Страница не найдена

wordmap

Данная страница не найдена или была удалена.

Только что искали:

прогалок 1 секунда назад

щеткообразная 1 секунда назад

работоспособнейших 2 секунды назад

чесо 3 секунды назад

гусарствовавший 4 секунды назад

кикпотя 4 секунды назад

впадаю 4 секунды назад

ооборт 6 секунд назад

постпакета 6 секунд назад

фантило 7 секунд назад

портинха 7 секунд назад

сострадалица 7 секунд назад

победоносный клич 7 секунд назад

гунчик 8 секунд назад

скинусь 9 секунд назад

Последние игры в словабалдучепуху

Имя	Слово	Угадано	Откуда
Игрок 1	живорез	0 слов	194.213.120.3
Игрок 2	командировка	0 слов	62. 217.191.18
Игрок 3	бабушка	0 слов	45.144.32.198
Игрок 4	путаник	40 слов	95.29.167.19
Игрок 5	страхолюдина	53 слова	91.132.23.36
Игрок 6	толстобрюхая	41 слово	91.132.23.36
Игрок 7	красноглинье	134 слова	95.29.167.19
Играть в Слова!

Имя	Слово	Счет	Откуда
Игрок 1	варенье	5:6	89.109.47.28
Игрок 2	свита	42:40	185. 80.221.85
Игрок 3	суета	0:0	31.130.74.167
Игрок 4	жучка	52:50	176.59.124.145
Игрок 5	табурет	48:48	178.200.55.239
Игрок 6	ничто	43:46	176.98.51.142
Игрок 7	буханка	27:29	89.109.47.28
Играть в Балду!

Имя	Игра	Вопросы	Откуда
Гуля	На одного	10 вопросов	178.200.55.239
Мара	На одного	5 вопросов	178.200.55. 239
Ярусик	На одного	10 вопросов	176.59.174.238
Ярусик	На одного	5 вопросов	176.59.174.238
Вован	На одного	5 вопросов	46.39.5.180
Вован	На одного	15 вопросов	46.39.5.180
Вован	На одного	10 вопросов	46.39.5.180
Играть в Чепуху!

Что такое нектарин

Происхождение

За довольно большой срок существования нектаринов было выделено несколько сортов фруктов. Такое деление вполне могло возникать и естественным путем, учитывая разнообразие персиковых и возможность самоопыления каждого из них с последующим выделением подвида нектаринов после пересева.

Также учитывается возможность получения искусственных гибридов, которые получили сегодня достаточно широкое распространение. Поэтому сегодня нектарин, сорта которого распространены практически повсеместно, не является редкостью, поскольку выращивается в условиях как индивидуального, так и специализированного фермерского хозяйства.

Сорта нектарина имеют деление по цвету мякоти на два подтипа. Это плоды с белой и желтой мякотью, каждая из которых имеет свои вкусовые качества и уровень сладости. Также среди таких подвидов выделены отдельные названия растений: Redgold, Harco, Harblaze, являющиеся самыми прогрессивными в мировой селекции. 

Также это следующие сорта: Рубиновый 8, Посейдон, Никитский 85, Евпаторийский, Ишуньский и др. Основные их отличия состоят в разности цвета созревшего плода, его размере, плотности, уровню сахаров.

Биологический феномен самоопыления в теории призван снижать жизнеспособность образующегося зародыша растения. Однако семена нектарина всходят и развиваются практически одинаково, как и персики. Также примечательно то, что по составу они весьма схожи и оба имеют сочную мякоть, обрамляющую косточку. Однако в плане соответствия с персиком, свойства нектарина частично ему уступают, хотя многие люди предпочитают именно их. Потому персик, нектарин, калорийность которого, очень низка, и яблоки являются идеальными дополнениями здоровому образу жизни.

Свойства

Нектарин является очень ценным пищевым продуктом. Выразительный и специфический вкус сочной мякоти трудно спутать с чем-либо другим. Поэтому такая уникальность вкуса и делает его одинаково ценным, как персик, или банан, что позволяет делать различные десерты. К примеру, варенье из нектарина, обладающее мягким, но выраженным вкусом без чрезмерного ощущения сахара. При этом сладкий вкус нектарина обусловлен большим содержанием не сахарозы, а фруктозы, которая слаще первой в три раза. 

