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从棕榈油磨坊流出的外部细菌分离
酵母细胞是单细胞微生物，可以在包括土壤，植物和动物在内的各种环境中找到。它们在食品和发酵行业中很重要，在食品和发酵行业中，它们用于生产各种酒精饮料，面包和奶酪。酵母细胞也已被用于其在生物技术中的作用，并用作遗传研究的模型生物。酵母细胞在土壤生态系统中起着至关重要的作用，有助于养分循环，植物健康和整体土壤生态学。本研究的重点是研究地点中土壤样品的酵母细胞的分离和表征。土壤样品是从卡莱布大学的五个地点收集的，代表了不同的栖息地和土壤类型。酵母分离出来。孤立的酵母是根据殖民地，形态和生化特征来表征的。分离并鉴定出二十种酵母菌分离株掉入属中；念珠菌，地理物种和糖疗种。念珠菌物种最丰富，隔离率为45％。这项研究有助于我们理解土壤生态系统中的酵母。这项研究为土壤提供了廉价酵母细胞来源的见解。这些酵母在农业，生物技术和环境修复中的潜在应用可以利用。关键词：酵母，土壤，卡莱布大学，拉各斯简介酵母细胞是单细胞微生物，可以在包括土壤，植物和动物在内的各种环境中找到。它们在食品和发酵行业中很重要，在食品和发酵行业中，它们用于生产各种酒精饮料，面包和奶酪（Legras等，2007）。酵母细胞也已被用于其在生物技术中的作用，并作为遗传研究的模型生物（Legras等，2007）。在不同环境中酵母细胞的隔离和鉴定已成为几项研究的主题（Chao等，2019）。
引用本文：Modeste Meliho、Abdellatif Khattabi、Driss Zejli、Collins Ashianga Orlando 和 Caleb E. Dansou (2022) 人工智能和遥感用于每日气温的空间预测：以摩洛哥苏斯流域为例，地理空间信息科学，25:2，244-258，DOI：10.1080/10095020.2021.2014765
摘要 气温（Tair）是气候研究和气候影响管理中的一个基本变量。由于气象站分布稀疏且不均匀，传统的实地观测无法准确捕捉其空间分布，尤其是在局部变异性较高的偏远地区。为了解决这个问题，本研究利用遥感和气象站数据估算了摩洛哥苏斯流域的 Tair。采用两种统计方法（包括线性回归和偏最小二乘 (PLS)）和四种机器学习算法（即 k-最近邻、随机森林 (RF)、极端梯度提升和立体主义）对 Tair 进行建模和预测，并使用随机子集和交叉验证评估其性能。中分辨率成像光谱仪预测因子包括 Terra 波段 32 发射率、Terra 夜间地表温度、Terra 当地夜间观测时间、Aqua 波段 31 发射率、Aqua 白天地表温度和 Aqua 夜间地表温度 (ALSTN)，以及辅助输入包括天空视野、海拔、坡度和山体阴影，被用作建模的输入。结果表明，Cubist 和 RF 是最准确的模型（RMSE = 2.09°C 和 2.13°C，R 2 = 0.91 和 0.90），而 PLS 的预测能力最低（RMSE = 2.71°C；R 2 = 0.83）。模型在研究区域估算 Tair 的整体性能普遍令人满意，所有模型的 RMSE 都在 3°C 以下。尽管如此，站点数据的可靠性仍然是一个问题，七个站点中只有四个站点拥有完整的气象数据。