格陵兰鲨鱼是一个海洋谜。该生物认为这是世界上最长的脊椎动物。他们在100年后性成熟,生存了四个多世纪。鲨鱼还包含一些最高的生物学观察到的组织浓度,称为三甲胺N-氧化物(TMAO)。虽然在食用新鲜时有毒,但格陵兰鲨会被压缩并干燥以降低tmao含量,并生产一种发酵又有臭味的食物,称为Hákarl。这些古老的“鲨鱼叮咬”是独一无二的,但正是TMAO引起了科学界最近的关注。这是因为TMAO被标记为心脏病的“新红麻风险”(Abbasi,2019年)。的确,已经发表了许多研究,将较高的TMAO浓度与心血管疾病以及人类中非酒精脂肪肝病(NAFLD)联系起来(Li等人,2017b,Roncal等,2019; Tan等,2019);但是,科学是有争议的,受到重大批评。研究以红肉,乳制品,鸡肉,鸡肉,鸡蛋和鱼类在肠道中分解为三甲胺(TMA)的饮食中L-肉碱,胆碱或甜菜碱的能力,这些能力被含有烯烃的含有烯烃的Monooxygengengengerase-3(FMO3)(FMO3)(FMO)分解为三甲胺(TMA)(TMA)(TMA)。对于乳制品行业来说,TMAO的故事有几种影响。首先,内源性tmao的增加可能间接反映胆碱,甜菜碱或L-肉碱的胃肠道降解和有限的生物利用度,这些胆碱,肉碱或L-肉碱通常被作为乳房牛牛牛的肉豆蔻补充剂喂养。第二,TMAO可能会对牛代谢产生直接影响,从而影响动物的牛奶产量或健康。第三,牛奶和乳制品是胆碱和胆碱等牛皮前体的潜在来源,因此对消费者质疑自己的乳制品摄入量表示了潜在的关注。本评论打破了人类和奶牛对TMAO的当前理解。考虑了TMAO在人类疾病发展中的关联和因果作用,重点是潜在的作用方式。研究的研究集中在乳制品消费和TMAO之间的关系中,以意识到仅单一的饮食成分(如乳制品)不足以影响疾病的进展。
在精确的牲畜种植中,牛的个体识别对于为赋予动物福利,健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中,存在可以读取耳罩的模型;但是,它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境,并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统,称为deRmycow,该系统利用视频中的节奏特性来准确检测,跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧,ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1)标签检测:Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2)标签读数:小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签,使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的,即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER,使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度,请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签,如果它认为在当前框架中明显改善决策时,它将获得更好的读数。理想情况下,这意味着即使标签被遮挡或模糊,也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时,9,000头母牛,雷米科(Demmycow)系统准确地阅读了96.1%的印刷耳廓,并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
特别提及也是我自研究生院以来认识的所有朋友和同事(Scott Poock,Matt Lucy,Mike van Amburgh,Darores Foreman,Don Bennink,Maria Paz Marin,Mario Paz Marin,Mario Duchens,Tom Tom Jenkins,Tom Jenkins,David Weber,David Weber,Surya,Surya,Omid,Manuel,Manuel,Manuel,Pras,Pras,Pras,Hemant,Marlo,Marlo,Marlo)我可能已经忘记的许多其他人。但是,如果没有我的妻子玛丽亚·埃斯特(Maria Ester)和我的孩子伊格纳西奥(Ignacio),迭戈(Diego)和伊丽莎(Elisa)的不受限制的支持,这一切都是不可能的,他们总是启发我继续专业成长。直到今天,我始终向他们教导教育在生活中的重要性。对我的妻子,我不可避免地会产生债务。她为赐予我持续不断的无条件支持所做的牺牲永远在我心中。她是一个完美的妻子和母亲。毫无疑问,这一切都是由我的父母和我的兄弟在我的童年时给我的价值观所维持的。对我的母亲埃莉安娜(Eliana),愿她安息;对我父亲的奥斯卡(Oscar)不再与我们在一起;对我的兄弟奥斯卡和祖母卢兹·玛丽亚(Luz Maria)在我的成长过程中引导我。
