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[ATBD]模块beta降解
除了土地覆盖数据外，Mapbiomas还扩展到其他产品，例如绘制消防疤痕，水面，土壤有机碳和森林砍伐警报。本文档介绍了在巴西Mapbiomas平台（https://plataforma.brasil.mapbiomas.org）中应用于降解模块的Beta版本的方法。该模块允许分析1986年至2021年所有巴西生物群落中的天然植被降解。该模块的第一个版本中考虑的降解驱动器包括天然植被碎片的大小和隔离，其边缘区域，自上次火灾以来的火频率和时间以及次要植被年龄。使用Mapbiomas Collection 8和Mapbiomas Fire Collection的年度消防疤痕提供的年度土地使用/土地覆盖（LULC）的年度地图计算降解驱动程序。
具有抗菌和可生物降解特性的ZnO /聚羟基丁酸复合材料的绿色合成途径< /div>
由于它们具有出色的机械品质，疗法稳定性以及充当碳二氧化碳，氧气和芳香化学物质的有效障碍的能力，因此基于合成石化的聚合物的需求更大。，基于石化材料作为包装材料的合成聚合物选择的主要因素是其广泛的利用可用性和相对较低的成本。合成基于石化的聚合物的抽签是，尽管它们在包装材料中广泛使用，但它们的生物降解性差，使它们成为使用后的重要垃圾来源。大量极其有害的排放，堆肥问题以及二氧化碳周期的变化是这种环境威胁的主要原因。6此外，由于社会事务的局限性和技术困难，在许多国家中很少回收丢弃的包装塑料，从而导致大量使用的用过的塑料材料要么倾倒在垃圾填埋场中，要么添加到周围的环境周围的垃圾中，最终使环境平衡了环境平衡。因此，这种现象吸引了许多研究人员的兴趣，这些研究人员致力于创建活跃，可持续的包装材料。因此，除了保质期，成本和保护外，包装设计还应考虑用户友好和环境可持续性。因此，检查由自然降解聚合物制成的包装材料引起了更多的关注。这是向更绿色，更可持续的世界迈进的基本运动。在可生物降解的生物材料中，多羟基烷烃（PHAS）吸引了特定的注意。PHA是热塑性，生物相容性和羟基衍生脂肪的可生物渐变微生物聚合物
巨型基因很少见，但与细胞壁降解有关掠食性细菌
在整个生命之树中，基因长度各不相同，但大多数的长度不超过几千个碱基对。最大的蛋白质经常报告是约40,000个AA真核生物滴定。甚至更大的蛋白质可能发生在快速扩展的元基因组衍生序列中，但是它们的存在可能会因组装碎片而掩盖。在这里，我们利用基因组策展来完成元基因组衍生的序列，该序列编码了高达85,804 AA的预测蛋白质。总体而言，这些发现阐明了与巨型蛋白质有关的巨大知识差距。尽管预测的蛋白质> 30,000 aa的蛋白质发生在细菌的门中，例如坚硬和静脉细菌，但它们在CA中最常见。全硝基，超小细菌，采用掠夺性生活方式。所有全长巨型基因编码众多跨膜区域，大多数编码不同的SECA死解旋酶结构域。需要在蛋白质子区域的计算机结构预测中识别未经注释的蛋白质段中的结构域，并揭示了与附着和碳水化合物降解有关的推定域。在新的完整和接近完全完整的全硝基化基因组中，许多巨型基因都与与II型分泌系统同源的基因以及碳水化合物进口系统非常接近。这与域含量结合使用，建议
degronmd：利用靶向蛋白质的降解，突变和药物反应的进化和结构特征
靶向蛋白质的降解是一种新兴而有希望的治疗方法。降解的特异性和细胞稳态的维持是由E3泛素连接酶和脱脂信号（称为Degrons）之间的相互作用确定的。人类基因组编码超过600个E3连接酶；但是，到目前为止，仅确定了少数目标的DEGRON实例。在这项研究中，我们引入了DeGronmd，这是一个开放知识库，旨在研究DEGRON，它们相关的功能障碍事件和药物反应。我们驱逐出来，degrons在进化上是保守的，并且倾向于在蛋白质翻译修饰部位附近发生，尤其是在无序结构和较高溶剂可访问性的区域。通过模式识别和机器学习技术，我们构建了跨人类蛋白质组的降解景观，产生了超过18,000个新的脱脂剂，用于靶向蛋白质降解。此外，DEGRON的功能障碍会破坏降解过程，并导致蛋白质的异常积累。此过程与各种类型的人类癌症有关。基于由体细胞突变引起的估计表型变化，我们从系统地进行了量化并评估突变对pan-Canters degron功能的影响；这些结果有助于建立有关人类降解的全球突变图，其中包括89,318个可起作用的突变，这些突变可能引起降解和破坏蛋白质降解途径的功能障碍。多组合综合分析揭示了与功能性脱粒突变相关的400多个耐药性事件。degronmd，可在https://bioinfo.uth.edu/degronmd上访问，是探索生物学机制，推断蛋白质降解以及在Degron上的药物发现和设计的有用资源。
弧菌降解的功能性基因组学通过弧菌降解的氧疗法揭示了对支持环境适应性的细微综合代谢贡献
