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水产养殖：利用生物技术用于可持续海鲜生产
随着世界人口的增长，对可持续食品来源的需求增加，水产养殖，水生生物的耕种已成为一个关键行业。将生物技术整合到水产养殖中代表了一种新的边界，提供了创新的解决方案，以提高生产力，可持续性和环境管理。本文探讨了生物技术的进步如何改变水产养殖，应对挑战，并为更具弹性和高效的海鲜供应链铺平道路。生物技术正在迅速将水产养殖转变为更可持续和有效的行业。通过利用基因工程，选择性育种以及疫苗和益生菌等先进的疾病管理技术，水产养殖者可以提高养殖物种的健康和生产力。用藻类和植物性蛋白等替代品优化营养可以减少对野生鱼类储备的依赖，从而促进循环经济。生物修复通过处理废水和最小化污染物，进一步确保环境责任，从而增强了水产养殖在可持续粮食生产中的作用。
海鲜废物用于食品包装开发
1美国缅因州奥罗诺大学食品与农业学院，美国04469； zhijing.zhan@maine.edu 2弗吉尼亚海鲜，弗吉尼亚理工学院和州立大学，弗吉尼亚州汉普顿，弗吉尼亚州23662，美国； yimingfeng@vt.edu 3弗吉尼亚理工学院和州立大学生物系统工程系，弗吉尼亚州布莱克斯堡，弗吉尼亚州24061，美国4地球，环境学院和海洋科学学院，德克萨斯大学里奥·格兰德大学，爱丁堡，德克萨斯州爱丁堡，美国德克萨斯州78542，美国； jikai.zhao@utrgv.edu 5康涅狄格大学康涅狄格大学的营养科学系，美国CT 06269； mingyu.qiao@uconn.edu 6 Clean Energy Engineering Center（C2E2），康涅狄格大学，Storrs，CT 05269，美国7材料科学研究所（IMS），康涅狄格州Storrs，CT 06269，美国，美国，美国 *通信：电话。： +1-207-581-1687
表型和基因型抗生素耐药性，从即食盐的海鲜中分离出来
安全的粮食生产面临着引起疾病的细菌和抗生素耐药细菌面临重大挑战，因为两者都对公共卫生和食品安全构成了严重的风险。这项研究调查了从渔民和鱼类市场获得的盐海鲜（Lakerda）样品中抗生素耐药菌的存在。表型分析表明，从渔民中收集的Lakerda样品中含有具有多抗生素耐药性的细菌，包括荧光假单胞菌，溶血性葡萄球菌和葡萄球菌。玛阳药，肉汤移动性和颤音的Hibernica物种是在鱼类市场出售的Larkerda样品中分离出来的。已经确定，在分离的细菌中，鲁莫尼斯V.不含任何基因型测试的基因。然而，P。荧光菌携带Blatem，QNRB，QNRS，Blaz和MSRA； S. Hemolyticus拥有Blatem，Tetk，DFRD，Blaz，MSRA，MSRB和MECA；玛阳c。具有Blatem，QNRA，QNRB，QNRS，Stra-STRB，Aphai-iab和Meca； C. Mobile包括Blatem，Blaz，MSRA，DFRD和MECA； V. Hibernica携带Blatem，Blaz，Meca和Vana。此外，S。casteuri和Equorum具有MECA抗性基因。总而言之，公共卫生需要提供卫生条件，以准备莱克达，确定传播方式，采取预防措施并提高对生产者和消费者的认识。
改进美国海产品进口监控的行动计划...
