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不安全依恋对fMRI静止状态功能连通性的影响
扩展了Ainsworth [7]的开创性工作，除了安全的依恋外，不安全的依恋样式可以分为三个不同的类别：焦虑，焦虑，避免和混乱的依恋模式。值得注意的是，这些类别与Bartholomew和Horowitz的[8]成人的依恋模式的分类法紧密相吻合，这些分类法可以通过焦虑的焦虑，避免和恐惧的模式。Brennan，Clark和Shaver [9]采用项目反应和因子分析方法来全面检查各种成人依恋测量。他们的调查确定了两个总体因素，称为焦虑和回避，它们囊括了多方面的附着构建体的很大一部分。依恋焦虑是这些关键因素之一，其特征是与拒绝的恐惧和对关注的需求有明显的联系。当伴侣显得无动于衷或不可用时，具有高水平的依恋焦虑的个体往往会逐渐增加压力，这种动态被恰当地称为过度激活。相比之下，避免依恋，第二个关键因素表现为依恋系统的停用，反映了涵盖以消除人际关系依赖性和亲密关系[10]。可怕的依恋模式对应于焦虑和回避依恋特征的高表达。这种矛盾对在强烈压力的条件下的社会应对策略的崩溃构成了重大威胁[17]。与焦虑或回避的有组织的依恋模式有关，这种混乱的样式与影响调节，人际问题和心理病理症状的更严重的困难有关[11-16] [11-16]，因为避免恐惧的个体希望与依恋人物紧密相关，并且无法同时信任和依靠它们。先前的研究表明，这种样式在被诊断出严重成瘾性疾病的患者中很普遍，例如阿片类药物依赖性或多核酸固定使用障碍（Schindler等，2019）。
解锁农业生态系统的可持续性：探索微生物、植物和食草昆虫自下而上的影响
1 绿色农药国家重点实验室、教育部绿色农药与农业生物工程重点实验室、贵州大学精细化工研发中心，中国贵阳，2 美国佛罗里达大学柑橘研究与教育中心昆虫学与线虫学系，佛罗里达州阿尔弗雷德湖，美国，3 开罗大学理学院昆虫学系，埃及吉萨，4 伊苏布里亚大学生物技术与生命科学系，意大利瓦雷泽，5 BAT 中心-生物启发农业环境技术校际研究中心，那不勒斯费德里科二世大学，意大利那不勒斯，6 西华师范大学西南野生动植物资源保护教育部重点实验室，中国南充，7 法国雷恩大学 CNRS，ECOBIO（生态系统、生物多样性、进化），UMR 6553，雷恩，法国，8 生物多样性与生态系统动力学研究所（IBED），进化生物学和种群生物学，阿姆斯特丹大学，荷兰阿姆斯特丹，9 伊利诺伊大学生物科学系，美国伊利诺伊州芝加哥和
使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题
大多数昆虫都能在其生命周期的关键阶段（例如繁殖）中改变气味景观，以便与其同伴进行交流。他们在附近环境中释放信息素，挥发性化合物由具有异常特异性和敏感性的同一物种的昆虫检测到。有效的信息素检测是害虫管理的有趣杠杆。使用信息素传感器对害虫的精确和早期检测是在出没之前的害虫管理策略。在本文中，我们开发了一个生物学知情的逆问题框架，该框架利用信息素传感器网络中的时间信号来构建昆虫存在图。使用种群动力学PDE残差，通过特定惩罚的平均值在反问题中引入了先前的生物学知识。我们将在简化的玩具模型中对生物信息的惩罚进行基准使用其他正规化术语，例如Tikhonov，Lasso或复合惩罚。我们使用classical比较标准，例如目标重建误差或在害虫散布的jaccard距离。，但我们还使用了更多的任务标准，例如推理过程中的信息传感器数量。最后，在秋季军虫（Spodoptera Frugiperda）的农业景观中，在现实的有害生物侵扰的背景下解决了反问题。
虫害的重要生物控制剂
