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大蒜、生姜中细菌分离物的分离、鉴定和特性
摘要：由植物的叶子、花朵、种子或茎组成的食品调味品/香料是食品添加剂，可为食品增添特殊的香气和风味，从而增加其口感，但可能藏有多种微生物。因此，本文的目的是使用各种标准微生物技术分离、鉴定和表征尼日利亚夸拉州伊洛林市常见的食品调味品（大蒜、生姜、胡椒和姜黄）中的细菌分离物。地点 A 的样品中异养菌总数 (THC) 最高，为 21.52 ± 5.31 Cfu/ml。地点 B 的大蒜样品中大肠菌群总数 (TCC) 最高，为 6.67 ± 4.93 Cfu/ml。地点 C 的大蒜样品中葡萄球菌总数 (TSC) 最高，为 4.00 ± 1.00 Cfu/ml。地点 C 的大蒜样品中沙门氏菌-志贺氏菌总数最高，为 4.67 ± 3.06
工作计划 - 高尔基图书馆
彼尔姆州荣誉勋章以地区通用图书馆命名。A. M. Gorky 是西乌拉尔地区最大的图书馆，收藏有独特的国内外文献，藏书量超过 260 万册。图书馆是特别有价值的文化遗产，受到特殊的保护、储存和使用制度的约束。图书馆的藏书是具有区域重要性的藏书。机构基金中包含的手稿材料是俄罗斯联邦档案基金的组成部分。图书馆成立于 1836 年。2022 年 1 月 4 日，图书馆迎来了 186 岁生日。截至 2023 年 1 月 1 日，图书馆藏书量为 2,679,296 册。在报告年度，图书馆继续参与联邦企业项目：SCBR（俄罗斯图书馆统一目录）和 MARS（区域间分析文章列表）。图书馆积极致力于服务用户并在机构章程规定的领域开展工作。特别关注基金的数字化和 PEB 的形成。图书馆为电子信息资源利用创造了条件。有 2 个站点：
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手术部位感染 (SSI) 是指影响手术切口部位或身体深层组织的感染，通常在手术后 30 天内或因治疗目的而将植入物留在体内 1 年内出现 [1]。SSI 的全球患病率为 2.5%–41%，但预计在医院设备往往较差的中低收入国家患病率会更高 [2]。SSI 是医院相关感染的主要原因，不仅延长了入院患者的住院时间，还增加了治疗费用，并可能导致更高的发病率和死亡率 [3]。SSI 可能由与患者、外科医生和手术环境有关的多种因素引起，但降低 SSI 频率的最有效和低成本方法是最佳的手术手部消毒 [4]。常规洗手可以去除可见的物理污染和短暂的皮肤菌群；而手术手部消毒则是额外使用抗菌产品或含酒精的洗手液来防止皮肤常驻菌群的生长 [5]。外科医生的手上可能藏有多种微生物。最常见的皮肤菌群是葡萄球菌
拍卖
美国在中国的军事活动，从参与多国干预镇压义和团起义到日本袭击珍珠港。故事强调了部署到中国的美国陆军、海军和海军陆战队人员的邮件中使用的各种邮政标记，包括最早和最新的已知邮戳、挂号邮件、来信标记、各种军事站、费率研究和其他相关信息，库格尔先生花了几十年时间收集这些资料，并雄辩地传达了这些信息。该收藏包括查菲将军（驻华美军救援远征队指挥官）寄给南卡罗来纳州伦道夫将军的封信、通过日本邮局、天津美国邮政站寄出的先行邮件、来自德国的挂号封，带有罕见的“收到中国军事邮政站 1 号”邮戳（记录不到 5 张），以及许多其他封信。该收藏有 180 多个封信和卡片，可以轻松转变为金牌展示（网络照片）................................................................ 5,000.00
调整功能性微生物合成社区的策略
自然生态系统藏有大量的分类学微生物，这对植物生长和健康很重要。土壤微生物及其复杂的相互作用的大量多样性使确定对生命支持功能重要的主要参与者可以为植物提供重要的挑战，包括增强对（a）生物应激因素的耐受性。设计简化的微生物合成群落（Syncoms）有助于降低这种复杂性，从而揭示特定微生物组功能的分子和化学基础和相互作用。尽管已经成功地使用了Syncom来剖析微生物相互作用或再现微生物组相关的表型，但这些社区的组装和重建通常是基于通用的丰度模式或分类的认同，并共同出现的，但仅由功能特征提供了很少的信息。在这里，我们回顾了有关设计功能性阴谋的最新研究，以揭示共同的原理并讨论社区设计的多维方法。我们提出了一种基于与微生物菌株的高通量实验测定和其功能能力的计算基因组分析的集成，以定制功能性触体设计的策略。
调整功能性微生物合成社区的策略
自然生态系统藏有大量的分类学微生物，这对植物生长和健康很重要。土壤微生物及其复杂的相互作用的大量多样性使确定对生命支持功能重要的主要参与者可以为植物提供重要的挑战，包括增强对（a）生物应激因素的耐受性。设计简化的微生物合成群落（Syncoms）有助于降低这种复杂性，从而揭示特定微生物组功能的分子和化学基础和相互作用。尽管已经成功地使用了Syncom来剖析微生物相互作用或再现微生物组相关的表型，但这些社区的组装和重建通常是基于通用的丰度模式或分类的认同，并共同出现的，但仅由功能特征提供了很少的信息。在这里，我们回顾了有关设计功能性阴谋的最新研究，以揭示共同的原理并讨论社区设计的多维方法。我们提出了一种基于与微生物菌株的高通量实验测定和其功能能力的计算基因组分析的集成，以定制功能性触体设计的策略。
关于深空旅行到潜在可居住卫星等可能性的评论，例如泰坦和欧罗巴
几个世纪以来，人类一直凝视着星星，被宇宙的奥秘所吸引。今天，随着科学技术的进步，深空旅行的梦想不再是科幻小说。本文探讨了冒险超越我们的星球，并在泰坦和欧罗巴等潜在可居住的卫星上建立存在。这些天体虽然远离地球，但为藏有生命和潜在维持人类殖民地的可能性提供了有趣的可能性。首先，让我们引用上一篇文章中的一些段落，讨论了冰冷的卫星与彗星之间关于寻找生命的起源的合理关系。1早期的太阳系，一种被称为原行星磁盘的漩涡状星云，为这种探索提供了令人信服的画布。这个宇宙摇篮中包含丰富的有机化合物和复杂的益生元分子的挂毯，这是陨石和彗星所证明的，这是那个古代时代的残余物所证明的。这些天体流浪者在他们体内带来了过去的窃窃私语，这是一种潜在的泛基督的罗塞塔石。
海洋生物多样性和...
