土著藏族已经开发了自适应生理机制,以应对Qinghai-Xizang高原的低氧环境。据报道,与缺氧诱导因子途径相关的内皮PAS蛋白1基因(EPAS1)内的遗传变异与藏族之间的低氧适应性有关。大脑在体内表现出最高的氧气消耗,特别容易受到高空缺氧的影响。我们研究了Qinghai-Xizang高原中藏族的结构和功能性脑网络的遗传影响。在这项研究中,招募了135名年轻土著藏族(62名男性和73名女性)作为实验组。 65名与相关特征相匹配的低地汉族人被招募为遗传变异分析的对照组。基于先前的报道,选择了EPAS1中的12个单核苷酸多态性基因座进行基因分型。随后,使用磁共振成像(MRI)获得了大脑的T1结构和静止状态功能图像。单倍型分析表明,藏族中GA和CAAA单倍型的频率明显高于低地汉族个体。藏人被认为是更高的适应性。因此,藏族被归类为遗传适应的藏族(GHA-tibetans)和遗传适应性较低的藏人(GLA-tibetans)。自适应的大脑变化也参与了自发的休息状态活动网络。与Gla-tibetans相比,Gha-tibetans在左中央回和右侧毛氨酸回去,右侧额叶和右后扣带回回去的皮质表面积明显更大,在左PericalCarine Gyrus和右PericalCarine Gyrus和右上角的皮质体积中,右侧额叶和右后扣回去。在多个网络中观察到功能连接显着提高,包括体育体网络,腹侧注意网络,视觉网络和默认模式网络。这项研究揭示了EPAS1遗传变异与土著藏族中大脑结构和功能网络的适应性之间的关系,表明大脑的适应性变化主要集中在与视觉感知,运动控制和相关功能网络相关的区域上。这些大脑变化可能有助于土著人口在极端环境中更好地调节其身体活动。
8 该原则的文本平衡行为受到了批评。参见 In re Pac. Lumber Co. 案,584 F.3d 229, 240 (5th Cir. 2009)(“尽管公平无意义原则有其优点,但它是一种司法异常现象。”);In re One2One Commc'ns, LLC 案,805 F.3d 428, 438–54 (3rd Cir. 2015)(Krause 法官赞同);In re UNR Indus., Inc. 案,20 F.3d 766, 769 (7th Cir. 1994)(将“公平无意义原则”一词视为错误用词而予以禁止); In re Cont'l Airlines 案,91 F.3d 553, 569 (3d Cir. 1996) (全庭) (Alito 法官,反对);另请参阅 Bruce A. Markell 的《众人之需:公平的无意义原则的有害影响》, 93 Am. Bankr. LJ 377, 393–96 (2019)(讨论巡回法院之间的不同应用)。但请参阅 In re Trib. Media 案,799 F.3d,第 287–88 页 (Ambro 法官,同意)(强调了公平的无意义原则的一些好处)。
WDI采用整体制造方法。它不会在工厂地板上开始和结束。该行业依赖基础设施,包括能源生产和传输,水系统,道路,高速公路,桥梁,铁路和港口。在现场从现场准备到重新修整和改造,建筑工作就存在。将产品带给消费者需要训练有素的驾驶员和操作员,从仓库到我们的房屋。确保在这些角色中的每个角色中都有受过训练的劳动力是该行业成功的关键。
随着全球气候变化和人类活动对陆地生态系统的日益增长,了解高山草原生态系统及其影响因素的质量对于有效的生态系统管理和改善人类福祉是至关重要的。但是,基于多标准评估的高山草原的当前自适应管理计划有限。这项研究利用了77个采样点,无人机遥感和卫星遥感数据的领域研究,根据植被和土壤指示器构建高山草原质量指数,并评估生态系统的弹性和压力。评估表明,藏族高原的高山草原被分为五个区域,表明质量和压力水平的显着差异。关键发现表明,高质量的压力区占高山草甸面积的41.88%,占高山草原的31.89%,而质量改善限制区则占相应区域的21.14%和35.8%。该研究建议基于质量水平的高山草原的分级保护和恢复策略:优先考虑高质量的草原,对中等优质草原的动态监测和增强,并应用人工干预措施以及适合低品质草原的物种。这项研究强调了基于分区的自适应策略对可持续生态系统管理的重要性,并为在藏族高原的有效管理和保护高山草原提供了宝贵的见解。