1 piauı´，oeiras，piauı´，巴西，巴西2号，植物科学系2号，皮亚乌大学植物科学系约旦，约旦第5植物学和微生物学系，科学学院，国王沙特大学，利雅得，沙特阿拉伯，阿拉伯六号农艺学系6，巴西Roraima联邦联邦大学，BOA VISTA，BOA VISTA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，7号亚马逊纳斯，巴西，9个真菌研究卓越中心，梅·法·卢国大学，泰国北，10综合分子植物生理学研究，生物学系，安特卫普大学，安特卫普大学，比利时，比利时，11号，农业规划系，Piauı’，Piauı’，Piauı’，Piaui，Piaui，Piaui，Piaui，Piauipiauı´，oeiras，piauı´，巴西，巴西2号，植物科学系2号，皮亚乌大学植物科学系约旦，约旦第5植物学和微生物学系，科学学院，国王沙特大学，利雅得，沙特阿拉伯，阿拉伯六号农艺学系6，巴西Roraima联邦联邦大学，BOA VISTA，BOA VISTA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，7号亚马逊纳斯，巴西，9个真菌研究卓越中心，梅·法·卢国大学，泰国北，10综合分子植物生理学研究，生物学系，安特卫普大学，安特卫普大学，比利时，比利时，11号，农业规划系，Piauı’，Piauı’，Piauı’，Piaui，Piaui，Piaui，Piaui，Piauipiauı´，oeiras，piauı´，巴西，巴西2号，植物科学系2号，皮亚乌大学植物科学系约旦，约旦第5植物学和微生物学系，科学学院，国王沙特大学，利雅得，沙特阿拉伯，阿拉伯六号农艺学系6，巴西Roraima联邦联邦大学，BOA VISTA，BOA VISTA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，7号亚马逊纳斯，巴西，9个真菌研究卓越中心，梅·法·卢国大学，泰国北，10综合分子植物生理学研究，生物学系，安特卫普大学，安特卫普大学，比利时，比利时，11号，农业规划系，Piauı’，Piauı’，Piauı’，Piaui，Piaui，Piaui，Piaui，Piauipiauı´，oeiras，piauı´，巴西，巴西2号，植物科学系2号，皮亚乌大学植物科学系约旦，约旦第5植物学和微生物学系，科学学院，国王沙特大学，利雅得，沙特阿拉伯，阿拉伯六号农艺学系6，巴西Roraima联邦联邦大学，BOA VISTA，BOA VISTA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，7号亚马逊纳斯，巴西，9个真菌研究卓越中心，梅·法·卢国大学，泰国北，10综合分子植物生理学研究，生物学系，安特卫普大学，安特卫普大学，比利时，比利时，11号，农业规划系，Piauı’，Piauı’，Piauı’，Piaui，Piaui，Piaui，Piaui，Piauipiauı´，oeiras，piauı´，巴西，巴西2号，植物科学系2号，皮亚乌大学植物科学系约旦，约旦第5植物学和微生物学系，科学学院，国王沙特大学，利雅得，沙特阿拉伯，阿拉伯六号农艺学系6，巴西Roraima联邦联邦大学，BOA VISTA，BOA VISTA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，7号亚马逊纳斯，巴西，9个真菌研究卓越中心，梅·法·卢国大学，泰国北，10综合分子植物生理学研究，生物学系，安特卫普大学，安特卫普大学，比利时，比利时，11号，农业规划系，Piauı’，Piauı’，Piauı’，Piaui，Piaui，Piaui，Piaui，Piauipiauı´，oeiras，piauı´，巴西，巴西2号，植物科学系2号，皮亚乌大学植物科学系约旦，约旦第5植物学和微生物学系，科学学院，国王沙特大学，利雅得，沙特阿拉伯，阿拉伯六号农艺学系6，巴西Roraima联邦联邦大学，BOA VISTA，BOA VISTA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，RORAIMA，7号亚马逊纳斯，巴西，9个真菌研究卓越中心，梅·法·卢国大学，泰国北，10综合分子植物生理学研究，生物学系，安特卫普大学，安特卫普大学，比利时，比利时，11号，农业规划系，Piauı’，Piauı’，Piauı’，Piaui，Piaui，Piaui，Piaui，Piaui
