光伏细胞的辐射引起的降解的简短综述
对太空探索的兴趣日益增强，要求探索新的能源，并在稳健性，可靠性，弹性和效率方面证明在太空环境中使用的现有能源。这尤其适用于光伏（PV）系统，这些系统在极端的温度和真空条件下在非常敌对的辐射环境中有效工作所需的工作。在这方面，已经建立了许多效果，以增强IIII-V PV细胞技术，以对更轻和更有效的细胞进行增强。此外，由于颗粒的辐射（例如电子和质子），旨在提高其辐射耐性，因此在理解和建模PV细胞的降解机制方面也表达了尤其是兴趣。因此，对执行实验和使用更新信息的数学近似进行的深入分析对于指导研究效果方面的目前挑战非常有用。在这方面，本文旨在对1990年代发表的论文进行时间顺序评论，直到本文讨论其主要结果，并提供有关实验和通过此类研究进行的仿真分析的有用信息。目标是为理解由核颗粒辐射引起的III-V PV细胞的降解机械性，以及确定应处理的剩余挑战，以改善当前的IIII-V PV技术，以供未来的深空探索。
结合机器学习、知识表示和符号推理的神经符号......
为了处理现实世界中的噪声数据和不完整信息，我们将机器学习的通用性和抗噪性与知识表示和符号推理的严谨性和可重用性相结合，构建能够灵活应对未知情况的强大人工智能。我们还旨在将AI应用到以前从未应用过的领域，例如估计COVID-19的基因网络，预测辐射下的细胞动态以及基于媒体数据分析行为。
角膜：再生医学的理想组织
合成基因组中的红色和蓝色箭头分别显示了酵母人工染色体载体和分支机构中的标记基因（四环素抗性基因）。在基因组移植中，未去除受体细胞中的基因组（橙色环）。图1。如何产生人工基因组细菌的概述。合成基因组中的红色和蓝色箭头示意性地代表了酵母菌染色体载体和标记基因（四环素抗性基因）。在基因组移植中，未去除受体细胞携带的基因组（橙色圆圈），并且在细胞分裂之后进行选择。
使用增强的机器学习模型
文章历史记录：本研究探讨了用氧化铝纳米颗粒加强AL-6061铝合金的摩擦搅拌加工（FSP），分析了处理参数的影响，包括横向速度，旋转速度和通过的速度 - 通行数 - 最终的张力强度，产量强度，产量强度，固有强度，固有强度，固有强度，固有速度和压缩率。使用CNC铣床，以900、1100、1300和1500 rpm的旋转速度进行FSP，遍历速度为10、15和20 mm/min。使用了先进的机器学习模型，即SRS优化的长期短期记忆（LSTME），用于预测处理后材料的性能，达到0.911的高R²值的最终强度为0.951，屈服强度为0.951，固有频率为0.953，固有频率为0.985，为0.985进行阻尼比。关键发现表明，FSP改善了阻尼特性和机械性能，在所有通过中，在900 rpm处观察到最大阻尼有效性。氧化铝纳米颗粒增强了阻尼功能，而增加的旋转速度则促进了晶粒的细化，从而产生了更强，更具变形的抗耐性材料。LSTME模型的表现优于其他机器学习方法，在训练中达到0.965至0.993的R²值，测试中达到0.911至0.987。这些结果证明了将FSP与机器学习相结合以优化高性能应用的材料属性的功效。
遗伝子组换え技术の最新动向
Plants Australian Genetic Recombination Regulation Organization (OGTR) accepts field testing of CSIRO's genetically modified canola The Australian Genetic Technology Regulation Organization (OGTR) has issued a licensed DIR 205 to the Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO) to allow field testing of genetically modified (GM) canola with increased tolerance of abiotic stress.通用汽油菜石可以在新南威尔士州和南澳大利亚州的最多三个地点生长，第一年最多可容纳1.5公顷，明年最多2公顷。考试将于2025年5月至2030年12月。该现场测试的目的是评估在澳大利亚野外条件下（包括环境压力）下GM菜籽菌株的性能。在此现场测试中生长的GM菜籽无用于人类食物或牲畜饲料。 最终的风险评估和风险管理计划（RARMP）得出的结论是，这种有限和受控的释放对人们以及环境的健康与安全的风险可忽略不计。但是，施加许可条件以限制释放的大小，位置和持续时间，并限制了转基因作物及其在环境中的遗传物质的扩散和保留。 最终的RARMP可在OGTR网站的DIR 205页面上在线获得，以及RARMP的摘要，有关此决定的问答以及许可证的副本。 