Поэтому при такой достаточной выраженности сладкого вкуса потребляется в три раза меньше «быстрых» углеводов. Из-за этого употребление нектарина не грозит появлением сахарного диабета. Стоит также сделать вывод, что нектарины, польза от которых ощутима при регулярном употреблении, являются энергетически выгодным фруктом для лиц, практикующих диеты.

Пищевая ценность нектарина состоит в содержании большого количества минералов, витаминов С, В1, В2, В6, пектинов. Поэтому употребление в пищу нектаринов, ровно как и других фруктов, способствует улучшению пищеварения и стабилизации кишечной микрофлоры, поскольку пектин является ее пробиотиком. Среди минералов выделены:кальций, натрий, калий, железо, никель и медь. 

Из-за этого доказана полезность нектарина в качестве средства, поддерживающего электролитный и минеральный баланс в организме. Отличительной чертой фрукта является специфический нектарный запах, который ощущается даже после его термической обработки. Поэтому варенье из нектарина, джем или конфитюр имеют очень приятный сладковатый запах, стимулирующий аппетит.

Примечательно то, что при наличии большого количества биоактивных веществ нектарин, калории от потребления которого практически не влияют на энергообмен в организме, не используется в косметологической практике. Из-за этого основное их предназначение – употребление в пищу.

Best Practices for Implementing Software Composition Analysis

Программное обеспечение с открытым исходным кодом является частью нашей ДНК в Rancher Labs (теперь часть SUSE). В отличие от некоторых наших конкурентов в области управления Kubernetes, мы предоставляем 100% нашего программного обеспечения с открытым исходным кодом. В целом мы управляем десятками проектов с открытым исходным кодом, которые объединяются для тысяч различных зависимостей.

Наша любовь к открытым исходным кодам включает в себя обязательство всей организации использовать OSS устойчивым и ответственным образом. Крайне важно, чтобы мы соблюдали требования лицензирования открытого исходного кода и создавали проекты без серьезных уязвимостей — в идеале, не тратя слишком много драгоценного инженерного времени на управление открытым исходным кодом.

Когда в прошлом году я присоединился к Rancher Labs в качестве старшего инженера-менеджера, одним из моих первых проектов был поиск комплексного инструмента анализа состава программного обеспечения, который помог бы снизить соответствие требованиям лицензий и риски безопасности. В итоге я порекомендовал FOSSA — решение, которое сослужило нам хорошую службу.

Но простое развертывание FOSSA не гарантировало успеха. Я знал, что наши команды инженеров, юристов и службы безопасности получат максимальную выгоду только в том случае, если мы проведем эффективную реализацию.

Оглядываясь назад, я рад сообщить, что мы смогли выполнить эту задачу. В этом блоге я рассмотрю четыре области, которые способствовали нашему успешному внедрению SCA, уделяя особое внимание тому, как максимально упростить процесс для моих коллег.

Примечание. Этот материал основан на недавнем вебинаре: Как Rancher Labs повысила эффективность разработки и безопасность с помощью FOSSA . Если вам интересна эта тема и вам нужна дополнительная информация, я рекомендую вам просмотреть версию по запросу, ссылка на которую приведена ниже.

ПРОСМОТР ПО ЗАПРОСУ: Как Rancher Labs повысила эффективность разработки и безопасность с помощью FOSSA

1.

Делайте это проще и быстрее

все вовлеченные. Мы знали, что быстрое и простое внедрение не только ограничит сбои в существующей инженерной деятельности и рабочих процессах, но и фактически будет способствовать принятию продукта всей командой.

Успеху в этой области способствовало несколько факторов. Одним из них было прочное партнерство с FOSSA, нашим поставщиком SCA. Их интерфейс прост в использовании, поэтому не пришлось долго учиться. Легко увидеть, где обнаруживаются зависимости, и отследить их до того места, где они могут быть задействованы, особенно транзитивные зависимости.

Кроме того, нам было довольно легко настроить настраиваемые оповещения, чтобы инженеры, менеджеры проектов и разработчики получали уведомления только о проблемах, затрагивающих их конкретные проекты. Эти оповещения содержат рекомендации по быстрому устранению неполадок. Это сыграло большую роль в привлечении внимания всей компании: сделав внедрение SCA и SCA простым и легким, мы смогли довольно быстро доказать остальным членам команды ценность и окупаемость инвестиций.