弧菌物种是海洋原核生物，居住在多种生态壁ches，定居非生物和生物表面。这些细菌是全球碳循环中的重要参与者，吸收了数十亿吨的碳（和氮）代谢物。对包括几丁质酶，糖转运蛋白和修饰酶的过程的许多细菌蛋白进行了很好的研究。然而，在存在几丁质的存在下，遗传功能相互作用和主要驱动因素是主要的碳源。为了解决这个问题，我们进行了转座子测序（TN-Seq），以确定在几丁质上生长在几丁质上作为唯一碳源的颤动性溶血性突变体的遗传适应性。以及验证与几丁质代谢相关的已知颤音基因，我们的数据新确定了未分类的OPRD样进口壳质蛋白和HEXR家族转录调节剂的重要作用。此外，我们在功能上暗示了HEXR在调节副溶血性环境生存的多个生理过程中，包括碳同化和细胞生长，生物膜形成和细胞运动。在营养限制条件下，我们的数据揭示了对丝状细胞形态中HEXR的要求，这是副溶血性环境适应性的关键特征。因此，由HEXR介导的重要进口孔蛋白和基因组调节支持多个生理过程，以实现弧菌念珠菌的生长和环境适应性。
porphyran降解系统在东亚人群的肠道微生物群中的系统发育和地理上是完整的
图1：A）Porphyran重复部分的化学结构。硫酸化二糖 - 卟啉二糖 - 可以在D-半乳糖的位置呈现甲基，给出甲基化和未甲基化的卟啉成分。通过生物合成期间L-乳糖残基的脱硫/环化获得的琼脂糖单位是相应甲基化的。b）B。plebieus porphyran pul的组织。基于先前的转录组分析，将PUL分为三个段（PUL -PORA，-POR B和-PORC）。当在Porphyran存在下生长B. plebieus时，将BACPLE_01692到BACPLE_01699基因（称为Pul-Pora）被中度上调。这与基因的两个相邻簇：BACPLE_01668到BACPLE_01689（PUL-PORC）和BACPLE_01700到BACPLE_01706（PUL-PORB），它们被高度上调（比PUL-PORA多10倍）[16]。在（1）[16]，（2）[17]，[18]和（4）本研究中确定酶功能。
自然资源消耗，可再生能源消耗和环境降解：发达和发展中的世界的比较分析
本文调查了可再生能源消耗和自然资源耗竭对1990年至2014年环境退化的影响。对这项研究的分析分为三个部分：发展中国家分析，发达国家分析和完整的样本分析。在完全样本分析和发展中国家分析的情况下，自然资源耗竭与环境降解之间存在微不足道的关系，但在发达国家中反之亦然。化石燃料能源消耗对发展中国家的环境下降有积极而重大的影响。可再生能源消耗会对环境下降产生负面影响，但在发展中国家进行签证。在所有三种情况下，经济增长积极，显着影响环境降解，这意味着更高的经济增长，我们必须承受某种环境降级。但是，我们应该在经济增长和污染物排放之间找到一些阈值，因此，健康的环境可以安全，对于来世的几代人来说是安全的。因此，对于健康的环境，应减少化石燃料消耗，并鼓励使用商品化贸易和城市化的可再生能源消耗。
淀粉纤维复合材料，一项从微波泡沫到生物降解的全甲糖泡沫的研究
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
通过纳米材料对微塑料的光降解
摘要：微塑料（MPS）构成了深远的环境挑战，通过生物蓄积和生态系统污染的机制影响生态系统和人类健康。尽管传统的水处理方法可以部分去除微塑料，但它们的局限性凸显了需要创新的绿色方法，例如光降解以确保更有效和可持续的去除。本评论探讨了纳米材料增强光催化剂在解决此问题中的潜力。利用其独特的特性，例如大表面积和可调的带隙，纳米材料可显着提高降解效率。彻底总结了光催化剂修饰以改善光催化性能的不同策略，特别强调了元素掺杂和异质结构建。此外，本综述彻底总结了纳米材料促进的微塑料光降解的可能的基本机制，重点是自由基形成和单线氧化等过程。这篇综述不仅综合了现有研究中的关键发现，而且还确定了当前研究景观中的差距，这表明这些光催化技术的进一步发展可能会导致环境修复实践的重大进步。通过描述这些新颖的方法及其机制，这项工作强调了重要的环境含义，并有助于持续发展可持续解决方案以减轻微塑性污染。
评估使用扩散降解概率模型
生成的AI模型，例如稳定的扩散，DALL-E和MIDJOURNEY，最近引起了广泛的关注，因为它们可以通过学习复杂，高维图像数据的分布来产生高质量的合成图像。这些模型现在正在适用于医学和神经影像学数据，其中基于AI的任务（例如诊断分类和预测性建模）通常使用深度学习方法，例如卷积神经网络（CNNS）和视觉变形金刚（VITS）（VITS），并具有可解释性的增强性。在我们的研究中，我们训练了潜在扩散模型（LDM）和deno的扩散概率模型（DDPM），专门生成合成扩散张量张量成像（DTI）地图。我们开发了通过对实际3D DTI扫描进行训练以及使用最大平均差异（MMD）和多规模结构相似性指数（MS-SSSIM）评估合成数据的现实主义和多样性来生成平均扩散率的合成DTI图。我们还通过培训真实和合成DTI的组合来评估基于3D CNN的性别分类器的性能，以检查在培训期间添加合成扫描时的性能是否有所提高，作为数据增强形式。我们的方法有效地产生了现实和多样化的合成数据，有助于为神经科学研究和临床诊断创建可解释的AI驱动图。