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World File Search System退化
生物多样性净收益 - 计划建议注释
必须遵循法定度量的交易规则。现场栖息地未经授权的降级4已在2020年1月30日至提交计划申请的日期之间进行，现场栖息地的生物多样性前开发价值是栖息地的生物多样性价值，紧接在进行这些退化活动之前。因此，应将相关日期设置为这些活动之前的日期。未经授权的现场栖息地退化是任何不符合先前计划许可的降级。如果未经授权的退化，并且没有足够的证据证明在退化之前的现场栖息地的生物多样性价值，则必须将现场栖息地的前开发生物多样性价值视为栖息地的最高生物多样性价值，这是任何可用证据与任何可用证据相关联的栖息地。
应用 CRISPR 技术解析水牛黄体中 EGR1 在前列腺素 F2 alpha 诱发的黄体退化中的功能作用
摘要背景：PGF2α 对于诱导黄体退化至关重要，而黄体退化又会降低孕酮的产生。早期生长反应 (EGR) 蛋白是 Cys2-His2 型锌指转录因子，与细胞增殖、存活和凋亡密切相关。在给予黄体溶解剂量的 PGF2α 后，观察到 EGR1 的快速升高。EGR1 参与许多基因的转录激活，包括 TGFβ1，它在黄体退化过程中起着重要作用。方法：本研究在水牛黄体细胞中进行，旨在更好地了解 EGR1 在 PGF2α 诱导的黄体退化过程中对 TGFβ1 转录激活的作用。培养水牛中期黄体的黄体细胞，并用不同剂量的 PGF2α 处理不同时间。分析了编码孕酮生物合成途径内酶 (3βHSD、CYP11A1 和 StAR)、Caspase 3、AKT 的 mRNA 相对表达以确认黄体溶解事件的发生。为了确定 EGR1 是否通过诱导 TGFβ1 表达参与 PGF2α 诱导的黄体退化，我们使用 CRISPR/Cas9 敲除了 EGR1 基因。结果：本实验确定了黄体细胞中的 EGR1 蛋白表达是否对 PGF2α 治疗有反应。对 EGR1 和 TGFβ1 mRNA 的定量分析显示在 PGF2α 诱导后 12 小时水牛黄体细胞中显著上调。为了验证 PGF2α 通过 EGR1 依赖机制刺激 TGFβ1 表达的作用，我们敲除了 EGR1。用 PGF2α 刺激 EGR1 切除的黄体细胞，观察到 EGR1 KO 不调节 PGF2α 诱导的 TGFβ1 表达。在 PGF2α 处理的 EGR1 KO 黄体细胞中，与维持 12 小时的 PGF2α 处理的野生型黄体细胞相比，Caspase 3 的 mRNA 表达显着增加。我们还研究了 EGR1 对类固醇生成的影响。用 PGF2α 处理的 EGR1 KO 黄体细胞与用 PGF2α 处理的野生型黄体细胞相比，孕酮浓度或 StAR mRNA 表达均无显着差异。结论：这些结果表明，EGR1 信号传导并不是在调节 PGF2α 诱导的 TGFβ1 信号传导以进行黄体溶解中发挥作用的唯一因素。关键词：水牛，黄体，EGR，CRISPR/Cas9，黄体溶解
ICCD/COP(16)/24/Add.1
(d) 通过有效的伙伴关系，支持和推广在参与土地退化中和目标制定计划 2.0 的 18 个试点国家之外制定和/或完善自愿土地退化中和目标的进程；简化与其他公约和相关进程的流程；将这些目标纳入可能希望参与这一进程的国家缔约方的（省级）国家综合土地利用规划框架和国家发展计划；并支持在土地退化中和目标制定和实施方面开展相关知识共享工作；
LCS与信息熵作为一种新型算法的应用...
基于条件维修（CBM）是一种现代维修理念[1] 。作为实现基于条件维修的有效方法，预测与健康管理（PHM）已成为研究的重点[2] 。一个典型的例子是PHM在联合打击战斗机（JSR）F-35中的应用[3] 。要建立合适的装备PHM，首先需要开展用于预测的退化特征提取研究[4] 。退化实验需要很长时间，退化过程中的振动信号非常复杂[5] 。然而，传统方法[6]提取的特征通常基于单个监测信号。Tran等人通过对监测信号进行时域分析来提取特征[7] 。赵等将经验模态分解（EMD）应用于振动信号分析，提取近似熵作为退化特征[8]。董等。选择非广义小波特征尺度熵作为退化评估特征[9]。在这种情况下，一些重要的故障信息可能会丢失。例如，众所周知，滑靴松动故障是液压泵的典型故障模式[10]。这是由活塞头和滑靴帽之间的磨损引起的[11]。最后，可以以打击的形式在泵壳上监测相互作用。
布劳顿流域河流管理计划
南澳大利亚州的水资源是该州经济和社会福祉的基础。水资源是我们自然资源不可或缺的一部分。在原始或未开发的情况下，水资源的状况反映了降雨、植被和其他物理参数之间的平衡。地表水和地下水资源的开发改变了自然平衡并导致退化。如果退化程度较小，并且资源保留其效用，社区可能会认为这些变化是可以接受的。然而，巨大的压力会影响资源继续满足用户和环境需求的能力。退化也可能非常缓慢，需要几年时间才能显现出来，给人一种虚假的安全感。
创伤性脑损伤后的急性认知缺陷可预测人类默认模式网络会出现类似阿尔茨海默病的退化
