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使用血淋巴和 eDNA 调查鉴定普吉特湾软壳蛤 (Mya arenararia) 中爆发的双壳类传染性肿瘤
1 太平洋西北研究所，美国华盛顿州西雅图 2 华盛顿大学，美国华盛顿州西雅图 3 西华盛顿大学香农角海洋中心，美国华盛顿州安娜科特斯 4 波特兰州立大学环境科学与管理系，美国俄勒冈州波特兰 5 科罗拉多学院，美国科罗拉多州科罗拉多斯普林斯 6 加利福尼亚大学海洋科学系，美国加利福尼亚州圣克鲁斯 7 俄勒冈大学分子生物学研究所，美国俄勒冈州尤金 8 华盛顿大学基因组科学系，美国西雅图 9 自然资源部，斯蒂拉瓜米什部落，美国华盛顿州阿灵顿 10 自然与文化资源部贝类项目，华盛顿州图拉利普部落，美国图拉利普 11 华盛顿大学华盛顿海洋酸化中心，美国华盛顿州西雅图 12 爱德华王子岛渔业、旅游、体育与文化部，加拿大爱德华王子岛 * 这些作者的贡献相同
亚马逊雨林：为什么世界一定不能容忍其毁灭。
- E.O.威尔逊自然生态系统是一个独特的环境，生物（如动物和植物）与非生存环境（如天气）相互作用。想像您的汽车，您会与汽车中的乘客互动，并与非生存物品（例如方向盘，发动机等）互动，您的汽车是系统。如果其中一个被删除或停止工作，则汽车将不再工作。世界各地的生态系统有令人震惊的速度损失的危险 - 预计全球雨林将损失80年。自然生态系统在维持地球平衡的地方和全球范围中都起着重要作用，包括害虫管理等角色，防止疾病爆发诸如产生氧气之类的角色，以至于将亚马逊雨林被描述为行星的“肺”。从海上到雨林 - 亚马逊在2亿年前（Mya）的简短历史（Mya），世界是一个截然不同的地方，只有两个庞大的土地存在1。在此期间，现在是亚马逊雨林的地区与现在是非洲刚果盆地的地区有关。2亿年后，安第斯山脉山脉开始形成，达到100-1500万
鸟瞰鸟纲的染色体进化
摘要：鸟类（鸟纲）是陆地脊椎动物中种类最多的物种，具有类特异性特征，但外部表型多样性令人难以置信。鸟类对农业至关重要，也是模式生物，它们已经适应了许多栖息地。鸟类是恐龙的唯一现存例子，它们出现于约 1.5 亿年前，目前有 10% 以上濒临灭绝。这篇综述全面概述了鸟类基因组（“染色体”）组织研究，主要基于染色体涂绘和基于 BAC 的研究。我们讨论了可靠地生成染色体水平组装和以比以前更高的分辨率和更宽的系统发育距离分析多个物种的传统和现代工具。这些结果允许对染色体间和染色体内重排进行更详细的研究，为进化和物种形成机制提供独特的见解。“标志性”鸟类核型可能出现于约 2.5 亿年前，在大多数群体（包括灭绝的恐龙）中基本保持不变。例外包括鹦鹉形目、隼形目、隼形目、鹃形目、鲹形目，偶尔还有雀形目、鹳形目和鹈形目。这种显著保护的原因可能是二倍体染色体数目较大，通过更多可能的配子组合和/或增加重组率产生变异（自然选择的驱动因素）。更深入地了解鸟类基因组结构，可以探索与进化断点区域和同源连锁块的作用有关的基本生物学问题。
海报展示会 5 12 月 13 日星期五下午 12:30 – 2:00
P5-01-27：新生IV期乳腺癌患者外周血局部肿瘤浸润T细胞（TILs）与中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）的关系 Rie Sugihara P5-01-28：乳腺癌中NTRK3表达的综合分析 Jae-Ho Lee P5-01-29：三阴性乳腺癌新型抗原呈递检测方法的开发 Mei Li P5-01-30：催乳素通过CD44增强铁的摄取及其对乳腺癌转移的影响 Reagan Farrell P5-02-01：乳腺癌患者社区层面的困扰是否与淋巴水肿发生风险相关？ Priyanka Parmar P5-02-03：乳腺癌患者基因组图谱的种族差异及其与临床结果的关联 Arya Mariam Roy P5-02-04：预测 NIH K 乳腺肿瘤学奖获得者转向独立资助的因素 Jayasree Krishnan P5-02-05：OncotypeDx 分子检测与不同种族乳腺癌结果的关联 Reine Abou Zeidane P5-02-06：研究文化定制教育干预对癌症临床试验参与的影响 Anamaria Lopez P5-02-07：基于 MammaPrint 分数的乳腺癌结果种族差异 Reine Abou Zeidane P5-02-08：评估有无乳腺癌家族史的黑人成年人对医疗的不信任 Mya Roberson