FOSSA также создала специальный канал Slack, где мы с коллегами могли получать рекомендации от их службы поддержки. (Это то, что мы продолжаем находить полезным; у FOSSA есть большая и высокотехническая группа поддержки, которая очень быстро отвечает на любые вопросы или отзывы, которые могут у нас возникнуть.)

Кроме того, чтобы помочь представить FOSSA нашей широкой команде, мы создали короткую презентацию об использовании продукта и проблемах сортировки. Мы смогли поделиться этим внутри компании и относительно быстро ознакомить инженеров с тем, что им нужно сделать для эффективного использования продукта.

2. Интеграция SCA с CI/CD

Одним из первых шагов на пути внедрения анализа состава программного обеспечения была интеграция FOSSA с нашей системой CI/CD. Мы тесно сотрудничали с командой FOSSA, чтобы сделать это, и в итоге это оказался простой процесс. Инструмент сканирования нового поколения от FOSSA написан на Haskell и работает очень быстро. Наша централизованная команда DevOps смогла интегрировать сканирование непосредственно в конвейеры сборки и публикации — даже без непосредственного вмешательства этих инженерных групп.

Благодаря этой интеграции мы можем загружать данные о зависимостях для анализа обратно в FOSSA при каждой сборке CI.

Наша команда Rancher Labs использует систему CI, основанную на Drone CI. И мы решили пойти еще дальше и написать плагин (это всего лишь несколько строк YAML), чтобы еще больше упростить развертывание. Как и следовало ожидать, учитывая наш принцип открытого исходного кода, мы сделали этот плагин Drone открытым для FOSSA. Вы можете получить к нему доступ на нашей странице GitHub, и он может оказаться полезным, если вы используете Drone.

3. Устранение барьеров доступа (без ущерба для безопасности)

Rancher Labs имеет относительно крупную и сложную инженерную организацию, и мы хотели обеспечить, чтобы несколько групп и заинтересованных лиц могли извлечь выгоду из FOSSA.

Сначала мы использовали аутентификацию GitHub для входа на портал FOSSA, но с тех пор мы обновили ее до Okta. Это значительно упростило для команды доступ к FOSSA, особенно для наших юридических пользователей и пользователей продукта, которые не обязательно широко используют GitHub.

Это не значит, что мы сделали его бесплатным для всех. Мы использовали функцию FOSSA RBAC (управление доступом на основе ролей) для предоставления доступа по мере необходимости. В рамках этого процесса мы также смогли воспользоваться преимуществами настраиваемых предупреждений FOSSA, о которых я упоминал ранее.

У нас есть множество различных хранилищ в Rancher с разными руководителями проектов и разными инженерами. Индивидуальные оповещения FOSSA гарантируют, что только те люди, чьи проекты затронуты проблемой, будут уведомлены. При обнаружении проблемы с CVE или лицензией технический руководитель, руководитель проекта и инженер, отвечающие за безопасность этого проекта, автоматически получают сообщение по электронной почте.

Кроме того, мы смогли настроить информационные панели для конкретных команд, что помогло масштабировать FOSSA по мере роста нашего использования. Эти информационные панели предлагают единое представление о лицензировании и состоянии безопасности команды в нескольких репозиториях. Команды также могут создавать отчеты о соответствии и уведомления об атрибуции на своих порталах FOSSA.

4. Планирование решения проблемы первоначального технического долга

Если в вашей организации используется сложный инструмент SCA, такой как FOSSA, вполне вероятно, что ваше первое сканирование будет содержать несколько сюрпризов. FOSSA сканирует прямые и транзитивные зависимости и обнаружила несколько проблем с лицензированием, которые мы хотели решить, и несколько устаревших зависимостей, которые мы хотели обновить.

Мы разделили эту работу между несколькими инженерами и успешно устранили эти проблемы в течение нескольких недель — у нескольких инженеров на это уходило несколько свободных часов в неделю. После погашения этого первоначального технического долга мы смогли перейти к гораздо более активному управлению открытым исходным кодом.

