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特刊 - 来自海洋微藻的功能性食品
除了对海洋碳循环和食物网至关重要之外，海洋微藻目前还被用于不同的用途，包括功能性食品。这些光合微生物产生高质量的蛋白质、脂质和碳水化合物，是人类营养丰富的食物来源。例如，它们的蛋白质和脂质含有我们饮食中必需的氨基酸和多不饱和脂肪酸 (omega-3)。就碳水化合物而言，据报道它们具有抗病毒和抗炎特性。意识到这些营养特性后，科学家们专注于开发功能性食品和技术。因此，本期特刊旨在为微藻功能性食品的开发和评估做出贡献。我们向不同领域的研究人员发出邀请，包括但不限于新菌株的培养和营养成分、生物质和细胞外分子的分离和纯化以及食品的配方和特性。
微藻驯化面临的巨大挑战
“微藻”一词是指具有光合作用的单细胞细胞，包括来自两个生命领域的生物，即细菌（蓝藻）和来自初级（古藻体）或次级（例如，原生藻）内共生事件的各种真核生物演化支。尽管微藻在分类学上分布广泛，但它们具有一些共同的特征，使它们在某种程度上“相似”。产氧光合作用源自共同的起源，这使得微藻在营养网络中作为初级生产者占有重要地位。它们是单细胞的或形成非常小的菌落，其培养依赖于常见的方法，提供光、二氧化碳、水和营养物质。微藻可产生有价值的分子，如聚糖、脂质、色素、蛋白质等。因此，尽管“微藻”一词在植物学或分类学意义上并不恰当，但它在生态学和人类工业中有着其合法的含义。这既是将知识从一种生物体转移到另一种生物体时的弱点，也是解决类似生物技术问题时的优势。过去十年，发展以微藻为基础的产业已成为一项社会挑战。气候紧急情况和耕地压力使得每天对新型无碳和可持续生产的需求更加迫切。应用范围从食品、健康、绿色化学到生物燃料，有望利用从大气或碳排放行业捕获的二氧化碳生产生物分子。在这种背景下，“藻类行业”应运而生，聚集了专门从事藻类培养、收获、提取工艺和生物精炼的参与者。将野生藻类菌株转化为“藻类作物”，即“驯化”微藻，代表着一项艰巨的任务，因为可能存在感兴趣的初始特征，如相对较高的油、碳水化合物、色素等，但提高、可重复和可扩展产量的道路极具挑战性。农业领域可以吸取一些经验教训，为微藻领域的研究提供新的刺激。当人们在大自然中行走时，他或她会发现类似小麦、玉米、番茄、向日葵、油菜籽等的野生植物吗？与野生植物相比，农作物看起来又大又胖。此外，收获后，栽培种子很少逃逸并入侵未开垦地区。因此，植物驯化侧重于生产力和质量，而不是与野生群落竞争的适应性。野生植物和驯化植物之间的巨大差异表明，其他生命分支也应该可以获得产量的提高，请记住，栽培植物是二倍体，而目前大多数栽培的微藻是单倍体。
哥斯达黎加的微藻生物技术的进步
哥斯达黎加的微藻生物技术是一个不断发展的研究领域。哥斯达黎加技术研究所（ITCR）生物技术研究中心（CIB）的微藻研究小组（CIB）在不同领域与微藻进行了研究，包括环境和农业应用，以及食品和生物燃料开发。在这些领域，微藻已用于开发各种国家需求的解决方案。本评论介绍了微藻在四个关键领域的主要应用：环境，食品，农业和生物能源在国家一级，强调了该国研究小组在该国的贡献。此外，讨论了微藻生物技术在社会中的有效融合以及为哥斯达黎加的环境，社会和经济发展做出贡献的潜力所面临的挑战和机遇。
微藻基因工程的新兴趋势
微藻是一组系统发育多样的微生物，其中大多数可以进行光合作用。微藻主要是水生单细胞真核生物，但是由于相似的生理学和生物技术应用，光合单细胞原核生物的蓝细菌通常被归类为丙酸酯微藻。实际上，蓝细菌首先获得了通过进化而获得光合作用的能力，然后将这种能力转移到真核微藻中，通过内共生症，因此，丙酸和coary虫的微藻是系统质的（Thoré等人，20233）。微藻在地球及其生物圈的进化中起重要作用。蓝细菌是氧气产生的先驱，以及二氧化碳转化为生物量，使地球上的异养和有氧生物可能成为可能，直到今天，微藻可能是地球上地球化学周期中最重要的生物学特征。它们是水生生态系统中最重要的主要生产者，并为所有水生动物提供食物。微藻是一种系统发育非常多样化的生物群体，可能包含70,000多种物种，实际上只有很小的一小部分被分离出来，鉴定并报告，使它们在地球上被剥削最少的生物资源之一（Grama等，20222）。探索生物技术应用微藻可以为我们所有人所面临的全球问题提供未来的解决方案，例如环境可持续性，粮食安全，能源供应，医疗保健等。因此，由于其生物多样性，代谢多功能性和微观性质，生物概况微量的战略解决方案可能值得我们全球挑战。尽管有很大的潜力，但到目前为止，只有几种微藻物种是在用于利基市场（例如健康食品或水产养殖饲料应用程序）的工业利用的。与传统农业或工业发酵部门相比，社会和经济上有吸引力的微藻过程发展的主要限制因素是生物量生产的低表面生产率和高成本。使用可用于微藻的现代基因工程工具应对这一挑战将是高度建设性的。一种观点是要设计微藻的轻度收获系统，以获得更多有效的光利用率（Hu等，2023）。用于微藻的工业自养培养，光仍然是