用于研究老年轻度 TBI (mTBI) 在多大程度上导致默认模式网络 (DMN) 中静息态活动发生类似 AD 的改变。研究发现，该网络包含一些模块，这些模块的 AD 样创伤后退化程度可以根据患有脑微出血的老年 mTBI 患者的急性认知缺陷准确预测。除了建立老年 mTBI、认知障碍和类似 AD 的功能退化之间的预测性生理关联之外，这些发现还推进了敏锐预测 mTBI 患者沿着类似 AD 的功能轨迹长期偏离正常的目标。老年人 mTBI 与受伤后约 6 个月内大脑功能连接发生类似 AD 的变化之间存在关联，这对公共健康具有重大影响，因为 TBI 在老年人中患病率相对较高。
公司可持续性尽职调查指令
退化 - 例如有害土壤变化，水或空气污染，有害排放，过多的水量，土地退化以及对自然资源的任何其他影响 - 会损害人权或实质上影响有助于人类健康的生态系统服务。这些环境的影响很大，因为它们可能导致对人类健康，安全和生计的直接或间接伤害。例如，受污染的饮用水会导致健康问题，土地退化会通过损害粮食生产的自然基础来影响粮食安全。生态系统服务是人类从健康的生态系统中获得的各种好处，例如提供食物和遗传资源，农作物的自然授粉，清洁空气和水，废物的分解或洪水和气候控制。
创伤性脑损伤后的急性认知缺陷可预测人类默认模式网络会出现类似阿尔茨海默病的退化
创伤性脑损伤 (TBI) 和阿尔茨海默病 (AD) 是两种常见的神经系统疾病，但人们对其神经和认知方面的共性了解甚少。据推测，TBI 相关的神经生理异常程度反映了类似 AD 的神经退行性病变，因为 TBI 会增加患 AD 的可能性。然而，预测 AD 风险仍然具有挑战性，部分原因是急性创伤后后遗症和慢性 AD 样退行性病变之间的功能关系仍然难以捉摸。本文利用功能性磁共振成像 (fMRI)、网络理论和机器学习 (ML) 研究老年轻度 TBI (mTBI) 在多大程度上会导致默认模式网络 (DMN) 中静息态活动发生类似 AD 的改变。我们发现，该网络包含一些模块，这些模块的 AD 样创伤后退化程度可根据患有脑微出血的老年 mTBI 患者的急性认知 28 缺陷准确预测。除了建立老年 mTBI、认知障碍和 AD 样功能 30 退化之间的预测性生理关联外，这些发现还推动了准确预测 mTBI 患者沿着 AD 样功能轨迹长期偏离正常状态的目标。老年 mTBI 与功能性大脑连接中的 AD 样变化的关联早在受伤后约 6 个月就存在，这对公共健康具有重大意义，因为 TBI 在老年人中患病率相对较高。34
锂离子电池快速充电，同时考虑电池性能下降和电池间差异
安全性和保持高性能是锂离子电池运行过程中的关键考虑因素。快速充电通常会加速电池的退化，尤其是锂沉积和活性物质损失。本研究探讨了一种快速充电协议的设计策略，该策略考虑了电池单元之间的差异对可能影响退化的因素的影响。我们采用非侵入式多项式混沌扩展来确定每种退化条件的关键参数。我们探索通过调整最大 C 速率和电压等约束来减少电池退化。严格控制关键可调参数有助于显著减少退化因素的置信区间，从而缩短充电时间并最大限度地减少退化。我们的方法应用于 LiC 6 /LiCoO 2 电池的两种状态相关快速充电协议，表明在设计最大限度减少退化的充电协议时明确考虑不确定性的价值。© 2024 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据 Creative Commons 署名非商业性禁止演绎 4.0 许可证 (CC BY- NC-ND，http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 的条款发布，允许在任何媒体中进行非商业性再利用、发布和复制，前提是不对原始作品进行任何形式的更改并正确引用。如需获得商业再利用许可，请发送电子邮件至：permissions@ioppublishing.org。[DOI：10.1149/1945-7111/ad76dd]
III-V 多结空间太阳能电池的辐射衰减
太空中的带电粒子辐射，包括范艾伦带中捕获的质子和电子以及太阳耀斑质子，是降低太阳能电池性能的最重要因素。目前，由于两项发展，太空光伏发电正在发生重大转变：i) 新任务采用电轨道提升，将等效辐射通量提高多达十倍。ii) 四结器件在太空发电中势头强劲，这些器件采用变质生长或晶圆键合等新生长技术制造。因此，有必要了解新四结以及当前使用的三结电池在这种新环境中的退化行为。为了实现这一目标，开始了一场退化运动。三结和四结电池以及它们各自的同型电池在粒子加速器中用能量为 1 和 3 MeV 的电子和能量为 1、2 和 5 MeV 的质子进行辐照。选择的能量和通量应能代表太空中的辐射环境。对电池进行表征，以确定其电特性和特征退化曲线。为了分析退化数据，采用了位移损伤剂量法：明确引入原子位移阈值能量 T d , eff 作为拟合参数。通过这一改变，非电离能量损失通过分析计算得出。这导致单条曲线上的电子数据崩溃，而这是获得特征退化曲线所必需的。与之前的分析方法不同，不需要引入没有物理意义的额外指数。改进的分析方法已成功应用于 4J 和 3J 电池以及它们各自的同型电池的退化数据。获得了短路电流、开路电压和最大功率点功率的特征退化曲线、退化参数和原子位移阈值能量。对于 3J 电池数据的崩溃，发现阈值能量为 21 eV 的 GaAs NIEL。对于 4J 电池数据的崩溃，发现阈值能量为 25 eV 的 In 0.3 Ga 0.7 As NIEL。计算了特定电轨道提升任务的粒子环境。使用计算出的粒子环境以及确定的 4J 退化特性，根据盖玻片厚度确定了电池的退化。发现最大功率点的功率下降到 87%