Главный урок здесь заключается в том, что технология сканирования с открытым исходным кодом значительно изменилась за последние годы. Кроме того, команды, использующие передовые инструменты, такие как FOSSA, должны учитывать возможность того, что им потребуется устранить ранее неизвестные проблемы, которые обнаруживаются после первого сканирования.

Внедрение анализа состава программного обеспечения: практический результат

Каждый раз, когда вы внедряете новые инструменты для разработчиков — особенно технологии, которые затрагивают многие команды в инженерной организации и за ее пределами — всегда есть шанс, что вы столкнетесь с некоторыми препятствиями. К счастью, нам в Rancher Labs удалось успешно и эффективно реализовать SCA.

Когда я вспоминаю прошлые разы, становится ясно, что главная причина нашего успеха заключается в том, что мы смогли свести к минимуму сбои и максимально упростить внедрение. Это дало возможность моим коллегам из инженеров, службы безопасности и юристов начать использовать и получать результаты от FOSSA.

Об авторе

Хейден Барнс — старший технический менеджер Rancher Labs. Он руководил юридической практикой в ​​области технологий (Юридическое бюро Hayden Barnes, LLC), прежде чем начать карьеру инженера. Хейден основал Whitewater Foundry, где он разработал Pengwin Linux, присоединился к Canonical для управления Ubuntu на WSL и написал книгу Pro Windows Subsystem for Linux (WSL): мощные инструменты и практики для кроссплатформенной разработки и совместной работы. Хейден тоже o организовали WSLConf: первую конференцию сообщества для WSL.

Экспресс-анализ состава и реакционной способности целлюлозной биомассы с помощью спектроскопии в ближней инфракрасной области

. 2015 12 марта; 8:43.

doi: 10.1186/s13068-015-0222-2. Электронная коллекция 2015.

Кортни Э. Пейн  ^{# 1} , Эдвард Дж. Вольфрум  ^{# 1}

принадлежность

• ¹ Национальный центр биоэнергетики, Национальная лаборатория возобновляемых источников энергии, 15013 Denver West Parkway, Golden, CO 80401 USA.

^# Внесли поровну.

• PMID: 25834638
• PMCID: PMC4381445
• DOI: 10.1186/с13068-015-0222-2

Бесплатная статья ЧВК

Кортни Э. Пейн и др. Биотехнология Биотопливо. 2015 .

Бесплатная статья ЧВК

. 2015 12 марта; 8:43.

doi: 10.1186/s13068-015-0222-2. Электронная коллекция 2015.

Авторы

Кортни Э. Пейн  ^{# 1} , Эдвард Дж. Вольфрум  ^{# 1}

принадлежность

• ¹ Национальный центр биоэнергетики, Национальная лаборатория возобновляемых источников энергии, 15013 Denver West Parkway, Golden, CO 80401 USA.

^# Внесли поровну.

• PMID: 25834638
• PMCID: PMC4381445
• DOI: 10.1186/с13068-015-0222-2

Абстрактный

Фон: Для коммерциализации биотоплива необходимо своевременное получение точной информации о химическом составе и реакционной способности (показатели высвобождения и выхода углеводов) сырья из биомассы. Наша цель состояла в том, чтобы использовать спектроскопию в ближней инфракрасной области (NIR) и многофакторный анализ методом наименьших квадратов (PLS) для разработки калибровочных моделей для прогнозирования состава сырья, а также высвобождения и выхода растворимых углеводов, образующихся в результате предварительной обработки разбавленной кислотой в лабораторных условиях и ферментативного гидролиза. проба. Основным сырьем, включенным в калибровочные модели, являются кукурузная солома, сорго, просо просо, многолетние травы прохладного сезона, рисовая солома и мискантус.

Полученные результаты: Мы представляем статистику отдельных моделей, чтобы продемонстрировать производительность модели, и проверочные образцы для более точного измерения прогностического качества моделей. Модель состава PLS-2 предсказывает содержание глюкана, ксилана, лигнина и золы (вес.%) с неопределенностями, аналогичными основным методам измерения. Модель PLS-2 была разработана для прогнозирования высвобождения глюкозы и ксилозы после предварительной обработки и ферментативного гидролиза. Была разработана дополнительная модель PLS-2 для прогнозирования выхода глюкана и ксилана. Модели PLS-1 были разработаны для прогнозирования суммы глюкозы/глюкана и ксилозы/ксилана для высвобождения и выхода (в граммах на грамм). Модели выпуска и добычи имеют более высокие неопределенности, чем первичные методы, используемые для разработки моделей.

