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步骤5：蜜糖直播不想運動，原來也可以怪到腸道菌群身上運動 健康 多巴胺 腸道菌群2小時前最前沿的腸道菌群知識看著朋友圈裏健身、跑馬的大神們秀肌肉、曬配速，再看看自己懶出天際，別說運動了，能躺著就不坐著，令人不禁感歎：這人與人的差距咋就這麼大咧?然而最新的一項科學研究則給了廣大不愛運動的懶癌患者一個新的解（jie）釋（kou），原來不是我不愛運動，我是被腸道菌群控製住了，是它…它它它它不讓我動！來自賓夕法尼亞大學佩雷爾曼醫學院的科研人員在小鼠實驗中發現，改變腸道菌群的結構，小鼠運動的興趣也會跟著改變。原本喜歡在跑輪裏運動的健康小鼠服用抗生素後，腸道菌群死傷大半，小老鼠也變得不想運動了。而且科學家們還找到了促進小鼠運動的幾株細菌，主要是丹毒絲菌科和毛螺菌科的菌株。給無菌小鼠補充這幾株細菌後，小鼠運動的時間更長、頻率更高 [1]。圖1. 在運動的小倉鼠我們運動的意願究竟受什麼控製？腸道菌群又是如何決定我們想不想運動的呢？大腦中負責運動意願的區域是紋狀體，而調節紋狀體興奮與否的神經遞質包括多巴胺、乙酰膽堿和穀氨酸。多巴胺和運動之間存在正反饋，運動可以產生多巴胺，多巴胺使紋狀體興奮，運動的意願更加強烈。然而當腸道菌群被破壞後，小鼠運動產生的多巴胺大量下降，沒有了多巴胺的激勵和正反饋，小鼠紋狀體不再興奮，也失去了運動的動力。多巴胺和運動之間的正反饋是如何終止的呢？越運動，多巴胺越多，越想運動，豈不是要把人累死？好在多巴胺的半衰期比較短，大腦的紋狀體被多巴胺刺激的同時會產生分解多巴胺的單胺氧化酶，所以多巴胺並不會在大腦中積累。但腸道菌群的存在會抑製單胺氧化酶對多巴胺的分解，延緩多巴胺的分解，運動獲得獎勵的感受也越強烈。圖2. 大腦中負責運動和獎勵機製的紋狀體（紅色）另外，腸道中的一些細菌，比如丹毒絲菌科以及毛螺菌科的糞球菌能夠合成脂肪酸酰胺，這種代謝產物使感覺神經元興奮，使得小鼠在運動時多巴胺的釋放更高，獎勵和幸福感更強烈。其實這不是科學家們第一次發現腸道菌群和運動之間的關聯，腸道菌群除了能調節運動的意願，也參與運動時代謝產物的利用，甚至與肌肉結構或含量的變化有關。。
步骤6：《蜜糖直播》源自頂層的製度設計利好頻出，幹貨連連。2022年11月11日，央行和銀保監會發布“金融16條”，具體包括穩定房地產開發貸款投放、支持個人住房貸款合理需求、穩定建築企業信貸投放等，表述內容重要、信息量大，對於當前房地產市場勢必產生積極且重要的影響。以此為開端，短短20天內，相關部門先後向房地產業射出“三支箭”，分別在銀行信貸、債券融資、股權融資等方麵給予支持，政策端強勢托底，大幅提振各方信心，各地樓市仿佛瞬間便切換了打開模式，“春風得意馬蹄疾”。懷化借得春風，趁勢而上。1月5日，懷化市促進房地產業良性健康發展座談會召開。市委副書記、市長黎春秋在會上指出，黨的二十大報告和中央經濟工作會議重申了房地產國民經濟支柱產業地位，把房地產風險防範上升到新高度，將繼續支持剛性和改善性住房需求，這對房地產業良性健康發展釋放出了強烈信號，務必完整、準確、全麵理解領悟中央決策部署，從政策層麵、發展形勢、市場趨勢等方麵看清懷化房地產業發展的廣闊空間和重大機遇，進一步提振發展信心。