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胰腺发育的多模式跨物种比较
1糖尿病与再生研究研究所（IDR），赫尔姆霍尔茨·慕尼黑，Neuherberg，7德国。 8 2德国诺伊尔伯格的德国糖尿病研究中心（DZD）。 9 3计算生物学研究所（ICB），德国Neuherberg的Helmholtz慕尼黑。 10 4卢德维希·马克西米利安大学医院中风和痴呆研究所，德国慕尼黑慕尼黑大学。 12 5德国慕尼黑慕尼黑技术大学数学系。 13 6美国旧金山分校，加利福尼亚大学细胞和组织生物学系。 14 7糖尿病中心，加利福尼亚大学，美国旧金山。 15 8 Eli和Edyth的再生医学与干细胞研究中心，美国16加州大学，美国旧金山。 17 9美国辛辛那提市18号辛辛那提儿童医院医疗中心发育生物学系。 19 10干细胞和器官医学中心（习惯），辛辛那提儿童医院20医学中心，美国辛辛那提21 11 11核心设施基因组学，赫尔姆霍尔茨慕尼黑，德国诺伊尔伯格，德国。 22 12牲畜生物技术主席，分子生命科学系，生命学院23科学学院，慕尼黑技术大学，德国弗拉维斯。 24 13美国辛辛那提儿童医院医疗中心内分泌科。 25 14分子动物育种和生物技术基因中心主席，德国慕尼黑慕尼黑慕尼黑大学路德维希·马克西米利26号。 27 15创新医学模型中心（CIMM），路德维希·马克西米利安大学，德国慕尼黑28号。 32 *对33 的通信1糖尿病与再生研究研究所（IDR），赫尔姆霍尔茨·慕尼黑，Neuherberg，7德国。8 2德国诺伊尔伯格的德国糖尿病研究中心（DZD）。9 3计算生物学研究所（ICB），德国Neuherberg的Helmholtz慕尼黑。10 4卢德维希·马克西米利安大学医院中风和痴呆研究所，德国慕尼黑慕尼黑大学。12 5德国慕尼黑慕尼黑技术大学数学系。13 6美国旧金山分校，加利福尼亚大学细胞和组织生物学系。14 7糖尿病中心，加利福尼亚大学，美国旧金山。15 8 Eli和Edyth的再生医学与干细胞研究中心，美国16加州大学，美国旧金山。17 9美国辛辛那提市18号辛辛那提儿童医院医疗中心发育生物学系。19 10干细胞和器官医学中心（习惯），辛辛那提儿童医院20医学中心，美国辛辛那提21 11 11核心设施基因组学，赫尔姆霍尔茨慕尼黑，德国诺伊尔伯格，德国。22 12牲畜生物技术主席，分子生命科学系，生命学院23科学学院，慕尼黑技术大学，德国弗拉维斯。24 13美国辛辛那提儿童医院医疗中心内分泌科。25 14分子动物育种和生物技术基因中心主席，德国慕尼黑慕尼黑慕尼黑大学路德维希·马克西米利26号。 27 15创新医学模型中心（CIMM），路德维希·马克西米利安大学，德国慕尼黑28号。 32 *对33 的通信25 14分子动物育种和生物技术基因中心主席，德国慕尼黑慕尼黑慕尼黑大学路德维希·马克西米利26号。27 15创新医学模型中心（CIMM），路德维希·马克西米利安大学，德国慕尼黑28号。32 *对3329 16生命科学学院Weihenstephan，慕尼黑技术大学，德国Freising。30 17德国慕尼黑慕尼黑技术大学医学院。31 18这些作者同等贡献：汉娜·斯皮策（Hannah Spitzer）的凯牛杨（Kaiyuan Yang）。
.. 受体物种（及相关菌株）（例如大肠杆菌 C600...