Заключение: Можно построить эффективные многовидовые модели сырья для состава, а также выделения и выхода углеводов. Модель состава полезна для прогнозирования глюкана, ксилана, лигнина и золы с хорошей неопределенностью. Модели выпуска и выхода имеют более высокие неопределенности; однако эти модели полезны для быстрого скрининга выборочных совокупностей для выявления необычных образцов.

Ключевые слова: биотопливо; Преобразование биомассы; целлюлозная биомасса; Композиционный анализ; ферментативный гидролиз; FT-NIR; Травянистое сырье; Высокопроизводительный анализ; Многофакторный анализ; БИК-спектроскопия; ПОЖАЛУЙСТА; предварительная обработка; Реактивность.

Цифры

Рисунок 1

Гистограммы для глюкана, ксилана, лигнина,…

Рисунок 1

Гистограммы для глюкана, ксилана, лигнина и золы калибровочного набора из 232 образцов.…

Рисунок 1

Гистограммы для глюкана, ксилана, лигнина и золы калибровочного набора из 232 образцов. Состав измеряли в процентах от сухой массы. Частота относится к количеству образцов с данным процентным содержанием каждого компонента. Синие линии представляют собой нормальное распределение и предназначены для выделения любых расхождений между гистограммой и нормальностью. Калибровочный набор не имеет нормального распределения ни для одного из компонентов, что не является неожиданным для многовидовой популяции исходного сырья.

Рисунок 2

Прогнозируемые и измеренные значения…

Рисунок 2

Прогнозируемые и измеренные значения глюкана, ксилана и лигнина для калибровки 232…

фигура 2

Прогнозируемые и измеренные значения глюкана, ксилана и лигнина для 232 калибровочных образцов. Ось x представляет составляющие значения, полученные первичными методами, измеренные в процентах от сухой массы (мас.%). На оси и представлены значения состава, полученные путем предсказания по уравнению калибровки PLS-2. Ясень здесь не изображен для удобства просмотра.

Рисунок 3

Прогнозируемые и измеренные значения…

Рисунок 3

Прогнозируемые и измеренные значения глюкана, ксилана и лигнина для 25 внешних…

Рисунок 3

Прогнозируемые и измеренные значения глюкана, ксилана и лигнина для 25 образцов внешней проверки. Ось x представляет составляющие значения, полученные первичными методами, измеренные в процентах от сухой массы (мас.%). у 9Ось 0242 представляет значения состава, полученные путем предсказания по уравнению калибровки PLS-2. Ясень здесь не изображен для удобства просмотра. Образцы внешней проверки не использовались для построения калибровочной модели.

Рисунок 4

Гистограммы глюкозы и ксилозы…

Рисунок 4

Гистограммы выделения и выхода глюкозы и ксилозы для шести калибровочных наборов.…

Рисунок 4

Гистограммы выделения и выхода глюкозы и ксилозы для шести калибровочных наборов. G.Release и X.Release относятся к отдельным углеводам, высвобождаемым после предварительной обработки и ферментативного гидролиза. GX.Высвобождение относится к сумме глюкозы и ксилозы, высвобождаемой после предварительной обработки и ферментативного гидролиза. Высвобождение измеряли как массу высвобождаемого углевода на единицу сухой биомассы в граммах на грамм. G. Выход относится к отношению высвобождения глюкозы (как определено ранее и с поправкой на ангидро) к массовой доле глюкана и сахарозы в исходном сырье. X. Выход относится к отношению высвобождения ксилозы к массовой доле ксилана в сырье. GX.Выход относится к сумме двух выходов углеводов, как объяснялось ранее. Частота на

y -оси относятся к количеству выборок с заданным значением для каждой составляющей. Синие линии представляют собой нормальное распределение и предназначены для выделения любых расхождений между гистограммой и нормальностью. Калибровочный набор не имеет нормального распределения ни для одного из компонентов, что не является неожиданным для многовидовой популяции исходного сырья.

