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Waterbug海报2023.PPTX
adfg。“北极灰林（胸甲甲壳虫）。” ADFG.ALASKA.GOV，阿拉斯加鱼类和游戏系。上次访问于2023年7月28日。adfg。“鲑鱼炸。” ADFG.ALASKA.GOV，阿拉斯加鱼类和游戏系。上次访问于2023年7月28日。https://www.adfg.alaska.gov/static/education/education/educators/curricula/pdfs/salmon_in_the_classroom_classroom_unit_7_fry.pdf。Barange，M。等。“气候变化对依赖渔业的社会海洋生态系统生产的影响。” Nature.com，自然气候变化，2014年2月23日。上次访问于2023年7月28日。https://www.nature.com/articles/nclimate2119。Gurney，Kirsty E. B. 等。 “在热水中？ 北极解冻池塘中大型无脊椎动物丰度的模式以及与环境变量的关系。” Wiley在线图书馆，淡水生物学，2022年8月12日。 上次访问于2023年7月28日。https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/fwb.13978。 ndatimana，吉尔伯特。 等。 “综述了基于大型无脊椎动物的多光指数（MMI）在湖泊中进行水质监测的应用。”施普林格链接，环境科学与污染研究，2023年5月19日。 上次访问于2023年7月28日。https://link.springer.com/article/10.1007/s11356-023-27559-0。 USDA。 “风暴正在酿造：阿拉斯加西部的气候变化和沿海风暴。” climateHubs.usda.gov，美国农业部。Gurney，Kirsty E. B.等。“在热水中？北极解冻池塘中大型无脊椎动物丰度的模式以及与环境变量的关系。” Wiley在线图书馆，淡水生物学，2022年8月12日。上次访问于2023年7月28日。https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/fwb.13978。ndatimana，吉尔伯特。等。“综述了基于大型无脊椎动物的多光指数（MMI）在湖泊中进行水质监测的应用。”施普林格链接，环境科学与污染研究，2023年5月19日。上次访问于2023年7月28日。https://link.springer.com/article/10.1007/s11356-023-27559-0。USDA。“风暴正在酿造：阿拉斯加西部的气候变化和沿海风暴。” climateHubs.usda.gov，美国农业部。上次访问于2023年7月28日。 astal％20粒子，MORM％20Vulnerable％20to％20Coastal％20粒度.mdc。“幼虫。” MDC.MO.GOV，密苏里州保护局。上次访问于2023年7月28日。
农药对Beauveria bassiana和Microbiota ... div>
摘要：基于微生物的控制方法的实施旨在减少害虫和合成农药产生的损害。 div>然而，生物和常规方法之间的相互作用会导致其有效性相互降低。 div>有关于降低Bausia bassiana菌株的致病性的报道以及一些农药引起的某些昆虫的肠道微生物群的改变。 div>在果蝇的情况下，这很重要，因为B. bassiana用于对照，并且因为肠道菌群与为自我引用的控制提出的雄性质量有关。 div>这项工作的目的是分析用于控制果蝇的微生物的草甘膦除草剂和各种杀虫剂，Anastrepha obliqua：（1）昆虫病原体bebauveria beauveria beauveria bassiana和（2）（2）（2）A。blopliqua males的肠菌群。 div>据观察，正在研究的农药都没有对评估的微生物产生急性毒性作用。 div>尽管这些结果表明这些微生物的整合在当前使用草甘膦的条件和评估的杀虫剂的情况下是可行的，但与其他环境变量的相互作用要求这些发现与现场研究相辅相成。 div>
人工智能在疾病诊断中的应用前景
人工智能 (AI) 已显示出对当前和未来疾病诊断的巨大潜力。目前，人工智能诊断技术可以帮助医生解读 X 光片、核磁共振成像和计算机断层扫描等医学图像，从而做出更快、更准确的诊断。为了做出前瞻性诊断，人工智能算法还可以检查患者信息、症状和病史。随着该领域的发展，人工智能在疾病诊断中的应用预计将不断增长。未来，人工智能可用于在大量医疗数据中寻找模式，帮助在症状出现之前预测和预防疾病。此外，通过结合遗传数据、生活方式数据和环境变量，人工智能可能有助于诊断复杂的疾病。必须记住，虽然人工智能是一种强大的工具，但它不能取代合格的医务人员。相反，人工智能应该支持和改进诊断程序，增强患者护理和医疗保健效果。未来的研究和人工智能在疾病诊断中的应用必须考虑到道德问题、数据保护和持续的模型验证。
砂矿自然植被恢复研究...
