摘要:鉴于美国选择压力大、对原卟啉原氧化酶 (PPO) 除草剂敏感性降低的种群数量不断增加,长芒苋对原卟啉原氧化酶 (PPO) 抑制剂的抗性问题备受关注。我们评估了五种土壤施用除草剂对 2014 年和 2015 年在美国阿肯色州收集的长芒苋 (Amaranthus palmeri S. Wats.) 种群的影响。土壤施用的磺胺嘧啶、磺胺草醚和氟磺草胺使幼苗出苗率降低 91– 100%;然而,氟磺胺草醚和氧氟草醚对某些种群的功效降低 (63–90%)。靶位突变 (TSM) 是产生对 PPO 除草剂抗性的主要机制;因此,选择了六个对土壤施用的氟磺胺草醚表现出抗性的种群进行分子研究。对总共 81 株幸存者进行了所有已知抗性突变的基因分型。总共有 64% 和 36% 的幸存者分别带有单个和双重 TSM,其中 69% 的植物在 PPO2 的两个等位基因中都携带 TSM。来自两个种群的三株幸存者显示额外的 PPO2 拷贝,而所有其他幸存者都有一个拷贝。表达分析表明,在测试的抗性种群的所有植物中,PPO2 都上调了 3 到 6 倍。在 A. thaliana 中转基因过表达 WT-ApPPO2 和 dG210-Apppo2 证实了与野生型相比,对土壤施用的氟磺胺草醚的敏感性降低。总的来说,出苗前施用的 PPO 抑制剂在控制对叶面施用 PPO 除草剂产生抗性的种群方面仍然有效。从机制上讲,抗性 PPO2 表达的提高与功能性 TSM 的提高共同导致对土壤施用氟磺胺草醚的敏感性降低。
泥炭地通常涉及复杂的所有权结构和土地利用权。由于多个地主的参与,水文盆地内的恢复工作可能具有挑战性。一个小区域中的单个利益相关者可能会阻止或撤销整个恢复过程7。熟悉的邻近土地所有者之间的冲突来源包括利益冲突,历史纠纷,沟通不良,缺乏有效的工作结构或抵抗其他责任。使这些多样化的利益保持一致是一个持续的挑战,教育在至关重要的角色中起着至关重要的作用。但是,一旦达到平衡,通常就有富有成效的合作空间。在一起,可以取得更大的进步。
**传奇:•取消:该项目尚未完成,项目的工作将不会继续。•完成:项目的工作已经完成,所有可交付成果/任务都已完成。•延迟:该项目仍处于活动状态,但我们已通过了初始估计的完成日期。•在过程中:项目团队目前正在进行项目。•过程中的采购:该项目处于采购或合同阶段。•暂停:该项目尚未完成,并且该项目的工作已被暂停。•正在进行:该项目由多个阶段组成,或者是一个操作项目。已经完成了一些部分,但是该项目尚未完全达到成果。
在部落土地上的可再生能源(太阳能):亚利桑那州纳瓦霍国;福尔河,奥格拉拉·拉科塔(Oglala Lakota)和南达科他州卡斯特县(Custer Counties);威斯康星州的Sokaogon Chippewa社区捕获了部落太阳能项目,探讨了全国部落土地上可再生能源的巨大潜力。是由联邦和部落官员共同创造的,他们提供了新的就业机会,经济增长,减少碳足迹和更大的自给自足,并将大量节省的能源节省重新投资到部落社区计划中。这些项目可以为预订带来可观的收入,它们被描述为“新赌场”。财务需求和指示解决方案大多数美国原住民生活在极端贫困中,许多部落社区的失业率很高。他们的可提取能源被利用,部落社区经常面临高能量费用,许多房屋没有电。亚利桑那州纳瓦霍国家需要一种新的,更便宜的能源;南达科他州的福尔河,奥格拉拉·拉科塔和卡斯特县;以及威斯康星州的Sokaogon Chippewa社区。由于与自然生活和保护对美洲原住民至关重要,因此它必须是干净,可再生的能量。理想情况下,能源还将创造急需的就业机会和税收收入。通过战略合作伙伴关系,实施了社区太阳能项目。部落社区将其土地租给私人公司每月租金,至少每五年调整一次。标准的太阳租赁持续了30年,并提供了续订的选择。还可以有其他或替代安排,例如奖金/预付款,实物捐款,应与销售的参与或部落所有权选项。部落需要大量的土地来创建一个公用事业规模的太阳能项目,以及附近的传输线,具有额外的容量。Navajo Nation Kayenta太阳能计划在该州东北角的亚利桑那州纪念碑谷的Navajo Nation是美国最大的印度保留地的一部分,约有173,667名成员。仪式和仪式是文化的主要部分,尤其是仪式和仪式,尤其是治愈和与地球母亲保持和谐和平衡的文化。尽管该国拥有丰富的遗产,但有43%的部落成员生活在贫困线以下。
摘要生物技术中生物技术的整合通过应对传统挑战并增强丝绸生产,从而大大推动了该行业。本文探讨了在粒土文化中的各种生物技术应用,包括蚕的基因工程,以改善丝质质量和疾病的耐药性,用于开发出色的蚕菌株的分子繁殖以及用于专门应用的丝纤维的生物工程。遗传修饰的进步导致蚕,产生丝绸,具有增强的特性和对环境压力源和疾病的抵抗力。生物技术还通过遗传修饰和耐疾病的品种改善了桑树的种植,从而确保了稳定的高质量叶子供应。此外,生物工程使具有独特特征(例如蜘蛛丝特性和功能化纺织品)的丝纤维生产。这些生物技术创新为蚕因,有望提高生产率,可持续性和新的丝绸应用提供了重大好处。在这些领域的持续研究和发展对于丝绸工业的未来至关重要。