摘要 - 不同的微生物群存在于雨林和红树林植被土壤类型中,但对其人口和多样性的了解不多,因此,进行了这项研究,以评估和比较微生物的季节性变化,以及在尼日利亚州河流州哈科尔特港的两种植被土壤中的植被类型的多样性。在干燥和雨季中收集了顶部土壤(0-15cm)和地下土壤(15-30厘米)的样品,并进行标准分析。cow豆在栽培之前和之后的不同土壤和微生物种群中也进行了种植。结果表明,在干旱季节,红树林和雨林植被类型的微生物种群比其他季节都显着(P≤0.05)。微生物种群的范围是:总杂质细菌7.8-25.0 x105cfu/g和6.6-22.1 x105cfu/g;总核真菌2.0-5.4 x103cfu/g和0.3-0.9 x 103 cfu/g;放线菌0.2-3.7x103cfu/g和0.2-0.9x103cfu/g;硝化细菌0.2-6.9 x102 cfu/g和0.2-5.0x102cfu/g;氮固定细菌(0.2-1.3x102cfu/g和0.2-1.5x102cfu/g)分别用于雨林和红树林土壤。在所有季节中,总共分离出33种细菌,2种放线菌和15种真菌。芽孢杆菌是最主要的细菌,而曲霉菌是两种植被类型和所有季节中最为主要的真菌。牛豆种植和季节性变化后,不同土壤中的微生物种群增加了微生物多样性和种群。索引术语 - 植被,土壤,特征,细菌,真菌
牛奶蛋白过敏(CMPA)是食物过敏的最复发性儿科疾病之一,这是幼儿时期发生的。诊断并不容易,需要口服食物挑战测试(OFC)。在寻找可以用作CMPA的生物标志物的可能的肠道代谢产物时,评估了来自怀疑CMPA的婴儿的粪便样品的24个代谢组谱。儿童先前被诊断出患有OFC。粪便样品,并使用FT-Orbitrap质谱仪直接通过超高分辨率质谱(HRMS)直接分析。代谢组谱,该分析在区分样品以提出诊断方面并不有效。然后,在负面分析模式下获得的特定M/Z范围的代谢组谱成功地经受了正交部分最小二乘判别分析(OPLS-DA),该分析在没有CMPA的情况下将两组分开。模型拟合为R²= 0.88,在测试中具有Q²= 0.52的预测能力,其置换为2000排列,显着性p值<0.05。在这项初步研究中,使用代谢组谱获得的模型显示出显着的验证值,这表明有可能区分两组感兴趣的验证值,这表明其用作CMPA患者的可能诊断工具。
学术界一直在深入研究共享办公及其优缺点。在实践中,这种现象及其特征和表现形式在多个层面上对不同类型的人和组织都变得越来越重要。但为什么会这样?研究活动在研究人员、国家和期刊之间是如何分布的?为了回答这些问题,我们首先分析了现有文献,并提取了各自方法的焦点。我们通过分析来自 Web of Science 的数据对现有文献进行了聚类分析。通过这些聚类,我们展示了研究流的发展以及研究之间的联系。研究结果表明,共享办公空间与创新行为和知识交流相关,使其成为工作和社会交流的场所,也是从事日常工作、创新想法、知识创造和互动的工具。通过这些发现,我们有助于理解整个研究流,并更深入地了解现有研究及其联系。这使得研究人员能够了解人们的兴趣来自何处、兴趣将发展到何处以及他们如何为该主题做出贡献。我们的研究表明,学者们应该对协同工作现象采取广泛的方法。它为许多不同的研究领域奠定了基础,所有这些领域对于整体理解都很重要,显示出进行有趣研究的潜力。从实际角度来看,需要在整个工作环境中重新考虑协同工作的影响因素。© 2022 作者。由 Elsevier España, SLU 代表 Journal of Innovation & Knowledge 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)
已经努力比较山羊,牛和人奶之间的营养含量,以研究其作为婴儿配方奶粉的安全性,以及一些研究在其他动物中测试山羊牛奶配方奶粉的研究,这些动物表现出阳性结果。,人类婴儿的试验相对较少。使用山羊牛奶婴儿配方奶粉会导致正常生长。接受山羊基于牛奶的婴儿配方奶粉的婴儿与接受牛奶基牛奶的婴儿配方奶粉的婴儿配方奶粉相当。因此,山羊基于牛奶的婴儿配方的安全性和耐受性似乎与牛奶的基于牛奶的配方没有不同。其他血液营养标记没有差异,并且它们在两个配方组的正常范围内。在6个月后接受山羊牛奶配方奶和牛奶配方奶的婴儿之间的健康状况或事件的风险没有差异。在整个6个月中,两个公式组之间的重量,长度,头圆和BMI没有差异。在那些喂养山羊的牛奶配方中看到的微生物组成分似乎与母乳喂养的婴儿更相似,而那些喂养牛奶的牛奶的配方奶粉。总体而言,山羊的基于牛奶的配方似乎是牛奶基的婴儿配方奶粉的合适替代品。
◼Chapinal等人,2011年; Huzzey等,2011; Ospina等,2010a,2010c; Duffield等,2009; Leblanc等,2005
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