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World File Search System羊栖菜
一种有效的镉植物修复和高生物乙醇的机制，该机制是通过轻度化学预处理和理想的菜菜茎的合并的机制
镉（CD）是最危险的微量金属之一，Rapeseed是世界上主要的石油作物，其木质纤维素残基可用于痕量金属植物植物修复和纤维素乙醇共生产。在这项研究中，我们检查了两个不同的菜籽品种可以在72.48和43.70 ug/g干茎上积聚CD，这是所有主要农业粮食作物中最高的CD积累。CD的积累显着增加了果胶沉积，这是痕量金属与木质纤维素结合的主要因素。同时，CD蓄积的菜籽茎含有大量降低的壁聚合物（半纤维素，木质素）和纤维素的聚合度，从而改善了木质纤维素酶水解。值得注意的是，通过显着提高纤维素可及性和木质纤维素孔隙率，进行了三种最佳化学预处理，以增强生物质酶糖含量和生物乙醇的产生，以及用于
doi：10.29261/pakvetj/2025.007怀孕母羊的高密度饲养对其后代mingji wei 1,2的肠道菌群的影响，zh
这项研究探讨了怀孕母羊高密度饲养对其后代肠菌群的影响。将40个小尾羊绵羊随机分为两组，包括高密度组（1羊/m 2）和对照/低密度组（1羊/2m 2）。粪便样品，以进行高通量测序和多种意义分析。我们发现了肠道菌群在母羊和后代对不同饲养密度的反应。潜在有害细菌的数量（Ralstonia Pickettii，Ruegeria，Rhodobacteraceae等）在高密度组中增加了，而几种益生菌（振荡器，Akkermansia，Rusinococcaceae-UCG-010等）的丰度发现比对照组的明显小得多（p <0.05）。此外，高密度组中的肠道菌群随着年龄的增长而表现出更大的可变性，这表明住房密度的增加具有显着的相关性。在一起，怀孕绵羊的饲养密度不当会损害自己和后代，这不仅无法改善经济利益，而且会产生有害影响。这项研究可能为健康和可持续的绵羊繁殖和农业提供新的想法。
在最后630 Kyr
海洋碳储存是大气CO 2的主要水槽之一，被认为是过去冰川期间CO 2缩减的主要因素。物理和生物地球化学过程都控制着海洋中碳储存的能力。在更新世的冰川期间，大西洋南半球起源的大量深水群体已显示出可促进南大洋中的碳存储。但是，几乎没有研究过印度洋水质量的纬度延伸。在这项研究中，我们结合了印度洋西南部两个沉积物岩心的有孔虫εnd和底栖δ13c（MD96-2077，33°S，3781 m的水深度； MD96 - 2052，19o s，2627 m水深），以范围的范围内的既有型号又有范围的范围。最后630 Kyr。有孔虫εND和底栖δ13c的联合使用允许区分与水质量混合和水质量中的碳积累相关的δ13c变化。营养丰富的深水无法用南部采购水的比例增强来解释，在冰川时期内，核心地点比2700 m深，至少延伸至33°°s进入印度海洋。从海洋同位素阶段（MIS）14到MIS 10，冰川碳的存储逐渐增加，直到在极端冰川时期达到其最高容量MIS 12和10。轨道强迫（100公斤偏心，41千钟倾斜），限制性空气交换和增强的海洋分层，在相对较低的偏心率和倾斜的时期内促进了较高的碳储存。此外，在MIS 10之后，在底栖δ13c和δ13c和δ18o核心MD96 - 2077的记录中观察到从100千克偏心率到41千摩尔的倾斜循环，并且Sea-Ice覆盖了从Agulhas Plachap plaplaup plapplas corepore Core核心位置的Sea-Ice覆盖变化。
使用人工智能的“MANKAI STAGE 'A3!'”角色...