新的 PCR 方法可确保水产饲料中昆虫成分的真实性
随着人们对食品安全、海鲜欺诈和非法、未报告和无管制 (IUU) 捕捞的担忧日益增加，提高海鲜的可追溯性和透明度已成为海鲜行业的首要任务。这引发了验证昆虫原料真实性的努力。CIIMAR 的新方法通过确认原料来自合法来源，确保了透明度和质量，并促进了可持续性。
气候驱动的昆虫种群变化对锯木供应，碳固执和保留水的影响：美国的树皮甲虫暴发案例研究
景观管理中的关键问题，无论是公共还是私人，是对影响植被，生态系统健康以及因此生态系统服务（ESS）的干扰事件的缓解。尽管许多研究发现由于昆虫侵扰而导致的树木死亡率显着，但仍然对这些侵扰如何改变ESS及其相关的经济价值仍然没有足够的了解。解决这一研究差距可以帮助森林经理和决策者精炼和实施自适应管理实践和政策，同时增强森林及其ESS的弹性。我们调查了树皮甲虫暴发对三种ESS（木材供应，保留率和碳固存）在北加州和内华达州北部的Tahoe地区的影响。使用景观仿真模型Landis-II，我们研究了业务与惯常的管理方案和增强的管理场景之间的差异，该场景在地上树生物量和受甲虫暴发影响的ESS数量方面进行了研究。由于昆虫侵扰也受到气候的影响，因此两个管理场景中的每一个都认为三种不同的气候场景：一种具有平均历史气候的场景（没有气候变化）；从气候跨学科研究模型中的较温暖，更湿的场景（Miroc）；以及来自中心国家中心的较干燥，更干燥的场景（CNRM）。的结果表明，温暖，更干燥的气候导致甲虫引起的树木死亡率比潮湿，凉爽的气候更严重，从而对ESS产生更大的负面影响。每年的ES值估计损失约为0.2至80万美元。增强的管理层比业务态度更有能力，可以防止对树木和ESS的甲壳虫损害。
使用不安全算法进行自签名证书
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测定从土耳其居米什哈内采集的蜂蜜样品中的杀虫剂；使用 Box-Behnken 设计评估实验参数
本研究调查了土耳其居米什哈内当地蜂蜜样品中氟氯氰菊酯、氯氰菊酯、溴氰菊酯和马拉硫磷的残留量。测定采用 GC/MS-MS 方法，使用 HP-5MS 色谱柱，条件如下：炉温 120 ℃，进样温度 250 ℃，压力 121.9 kPa，流速 1.2-1.8 mL/min。样品采自居米什哈内的 18 个站点。色谱测定采用标准加入法。15 个站点的样品中未检测到农药，但在其他三个站点采集的样品中检测到了目标农药。在 1.5 mL/min 流速下，残留水平从 0.18 mg/kg 到 9.50 mg/kg 不等。还使用 Box-Behnken 设计 (BBD) 优化对结果进行了评估。采用多元实验设计（流速和站点、农药类型）构建二次模型。回归分析表明,实验结果与模型预测值较为接近,判定系数(R2)为0.985。
昆虫隐形纳米结构的进化
很难想象一个没有视觉的世界 - 眼睛无处不在。无可否认，视力的演变已成为地球生活历史上最深刻的事件之一。动物使用其视觉系统来找到食物，庇护所和伴侣，以及在其他无数行为中，可以增强其舒适性。另一方面，视觉也是由视觉引导的捕食者猎杀的众多猎物的敌人。对于此类猎物，避免被其潜在捕食者的视觉系统感知到与捕食者的视野一样重要。地球通过进化时间目睹了数十亿种猎物，如今，一些最引人注目的适应是捕食动物以捕食对选择的反应。“ camou-flig”是一个伞术，包括防止检测或识别的策略（Ruxton等人2018）。例如，许多猎物匹配背景的颜色和图案，即背景匹配（Endler 1978）。其他人的颜色模式破坏了身体的外观，即破坏性色（Thayer 1909）。还有其他与捕食者（即化妆舞会）不可食用的物体非常相似的物体（Cott 1940）。camou -fle年龄也可能涉及其他感觉系统，例如嗅觉，使化学伪装的猎物可以逃脱检测（Ruxton 2009）。