XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System鱼碗
海葵鱼，生态进化发育的模型
摘要 小丑鱼是雀鲷科（Pomacentridae）的一个种群，约有 30 种，长期以来一直引起珊瑚礁鱼类生态学家的兴趣。小丑鱼结合了本文描述的一系列原始生物学特性和繁殖的实际特征，现在正成为发育生物学、生态学和进化科学感兴趣的实验系统。它们体型较小，与用于水产养殖的大型海洋鱼不同，在特定的养殖场中相对容易繁殖。由于它们生活在海葵中结构严密的社会群体中，因此小丑鱼可以解决一系列相关的科学问题，例如生长和性别变化的社会控制、控制共生的机制、复杂颜色模式的建立和变化以及衰老的调节。结合可以在实验室或直接在野外进行的行为实验以及功能遗传学和基因组学，小丑鱼为生态进化发育提供了一个有吸引力的实验系统。关键词：小丑鱼、海葵鱼、生态进化发育
斑马鱼胚胎显微注射 - NET
此方案是使用已停产的 Cas9 蛋白版本 (Alt-R Sp Cas9 Nuclease 3NLS) 开发的。目前可用的产品 (Alt-R Cas9 Nuclease V3) 具有改进的 NLS，应以相同的体积和浓度直接替换到此方案中。IDT 建议使用 Alt-R™ Sp Cas9 Nuclease V3 与 Alt-R CRISPR-Cas9 crRNA 和 tracrRNA 结合使用，以生成核糖核蛋白编辑复合物，从而在大多数目标位点上实现高编辑效率。查看 Alt-R CRISPR-Cas9 用户指南，了解如何将核糖核蛋白转染哺乳动物细胞系（可在 www.idtdna.com/CRISPR 上找到）。
斑马鱼溶酶体贮积症建模
溶酶体贮积症 (LSD) 是一类由 70 种代谢紊乱组成的疾病，其特征是溶酶体蛋白突变导致贮积物积聚、多器官病变（通常涉及神经退化）以及大量患者的早期死亡。除了需要更有效的治疗方法外，还存在着对疾病病因的进一步了解，这可能揭示新的途径和药物靶点。在过去的几十年里，随着诱变技术的进步显著提高了哺乳动物和非哺乳动物系统中模型生成的效率，模型生物的研究促进了对疾病相关途径的了解。在本综述中，我们重点介绍了 LSD 的非哺乳动物模型，特别关注斑马鱼，这是一种脊椎动物模型生物，与哺乳动物具有显著的遗传和代谢相似性，同时还具有独特的优势，例如光学透明性和适合高通量应用。我们研究已发表的斑马鱼 LSD 模型及其报告的表型，探讨特定生物体的优势和局限性，并讨论可能提供潜在解决方案的最新技术创新。
完善洞穴鱼和洞穴的采样协议……
抽象的地下栖息地代表了许多保护策略中的焦点栖息地；但是，这些环境是最难采样的。新的抽样方法，例如环境DNA（EDNA），显示出有望改善造型的检测，但采样偏差的来源却很差。因此，我们确定了使用传统的视觉调查和eDNA调查对洞穴鱼类和洞穴小龙虾的传统视觉调查和EDNA调查影响检测概率的因素，并证明了检测如何影响这些分类单元的调查工作。我们在Ozark Highlands Ecoregion上抽样了40个地点（179个视觉和183次EDNA调查）。我们使用两种调查方法在不同的环境条件下估计了洞穴鱼鱼和山洞鱼的检测概率。EDNA或视觉调查的有效性因环境条件（即水量，典型基材和水速度）和目标分类单元而异。当在平均水速度，无流量和粗底物的区域进行采样时，EDNA调查的检测概率（0.49）比视觉调查（0.35）更高（0.35）（0.35）（0.67）的检测概率（0.67）的检测概率高于EDNA调查的概率（0.40）的检测概率（0.40）。在相同的采样条件下，需要进行10项埃德纳调查，以确保洞穴
识别监测鱼的适合用途方法...