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表格 G-639，信息自由/隐私法请求
USCIS 通常要求第三方请求者证明他们已获得记录主体的同意接收记录。或者，第三方请求者必须证明记录主体已去世，或以其他方式证明所请求的记录可能会被公开，例如当记录中没有隐私利益，或者记录中的公共利益超过主体的隐私利益时。如果记录主体的出生日期在提交此请求之前超过 100 年，则通常不需要记录主体的同意。寻求修改或更正与记录主体有关的记录的第三方请求者必须证明他们已获得记录主体的同意并且他们代表记录主体行事。
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一个精确的量子隐子群算法和...
我们针对 Z nmk 中的隐子群问题提出了一个多项式时间精确量子算法。该算法使用模 m 的量子傅里叶变换，不需要对 m 进行因式分解。对于光滑的 m ，即当 m 的素因数为 (log m ) O (1) 时，可以使用 Cleve 和 Coppersmith 独立发现的方法精确计算量子傅里叶变换，而对于一般的 m ，可以使用 Mosca 和 Zalka 的算法。即使对于 m = 3 和 k = 1，我们的结果似乎也是新的。我们还提出了计算阿贝尔群和可解群结构的应用程序，它们的阶具有与 m 相同（但可能是未知的）素因数。可解群的应用还依赖于 Watrous 提出的用于计算子群元素均匀叠加的技术的精确版本。
父母的家庭教育权和隐私法指南
ferpa是一项联邦法律，由美国教育部（部门）的学生隐私政策办公室（SPPO）管理。ferpa保护“教育记录”，这些记录通常定义为与学生或由教育机构或机构或为机构或机构行事的一方维护的记录。“教育机构或机构”，以下称为“学校”，通常是指学区，公立小学或中学或专上教育机构，例如大学或大学。对“教育记录”的定义也有一些豁免，例如执法部门记录和唯一的所有权记录。更多信息可在https://studentprivacy.ed.gov/faq/what what records-are-aare-verpaed-ferpa上获得。
SNOVA签名方案的隐底分析
对于多元签名方案，公共密钥的大小主要取决于变量的数量，方程数和有限字段的大小。取决于不同的影响因素，有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计，而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[23]基于以下事实：公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这意味着可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分，公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸，方程数和有限端的大小。请注意，该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥，而在扩展字段上定义了签名和消息空间，请参见[5]中的luov。，但其几个参数被Ding等人打破了。[12]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中，他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间，以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数，例如QR-UOV [15]，Mayo [3]，Snova [28]。QR-UOV [15]的作者在扩展场上构建了油空间，然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中，另请参见[18]。[16]。在基本场上定义了签名和消息空间。BAC-UOV [25]与QR-UOV相似，但Furue等人打破了。对于蛋黄酱[3]，它们通过搅动油和醋地图P：f n