行动：将 SIMP 可追溯性要求扩展到所有美国海产品进口 NOAA 渔业局计划发布一项拟议规则，该规则将考虑建立一个两级系统来涵盖所有进口到美国的海产品。NOAA 渔业局将提议设立一个层级，其中包括目前包含在 SIMP 中的所有物种和物种组，以及任何被确定为面临更高 IUU 捕捞和海产品欺诈风险的其他物种或物种组，而第二层级将包括所有其他海产品进口。NOAA 渔业局将提议，现有的全套 SIMP 数据报告要求（称为“关键数据元素”（KDE））以及我们对该数据集所做的任何修改（如下所述）将适用于第一层级，而第二层级将受制于较小的 KDE 子集，包括但不限于捕捞国。拟议规则将解释根据风险分析定期审查和调整每个层级的物种清单的过程，并根据需要在层级之间移动物种。
国家海鲜战略实施计划
本计划中列出的行动源自该机构在过去两年中与美国海产品行业参与者和相关选民的广泛磋商。在《国家海产品战略》草案的公众意见征询期内，收到了 150 多条个人评论，其中许多评论包含行动建议。此外，该机构还与州政府机构、部落和其他土著社区、合作伙伴以及行业成员和协会、理事会和委员会以及其他选民举行了正式的听证会和其他会议，以收集有关行动项目的建议。大多数行动都是在当前预算资源和人员配备能力下可行的。我们还纳入了合作伙伴和选民建议的一些理想活动，以突出未来增长的重要领域（如果有更多资源可用）。
一种基于自然的方法来减轻气候变化影响
抽象渔业对全球粮食安全至关重要，除了向数百万人提供重要的蛋白质，并在促进国民经济的同时维持沿海社区的生计。但是，该行业面临着诸如资源耗竭，环境问题以及效率低下的分配和处理之类的挑战。为了解决这些问题，AI技术正在逐渐用于鱼类加工行业，修改工作流并减少损失。AI使用复杂的算法，自动化和机器学习来优化不同的处理阶段。最重要的用途是鱼类分类，分级和圆角的自动化 - 以前是手工完成的任务，但现在由AI驱动的机器人更快，更精确地完成。使用计算机视觉的AI系统可以根据物种，大小和质量识别和分类鱼类，从而减少人体错误并保证统一的产品标准。EAI还显着增强了质量控制。人工智能（AI）启用的相机和传感器在处理和存储时检测缺陷，污渍或破坏标志，以确保只有高质量的产品到达市场，减少浪费并改善客户幸福感。功率的预测分析监测环境并预见了潜在的危害，从而实现了积极的措施，以避免污染或变质。人工智能（AI）增强了供应链管理中的需求预测，可追溯性和后勤优化。人工智能（AI）预测消费者
课程名称：海鲜中的罐头技术和增值
现在，要了解什么是变质，鱼是一种易腐商品。由于其高水分含量，它很容易变质。在上一类中，我们已经看到它包含大量的蛋白质和脂质。这是廉价的蛋白质来源，这些蛋白质构成了鱼类易腐性的原因。鱼含有大量的水分，由于这种水分含量，肌肉组织可能会降解。它可能是酶促或微生物降解。由于它含有大量蛋白质，因此这些蛋白质变性和脂质变性也很普遍，因此，由于这些原因，需要立即保存鱼，并且通常在捕获或杀死鱼后立即开始变质。是指由于鱼类，颜色，质地或气味或鱼类整体外观引起的不良变化而发生的污染。
估计海鲜加工设施中的温室气体排放
摘要在COP26结束时，越南制定了许多机构和政策，以履行其对到2050年将净排放量提高到“零”的承诺，并将甲烷（CH 4）降低至2020年至少低于2020年的30％。为了逐渐实现上述目标，温室气体排放的设施清单起着非常重要的作用。进行了这项研究，以估算海鲜出口加工厂的温室气体排放。根据从不同发射源收集数据并根据可靠来源的活动数据和排放因子来计算排放的方法进行了研究。研究结果表明，在2022年3月至2023年3月的研究期间，该设施的总排放量为19,144.14吨CO 2 EQ，其中浪费和电力的间接排放率分别为60.37％和总CO 2 EQ的高度约为60.37％和36.55％。研究结果还表明，CO 2是环境中发射最多的气体，并且存在于大多数废物来源中，其中用电量和CO 2排放量是最重要的，间接发射的7,102.85吨CO 2 /年（占总废物源的98.51％）。对于每日废物，垃圾填充间接释放到大气中，甲烷量（CH 4）约410吨/年，占总排放量的95％以上。此外，在设施中使用燃料（汽油和DO）的过程中，大量的N 2 O气进入了大气（近70％的DO排放量，来自汽油的30％）。可以通过节省水，减少废水和使用清洁能量来减少设施中温室气体排放。
爱尔兰海鲜部门摘要的碳足迹报告
今天的海鲜部门已经可以看到生长和捕获鱼类和贝类的效率；例如，较轻的渔具，较少的拖动，在码头侧使用岸电，增加燃油消耗监测以及朝着“减少，重复使用和回收利用”的循环系统的一般转变。在短期内，“插头和玩具”燃料，例如生物柴油，包括氢化植物油（HVO）可能有助于从化石燃料过渡。从长远来看，爱尔兰捕鱼舰队可能会从使用化石燃料转向低或无碳替代品。对于鳍鱼水产养殖，生命周期评估表明，在该领域需要饲料是关键的碳排放热点，并且需要持续的性能改进。