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基于截短N蛋白的间接ELISA方法,用于检测猪德尔塔冠状病毒特异性IgA抗体
PDCoV检测方法的优化与ELISA建立:通过构建并表达五种重组截断PDCoV N蛋白(N1-N5),筛选出与PEDV血清交叉反应较少的N3蛋白,结合S1蛋白建立间接ELISA检测方法。结果显示S1-ELISA和N3-ELISA灵敏度均为75%、特异性86%,检测一致性达92.3%。N蛋白的稳定性优于S蛋白,方法适用于自然感染或疫苗接种后PDCoV特异性IgA检测,为临床诊断提供新依据。
来源:Journal of Virological Methods
时间:2026-03-18
通过臭氧化技术减少玉米中由镰刀菌产生的霉菌毒素,这是一种可持续的饲料储存方法;同时评估臭氧对玉米品质参数的影响
臭氧处理可有效降解玉米中三种镰刀菌产生的多种毒素,处理浓度150-300 ppm、时间15-30分钟实现完全脱毒,但导致脂质氧化(MDA升高)和脂肪酸组成改变,长期储存后酶活性恢复。
来源:Journal of Cereal Science
一种耦合的ADP依赖性葡萄糖激酶/葡萄糖-6-磷酸脱氢酶测定方法,用于量化ATP依赖性激酶的活性
ATP依赖性激酶定量检测新方法基于ADP依赖性葡萄糖激酶(TlGK)和葡萄糖-6-磷酸脱氢酶(LmG6PDH)的耦合系统,通过监测340 nm处NADH生成实现连续定量分析,解决了传统方法底物不稳定、依赖一价离子等问题,并建立了数学模型优化辅助酶用量。
来源:Archives of Biochemistry and Biophysics
综述:冷活性细菌在木质纤维素降解中的跨尺度适应性与生物技术潜力
低温环境下木质纤维素降解微生物的多样性、适应机制及生物技术应用,系统整合遗传调控、细胞结构重塑与酶系统优化策略,为寒区生物质资源开发提供理论依据。
来源:International Biodeterioration & Biodegradation
针对真实农田棉花顶芽的小目标检测模型CFSS-YOLO:提升机械打顶识别精度的新方法
为解决真实农田中棉花顶芽因目标小、背景相似而导致的检测精度低下的问题,本研究提出了一种基于YOLOv12改进的CFSS-YOLO模型。研究在颈部(Neck)引入卷积注意力模块CBAM以抑制背景干扰,并设计了新的FSSLoss损失函数以聚焦小目标和难样本。实验结果表明,该模型的精确度、召回率和mAP50分别达到87.6%、75.3%和84.8%,在棉花顶芽识别任务中展现出优异的检测性能和应用潜力。
来源:Agriculture
综述:基于系统代谢工程的方法来提高大肠杆菌的耐热性
大肠杆菌作为重要生物制造底盘微生物,受限于嗜温特性,高温生物过程应用受限。本文综述超最优温度下细胞生长及适应性机制,探讨系统生物学、合成生物学和进化生物学方法在代谢工程中的应用,提出数据驱动策略以开发高温耐受菌株。
来源:Microbial Cell Factories
基于BiTE技术的工程化IPSC外泌体,以增强CAR-T细胞疗法对肺癌的治疗效果
针对实体瘤中CAR-T疗法浸润不足、T细胞耗竭及免疫抑制问题,本研究开发吸入式纳米平台(IEXOs)负载双特异性PD-1/间皮素抗体及代谢重编程药物IPA。实验显示高效肺递送(79.3%肿瘤摄取),显著抑制Lewis肺癌(肿瘤负担减少87.9%,80天生存率80%),联合CAR-T实现66.7%完全缓解及100%长期生存,低毒且临床可行。
来源:Journal of Nanobiotechnology
基于改进的技术接受模型和可解释人工智能的农民采纳农业技术中的非线性特征及交互效应研究 黄柯(Ke Huang)、 陈曹新(Caoxin Chen)、 吴鸿宇(Hongyu Wu)、 苏毅(Yi Su)、 吴晓婷(Xiaoting Wu)、 黄波(Bo Huang) 万建军(Jiangjun Wan)
``` 摘要 在中国农村振兴的背景下,理解影响农民采用农业技术行为的因素对于提高农业技术的采纳率至关重要。因此,探讨农民采用农业技术行为背后的决策逻辑具有极其重要的意义。本研究在中国四川省成都平原选取了482户典型农户作
使用传统方法与无人机获取的热度和光谱指数对高密度榛子果园的作物系数进行估算 Alessandra Vinci, Raffaella Brigante, Silvia Portarena, Laura Marconi, Simona Lucia Facchin, Daniela Farinelli, Chiara Traini
摘要 蒸发蒸腾量和作物系数是设计高效灌溉策略的关键变量,尤其是对于果树作物。然而,为成熟、完全覆盖的果园推导出的标准系数往往无法准确反映年轻的高密度榛树系统的用水情况。
通过人工智能增强的纳米技术实现下一代病毒检测:进展、挑战及未来发展方向
摘要 新兴的病毒爆发,如COVID-19大流行,凸显了快速、准确且可扩展的病毒检测系统的迫切需求。本综述旨在探讨人工智能(AI)和纳米技术的整合,作为一种实现实时病毒预测、监测和管理的变革性方法。该综述系统地分析了机器学习(ML)和深度学习(DL)算法如何被应用于识别病毒突变
来源:Frontiers in Molecular Biosciences
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