• 复合材料制造 • 先进材料设计 • 人工智能在材料制造中的应用 • 材料制造建模 • 摩擦学 • 先进采矿设备设计 • 采矿设备利用的人工智能和数据驱动解决方案 • 矿山自动化和数字采矿 • 采矿设备的安全性、可维护性和监控 • 绿色采矿技术 • 采矿业的先进设备 • 绿色制造加工 • 与创新复合材料和采矿技术相关的其他主题
这项研究得到了日本科学技术振兴机构 (JST) 战略基础研究促进计划 CREST“用于长 DNA 合成和自主人工细胞创建的人工细胞反应器系统”研究领域 (编号 JPMJCR19S4)、GteX“大规模并行蛋白质打印机系统的开发”研究领域 (编号 JPMJGX23B1)、ASPIRE“日英合作开发人工光合细胞系统”(编号 JPMJAP24B5) 和科学研究补助金“Kikagaku S”(编号 JP19H05624) 的支持。 术语表(注1) 真核生物:具有细胞核并被核膜包围,且含有线粒体等细胞器的生物的统称。它们包括动物、植物和真菌,具有比原核生物更复杂的细胞结构。 (注2)内在无序蛋白质是在生理条件下不能形成三维结构的蛋白质,与酶等折叠成特定的三维结构才能发挥功能的蛋白质不同。分子间多样化的相互作用网络推动液-液相分离,形成称为凝聚层的液滴。 (注3)液-液相分离:均质液体混合物自发分离成两个具有不同成分的液相的现象。单一聚合物(如天然存在的变性蛋白质)可发生相分离,形成致密相和稀相,或者两种不同组成的致密相(如葡聚糖和聚乙二醇)。 (注4)肽标签:一种用于连接特定蛋白质的短氨基酸序列。通过将DNA序列遗传整合到蛋白质中,可以很容易地将其添加到蛋白质中。本研究中使用的肽标签具有拉链式结构,使得它们能够相互互锁并进行特定结合。另一方面,由于它几乎不与其他分子或蛋白质结合,因此可以利用这一特性选择性地将特定蛋白质结合在一起。在该系统中,一个肽标签附着在IDP上,另一个肽标签附着在要掺入IDP相的蛋白质上。 (注5)分子信标:用于检测特定DNA或RNA序列的核酸探针,具有包含荧光染料和猝灭剂的环状结构。在没有目标序列的情况下,荧光就不会出现,但一旦与序列结合,分子的形状就会发生变化,发出荧光并变得可检测。这可以实时确认样本中特定基因或 RNA 的存在。
人工智能 (AI) 科学大会联合主席 Rick Stevens 阿贡国家实验室副主任 Jeffrey Nichols 橡树岭国家实验室副主任 Katherine Yelick 劳伦斯伯克利国家实验室副主任 能源部联系人 Barbara Helland 能源部项目经理 特殊协助 分会负责人: 阿贡国家实验室 Valerie Taylor,数学和计算机科学部主任 Mihai Anitescu、Prasanna Balaprakash、Pete Beckman、Thomas S. Brettin、Charles E. Catlett、Andrew Chien、Santanu Chaudhuri、Ian Foster、Dogan Gursoy、Salman Habib、Cynthia Jenks、Rao Kotamarthi、Zein-Eddine Meziani、Michael E. Papka、Robert Ross、Stefan Wild 劳伦斯伯克利国家实验室 David Brown,计算研究部主任 Katerina Antypas、Wes Bethel、Ben Brown、Paolo Calafiura、Wibe de Jong、Sudip Dosanjh、Inder Monga、Peter Nugent、Mary Ann Piette、Prabhat、Brian Quiter、Lavanya Ramakrishnan、John Shalf、Haruko Wainwright、John Wu、Petrus Zwart 橡树岭国家实验室 Arthur Barney Maccabe,计算机科学和数学部主任 David Dean、James Hack、Kenneth Herwig、Judith Hill、Forrest M. Hoffman、Teja Kuruganti、Bronson Messer、Nageswara Rao、Arjun Shankar、Bobby G. Sumpter、Georgia Tourassi、John Turner、Jeffrey Vetter、David Womble、Steven Young 劳伦斯利弗莫尔国家实验室 Ana Kupresanin 通用原子公司 David Humphreys 行政: 阿贡国家实验室:Silvia Mulligan 劳伦斯伯克利国家实验室:Hellen Cademartori 橡树岭国家实验室:Becky Verastegui