我同意遵守 NIH 重组 DNA 分子指导方针的规定，并且不会将所使用的重组 DNA 分子转让给其他研究人员或机构，除非确保他们的设施和技术足够，并且他们执行新的 MUA 并在实验开始前提交给 NIH。
多物种感染期间细菌病原体动态
软腐果杆菌（SRP）收集了30多种细菌物种，通过产生和分泌大量的植物细胞壁降级酶（PCWDES），共同腐烂了广泛的植物。全球马铃薯领域调查在有症状的植物和块茎上确定了15种不同的SRP物种。在空间和时间上观察到的每种物种的丰度都会有所不同，而在爆发过程中驱动物种转移的机制尚不清楚。此外，经常观察到多种物种感染，并且这些共同感染的动力学不充分理解。要了解共同感染的含义，我们建立了16个不同的合成群落的6个SRP菌株的合成群落。每个经过测试的社区中存在的细菌代表了2种不同的物种，每个物种有3种菌株。这些群落被接种在马铃薯块茎或合成介质中，其结果随后进行了扩增和散发性管家基因GAP A GAP A的分化和光明测序。我们还比较了混合物种感染和单物种感染期间马铃薯块茎中疾病的发病率和细菌繁殖。一种无法诱导马铃薯散发性的物种有效地维护，并最终在某些测试的社区中占主导地位，表明作弊可以塑造主导物种。建模表明，PCWDES生产和分泌的成本，马铃薯降解的速度以及降级底物的差异率可能有利于作弊者物种。拮抗相互作用是特定的菌株，而不是物种。在马铃薯块茎和合成培养基之间存在差异的结果，突出了环境条件的驱动效应，在马铃薯块茎中产生了较高的拮抗相互作用。在某些社区中也观察到毒性干扰，从而使菌株保持对有毒化合物的敏感。总体而言，结果表明，次级竞争，通过营养相互作用和毒性干扰的合作有助于维持SRP多样性。讨论了这些过程对流行病学监测的含义。
游客对动物园非灵长类物种的影响
简单的摘要：动物园的访客对动物的影响有所不同；主要归类为正，负或中性。本文根据文献中发现的105篇论文量化了访客在非青少年物种中的影响。总共研究了252种非青睐物种。自2012年以来，发布的论文数量有所增加，现在评估了一系列动物群体（包括禽，爬行动物，两栖动物，鱼，哺乳动物和无脊椎动物）。两栖动物对游客的反应频率比预期的要多，中性反应比预期的要高的反应频率要高，而在中立和“未知”的反应频率比预期的要频繁。许多基于动物的指标已被用来评估游客对动物的影响，而在整个分类单元中使用的措施各不相同。建议前进的研究人员纳入一套措施，尤其是那些在代表单个动物经验和动物福利方面有意义的措施，以应准确捕获这些指标的方式收集。
Aquavision：AI驱动的海洋物种鉴定
摘要：本研究通过使用机器学习和图像分类技术来精确识别鱼类的挑战。主要目的是开发一种创新的算法，该算法可以动态地识别基于可用图像的最常见（在马耳他沿海水域内）侵入性地中海鱼类。尤其包括瘘管，苏里氏菌，pomadasys incisus，siganus luridus和stephanolepis diaspros，它们被用作本研究的物种。通过使用机器学习模型和转移学习，该建议的解决方案旨在实现精确的现场物种识别。方法涉及收集和组织图像以及使用一致数据集训练模型以确保可比结果。尝试了许多型号后，发现RESNET18是最准确和最可靠的，Yolo V8紧随其后。虽然Yolo的表现相当出色，但其结果表现出较少的一致性。这些结果强调了开发算法对包括公民科学计划在内的海洋生物学研究的潜力，并通过准确的鱼类鉴定来促进环境管理工作。
鉴定牛肌肉中的肉眼物种
文章历史记录：24-511收到：28-May-28修订：接受：03-JUL-24接受：06-JUL-24在线首次：14-JUL-24摘要该论文提出了表明牛在Kazakhstan Kostanay地区的牛sarcococystosis的结果。检查了来自358个牛尸体的肌肉样本的肌肉样本。来自东部区域的公牛的颈部肌肉，西部地区的奶牛中的骨骼和隔膜肌肉受到严重感染。感染最少的是北部地区公牛的颈部肌肉和南部地区的骨骼肌肉。感染的程度等于研究牲畜的77.4％。基于分子遗传分析和细胞色素 - 氧化酶（COX1）序列的比较，在科斯塔尼地区首次鉴定出三种类型的牛肉眼：S。Cruzi，S。S. bovifelis和S. dehongensis。这项研究强调了Kostanay地区肌细胞增多症的显着流行，这表明Cox1基因测序在鉴定不同的肌囊肿物种中的实用性。这些发现强调了改善控制和预防策略的需求，以减轻对牛健康和生产力的影响。关键词：牛，肌肉细胞，肌肉样本，患病率，分子遗传分析
