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优化牛豆的体外再生（vigna ...
简介cow -pea（Vigna unguiculata（L。）是一个重要的食物豆类，在全球热带和亚热带气候中生长。在各个地区，特别是在非洲，亚洲，中美洲和南美洲，它是用谷物，嫩叶和新鲜豆荚消耗的主食和多用途食品豆科植物（Alemu等，2016； Iftikhar等，2021）。cow豆产生饲料，饲料，干草和青贮饲料的牲畜，以及绿肥和覆盖农作物以维持土壤生产力（Alemu等，2016）。在农业系统中，它弥补了谷物吸收的氮的损失，从而改善了土壤质量。这与其固定大气氮的惊人能力有关，同时甚至在贫穷的土壤上表现良好（Belay等，2017）。该作物也有可能抑制杂草。作为一种耐旱和温暖的天气作物，在典型的热带低地气候中，它是一种有希望的食物和草料物种（Bilatu等，2012）。这种适应性的作物是
ESH 年终计划摘要
土壤和雨水排放系统。其他被清除的废物包括多环芳烃 (PAH)、氯苯和少量遗留放射性物质。之前进行了沉积物清理，保护了相邻的水道，即 Cow Pen Creek 和 Dark Head Cove。地下水清理也在单独的行动中处理。
美国进口牛肉市场
• 今年迄今，美国牛肉进口量增长了 20%，截至 8 月，新鲜/冷冻牛肉进口量增长了 22%。来自澳大利亚的进口量增加占了增长的大部分，但来自巴西和乌拉圭的进口量增加也增加了进口总量。 • 澳大利亚对美国市场的出货量已从今年夏天的火爆速度放缓，但仍远高于去年同期水平，预计当月出口量接近 32,000 公吨，比去年同期增长 15%。 • 9 月份巴西新鲜/冷冻牛肉出口量超过 20,000 公吨，比去年同期增长 466%，创下月度出口量新高。目前，巴西对美国的牛肉出货量有望在 2024 年超过 150,000 公吨。 • 美国奶牛屠宰量仍远低于去年同期水平，导致人们更加猜测牛群重建正在顺利进行。我们预计第三季度奶牛屠宰量同比下降 21%。虽然这将是自 2016 年以来第三季度肉牛屠宰量最低的一次，但考虑到目前肉牛群的规模，这仍然处于中等水平。• 南部平原的干旱状况有所扩大，威胁到冬小麦的放牧潜力。
培训手册
1。f6dsorner.le.lionr-这，埃斯特。peruon.oisume5fo.d。，hl.hcbwii humn irtenineand aue disomfod或disea $。tmi6l。f@dbo'n.rntorlotlont'thise.ukwhei a pe6on..nsumeslmd r会导致DG.OMFORL或DI5EA5E。'rood bome的典型症状我很快食物sornetoxh *e medi adinr。pdhosens in iL wh，ch Cow inthehuman indheRediie atrdpoducetoribibihd6usadil.o，ifol。$ dne：+
基于机器学习和计算机视觉的牛品种识别和活重评估
本研究的目的是使用几种神经网络模型来估算奶牛的长重：卷积人工神经网络用于通过图片识别奶牛并确定其品种，随后通过立体视觉法确定其身体尺寸，随后利用多层感知器根据有关奶牛的品种和尺寸信息估算奶牛的长重。为了更准确地估计动物的身体参数，还使用了 3D 摄像头（Intel RealSense D435i）。应当注意，由于 3D 摄像头的分辨率低，单独使用不会产生良好的效果。因此，使用摄影测量法从不同角度拍摄的奶牛图像来确定奶牛身体参数。通过摄影测量获得了奶牛的肩高（WH）、臀高（HH）、体长（BL）和臀宽（HW）等参数。使用这些参数（输入参数 WH、HH、BL、HW 和输出参数 - LW），开发了基于 ANN 的模型估计。通过分析从不同角度同步摄像机拍摄的动物图像，可以确定奶牛的身体尺寸。首先，在图像中识别奶牛，并使用 Mask-rcnn 卷积神经网络确定其品种。然后通过立体视觉方法确定奶牛的肩高、臀高、身长和身宽，该方法可以获得数字图像中物体的几何参数并进行测量。数字成像和摄影测量处理包括几个完全确定的步骤，可以生成动物身体的三维或二维数字模型。然后将获得的有关物种及其大小的数据输入到预测模型，该模型确定动物的估计体重。
肠道菌群和Dracma指南