本研究的目的是确定和描述影响采矿干扰自然恢复植被演替趋势的空间和时间因素。在 67 个受砂矿开采干扰的地点，描述了年龄从 2 年到 80 年不等的植被群落。主成分分析是一种梯度分析技术，用于将场地环境变量转换为单成分分数。然后使用回归分析来分离植被模式的决定因素。场地环境条件的影响解释了总植被覆盖变化的 48.8%，8.2% 的变化由场地年龄解释，43.0% 由其他残差因素解释。这些残差可能包括相邻植被区域的影响、侵蚀导致的土壤运动、气候变化、抽样误差和机会。一旦将场地年龄和残差因素的混杂效应分开，植被覆盖和场地条件就会显著相关。土壤水分、土壤大孔隙空间和坡度角是主要的环境影响因素。该信息用于确定现有矿场废弃后可能留下的状况，以促进最佳的自然植被恢复。
非侵入性口腔癌诊断中的唾液生物标志物
Euterpe Precatoria mart。（Açaí-Do-Amazonas）和Euterpe Oleracea Mart。（açaí-do-pará）是对巴西具有社会经济重要性的棕榈树，由于其营养特征，水果需求增加了。这项研究旨在评估全球气候变化对precatoria和oilacea大肠杆菌的当前地理分布以及未来的气候场景的影响，并使用巴西领土范围的生态位模型。模型使用了28个环境变量，包括气候和源数据。在参考期（2009-2019）中验证了当前的分布，并在两种情况下评估了未来的预测（共享社会经济途径-SSP）：SSP 245（较少的悲观）和SSP 585（更悲观），在2061-2080的时间间隔中。所有算法都呈现令人满意的评估指数。euterpe precatoria在亚马逊域中具有主要地理分布，而大肠杆菌在三个巴西植物地理领域中有潜在的发生：亚马逊，塞拉多和大西洋森林。euterpe橄榄石表明对气候变化更为敏感，而E. precatoria则更具弹性至一定水平的温度升高（SSP 245）。
环境遥感
摘要：遥感技术克服了地面测量在时间和空间上的限制，增强了大规模生物多样性监测，并可以同时评估多种植物性状。每个个体的全部性状及其随时间的变化都是特定的，可以揭示有关森林群落遗传组成的信息。在空间和时间上连续测量同一物种个体之间的性状变异是监测遗传多样性的关键组成部分，但很难用地面方法实现。如果能够建立光谱和遗传信息之间的充分联系，使用成像光谱的遥感方法可以提供高光谱、空间和时间覆盖，以推进遗传多样性的监测。我们评估了 11 年来从瑞士同一温带森林上空 69 次机载棱镜实验 (APEX) 飞行中获得的欧洲山毛榉单株树的反射光谱。我们获得了 68 棵冠层树的反射光谱，并将这些光谱的差异与 68 个个体中微卫星标记得出的遗传差异关联起来。我们计算了不同时间点、波长区域和波长区域之间相对差异的相关性。高相关性表示光谱遗传相似性高。然后，我们测试了从几天到几年的时间尺度上获得的环境变量对光谱遗传相似性的影响。我们对辐射测量进行了不确定性传播，以提供这些相关性的质量指标。我们观察到遗传相似的个体具有更相似的反射光谱，但这在不同的波长区域和不同的环境变量之间有所不同。受水吸收影响的光谱短波红外区域似乎提供了有关高温下种群遗传结构的信息，而光谱的可见部分和受树冠散射特性影响的近红外区域在较长时间尺度上显示出与遗传结构更一致的模式。在研究光谱带之间的相对差异（最大相关性：0.40）时，遗传相似性与反射光谱相似性的相关性比研究反射数据（最大相关性：0.33）时更容易检测。结合光谱测量的不确定性，基于单个光谱带的分析的光谱遗传相似性提高了 36%，光谱带之间的相对差异提高了 20%。这项研究突出了密集多时相机载成像光谱数据在检测森林群落遗传结构方面的潜力。我们认为，观察到的反射光谱的时间轨迹表明植物对环境变化的反应存在生理和可能的遗传限制。
环境遥感
摘要：遥感技术克服了地面测量的时间和空间限制，增强了大规模生物多样性监测，并允许同时评估多种植物性状。整个性状集及其随时间的变化对于每个个体都是特定的，可以揭示有关森林群落遗传组成的信息。连续测量同一物种个体在空间和时间上的性状变化是监测遗传多样性的关键组成部分，但很难通过地面方法实现。如果可以建立光谱和遗传信息之间的充分关系，使用成像光谱的遥感方法可以提供高光谱、空间和时间覆盖，以推进遗传多样性的监测。我们评估了 11 年来从瑞士同一温带森林上空 69 次机载棱镜实验 (APEX) 飞行中获得的单个欧洲山毛榉树的反射光谱。我们获得了 68 棵冠层树的反射光谱，并将这些光谱的差异与 68 个个体中微卫星标记的遗传差异相关联。我们计算了不同时间点、波长区域和波长区域之间相对差异的相关性。高相关性表示光谱遗传相似性高。然后，我们测试了从几天到几年的时间尺度上获得的环境变量对光谱遗传相似性的影响。我们对辐射测量进行了不确定性传播，以提供这些相关性的质量指标。我们观察到遗传相似的个体具有更相似的反射光谱，但这在波长区域和环境变量之间有所不同。受水吸收影响的光谱短波红外区域似乎提供了高温下种群遗传结构的信息，而光谱的可见部分和受树冠散射特性影响的近红外区域在较长时间尺度上显示出与遗传结构更一致的模式。在研究光谱带之间的相对差异（最大相关性：0.40）时，遗传相似性与反射光谱相似性的相关性比反射数据（最大相关性：0.33）更容易检测。这项研究强调了密集多时相机载成像光谱数据在检测森林群落遗传结构方面的潜力。结合光谱测量的不确定性，基于单个光谱带的分析的光谱遗传相似性提高了 36%，光谱带之间的相对差异提高了 20%。我们认为，观察到的反射光谱的时间轨迹表明植物对环境变化的反应存在生理和可能的遗传限制。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。