Keystone物种及其对生态系统的影响
基石物种相对较少，但在各自的生态系统中具有极大的影响。这一概念是由生态学家罗伯特·潘恩（Robert Paine）于1969年首次表达的，并强调了特定物种在维持生态结构中的作用。这源于生态学研究的转变，该研究认识到这些物种对种群动态，竞争相互作用和生物多样性的强大影响。尽管早期研究以捕食者为中心，共同主义者和生态系统工程师越来越多地参与了较新的研究。似乎至关重要的是要找到可以并且必须保留在栖息地或气候变化之前可以保留的钥匙到底物种。他们控制着猎物物种的大小和数量，在其他野生动植物种群中产生相互利益的相互作用，调节许多植物需要昆虫以促进雄性繁殖到雌性的生态系统。Keystone物种在不同水平上的复杂作用（例如遗传分析或遥感）现在比过去的进步要好得多。将传统的生态知识与现代科学融合将有助于提高我们的理解。未来的研究需要加强对我们自然世界中全球保护和健康的跨学科方法的追求。
管理侵入性非本地植物物种
现在，我们知道了我们的示例的基线栖息地类型和状况（状况良好的酸草）以及干预后的栖息地类型和状况将是什么（去除INNP后处于中等状态的酸草原），可以将其输入度量。以及本文未讨论的指标中的其他因素（例如，战略意义），该指标随后为基线栖息地和干预后栖息地产生生物多样性价值（以生物多样性单位进行了测量）。如果干预后栖息地的生物多样性单位得分高于基线栖息地的生物多样性单位得分，则您可以在生物多样性单位获得净收益。生成的生物多样性单元的确切数量将取决于各种因素，包括大小，位置和状况。
快速物种分化和动杆菌的键入...
acinetobacter（A。）鲍曼尼（Baumannii）已成为一种难以治疗的医疗性细菌性人类病原体。A。Baumannii应在“一种健康”方法下处理，其在人类，动物和环境环境中的监视对于理解其合理的传播动态而言至关重要。准确鉴定鲍曼尼a，其克隆复合物和序列类型对于理解流行病学分布，进化关系和传播动力学很重要。广泛的基因分型技术用于分化calcoaceticus-baumannii（ACB）复合物。但是，没有用于快速测定的单一直接基因型方法。当前，存在两个多焦点序列分型（MLST）牛津和牧场方案；尽管被认为是序列键入的黄金标准，但协调方案并不是一个简单的过程。基于基于基因组测序的核心基因组多焦点序列（CGMLST）和核心单核苷酸多态性（CGSNP）是可靠且精确的序列键入；但是，它们的昂贵，具体取决于测序的质量并要求更高的计算技能。在过去十年中，基于飞行质谱（MALDI-TOF MS）物种鉴定的基质辅助激光解吸时间已成功地用于快速区分ACB复合物。MALDI键入非常快，更容易，便宜，并且与分子方法一样可靠。人工智能和机器学习的应用可能在克隆序列类型（ST）级别的标识中很有用。应变水平A. Baumannii识别置信度在增加了具有明确定义的分离株的内部参考光谱时提高了现有数据库。流动性分类学分类正在发展，正在描述更新的ST；因此，建立鲍曼尼曲霉参考光谱的中央存储库将有助于整个实验室协调，并在“一个健康”的观点上对鲍曼尼a。a。baumannii的全球级别监视计划有助于。本评论阐明了与鉴定活杆菌所采用的技术以及MALDI-TOF MS的潜在应用和未来观点有关的挑战。
基于DNA的水生环境中的物种监测
如今，有许多例子说明了如何成功地将环境DNA/EDNA成功用于环境监测，这不仅是一种互补方法，而且还可以替代现有方法。大多数应用程序都触及了在limnive环境中的鱼类群落，在这些环境中，也有良好且全面的参考文献用于序列数据的生物信息学分析。但是，在几个领域和应用程序中，技术未使用或测试。这样的问题，例如，是否所有关税是否同样易于使用Edna检测到的问题？鱼是（通常说的）大而移动的，因此释放大量可以捕获和分析的DNA。但是其他出租车呢？埃德娜（Edna）如何在更具挑战性的环境中起作用，例如两个物种数量都大得多，涵盖了许多不同的动物菌株，而环境不那么封闭？当将基于EDNA和基于DNA的物种鉴定用于环境监测时，还有其他问题需要突出显示和讨论。它涉及假阳性答案的风险，甚至更重要的是，伪造负面答案的风险。这两个错误都非常重要，尤其是在监测外国入侵物种方面。必须采集多少样本以及如何进行抽样 - 在生态学中长期讨论的问题，但在环境监测中却不那么突出。与其他更传统的方法相比，基于EDNA的监视如何得到验证，结果是什么样的？