变分量子算法 (VQA) 可能是在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上实现量子优势的一条途径。一个自然的问题是 NISQ 设备上的噪声是否会对 VQA 性能造成根本限制。我们严格证明了嘈杂的 VQA 的一个严重限制,即噪声导致训练景观出现贫瘠高原(即梯度消失)。具体而言,对于考虑的局部泡利噪声,我们证明如果假设的深度随 n 线性增长,则梯度会在量子比特数 n 中呈指数消失。这些噪声引起的贫瘠高原 (NIBP) 在概念上不同于无噪声贫瘠高原,后者与随机参数初始化有关。我们的结果是为通用假设制定的,其中包括量子交替算子假设和酉耦合簇假设等特殊情况。对于前者,我们的数值启发式方法证明了现实硬件噪声模型的 NIBP 现象。
土壤肥力图,即使用从SHC Portal收集的网格土壤健康数据中的地理信息系统生成PH,EC,OC,P和K。研究表明,梅加拉亚邦的土壤是非盐水,本质上是酸性的,并且含有高有机碳。发现该州的69.61%面积被略微酸性的土壤覆盖,其次是中等酸性(27.25%)和强酸性(0.09%)的土壤。该州的土壤中的有机碳含量很高,覆盖了88.22%的面积,随后是中低的,覆盖了11.52%和0.26%的面积。还观察到,该州的土壤有69.89%的土壤具有培养基的磷,然后是低磷和高磷含量,分别覆盖18.73%和11.38%的面积。该州的土壤在可用的钾中含量很低,占面积为47.35%的钾,而中钾和高钾分别为45.54%和7.11%的面积。还可以观察到,加洛山的98.77%的土壤略微酸性,而Jaintia Hills的91.98%面积本质上是中等酸性的。卡西山的土壤大多是略微酸性的,覆盖了68.66%的面积,其次是中等酸性和中性土壤,分别覆盖24.69%和6.49%。在Jaintia Hills中,高度有机碳含量最高,占地99.45%,随后在Khasi Hills和Garo Hills的面积分别为98.90%和69.64%。
在气候变暖条件下,土壤无机碳(SIC)的储存和转换在调节土壤碳(C)动力学和大气CO 2中的含量中起着重要作用。碱性土壤中的碳酸盐形成可以以无机C的形式固定大量的C,从而导致土壤c下沉,并有可能减慢全球变暖趋势。因此,了解影响碳酸盐矿物形成的驱动因素可以帮助更好地预测未来的气候变化。迄今为止,大多数研究都集中在非生物驱动器(气候和土壤)上,而少数研究检查了生物驱动因素对碳酸盐形成和SIC库存的影响。在这项研究中,在藏族高原的贝卢赫盆地上分析了三个土壤层(0-5厘米,20-30厘米和50–60 cm)的SIC,方解石含量和土壤微生物群落。结果表明,在干旱和半干旱地区,SIC和土壤方解石含量在这三个土壤层之间没有显着差异。但是,影响不同土壤层中有方解石含量的主要因素是不同的。在表土(0-5厘米)中,方解石含量的最重要预测因子是土壤水含量。在下层土层中,分别为20–30 cm和50–60 cm,细菌生物量与真菌生物量(B/F)的比率分别比其他因素对方解石含量的变化具有更大的贡献。斜长石为微生物定殖提供了一个位点,而Ca 2 +在细菌介导的方解石形成中贡献。本研究旨在强调土壤微生物在管理土壤方解石含量中的重要性,并揭示了细菌介导的有机物转化为无机C的初步结果。
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