Dự trữ sắt là gì? Các công bố khoa học về Dự trữ sắt

Một phương pháp kiểm tra đất DTPA đã được phát triển để nhận diện các loại đất gần trung tính và đất vôi có hàm lượng Zn, Fe, Mn, hoặc Cu không đủ cho năng suất cây trồng tối đa. Chất triết suất gồm 0.005M DTPA (axit diethylenetriaminepentaacetic), 0.1M triethanolamine, và 0.01M CaCl₂, với pH là 7.3. Phương pháp kiểm tra đất bao gồm việc lắc 10 g đất khô không khí với 20 ml chất triết suất trong 2 giờ. Dung dịch được lọc, và hàm lượng Zn, Fe, Mn, và Cu được đo lường trong dung dịch lọc bằng phương pháp quang phổ hấp thu nguyên tử.

Phương pháp kiểm tra đất đã phân biệt thành công 77 loại đất ở Colorado dựa trên sự phản ứng của cây trồng với phân bón kẽm, sắt và mangan. Mức độ dinh dưỡng quan trọng phải được xác định riêng biệt cho từng loại cây trồng sử dụng quy trình tiêu chuẩn hóa cho việc chuẩn bị đất, nghiền và triết suất. Các mức độ quan trọng cho ngô sử dụng quy trình báo cáo trong nghiên cứu này là: 0.8 ppm cho Zn, 4.5 ppm cho Fe, tạm thời 1.0 ppm cho Mn, và 0.2 ppm cho Cu.

Việc phát triển phương pháp kiểm tra đất một phần dựa trên các cân nhắc lý thuyết. Chất triết suất được đệm tại pH 7.30 và chứa CaCl₂ để cân bằng với CaCO₃ tại mức CO₂ cao hơn khoảng 10 lần so với mức trong không khí. Nhờ đó, chất triết suất tránh việc hòa tan CaCO₃ và phát thải các dưỡng chất bị mắc kẹt thường không có sẵn cho cây trồng. DTPA được chọn làm chất tạo phức vì có khả năng hiệu quả chiết xuất cả bốn kim loại vi lượng. Các yếu tố như pH, nồng độ chất tạo phức, thời gian lắc, và nhiệt độ triết suất ảnh hưởng đến lượng vi lượng được chiết xuất và được điều chỉnh để đạt hiệu quả tối đa.

Một mô hình phân tích đơn giản được đề xuất để dự đoán các đường cong độ dẫn nước chưa bão hòa bằng cách sử dụng đường cong độ ẩm - đầu mao dẫn và giá trị đo được của độ dẫn nước ở trạng thái bão hòa. Mô hình này tương tự như mô hình của Childs và Collis-George (1950) nhưng sử dụng một giả định được điều chỉnh liên quan đến độ dẫn nước của chuỗi lỗ để tính đến tác động của phần lỗ lớn hơn. Một phương pháp tính toán được phát triển để xác định độ ẩm còn lại và để ngoại suy đường cong độ ẩm - đầu mao dẫn như đã đo trong một khoảng hạn chế. Mô hình được đề xuất được so sánh với các mô hình thực tiễn hiện có của Averjanov (1950), Wyllie và Gardner (1958), cũng như Millington và Quirk (1961) dựa trên dữ liệu đo được của 45 loại đất khác nhau. Dường như mô hình mới có sự phù hợp tốt hơn với các quan sát.

Học máy (Machine learning) nghiên cứu vấn đề làm thế nào để xây dựng các hệ thống máy tính tự động cải thiện qua kinh nghiệm. Đây là một trong những lĩnh vực kỹ thuật phát triển nhanh chóng hiện nay, nằm tại giao điểm của khoa học máy tính và thống kê, và là cốt lõi của trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Tiến bộ gần đây trong học máy được thúc đẩy bởi sự phát triển của các thuật toán và lý thuyết học mới cùng với sự bùng nổ liên tục trong việc sẵn có dữ liệu trực tuyến và khả năng tính toán chi phí thấp. Việc áp dụng các phương pháp học máy dựa trên dữ liệu đã xuất hiện trong khoa học, công nghệ và thương mại, dẫn đến việc ra quyết định dựa trên bằng chứng trong nhiều lĩnh vực cuộc sống, bao gồm chăm sóc sức khỏe, sản xuất, giáo dục, mô hình tài chính, cảnh sát và tiếp thị.

Một khảo sát dữ liệu trước/sau bài kiểm tra sử dụng bài kiểm tra Chẩn đoán Cơ học Halloun–Hestenes hoặc Đánh giá Khái niệm Lực gần đây hơn được báo cáo cho 62 khóa học vật lý cơ bản với tổng số sinh viên đăng ký N=6542. Một phân tích nhất quán trên các nhóm sinh viên đa dạng tại các trường trung học, cao đẳng và đại học đạt được nếu một đo lường thô về hiệu quả trung bình của một khóa học trong việc thúc đẩy hiểu biết khái niệm được coi là lợi ích chuẩn hóa trung bình 〈g〉. Lợi ích nay được xác định là tỷ lệ giữa lợi ích trung bình thực tế (%〈post〉−%〈pre〉) với lợi ích trung bình tối đa có thể (100−%〈pre〉). Mười bốn khóa học “truyền thống” (T) (N=2084) mà ít hoặc không sử dụng các phương pháp tương tác-engagement (IE) đạt được lợi ích trung bình 〈g〉T-ave=0.23±0.04 (độ lệch chuẩn). Ngược lại, 48 khóa học (N=4458) mà sử dụng đáng kể các phương pháp IE đạt được lợi ích trung bình 〈g〉IE-ave=0.48±0.14 (độ lệch chuẩn), gần hai độ lệch chuẩn của 〈g〉IE-ave vượt trên lợi ích của các khóa học truyền thống. Kết quả cho 30 (N=3259) trong số 62 khóa học trên về bài kiểm tra Cơ học Cơ sở vấn đề của Hestenes–Wells ngụ ý rằng các chiến lược IE nâng cao khả năng giải quyết vấn đề. Kết quả từ các bài kiểm tra khái niệm và giải quyết vấn đề mạnh mẽ gợi ý rằng việc sử dụng phương pháp IE trong lớp học có thể tăng cường hiệu quả của các khóa học cơ học vượt xa so với những gì có được trong thực hành truyền thống.