海洋生物多样性是指世界海洋中存在的各种生命形式，包括生态系统，物种和遗传多样性。海洋覆盖了地球表面的70％，并且是数百万种物种的家园，其中许多物种仍然未被发现。海洋生态系统，从浅沿海水域到深海地板，提供了许多生态，经济和社会益处。 鉴于全球面临的环境挑战日益严重，海洋生物多样性的保护已成为为可持续环境管理而努力的关注。 海洋生物多样性跨越了各种各样的生命形式，从微观病毒泛兰顿到大型海洋哺乳动物，适合从浅海到最深的沟渠的各种栖息地（Ormond等，1997）。 海洋中的物种数量取决于所使用的估计方法和来源。 迄今为止，已正式鉴定并描述了大约300,000种海洋物种。 据信，海洋可能藏有50万至200万种，持续的发现每年平均增加2300种新物种。 这种广泛的多样性不仅包括动物，植物和真菌，还包括生物和无数种类的微生物，例如细菌和古细菌。 特别是微生物多样性非常高且难以量化，可能构成了海洋生态系统中的大多数物种。 这些数字强调了尚未探索的海洋生物多样性的广泛范围，尤其是在研究不足的环境中，例如深海，极地地区和偏远的沿海生态系统。海洋生态系统，从浅沿海水域到深海地板，提供了许多生态，经济和社会益处。鉴于全球面临的环境挑战日益严重，海洋生物多样性的保护已成为为可持续环境管理而努力的关注。海洋生物多样性跨越了各种各样的生命形式，从微观病毒泛兰顿到大型海洋哺乳动物，适合从浅海到最深的沟渠的各种栖息地（Ormond等，1997）。海洋中的物种数量取决于所使用的估计方法和来源。迄今为止，已正式鉴定并描述了大约300,000种海洋物种。据信，海洋可能藏有50万至200万种，持续的发现每年平均增加2300种新物种。这种广泛的多样性不仅包括动物，植物和真菌，还包括生物和无数种类的微生物，例如细菌和古细菌。微生物多样性非常高且难以量化，可能构成了海洋生态系统中的大多数物种。这些数字强调了尚未探索的海洋生物多样性的广泛范围，尤其是在研究不足的环境中，例如深海，极地地区和偏远的沿海生态系统。鉴于海洋栖息地的广阔和与研究相关的技术困难，揭示这种隐藏多样性的挑战尤其明显。鉴于海洋栖息地的广阔和与研究相关的技术困难，揭示这种隐藏多样性的挑战尤其明显。
使用Sentinel-2
抽象的热带山地森林藏有异常高的生物多样性，但面临着人类活动的严重威胁。评估大区域的森林生物多样性至关重要，但极具挑战性。遥感提供了有效的监测解决方案，但是很少有研究集中在坦桑尼亚的多样化的蒙塔尼森林上。我们收集了坦桑尼亚西乌萨巴拉地区蒙塔尼森林159个地块中159个地块中树种成分的现场数据。我们将物种丰富度，均匀度和香农多样性指数计算为树木多样性的指标。使用Sentinel-2和Planetscope卫星图像，我们得出了光谱，纹理和植被指数预测因子，以通过广义添加剂模型和极端的梯度增强来对这些索引进行建模。基于Planetscope的XGBoost模型表现最佳，解释了香农多样性变化的19.7％。合并纹理预测器进一步提高了模型的准确性。尽管在建模复杂的热带森林方面面临固有的挑战，但我们的发现证明了Sentinel-2和Planetscope对区域生物多样性监测的有希望的潜力，而现场调查受到限制。进一步的研究可以通过利用更高的分辨率数据和增加现场采样来增强这些初始结果，以有效监测热带生物多样性。关键词：树种丰富度；山地森林；东弧山； GAM，XGBoost简介
使用深度学习识别微生物群落中的基石物种
先前的研究表明，微生物群落可以藏有去除的基石物种，其去除可能会导致微生物组结构和功能的急剧变化。然而，仍然缺乏一种有效的方法来系统地识别微生物群落中的基石物种。在这里，我们提出了一个基于深度学习以解决这一挑战的数据驱动的Keystone识别（DKI）框架。我们的关键思想是通过使用从该栖息地收集的微生物组样本训练深入学习模型，从特定栖息地中隐式学习微生物群落的组装规则。训练有素的深度学习模型使我们能够通过对去除物种的思想实验进行思想实验来量化该栖息地中任何微生物组样本中每个物种的社区特定钥匙ston。我们使用合成数据系统地验证了该DKI框架，并应用DKI来分析真实数据。我们发现，不同社区中中位数钥匙长高的那些分类单元表现出强大的社区特异性。提出的DKI框架展示了机器学习在解决社区生态中的基本问题方面的力量，为复杂微生物社区的数据驱动管理铺平了道路。