科学监测是科学建议的基本基础。除其他外，监测旨在有助于理解人为使用的影响（例如fineries），股票的健康，个人和保护和保护措施的有效性（例如，mpas）。监测对底栖鱼类和底栖鱼类社区的监测通常是基于诸如底部拖网（Tostal Trawing）之类的侵入性方法，但是在某些情况下，侵入性方法可能较少。需要越来越多的海洋保护区和风力，在这种情况下，由于保守或技术和安全原因无法部署诸如拖网等传统方法，因此支持了越来越多的侵入性监测方法。为了支持新的监测概念的发展，我们进行了文献综述，以确定已经可用的方法的限制和机会。此外，我们提出了一个目的指南，可以帮助确定用于个人目的的适当方法。我们定义了使用四个不同标准分析的八种不同方法，并列出了它们的优势和缺点。我们将本指南进一步应用于波罗的海海洋保护区的监测，这表明除了传统的底部拖网，替代性和侵入性较低的方法外，还可以针对特定的研究目的。因此，我们鼓励科学家和经理考虑替代数据收集方法，以最大程度地减少科学抽样的环境影响。但是，我们的结果还表明，大多数方法仍然需要进一步的修改，尤其是在采样设计，方法的标准化以及与既定的调查方法的可比性方面。
kuta Kedonganan鱼市场的金枪鱼识别...
金枪鱼是属于Scombridae家族的物种。灰玉米棒，利胡玉米棒，科莫·科布斯和克雷·科布斯有几种类型的金枪鱼。在形态上，金枪鱼物种彼此相似。这可能会在确定金枪鱼物种的产生时在田间记录时会导致错误。这项研究的目的是使用COI基因（细胞色素C氧化酶亚基I）确定kedonganan鱼市场的金枪鱼物种。从巴厘岛Badung的Kedonganan鱼市场购买了两种汤哥鱼。DNA提取是使用CHELEX从鱼鳍中进行的，然后进行COI基因的扩增。然后将PCR产物进行电泳并分散。使用NCBI（国家生物技术信息中心）中包含的基本局部比对搜索工具（BLAST），将DNA续集与数据库匹配。提取产生浓度为5.91 ng/ l的DNA，样品1的A260/ A280 = 1.3比例，而对于样品2 DNA的浓度为6.27 ng/L，A260/ A280的比例为6.27 ng/L。最终的PCR产品约为700bp。COI基因序列的结果均为两种鱼类的682 bp基因产生。BLAST分析与Komo（Euthynnus affinis）和Lisong（Auxis Rochei）Cob产生了99.84-100％的身份百分比。
斑马鱼胚胎的脂质转染
斑马鱼是发育和生物医学研究中广泛使用的模型生物，具有体外受精、胚胎透明和与人类遗传相似等优点。然而，将外源遗传物质引入斑马鱼胚胎的传统方法，尤其是显微注射，带来了巨大的技术挑战并限制了通量。为了解决这个问题，我们开发了一种新方法，利用 Lipofectamine LTX 通过脂质转染将核酸有效地递送到斑马鱼胚胎中。我们的方案绕过了显微注射的需要，提供了一种经济高效、高通量且用户友好的替代方案。该方案概述了斑马鱼基因递送的新策略，以提高该模型系统中遗传研究的效率和范围。
深水扁头鱼 (Neoplatycephalus conatus) 库存...
本文件提出了更新的定量一级深水平头鱼（Neoplatycephalus conatus）评估的建议基准案例，该案例将于 2023 年 10 月的第一次 GABRAG 会议上提交。上一次全面评估由 Tuck 等人 (2019) 提出。初步基准案例已更新，纳入了截至 2022/23 年底的数据，这需要自 2019 年评估以来额外四年的捕捞量、拖网 CPUE、长度和年龄数据以及老化误差更新，并纳入了上一次 GAB 渔业独立调查 (GABFIS) 的调查结果。根据 GABRAG 在 2023 年 10 月达成的协议，基准模型包括丹麦围网的单独船队。 2023 年 10 月，通过连续更新最新数据和更新库存评估包库存合成 (SS-V3.30.21.00)，提出了用于为 Deepwater Flathead 制定初步基准案例的流程。该文件提供了商定基准案例的进一步细节，包括 RBC 值和基准案例模型结构的敏感性。从 2023 年 10 月的情况来看，基准案例与捕捞率数据、长度数据和条件年龄长度数据提供了相当好的拟合，但是，与最近的 GABFIS 点的拟合度较差。
活食鱼枣卫生证书申请表
公司名称 ：_____________________________________________________________________________ 货运代理名称 ：_______________________________________________________________________________ 商品种类 ：_______________________________________________________________________________ 学名 ：________________________________________________________________________________ 装运日期 ：________________________________________________________________________________ 收货人姓名 ：______________________________________________________________________________ 目的地国家 ：_____________________________________________________________________________ HC 数量/编号 ：_______________________________________________________________________________ 参考编号 ：_______________________________________________________________________________
