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World File Search System蝇息
审查黑人士兵蝇（Hermetia Illucens）和房屋蝇（Musca Housea）的幼虫的营养价值作为
1个动物科学研究生课程（PPGCAN），兽医学院，帕拉联邦大学（UFPA），Castanhal 68746-360，宾夕法尼亚州，巴西； eder.b.rebelo@gmail.com（é.b.r.d.s。）; camargojunior@gmail.com（R.N.C.C.-J.）; adrinysantos2@gmail.com（A.D.S.M.L.）; thomazguimaraes@yahoo.com.br（T.C.G.D.C.R.）; joselourencojr@yahoo.com.br（J.D.B.L.-J.）2亚马逊联邦农村大学动物健康与生产研究所，贝利姆66000-000，巴西； jamileandrea@yahoo.com.br 3 Embrapa Eastern Amazon，Santarem 68010-180，宾夕法尼亚州，巴西； lucieta.martorano@embrapa.br 4亚马逊大学中心兽医系（UNAMA），圣塔勒姆68010-200，巴西，巴西； tatianebelovet@gmail.com（t.s.b.）; cadu34.medvet@gmail.com（C.E.L.S.）; rubensandrade.medvet@gmail.com（R.L.A。）; gizelamedvet@gmail.com（A.G.D.S.S.S.）; katarinacc4@gmail.com（K.C.D.C.）5农业和环境科学系，马托·格罗索联邦大学（UFMT），辛普78550-728，巴西，巴西； cvaufmt@gmail.com 6生物多样性与森林研究所 - 伊比夫，西方联邦大学（UFOPA），圣塔雷姆68040-255，宾夕法尼亚州，巴西； jucelane.lima@ufopa.edu.br（J.S.D.L.）; kedson_neves@hotmail.com（K.A.L.N。）7帕尔萨尔大学联邦大学（UFPA）兽医学院，帕斯坦哈尔68740-000，巴西； silva_lilian@yahoo.com.br *通信：welligton.medvet@gmail.com;电话。： +55-（93）-988070692
CDFA发现灯笼蝇行动计划
斑点的灯笼蝇（SLF），Lycorma Delicatula（White）（Hemiptera：Fulgoridae）是一种侵入性的Planthopper，已知以33个植物科（包括商业葡萄藤在内的33个植物科）为食。SLF原产于中国，印度和越南（Kim等，2021）。直到2004年从本地范围传播到韩国，2008年的日本和2014年的美国（Barringer等人，2015年； Kim等人），它才被认为是一种广泛的侵入性农业害虫。2021）。自从到达美国以来，SLF已在至少11个东部国家建立。这些州正在与美国农业部（USDA）（stopslf.org）进行各种治疗和控制活动。实时，可行的SLF生活阶段在加利福尼亚的环境中尚未发现，但是部门工作人员在2019年至2022年的飞机运输中拦截了多个死亡生命阶段和一些活着的成年人，并在2019年至2022年的边界处被拦截。由于SLF在加利福尼亚州建立的经济和环境可能会产生重大的经济和环境影响，因此该部门已将其分配为“ A”害虫评级。A害虫评级名称将目标害虫置于最高风险调节类别。此外，加利福尼亚州还针对SLF建立了州外隔离区（加利福尼亚州第3条法规（CCR）§3287）。
喂养果蝇的肠道微生物体来自年轻蝇和老蝇的微生物组
越来越明显的是，肠道中的无数微生物在细胞内并附着在身体部位（或植物的根）上，对宿主起着至关重要的作用。尽管这已知数十年，但分子生物学的最新发展允许扩大对这些微生物的丰度和功能的洞察力。在这里，我们使用了醋果蝇果蝇（Drosophila Melanogaster），研究了整个苍蝇的适应性度量，分别喂养了从年轻或老蝇中收获的肠道微生物的悬浮液。我们的假设是，苍蝇具有“年轻微生物组”的组成性丰富，在老年时会更长，更敏捷（即的健康状态增加。我们的研究中传来了三个主要的回家信息：（1）年轻蝇和老蝇的肠道微生物群都有明显不同； （2）用年轻和老年微生物组的喂食果蝇改变了受体苍蝇的微生物组，（3）两种不同的微生物饮食对运动运动的活性或受体蝇的寿命没有任何影响，这与我们的工作假设相矛盾。结合在一起，这些结果为宿主与其微生物组之间的相互作用提供了新的见解，并清楚地表明，肠道移植和益生菌的表型作用可能是复杂的，不可预测的。
喂养果蝇的肠道微生物体来自年轻蝇和老蝇的微生物组
经历了最大的变化，因为它们与38天大的苍蝇明显分离。年龄被认为是解释组之间的差异（Anosim，p <0.001，r = 0.6281）的最重要因素，而不是对观察到的差异显示影响的饲料（p = 0.429，r = 0.0013）（图2a）。年龄相关的分离似乎是在样品中的几个属的特征2b）。这两个时间点的大多数样品与大多数观察到的OTU一起吸引了Origo，这表明潜在的共享组成。3.2。微生物富集可以调节衰老蝇中的微生物组组成。