*人牛奶的值（成熟，流体）来自USDA（USDA，2009年），食品代码01107。使用以下食物成分表中可用的值计算牛，山羊和绵羊羊奶的值：美国农业部：牛 - 食品代码01211“牛奶，全部，3.25％的牛奶脂肪，没有添加维生素A和维生素D”；山羊 - 01106“牛奶，山羊，液体，添加维生素D”；绵羊 - 食品代码01109“牛奶，绵羊，液体”（USDA，2009年）； FSA（2002）：牛 - 食品法规12-316“全牛奶，巴氏杀菌，平均（平均夏季和冬季牛奶）”；山羊 - 12-328“山羊牛奶，巴氏灭菌”；绵羊 - 食品代码12-329“绵羊牛奶，生”（FSA，2002年）；丹麦食品组成数据库：牛 - 食品代码0156“牛奶，整个，常规（不是有机），脂肪3.5％”；山羊 - 0516“山羊奶”（NFI，2009年）；新西兰食品成分表：牛 - 食品代码F1028“全牛奶，巴氏杀菌，平均（平均夏季和冬季牛奶）”；山羊 - 12-328“山羊牛奶，巴氏灭菌”；绵羊 - 食品法规F52“羊牛奶，生”（Esperance等，2009）；哥伦比亚食品成分表：牛 - 食品代码G101“牛奶，整个，原油（Leche，Entera，cruda）”；山羊 - G086“山羊奶，整个，原油（Leche de Cabra，Entera cruda）”（粮农组织/拉丁食品，2009年）；阿根廷食品成分表：绵羊 - 食品代码G087“牛奶，整个，新鲜的牛奶（Leche，de oveja，e e eta，fresca）”（粮农组织/拉丁食品，2009年）。数据点的数量有所不同。从Medhammar等，2011。Medhammar等，2011。空白空间表明没有可用的数据。连续具有不同上标的值显着差异（p <0.05）。表包括布法罗，牛，母马，驴，dromedary骆驼和驯鹿奶的统计分析结果；其他奶中没有足够的数据点将它们包括在此分析中。
从土壤、厨余垃圾、落叶中筛选木质素降解菌，
木质素是一种复杂的化学异质聚合物，可形成木质纤维素生物和化学水解的物理屏障，使木质纤维素生物质难以降解。木质素分解微生物通过产生细胞外酶在木质素降解中起着至关重要的作用。木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶是在木质素降解中发挥作用的酶。已从土壤、厨余垃圾、落叶和牛粪中分离出 41 种细菌分离株。然而，这些分离株的木质素分解活性尚未被发现。本研究旨在根据木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶活性确定从土壤、落叶、厨余垃圾和牛粪中分离出的细菌的木质素分解能力。研究分几个阶段进行：分离株再培养，基于亚甲蓝染料降解的木质素过氧化物酶活性定性和定量测试，以及基于酚红染料降解的锰过氧化物酶活性定性和定量测试。共有 4 株来自土壤的细菌分离物（Tn9、Tn14、Tn16 和 Tn17）和 2 株来自牛粪的细菌分离物（KS2 和 KS5）表现出定性和定量的木质素过氧化物酶活性。4 株来自土壤的分离物（Tn2、Tn6、Tn14 和 Tn16）、1 株来自厨余的分离物（SD1）和 1 株来自牛粪的分离物（KS5）也表现出锰过氧化物酶活性，定性和定量均如此。表现出木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶活性的 9 株细菌分离物具有作为木质素降解生物制剂的潜力。关键词：细菌、木质素分解、过氧化物酶
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化学杀虫剂的环境和人类健康风险已引发了广泛的搜索，以保护储存产品的替代方法。最近，纳米颗粒被认为是合成化学产品的有希望的替代品。在这项研究中，使用cystoseira baccata藻类提取物合成ZnO纳米颗粒（NP），并使用X射线衍射（XRD），傅立叶变换红外（FTIR）和场发射扫描电子显微镜（FE-SEM）进行表征。使用两种不同方法合成了三种不同类型的ZnO NP，ZnO-A，ZnO-B和ZnO-C。对其杀虫活性进行了评估，并将其与化学合成的ZnO-D NPS相对于cow虫象鼻虫，callosobruchus maculatus（F.）（鞘翅目：Chrysomelidae）在储存的cow虫上进行了比较。生物合成的ZnO-A，ZnO-B和ZnO-C NPs对Maculatus的活性较高。确定粒径最小（24.3 nm）的多孔ZnO-A NP是最毒性的纳米颗粒，导致五天后的Maculatus成人死亡率最高。虽然ZnO-D NP是Maculatus C. C. C. c. c. c. c. nps的有效性最低。明显的产卵抑制（35.1至44.9％）和后代还原（35.7至