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World File Search System羊蝇
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。
溶酶体存储，高彻和帕金森氏病的自噬和先天免疫受损：药物发现的见解
自噬 - 溶酶体途径的损害越来越涉及帕金森氏病（PD）。GBA1突变引起溶酶体储存障碍Gaucher病（GD），是PD的最常见遗传危险因素。GBA1突变已显示会引起自噬 - 溶酶体损伤。 不良细胞成分的自噬降解有缺陷与多种病理有关，包括正常蛋白质稳态的丧失，特别是α-突触核蛋白和先天免疫功能障碍。 在PD和GD中观察到后者。 在这里，我们将讨论自噬和免疫失调之间的机理联系，以及这些病理学在肠道和大脑之间在这些疾病中的沟通中的可能作用。 在神经性GD（NGD）的蝇模型中的最新工作显示肠自噬缺陷导致胃肠道功能障碍和免疫激活。 雷帕霉素治疗部分逆转了自噬阻滞并降低了免疫活性，与生存率增加并改善了运动能力。 肠道微生物组的改变是神经炎症的关键驱动力，研究表明，在NGD蝇中消除了微生物组，而PD的小鼠模型可以改善脑部炎症。 在这些观察结果之后，将溶酶体 - 自噬途径，先天免疫信号传导和微生物组营养不良症讨论为PD和GD中的潜在治疗靶标。 本文是讨论会议问题的一部分，“理解神经变性中的内聚糖网络”。GBA1突变已显示会引起自噬 - 溶酶体损伤。不良细胞成分的自噬降解有缺陷与多种病理有关，包括正常蛋白质稳态的丧失，特别是α-突触核蛋白和先天免疫功能障碍。在PD和GD中观察到后者。在这里，我们将讨论自噬和免疫失调之间的机理联系，以及这些病理学在肠道和大脑之间在这些疾病中的沟通中的可能作用。在神经性GD（NGD）的蝇模型中的最新工作显示肠自噬缺陷导致胃肠道功能障碍和免疫激活。雷帕霉素治疗部分逆转了自噬阻滞并降低了免疫活性，与生存率增加并改善了运动能力。肠道微生物组的改变是神经炎症的关键驱动力，研究表明，在NGD蝇中消除了微生物组，而PD的小鼠模型可以改善脑部炎症。在这些观察结果之后，将溶酶体 - 自噬途径，先天免疫信号传导和微生物组营养不良症讨论为PD和GD中的潜在治疗靶标。本文是讨论会议问题的一部分，“理解神经变性中的内聚糖网络”。
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。
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]。
产品特性概述
免疫持续时间：尚未确定。 3.3 禁忌症 无。 3.4 特殊警告 仅对健康动物进行疫苗接种。偶尔，达到最低推荐年龄的绵羊体内存在的母源抗体可能会干扰疫苗诱导的保护作用。没有关于在具有母源抗体的牛身上使用该疫苗的信息。如果用于被认为有感染风险的其他家养和野生反刍动物物种，则应谨慎使用这些物种，并建议在进行大规模接种之前在少数动物身上测试疫苗。对其他物种的有效性水平可能与在牛和羊身上观察到的水平不同。 3.5 使用时的特殊预防措施 在目标物种中安全使用的特殊预防措施：不适用。给动物施用兽药的人员应采取的特殊预防措施：如果意外自我注射，请立即就医并向医生出示包装说明书或标签。保护环境的特殊预防措施：不适用。 3.6 不良反应羊：
![黑豆 [Vigna] 的遗传学、基因组学和育种...](/simg/6\63958e51a91c0fee5a7ca1caedab25f5a752827a.webp)
黑豆 [Vigna] 的遗传学、基因组学和育种...
黑豆 [ Vigna mungo (L.) Hepper] 是一种营养丰富的豆科作物，主要生长在南亚和东南亚，其中印度的种植面积最大，那里的黑豆作物受到多种生物和非生物胁迫的挑战，导致产量严重损失。改善遗传收益以提高农场产量是黑豆育种计划的主要目标。这可以通过开发对主要疾病（如绿豆黄花叶病、乌豆叶皱缩病毒、尾孢叶斑病、炭疽病、白粉病）和昆虫害虫（如白蝇、豇豆蚜虫、蓟马、茎蝇和豆象）具有抗性的品种来实现。除了提高农场产量外，结合市场偏好的性状还能确保采用优良品种。黑豆育种计划依赖于有限数量的亲本系，导致所开发品种的遗传基础狭窄。为了加速遗传增益，迫切需要纳入更多不同的遗传物质，以改善育种群体的适应性和抗逆性。本综述总结了黑豆的重要性、主要的生物和非生物胁迫、可用的遗传和基因组资源、潜在作物改良的主要性状、它们的遗传以及黑豆用于开发新品种的育种方法。
如何准备 21 天的祈祷和禁食
让我那颗冷酷的心破碎吧，它充满了无限的邪恶幻想。我就像一只走上歧途的羊，我被自己的虚荣心和嫉妒所迷惑。当我受到伤害和虐待时，我心中充满了痛苦。让我的嘴唇远离流言蜚语和谎言。我承认我曾欺骗和偷窃以求成功。我甚至从你赐予我的一切中扣留了十分之一，从而抢劫了你。
凯里凯里风电场 - NET
凯里凯里风电场是一个拟建的可再生能源项目，位于新南威尔士州西南部。目前的项目边界覆盖了超过 18,000 公顷的土地。该地区的特点是大型牧场，主要用于饲养美利奴羊。该结构将由风力涡轮机和电池储能系统 (BESS) 组成，现场最多可安装 155 台涡轮机。
Psychoda albipennis（Zetterstedt, 1850）的到来（......
尽管人们越来越意识到外来物种所带来的威胁，但它们仍在人类的帮助下不断抵达南极洲，其中一些物种不可避免地具有侵略性。在这里，我们首次报告了 2021/2022 年南半球夏季在南极洲出现的全球性物种 Psychoda albipennis（双翅目，Psychodidae；俗称蛾蝇），并使用传统的分类学和分子方法确认了其身份。该物种数量非常大，虽然在人类共存的情况下主要与南极国家运营站的排水和废水系统有关，但它也存在于周围的自然栖息地中。虽然尚不清楚 P. albipennis 是否能够长距离传播，但已知成年的蛾蝇可以从它们的出现地点传播超过 90 米，在风的帮助下可以传播 1.5 公里。因此，一旦在乔治王岛的自然环境中定居，该物种似乎极有可能迅速成为入侵物种。引入 P. albipennis 等非本地物种可能是未来生物多样性变化和丧失的重要驱动因素，并严重影响生态系统健康。在脆弱的低多样性生态系统中，例如在南极洲的陆地环境中，非本地物种可能导致生态功能和相互作用发生重大变化，取代本地物种，并可能导致本地生物群落灭绝。