記者從市統計局獲悉，2022年，全市完成房地產建設投資2670191萬元，同比增幅-9.4%，特殊時期的這一數據不夠看，當在情理之中。2016年至2021年，全市房地產開發投資年均增速達17.18%，開發投資額從126.34億元穩步增加至294.7億元。當前房地產業產值占全市GDP比重超過7%，支柱地位毋庸置疑。共舉房地產業發展大鼎，決策層在行動，管理層在聯動。“地產風雲”厚積薄發，離不開金融杠杆勉力支撐。建行懷化市分行房金部負責人倪啟剛介紹，近年來，建行在支持懷化房地產業平穩有序發展方麵一直積極作為，成效有目共睹，“疫情期間我們也不例外”。他本人依舊看好懷化樓市前景。樓市政策性福利公器枕戈待旦，大刀闊斧。記者從市住房公積金管理中心獲悉，為有效應對新冠疫情，該中心適時印發了《關於落實三部委階段性支持政策有關惠企利民措施的通知》，全麵落實了疫情期間緩繳降比、逾期不入征信管理、統一中心城區與各縣市區城區的租房提取標準，均按繳存人家庭房租不超過1300元/月標準執行、進一步優化完善線上線下精準服務。截至去年年底，相關舉措促使全市住房公積金個人住房貸款發放和住房消費類支取達30.60億元，直接帶動房產銷售麵積124.91萬平方米，拉動住房消費52.22億元。該中心還調整了住房公積金部分使用政策，對提取、貸款業務政策進行了優化，極大拓展了受益人群覆蓋麵。2022年以來，全市住房公積金歸集總額突破300億元曆史大關，主要從消費端強力支撐了懷化樓市平穩持續發展；上繳市政府增值收益2億元，創曆史新高。“這回交錢了，搞定了！”響馬雲箭聲聲急。
步骤7：魅影直播5999那如何才能控製咖啡的萃取呢？科學家們已推導出程序模型來實現萃取率的調節，輔助製作出美味的咖啡。咖啡萃取用數學模型輔助製作美味咖啡由數學家、化學家、材料科學家和咖啡師組成的研究團隊建立了一個數學模型來模擬真實的衝泡咖啡條件。他們製作了特定的研磨咖啡裝置模型，其中包含成千上萬咖啡顆粒與衝泡咖啡的水。由於咖啡顆粒數量多，且排列方式複雜，因此研究者通過數學運算將模擬方程重複了數百萬次，並在此過程中不斷灌入水來模擬真實的衝煮咖啡條件。通過數學模型來預測有多少固體咖啡最終會溶解在水裏，即咖啡的萃取率。濃縮咖啡籃幾何形狀示意圖通過求解一係列方程發現，構建的模型能準確預測在現實生活中咖啡的萃取率。他們設想，當咖啡粒足夠大時，水會快速地流過咖啡粒；當咖啡磨得細一些時，較小顆粒的比表麵積會更大，更大的比表麵積意味著與水的接觸麵積就會更多，因此可以迅速萃取物質。但是事實上當咖啡粒磨得過於細小時，與設想恰恰相反，過於細小的顆粒會堵塞水流動的縫隙，從而阻礙了萃取，而不是幫助萃取。咖啡師的目標不僅僅是製作美味的咖啡，這樣美味的咖啡還必須是可重複製作的。所以研究者通過測定不同條件下咖啡萃取率的重現性來評價製備咖啡口感的重現性。數學模擬理論結果顯示，當咖啡質量較少時，水在較淺的咖啡床中流動得更快；同時，咖啡粗磨時形成的顆粒更均勻，萃取咖啡的重現性更好，在構建的模擬方程中更易實現對咖啡萃取率的預測。。

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