Рисунок 5

Прогнозируемые и измеренные значения…

Рисунок 5

Прогнозируемые и измеренные значения высвобождения углеводов после предварительной обработки и ферментативного гидролиза. …

Рисунок 5

Прогнозируемые и измеренные значения высвобождения углеводов после предварительной обработки и ферментативного гидролиза. На оси x представлены значения высвобождения, полученные первичными методами, измеренные в граммах на грамм. y — ось представляет значения для углеводов, высвобождаемых в граммах на грамм, согласно уравнению калибровки PLS-2 для глюкозы и ксилозы отдельно (G.Release и X.Release) или согласно уравнению калибровки PLS-1 для глюкозы и ксилозы отдельно (G.Release и X.Release). сумма высвобожденной глюкозы и ксилозы (GX.Release). Прогнозы основаны на калибровочных моделях. (A) Прогнозируемые и измеренные значения высвобождения углеводов для калибровочных образцов. (B) Прогнозируемые и измеренные значения высвобождения углеводов для 18 образцов внешней проверки.

Рисунок 6

Прогнозируемые и измеренные значения…

Рисунок 6

Прогнозируемые и измеренные значения выхода углеводов после предварительной обработки и ферментативного гидролиза. …

Рисунок 6

Прогнозируемые и измеренные значения выхода углеводов после предварительной обработки и ферментативного гидролиза. По оси x представлены значения выхода, полученные первичными методами, измеренные в граммах на грамм. На оси и представлены значения выхода углеводов в граммах на грамм, как предсказано по уравнению калибровки PLS-2 для глюкана и ксилана отдельно (G.Yield и X.Yield) или как предсказано по уравнению калибровки PLS-1 для сумма выхода глюкана и ксилана (GX.Yield). Прогнозы основаны на калибровочных моделях. (A) Прогнозируемые и измеренные значения выхода углеводов для калибровочных образцов. (B) Прогнозируемые и измеренные значения выхода углеводов для 18 образцов внешней проверки.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

• Лабораторный анализ предварительной обработки и гидролиза для определения реакционной способности целлюлозного сырья из биомассы.

  Вольфрум Э.Дж., Несс Р.М., Нэгл Н.Дж., Петерсон Д.Дж., Скарлата С.Дж. Вольфрум Э.Дж. и соавт. Биотехнология Биотопливо. 2013 14 ноября; 6 (1): 162. дои: 10.1186/1754-6834-6-162. Биотехнология Биотопливо. 2013. PMID: 24229321 Бесплатная статья ЧВК.

• Использование FTIR-спектроскопии для моделирования предварительной щелочной обработки и ферментативного осахаривания шести лигноцеллюлозных биомасс.

  Силлс Д.Л., Госсетт Дж.М. Силлс Д.Л. и соавт. Биотехнология Биоинж. 2012 г., апрель; 109(4):894-903. дои: 10.1002/бит.24376. Epub 2011 22 ноября. Биотехнология Биоинж. 2012. PMID: 22094883

• Использование FTIR для прогнозирования осахаривания в результате ферментативного гидролиза предварительно обработанных щелочью биомасс.

  Силлс Д.Л., Госсетт Дж.М. Силлс Д.Л. и соавт. Биотехнология Биоинж. 2012 Февраль; 109 (2): 353-62. дои: 10.1002/бит.23314. Epub 2011 9 сентября. Биотехнология Биоинж. 2012. PMID: 21898366

• Оценка предварительной обработки разбавленной кислотой и аммиачным волокном для производства целлюлозного этанола.

  Мэтью А.К., Парамешваран Б., Сукумаран Р.К., Пандей А. Мэтью А.К. и др. Биоресурсная технология. 2016 янв; 199:13-20. doi: 10.1016/j.biortech.2015.08.121. Epub 2015 1 сентября. Биоресурсная технология. 2016. PMID: 26358144 Обзор.

• Мискантус как целлюлозная биомасса для производства биоэтанола.