Klebsiella pneumoniae là nguyên nhân hàng đầu gây ra các nhiễm khuẩn kháng kháng sinh (AMR) liên quan đến chăm sóc sức khỏe, nhiễm trùng huyết ở trẻ sơ sinh và áp xe gan mắc phải trong cộng đồng, cũng như có liên quan đến các bệnh đường ruột mãn tính. Sự đa dạng và cấu trúc quần thể phức tạp của nó gây ra thách thức trong việc phân tích và diễn giải dữ liệu bộ gen K. pneumoniae. Trong nghiên cứu này, chúng tôi giới thiệu Kleborate, một công cụ nhằm phân tích bộ gen của K. pneumoniae và phức hợp các loài liên quan của nó, tập trung vào việc thẩm định các đặc điểm quan trọng có ý nghĩa lâm sàng chứng minh. Kleborate cung cấp một khung nền tảng hỗ trợ giám sát bộ gen và dịch tễ học trong các nghiên cứu, y tế lâm sàng và chăm sóc sức khoẻ cộng đồng. Để chứng minh tính hữu dụng của nó, chúng tôi áp dụng Kleborate để phân tích các bộ gen Klebsiella công khai, bao gồm các chủng phân lập lâm sàng từ một nghiên cứu toàn châu Âu về Klebsiella tạo carbapenemase, làm nổi bật các xu hướng toàn cầu trong AMR và độc lực như những ví dụ về những gì có thể đạt được khi áp dụng khung bộ gen này vào các nỗ lực giám sát hệ thống bộ gen có phương pháp hơn. Chúng tôi cũng chứng minh việc ứng dụng Kleborate để phát hiện và định danh K. pneumoniae từ những bộ gen metagenome của ruột.

Các mức glucose trong máu cao là dấu hiệu chính của bệnh tiểu đường loại 2 cũng như là một yếu tố nguy cơ mạnh mẽ cho sự phát triển của bệnh này. Chúng tôi đã thực hiện một cuộc tìm kiếm toàn bộ gen cho các gen liên quan đến bệnh tiểu đường, sử dụng các đo lường về glycémie như là các đặc điểm định lượng trong 330 gia đình từ Nghiên Cứu Tim Mạch Framingham. Trong số 3,799 người tham gia tại chu kỳ kiểm tra thứ 5 của Nghiên Cứu Hậu Duệ (1991–1995), 1,461, 1,251 và 771 nam (49%) và nữ đã cung cấp thông tin về mức glucose nhịn ăn trung bình 20 năm, glucose nhịn ăn hiện tại, và HbA1c, tương ứng, và 1,308 người đã đóng góp dữ liệu kiểu gen (sử dụng 401 chỉ thị vi nhân với khoảng cách trung bình 10 cM). Các mức của các đặc điểm glycémique đã được điều chỉnh cho tuổi, việc hút thuốc lá, sử dụng rượu và estrogen, hoạt động thể chất và chỉ số khối cơ thể (BMI). Chúng tôi đã xếp hạng các sai số chuẩn hóa từ các mô hình này, tạo ra các độ lệch chuẩn hóa từ các hạng, và sử dụng mô hình thành phần phương sai được triển khai trong SOLAR (Quy trình Phân tích Liên kết Oligogenic Tuần tự) để đánh giá liên kết với các độ lệch chuẩn hóa như là các đặc điểm định lượng. Chúng tôi tìm thấy bằng chứng đạt đỉnh cho liên kết với các mức glucose nhịn ăn trung bình 20 năm trên nhiễm sắc thể 1 tại khoảng 247 cM từ p-telomere (pter) (logarithm của nguy cơ nhiều điểm [LOD] 2.33) và trên nhiễm sắc thể 10 tại khoảng 86 cM từ pter (LOD nhiều điểm 2.07); với các mức glucose nhịn ăn hiện tại trên nhiễm sắc thể 1 tại khoảng 218 cM từ pter (LOD nhiều điểm 1.80) và trên nhiễm sắc thể 10 tại khoảng 96 cM từ pter (LOD nhiều điểm 2.15); và đối với các mức HbA1c trên nhiễm sắc thể 1 tại khoảng 187 cM (LOD nhiều điểm 2.81). Phân tích này của các gia đình châu Âu không chọn lọc gợi ý việc xác định các loci đặc điểm định lượng ảnh hưởng đến cân bằng glucose trên các nhiễm sắc thể 1q và 10q. Các phát hiện tại khoảng 187–218 cM trên nhiễm sắc thể 1 dường như lặp lại các liên kết đã được báo cáo trong các nghiên cứu trước đây của các quần thể khác, chỉ ra rằng vùng nhiễm sắc thể lớn này cần được xem xét kỹ lưỡng hơn trong việc tìm kiếm các gen nhạy cảm với bệnh tiểu đường loại 2.