Camou -flage吸引了几个世纪的生物学家和自然历史学家，并为达尔文和华莱士提供了令人信服的自然选择例子（Stevens and Merilaita 2009）。最近的研究（Wu等人1970）。虽然很容易理解有效的视觉迷恋年龄的有效性，但我们直到最近才开始阐明使凸轮型模式有效的复杂性，在什么条件下，在特定的camou型模式下是成功的，以及操纵视觉感知的机制。通过在过去的二十年中进行的研究，我们对凸轮的运作方式有了更深入，更广泛，更细微的了解。2024）‘作为埃利夫（Elife）出版的叶霍普斯（Leafhoppers）作为抗羊皮涂层的brochosomes是迷恋文学的令人兴奋的补充。研究的前提很简单。一个捕食者需要从其猎物中反映出的光，应选择猎物以最大程度地减少反射。由于许多猎物的自然背景包括具有低反射的物体，例如叶子，树皮和土壤，因此其体内的反射较低也可以最大程度地减少猎物与背景的对比，因此，其显着性。先前在许多昆虫中已经报道了抗反射涂料，包括蛾眼中的抗涂料（Bernhard等人Wu等人的研究。（2024）的重点是称为brochosomes的结构，在叶霍普珀（Cicadellidae）中广泛发现，这是一大群具有22,000多种物种的昆虫。brochosomes，第一次描述了1952年（Tulloch等人1952），是主要包括脂质和蛋白质的纳米结构。“ brochosom”这个名字来自希腊语（brochos）和身体（soma）的希腊语单词（Wang and Wong 2024）。分子系统发育分析表明，小册子在叶霍普斯的祖先中曾经演变。2024）。它们是空心的乳球形结构，通常直径约200-700 nm，表面形成常规的五边形和六边形凹陷（Rakitov 1999; Fure 1）。叶霍普斯在马尔皮亚小管中合成小册子，并以胶体悬浮液的形式通过后肠分泌（Rakitov 1996; Wang等人。通过称为“膏药”的行为，将brochosoms悬浮液应用于外皮上。膏药的行为随着物种而异。在大多数物种中，成年人用后腿从肛门上捡起一滴悬架，并将其应用于身体表面。流体干燥以留下小bro的沉积物（Rakitov 2002）。膏药后面是修饰，叶霍珀将其身体摩擦在其
低收入人群的粮食不安全、SNAP 参与和血糖控制
摘要 简介 糖尿病以血糖升高为特征，影响着 13% 的美国成年人，其中 95% 患有 2 型糖尿病 (T2D)。健康的社会决定因素 (SDoH)，例如粮食不安全，是血糖控制不可或缺的一部分。补充营养援助计划 (SNAP) 旨在减少粮食不安全，但目前尚不清楚这对 2 型糖尿病患者的血糖控制有何影响。本研究调查了粮食不安全与其他 SDoH 和血糖控制之间的关联以及 SNAP 参与在全国社会经济弱势群体样本中的作用。研究设计和方法使用横断面国家健康和营养检查调查 (NHANES) 数据 (2007-2018 年) 确定可能患有 2 型糖尿病且收入低于联邦贫困水平 (FPL) 185% 的成年人。多变量逻辑回归评估了粮食不安全、SNAP 参与和血糖控制（根据年龄和合并症定义为 HbA 1c 7.0%–8.5%）之间的关联。协变量包括人口统计学因素、临床合并症、糖尿病管理策略以及医疗保健的获取和利用。结果研究人群包括 2084 人（90% 年龄 >40 岁、55% 为女性、18% 非西班牙裔黑人、25% 为西班牙裔、41% 的 SNAP 参与者、36% 的粮食安全程度低或非常低）。在调整后的模型中，粮食不安全与血糖控制无关（调整后的 OR (aOR) 1.181（0.877–1.589）），SNAP 参与不会改变粮食不安全对血糖控制的影响。在调整后的模型中，胰岛素使用、缺乏健康保险以及西班牙裔或其他种族和民族是与血糖控制不佳最密切的关联。结论对于美国低收入的 2 型糖尿病患者来说，健康保险可能是血糖控制的最重要预测因素之一。此外，与种族和民族相关的 SDoH 也起着重要作用。由于福利金额不足或缺乏健康购买的激励措施，SNAP 参与可能不会影响血糖控制。这些发现对社区参与干预以及医疗保健和食品政策具有重要意义。