2024 年 12 月 14 日星期六下午 1 点和下午 4 点
安珀·弗朗西斯·弗雷泽·麦肯齐 露西·吉恩·弗里泽尔 藤原大树 杰克·菲利普·戈登 米娅·莉莉·格兰特 奥利维亚·帕特里夏·格雷 查理·哈维·格雷 郭明轩 比利·马丁·古茨拉格 乔治亚·简·海格 克洛伊·杰恩·汉密尔顿 朱莉娅·罗斯·汉密尔顿 艾丽莎·罗斯·科琳·哈里森 艾米·妮可 凯瑟琳·哈特利 阿萨纳西亚 安妮塔·齐尔齐拉基斯·海 本杰明·乔尔·哈兹尔伍德 尼古拉斯·亚历山大·希利 露西尔·安妮 希瑟 比阿特丽斯·理查兹·赫塞尔 卡莱布·詹姆斯·希尔 贾斯汀·威廉·欣德尔 爱丽丝·罗斯·霍华德 卢埃拉·梅·豪 佩文·黄·麦肯齐 大卫·亨特 瑞安·布莱尔·约翰斯顿 泰拉·伊莎贝尔·基恩 萨曼莎·简·罗斯·基勒 加布里埃拉·耿 艾萨克·乔治·莱斯特 李月仪 林业俊 凯特琳·伊丽莎白·洛斯 杰克·贝齐安 卢俊勋爵 斯凯拉·夏洛特·安妮·卢德曼 罗比·维雷穆 彼得·麦克格雷戈 利亚姆·弗莱彻·梅特兰安妮卡 凯瑟琳·霍尔特 马里纳 杰德·弗朗西斯卡·马修斯-万登 乔治·杰森·梅弗 瑞莉·玛丽·梅 本杰明·道格拉斯·麦考尔 艾丽卡·妮可 亚历山大·麦克迪亚米德 安格斯·巴纳比 哈米什·麦克格雷戈 查理·麦基恩 锡耶纳 杰德·麦克莱恩·哈里森 布莱克·麦克米兰
半翅目害虫的基因编辑和遗传控制
半翅目昆虫的起源可以追溯到 2.3 亿年前的二叠纪晚期，远早于 1 亿年前的白垩纪开花植物的起源。半翅目昆虫用吸吮式喙进食流质食物；植食性半翅目昆虫的口器（刺）结构精巧，可以从植物木质部或韧皮部中贪婪地吸食食物。这种适应性使一些半翅目昆虫成为全球重要的农业害虫，每年造成严重的农作物损失。由于农业环境中依赖化学杀虫剂控制害虫，许多半翅目害虫已经进化出对杀虫剂的抗药性，因此迫切需要开发新的、针对特定物种的、对环境友好的害虫防治方法。 CRISPR/Cas9 技术在果蝇、赤拟谷盗、家蚕和埃及伊蚊等模型昆虫中的快速发展，引发了双翅目和鳞翅目新一轮的创新基因控制策略，也引发了人们对评估半翅目基因控制技术的兴趣。迄今为止，半翅目的基因控制方法在很大程度上被忽视，因为将遗传物质引入这些昆虫的生殖系存在问题。模型昆虫物种中 CRISPR 介导的诱变频率很高，这表明，如果能够解决半翅目的递送问题，那么半翅目的基因编辑可能很快实现。过去 4 年中，CRISPR/Cas9 编辑已在 9 种半翅目昆虫中取得了重大进展。这里我们回顾了半翅目昆虫的研究进展，并讨论了将当代遗传控制策略扩展到这一对农业具有重要意义的昆虫目物种所面临的挑战和机遇。
Microsoft Word - 21-2 - 美国 AFPSL 校准程序 TOs - 2016 年 3 月 8 日
奉首席命令 操作指令 21-2 空军计量和校准部 2016 年 3 月 8 日 AFPEO 敏捷战斗支援 (AFLCMC/WNM) Heath OH 43056-1199 维护 美国空军主要标准实验室校准程序技术命令 必须遵守本出版物 可访问性：本出版物可在 MyAFMETCAL 的 MLTools 选项卡下 AFMETCAL OIs 上以数字形式获取。可发布性：只有 AFMETCAL 人员才能访问本出版物。进一步传播必须得到空军计量和校准部部长的批准。OPR：WNMRH 认证人：WNMR（Mya B. Kluisza） 第 21 页 取代 OI 21-2，2014 年 12 月 1 日 本操作说明制定了 33K7-4-XXX-1 和 33KX-5-XXX-1 系列技术订单 (TO) 的准备、修订和分发政策和指南，这些订单由空军主要标准实验室 (AFPSL) 使用，用于校准空军参考标准、基本参考标准以及测试、测量和诊断设备 (TMDE)，这些设备在 TO 33K-1-100-1、TO 33K-1-100-2 或校准和测量摘要 (CMS) TO 中指定为 AFPSL 的责任。本说明适用于参与准备新 TO 和现有 TO 修订的所有人员，包括 AFPSL 承包商。根据本出版物中规定的流程创建的所有记录均应按照 AFMAN 33-363《记录管理》进行维护，并按照位于 https://www.my.af.mil/gcss- af61a/afrims/afrims/rds/rds_series.cfm 的空军记录处置计划 (RDS) 进行处置。将建议的变更和有关本出版物的问题提交给主要责任办公室 (OPR)。变更摘要 2.2.4.1。最后一句已删除。不再对 TO 执行变更操作。现在通过 ETIMS 完全数字化。（第 7 页）“AFPD 63-1/AFPD 20”将“AFPD 20”更改为“AFPD 20-1”（第 8 页）将标题从“采购和维持生命周期管理”更改为“综合生命周期管理”（第 8 页）