生物计算：心脏和捕蝇草
摘要 最初的计算机是人类使用算法来获得数学结果（如火箭轨迹）。在数字计算机发明之后，人们通过与计算机和现在的人工神经网络的类比，广泛地理解了大脑，这些类比各有优缺点。我们定义并研究了一种更适合生物系统的新型计算，称为生物计算，它是机械物理计算的自然适应。神经系统当然是生物计算机，我们重点关注生物计算的一些边缘情况，即心脏和捕蝇草。心脏的计算能力与蛞蝓相当，它的大部分计算发生在四万个神经元之外。捕蝇草的计算能力与龙虾神经节相当。这一论述通过说明经典可计算性理论可能忽略生物学的复杂性的方式，推动了神经科学的基本争论。通过重新构建计算，我们为解决人类和机器学习之间的脱节铺平了道路。
Embry-Riddle 蝇纸 1943-03-05 - Scholarly Commons
聚会以大份牛肉和猪肉烧烤开始，包括所有配菜。来自大厅的厨师和歌手出色地为客人提供精心准备的食物。随后，在场的客人尽情跳舞，为聚会画上圆满的句号。音乐由 Riddle Field 自己的乐队演奏，无线电部门负责人“Doc”Foss 吹萨克斯，机械师 George Rhodes 弹吉他，乐器机械师 Porter Thomas 弹钢琴。所有员工都希望感谢维修部门举办了如此盛大的晚会，既然活动已经开始，为什么其他部门或部门组合将来不举办类似的活动呢？
学习蝇脑的因果相互作用图
神经科学的长期目标是获得神经系统的因果模型。这将使神经科学家可以用神经元之间的动态相互作用来解释动物行为。最近报道的全脑苍蝇连接组[1-7]指定神经元可以彼此影响的突触路径，而不是在体内影响彼此的突触路径。为了克服这一局限性，我们引入了一种新型的实验和统计策略，以有效地学习蝇脑的因果模型，我们称之为“效应”。具体来说，我们为飞脑动力学系统模型提出了一个估计器，该模型使用随机光遗传学扰动数据来确保估计因果效应，并在大幅提高估计效率之前作为因果效应。然后，我们分析了连接组，以提出对蝇神经系统动力学最大影响的电路。我们不涵盖的是，主要的电路显着涉及相对较小的神经元种群 - 因此，成像，刺激和神经元识别是可行的。有趣的是，我们发现这种方法还重新发现了已知电路并产生有关其动态的可检验假设。总的来说，我们对Connectome的分析提供了证据，表明苍蝇大脑的全球动态是由大量小型且通常是解剖学上局部的电路所产生的，主要是彼此独立的。这反过来意味着大脑的因果模型，即系统神经科学的主要目标，可以在苍蝇中可行地获得。
海草栖息地的特征和分布...
有效管理海草栖息地需要有关海草状况和分布的详细信息。本文介绍了一项更大规模研究的第一步，该研究旨在评估波多黎各卡哈德穆埃托斯岛自然保护区内海草分布的长期变化。使用 WorldView-2 (WV-2) 图像和现场数据集对保护区内的海草床进行了高空间分辨率表征。WV-2 得出的海底反射率和水深测量数据用于进行基于对象的图像分析 (OBIA)。此分析的波段选择基于现场光谱水衰减测量。通过监督分类和上下文编辑对 OBIA 的结果多边形进行分类。使用 164 个采样点对图像进行了校准和验证。与传统的精度评估工具一起，创建了可靠性图，以提供评估地图精度的另一个指标。总体准确率为 96.59%，总海草准确率为 100%。海草床主要位于岛屿的西部和北部，主要由 Thalassia testudinum 和 Syringodium filiforme 组合组成。结果表明，光照可用性不是研究区域海草定植的限制因素，强波浪能可能是调节海草分布的重要因素。这张海草栖息地地图改进了之前的测绘工作，是该保护区的第一张高空间分辨率地图。事实证明，所使用的数据和方法对于在高度复杂的底栖环境中绘制海草栖息地地图非常有效。
静息态大脑动态
早期生活压力 (ELS) 和重度抑郁症 (MDD) 具有共同的神经网络异常。然而，尚不清楚 ELS 和 MDD 如何单独和/或共同与大脑网络相关，以及患有和不患有 ELS 的抑郁症患者之间是否存在神经差异。此外，先前的研究评估了静态与动态网络属性，这是一个关键的空白，因为大脑网络会随着时间的推移显示协调活动的变化。71 名未接受药物治疗的女性，有或没有童年性虐待 (CSA) 史和/或 MDD，完成了静息状态扫描和压力任务，其中收集了皮质醇和情感评分。检查了重复的功能网络共激活模式 (CAP)，并计算了 CAP 中的时间（每个 CAP 表达的次数）和转换频率（不同 CAP 之间的转换）。检查了 MDD 和 CSA 对 CAP 指标的影响，并将 CAP 指标与抑郁和压力相关变量相关联。结果表明，MDD 与 CAP 指标相关，但 CSA 与 CAP 指标无关。具体而言，与 HC（N = 36）相比，患有 MDD（N = 35）的个体在后默认模式 (DMN)-额顶网络 (FPN) CAP 中花费的时间更多，并且在后 DMN-FPN 和原型 DMN CAP 之间转换的频率更高。在各个组中，在后 DMN-FPN CAP 中花费的时间越多，DMN-FPN 和原型 DMN CAP 转换频率越高，反刍的频率就越高。DMN 和 FPN 之间的不平衡似乎是 MDD 的核心，可能导致与 MDD 相关的认知功能障碍，包括反刍。出乎意料的是，CSA 并没有调节此类功能障碍，这一发现需要在未来样本量更大的研究中进行复制。