  Туалет Ли, Туалет Куан. Ли В.К. и др. Biotechnol J. 2015 Jun;10(6):840-54. doi: 10.1002/биот.201400704. Epub 2015 26 мая. Биотехнолог Дж. 2015. PMID: 26013948 Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Исследование взаимосвязи состава пиролизной жидкости биомассы на основе многофакторного анализа.

  Го Г., Хуан Ц., Цзинь Ф., Линь Л., Ван Ц., Фу Ц., Лю Ю., Саджад М., Ван Дж., Ляо З., Цай М. Го Г и др. Молекулы. 2022 сен. 2; 27 (17): 5656. дои: 10.3390/молекул 27175656. Молекулы. 2022. PMID: 36080423 Бесплатная статья ЧВК.

• Точный высокопроизводительный онлайн-анализ ближней инфракрасной спектроскопии для определения ключевых характеристик клеточных стенок, связанных с усвояемостью жмыха сахарного тростника.

  Li X, Ma F, Liang C, Wang M, Zhang Y, Shen Y, Adnan M, Lu P, Khan MT, Huang J, Zhang M. Ли Х и др. Биотехнология Биотопливо. 2021 29 мая; 14 (1): 123. дои: 10.1186/s13068-021-01979-х. Биотехнология Биотопливо. 2021. PMID: 34051834 Бесплатная статья ЧВК.

• Важность биополимера суберина в функционировании растений, вкладе в органический углерод почвы и в производстве биоэнергии и материалов.

  Harman-Ware AE, Sparks S, Addison B, Kalluri UC. Harman-Ware AE и др. Биотехнология Биотопливо. 2021 20 марта; 14(1):75. doi: 10.1186/s13068-021-01892-3. Биотехнология Биотопливо. 2021. PMID: 33743797 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

• Точное определение генотипической дисперсии характеристик клеточных стенок родословной Populus trichocarpa с использованием высокопроизводительной масс-спектрометрии молекулярно-пучкового пиролиза.

  Harman-Ware AE, Macaya-Sanz D, Abeyratne CR, Doeppke C, Haiby K, Tuskan GA, Stanton B, DiFazio SP, Davis MF. Harman-Ware AE и др. Биотехнология Биотопливо. 2021 6 марта; 14 (1): 59. doi: 10.1186/s13068-021-01908-y. Биотехнология Биотопливо. 2021. PMID: 33676543 Бесплатная статья ЧВК.

• Анализ химического состава и усвояемости биомассы на основе NIRS для быстрой селекции клонов топинамбура.

  Ли М., Хе С., Ван Дж., Лю З., Се Г.Х. Ли М и др. Биотехнология Биотопливо. 2018 19 декабря; 11:334. doi: 10.1186/s13068-018-1335-1. Электронная коллекция 2018. Биотехнология Биотопливо. 2018. PMID: 30574187 Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Рекомендации

1. 1. Лупой Дж. С., Сингх С., Симмонс Б. А., Генри Р. Дж. Оценка лигноцеллюлозной биомассы с помощью аналитической спектроскопии: переход к высокопроизводительным методам. БиоЭнерджи Рез. 2013;7:1–23. doi: 10.1007/s12155-013-9352-1. — DOI
2. 1. Sims REH, Mabee W, Saddler JN, Taylor M. Обзор технологий биотоплива второго поколения. Биоресурсная технология. 2010; 101:1570–80. doi: 10.1016/j.biortech.2009.11.046. — DOI — пабмед
3. 1. Химаре Бенито М. Т., Бош Охеда С., Санчес Рохас Ф. Технологическая аналитическая химия: применение ближней инфракрасной спектрометрии в анализе окружающей среды и пищевых продуктов: обзор. Appl Spectrosc Rev. 2008; 43:452–84. дои: 10.1080/05704920802031382. — DOI
4. 1. Хеймс Б., Томас С., Слютер А. Экспресс-анализ биомассы. В биотехнологии топлива и химикатов: двадцать четвертый симпозиум. Том 105. Под редакцией Брайана Х. Дэвисона, Джеймса У. Ли, Марка Финкельштейна JDM. Хумана Пресс; 2003: 5–16.
5. 1. Sluiter A, Wolfrum E. Модели калибровки в ближнем инфракрасном диапазоне для предварительно обработанных твердых частиц навозной жижи кукурузной соломы, изолированные и на месте.