关于人工影响的研究
Jennifer Johansson 和 Senja Herranen (2019)：在题为“人工智能在人力资源管理中的应用”的论文中，提到招聘中的人工智能领域是新领域，在招聘流程的所有部分实施人工智能的组织并不多。它还提到，人工智能的主要好处是提高质量和消除常规任务，而主要挑战是公司对新技术的整体准备程度。Albert Christopher (2019)：在他的文章“人工智能在人力资源管理中的应用”中，作者说基于人工智能的应用程序提高了员工的工作效率。它能够分析、预测、诊断并成为更有能力的资源，同时关注员工的需求和结果。然而，存在隐私、人才缺口、维护、集成能力或有限的成熟应用等挑战。必须谨慎管理 AI 系统，找到可靠的学习数据集，使用正确的实施方法，寻求清晰度，消除偏见并考虑意外后果。Barbara van pay（2018）：在这篇关于 AI 如何重塑人力资源的文章中，明确指出所有组织都在为其业务寻找 AI 解决方案，他们害怕让非人类实体处理业务流程。通过在组织中使用 AI，可以减少填补和雇用申请该职位的候选人所花费的时间，通过筛选多个候选人，收集数据，他们根据经验、技能组合等其他信息对候选人进行排名，以找到合适的人选。找到最适合该职位的人选后，下一个主要部分是面试，现在主要使用 AI 面试软件，例如 Hikki Vue、Mya。AI 技术负责从寻找人才到面试的整个过程，大大缩短了招聘时间，有助于聘用有能力胜任特定职位的合适候选人，并使职位安排更加轻松快捷。Anupam jauhari (2017)：论文标题为“AI 和机器学习如何影响当今的人力资源实践”。AI 变得越来越重要，并重塑了企业雇用和开展每项活动的方式。招聘对于从业者来说很简单，因为机器学习技术将使用聊天机器人开展所有活动，AI 将筛选候选人并向候选人发送确认或拒绝电子邮件。根据 Delloite 第五届年度全球人力资本趋势印度报告的分析，53% 的公司已准备好部署数字工具，而 22% 的公司已经部署了工具。
参议院法案的财政和政策说明
分析当前法律：公共贝类渔业区DNR与牡蛎咨询委员会协商，必须根据（1）2009年6月1日的三年来根据（1）商业收获活动来确定切萨皮克湾的公共贝类渔业区； （2）部门进行的任何调查； （3）已知或提供给部门的其他定量数据。公共贝类渔业区不得租用贝类水产养殖。DNR法规通过参考切萨皮克湾的公共贝类渔业区及其潮汐支流（2023年6月），通过坐标，Chesapeake湾的所有公共贝类渔业区鉴定了Chesapeake湾的所有公共贝类渔业区及其潮汐支流及其潮汐支流，并定义了一个公共贝类渔业区域，包括一家人的公共渔业区域，包括自然景点，并将其包括在内的oys oys oys oys oyseSters的广告。蛤lam收集DNR法规要求潮汐鱼许可证者宣布意图收获蛤lam，以便参与蛤lam季节并为以下每个物种宣布分别宣布：软壳蛤：Mya Arenaria和Razor Clams； 硬壳蛤。dnr必须向每个人提供宣布收获蛤的意图的人，以指定收获的领域的出版物。蛤lam收集在某些地区禁止收获，包括在（1）天然牡蛎吧150英尺以内的马里兰州环境部和地区未批准贝类收获的地区； （2）租赁面积（水产养殖）； （3）公共贝类渔业区；或（4）牡蛎庇护所（尽管切斯特河的一个庇护所允许收获软壳蛤）。潮汐鱼许可证除了商业许可证到Chesapeake Channa和Blue和Flathead Catfish的鱼类，DNR使用单个商业许可证（称为潮汐鱼许可证），该许可证授权持牌人从事许可证中指示的每项活动。该部门可以签发法规中列出的活动的授权（包括收获蛤s出售），已支付指示费用。