Wageningen的研究人员和合作伙伴开发了对TR4的第一个香蕉，Wageningen大学研究所的黑人Sigatoka研究人员与Chiquita，Keygene和Musaradix合作，开发了一种新的混合香蕉黄道，该Yellebrid Banana黄道对两种最具破坏性的疾病抗体性疾病，是Bananas：Fusarium Tropical Race 4（tr4）和黑色SIGAKA（TR4）。黄道一号的发展是在世界各地的香蕉种植的重要时期的开创性事件。 近年来，TR4和Black Sigatoka造成了重大损失，造成了价值数亿美元的损失。黄道一号对TR4具有抗药性，TR4具有损坏整个农场的霉菌，而黑色Sigatoka是一种大大降低产量的叶片疾病。这两种疾病一直是对香蕉行业的长期威胁，特别是对广泛出口的卡文犬香蕉的威胁。 研究团队将传统交配技术与最新的DNA分析技术相结合，以加速黄道一个开发过程。这使得可以更迅速有效地选择具有理想性状（例如抗病性）的新品种。黄道一号仍然是原型，目前在荷兰的温室中生长。预计将被送往菲律宾和印尼地区，在那里TR4和Black Sigatoka造成严重破坏。
头和颈癌患者中顺铂的暴露效应关系的机器学习探索
摘要：背景：顺铂是治疗头颈癌的关键药物，个性化剂量应有助于保存最佳的毒性 - 耐耐性比。方法：我们分析了80例头颈癌的成年患者的暴露效应关系，并用标准的基于顺铂的治疗方案治疗，该治疗方案为三小时输注。使用贝叶斯方法鉴定出顺铂的个体药代动力学（PK）参数。肾脏毒性和耳毒性被认为是典型的顺铂相关毒性。效率。测试了多达9种不同的机器学习算法，以解读与顺铂的暴露效应关系。结果：广义线性模型是最佳算法，精度为0.71，召回0.55，精度为0.75。在暴露的各种指标中（即最大浓度（CMAX），面积曲线（AUC），低谷水平），CMAX，包括2.4至4.1 µ g/ml的范围，是最好的范围。在比较了20名新患者中的导致的，模型的剂量与标准剂量时，我们的策略将导致患者的剂量减少，这些患者最终证明患有严重毒性，同时增加进行性疾病患者的剂量。结论：确定目标CMAX可以用作为三小时输注的顺铂为PK引导的精确剂量铺平道路。
机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口
随着全球对气候变化和环境可持续性升级的关注，裁定行业正在大大转移到生态耐性和可持续性的建筑实践上。本文全面探讨了将建筑信息建模（BIM）与环保原则相结合，以创建设计和建造可持续建筑的框架。这项研究引入了一种实用方法，用于评估建筑建筑的体现碳，从缅甸仰光市的一栋住宅建筑中获得见解。本研究开发的方法旨在评估与施工过程不同阶段相关的碳足迹，包括原材料生产和材料运输。补充说，提出的方法比较了两种传统和低碳材料，比较了住宅建筑中材料体现的碳，运输体现的碳和总成本。结果表明，材料体现的碳仅贡献84％，而材料运输占两种情况的剩余16％。利用低碳材料可显着减少，与常规伴侣rial相比，材料体现碳的碳足迹降低了40％，运输碳足迹下降了39％。但是，采用低碳材料会使总成本的适度增加约为6.7％。这项研究强调了将低碳材料整合到未来被动建筑物的设计中的必要性，从而推进了追求零零策略的追求。这项研究强调了BIM驱动的生态弹性实践的潜力，以减轻碳排放，以及在可持续建筑设计和建筑中持续创新和协作的需求。
用于结构应用的植物纤维复合材料的耐用性
摘要：环境的可持续性和生态耐用性是即将到来的材料时代的必要基准。在结构组件中使用可持续的植物纤维复合材料（PFC）在工业社区中引起了显着兴趣。PFC的耐用性是一个重要的考虑因素，需要在其广泛应用之前对其进行充分理解。水分/水老化，蠕变特性和疲劳性能是PFC耐用性的最关键方面。目前，提出的方法（例如纤维表面处理）可以减轻吸水对PFC机械性能的影响，但完全消除似乎是不可能的，因此限制了PFC在潮湿环境中的应用。PFC中的蠕变没有像水/水分老化那样受到关注。现有的研究已经发现，由于植物纤维的独特微观结构，PFC的显着蠕变变形显着，幸运的是，尽管数据仍然有限，但据报道，增强纤维 - 纤维纤维粘结键可以有效地提高蠕变耐性。关于PFC中的疲劳研究，大多数研究都集中在张力张紧疲劳特性上，但需要更多注意与压缩相关的疲劳性能。PFC在其最终拉伸强度（UTS）的40％的张力疲劳负荷下表现出了一百万个周期的耐力，而与植物纤维类型和纺织结构无关。这些发现在使用PFC进行结构应用中增强了信心，只要采取特殊措施来减轻蠕变和吸水。本文根据上述三个关键因素概述了有关PFC耐用性的当前状态，并讨论了相关的改进方法，希望它可以为读者提供有关PFCS耐用性的全面概述，并强调值得进一步研究的领域。