所有人（所有行） 9.9% 34.7% 55.4% 喜欢 75.4% 月冈紬 25.0% 16.7% 58.3% 喜欢 84.1% 高门城 7.1% 35.7% 57.1% 生气 75.6% 御影三里 有栖川誉 7.7% 15.4% 76.9% 喜欢 77.5% 向坂亮 兵藤十座 11.1% 38.9% 50.0% 喜欢 80.9% 斑鸠三隅 月冈紬＆高门城 0.1% 33.1% 66.6% 伤心 74.1% 迫田健 古市左京 18.5% 18.5% 63.0% 喜欢79.4% 上木坂玲乃 高藤条 0.1% 30.0% 69.9% 愤怒 86.7% 明日香晴人 高藤条 0.1% 50.0% 50.0% 愤怒 74.2%
深度学习 - 深海底栖大型社区中的生物多样性评估：在聚合金属结节挖掘的背景下进行的案例研究
简介：技术发展促进了从孤立的深海生态系统（例如深渊结节场）中收集大量图像的收集。将图像作为监测工具在这些感兴趣的领域进行深海开发非常有价值。但是，为了收集大量的物种观测值，需要分析数千个图像，尤其是如果在深渊结节场中，高度多样性与低丰度相结合时，则需要进行分析。作为大量图像的视觉解释和定量信息的手动提取是耗时且容易出错的，计算检测工具可能会起关键作用，以减轻这种负担。然而，使用深度学习 - 基于深度学习的计算机视觉系统来实现动物群检测和分类的任务，仍然没有建立的工作流量来进行有效的海洋图像分析。
国际空间站上进行太空作物采摘和食用生产飞行测试
摘要 在长期的太空飞行任务中，为机组人员提供新鲜、营养、可口的农产品可以提供促进健康、生物可利用的营养素并增强饮食体验。VEG-04A 和 VEG-04B 使用 Veggie 蔬菜生产系统探索了在国际空间站上种植绿叶蔬菜。2019 年进行了两次带有地面控制的飞行测试，种植水菜，其中 Veggie 室设置为不同的红光、蓝光、绿光配方。光质影响地球上植物的生长、营养、微生物学和感官特性，我们研究了这些特性在微重力和不同收获情景下的变化。宇航员收获并称重水菜，并完成感官评估。飞行样品被带回地球进行营养质量和微生物食品安全分析。地面和飞行样品以及光处理的产量和化学性质不同，地面样品的细菌和真菌数量低于飞行样品。这项研究有助于加深我们对太空飞行中种植优质作物的要求的了解。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
无线自动实时水下声学定位系统
摘要：最近的声学遥测定位系统能够以几厘米至几米的规模重建生物体的位置和轨迹。但是，它们提出了几种后勤约束，包括接收器维护，校准程序和对实时数据的访问有限。我们在这里提出了一种基于到达的时间差异（TDOA）算法和全球移动（GSM）通信技术的新颖，易于人才，能量自我的水下定位系统，能够实时找到标记的海洋生物体。我们使用在鱼和底栖无脊椎动物中使用连续和编码标签的经验示例来说明该系统的应用。对操作系统的原位实验测试表现出与当前可用的声学定位系统相似的性能，全球定位误差为7.13±5.80 m（平均值±SD），三分之一的pINGS可以定位在远距离浮标的278 m内。尽管需要进行一些改进，但该原型的设计为自主，可以在各种环境（河流，湖泊和海洋）中从表面部署。事实证明，这对于实时监测各种物种（底栖和全骨）很有用。其实时属性可用于快速检测系统故障，优化部署设计或生态或保护应用。
阿科纳风电场
3.1 规划设立的调查区域 ...................................................................................... 9 3.2 影响区的地理限制 .............................................................................................. 10 3.3 规划条件 .............................................................................................................. 11 3.4 国家利益和保护区 ........................................................................................ 13 3.5 旅游和休闲活动 ............................................................................................. 25 3.6 海洋考古 ............................................................................................................. 25 3.7 鱼类和渔业 ...................................................................................................... 26 3.8 海洋哺乳动物 ...................................................................................................... 27 3.9 鸟类和蝙蝠 ...................................................................................................... 28 3.10 海床、海洋底栖动物群和植物群 ........................................................................ 28
为沃勒加大学、霍罗古杜鲁动物研究和遗传保护中心周边社区提供牛黑腿病环围疫苗接种的进展报告
埃塞俄比亚是非洲牲畜数量最多的国家之一，畜牧业在埃塞俄比亚农业发展中发挥着重要作用。埃塞俄比亚牲畜数量估计为 5949 万头牛、3069.7 万只羊、3020 万只山羊、800 万头驴、216 万匹马、120 万头骆驼、40 万头骡子和 5949.5 万只家禽 [1]。然而，埃塞俄比亚畜牧业的发展受到广泛的地方性健康问题的阻碍，包括细菌性疾病、病毒性疾病和寄生虫感染 [2]。黑腿病（也是生产疾病）或黑腿病等动物疾病严重限制了该国的畜牧业，并通过影响动物健康和生产影响生计。黑腿病，又称牛犊病或黑犊病，是一种急性特异性传染病，常见于牛，有时也见于羊和猪，其特征是出现快速增大的肿胀，内含气体，发生在肩部、颈部、大腿、犊牛部位，有时也发生在横膈膜。6 个月至 2 岁之间的幼牛也易受感染 [3]。