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世界农药 1985年第6期 12-17页

作者： johan dekker 徐义宽荷兰农业大学植物病理研究室

在大规模应用内吸杀菌剂前几年,抗生素已作为植物病害防治的选择作用和内吸作用的模型化合物。如抗生素灰黄霉素的内吸性能,早在1939年便已确认。但直至本世纪60年代中期,植病的化学防治仍以铜制剂和二硫代氨基甲酸盐等传统杀菌剂为主,... 详细信息

在大规模应用内吸杀菌剂前几年,抗生素已作为植物病害防治的选择作用和内吸作用的模型化合物。如抗生素灰黄霉素的内吸性能,早在1939年便已确认。但直至本世纪60年代中期,植病的化学防治仍以铜制剂和二硫代氨基甲酸盐等传统杀菌剂为主,进行植株表面保护和种子处理。近二十年来,一大批选择内吸杀菌剂才陆续投入使用。然而,为数不多的一批抗生素曾作为植病防治的重要药剂,在植病的化学防治中起了相当的作用。抗生素和选择内吸杀菌剂的作用对植病防治的影响甚大,但也存在一些问题。其中植物病原菌的抗性发展,严重时甚至会导致防治失效。此类问题在传统保护杀菌剂上则几乎没有或极少发现。

关键词：病原菌匹马霉素药剂灭瘟素稻瘟病作用点内吸杀菌剂抗真菌抗菌素稻瘟稻作病害系统性杀菌剂抗生素春日霉素春雷霉素

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Distributed Analytics on Sensitive Medical Data:The Personal Health Train

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Data Intelligence 2020年第1期2卷 96-107,305,306,307页

作者： Oya Beyan Ananya Choudhury johan van Soest Oliver Kohlbacher Lukas Zimmermann Holger Stenzhorn Md.Rezaul Karim Michel Dumontier Stefan Decker Luiz Olavo Bonino da Silva Santos Andre dekker Fraunhofer Institute for Applied Information Technology(FIT) 53754 Sankt AugustinGermany RWTH Aachen University 52056 AachenGermany Department of Radiation Oncology(MAASTRO) GROW School for Oncology and Developmental BiologyMaastricht University Medical Center6200 MD MaastrichtThe Netherlands Institute of Data Science Maastricht UniversityUniversiteitssingel 60Maastricht 6229 ERThe Netherlands Department of Computer Science University of TübingenTubingenBaden-Württemberg 72076Germany Quantitative Biology Center University of TübingenTubingenBaden-Württemberg 72076Germany Institute for Translational Bioinformatics University of TubingenTubingenBaden-Württemberg 72076Germany Center for Bioinformatics University of TübingenGermany GO FAIR International Support&Coordination Office(GFISCO) LeidenThe Netherlands

In recent years,as newer technologies have evolved around the healthcare ecosystem,more and more data have been *** analytics could power the data collected from numerous sources,both from healthcare institutions,or generated by individuals themselves via apps and devices,and lead to innovations in treatment and diagnosis of diseases;improve the care given to the patient;and empower citizens to participate in the decision-making process regarding their own health and ***,the sensitive nature of the health data prohibits healthcare organizations from sharing the *** Personal Health Train(PHT)is a novel approach,aiming to establish a distributed data analytics infrastructure enabling the(re)use of distributed healthcare data,while data owners stay in control of their own *** main principle of the PHT is that data remain in their original location,and analytical tasks visit data sources and execute the *** PHT provides a distributed,flexible approach to use data in a network of participants,incorporating the FAIR *** facilitates the responsible use of sensitive and/or personal data by adopting international principles and *** paper presents the concepts and main components of the PHT and demonstrates how it complies with FAIR principles.

关键词： Distributed analytics Data reuse FAIR Health data Ethics and privacy

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