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更少的是：用基因组学中的最小化素描绘制
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工程动物展示了与汞污染作斗争的新方法
澳大利亚科学家找到了一种有效的新方法来清理世界上最危险的污染物之一的甲基马克里，由于非法挖矿和燃烧煤炭等工业活动，它通常在我们的食品和环境中建立。该发现于2025年2月12日在自然通讯上发表，可能会导致
特刊大肠杆菌和动物
shiga毒素产生的大肠杆菌（STEC）感染导致疾病症状的无症状运输或发育，这可能会使次要后遗症衰弱。STEC感染已与消耗粪便污染的食物和水有关，尤其是在与受感染动物接触后的手到口水传播。农业食品链中的动物在STEC传播中起着重要作用，并且需要采取有效的控制措施，以防止农场分叉传播这些人类病原体。因此，几项研究旨在在动物宿主的背景下理解STEC生态，并利用洞察力来开发适当的控制和诊断措施。感染/疾病的动物模型也被用作人类疾病的替代物，以更好地了解STEC发病机理。本期特刊的目的是解决：i。动物-Stec相互作用； ii。STEC定植和/或致病性的动物模型； iii。动物中的控制和/或诊断； iv。替代动物模型研究文章，评论文章和与这些主题相关的简短沟通。
nigella sativa和cichorium intybus在动物实验模型中的抗糖尿病作用
糖尿病是一种碳水化合物代谢疾病，其特征是人体对产生胰岛素的反应并保持合适的血糖水平。这是与许多功能和结构代谢并发症有关的主要健康问题。糖尿病并发症包括生酮发生，糖生成以及心脏病发作和中风的风险增加（Samoo等，2018）。根据国际糖尿病联合会的说法，2003年约有1.94亿人患有糖尿病，2025年将增加到3.33亿。有两种主要类型的糖尿病类型：类型1（TD1，胰岛素依赖性或少年糖尿病）和2型（TD2，非胰岛素依赖性糖尿病）。据估计，所有糖尿病患者中有90％以上患有T2D（Islam and Choi 2008）。糖尿病都存在于世界上发达和欠发达国家。在低收入国家和中等收入国家中，糖尿病患者的数量将从8400万增加到2.28亿，而这些人数将从高收入国家（HIC）（HIC）的2100万人增加到7200万。假定在2025年底，约有70％的糖尿病比属于HIC（Ashraf等，2011）。
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
通过评估野生动物生产的碳服务
填补全球生物多样性融资差距将需要金融市场的显着投资，这需要对生态系统服务和自然资本的可靠估值。但是，当前的估值方法阻止了对保护的投资，因为无法使用市场确定的价格来验证其结果。在这里，我们通过仅评估野生动物的碳服务，弥合财产与保护之间的差距。通过使用空间明确的人口统计模型来预测碳服务生产的未来路径，我们对非洲森林大象生产的捕获服务具有可靠的价值。如果大象受到保护，他们的服务将分别为208亿美元（103至297亿美元）和259亿美元（12.8至376亿美元），分别为接下来的10和30 Y，并且可以实施抗偷猎和保护计划。大象种群的增长将在接下来的30 Y中产生在热带非洲的109 MTC（64至153）的碳水槽。避免出现的灭绝也将防止93 MTC的损失（46至130），这是其余人群的分配。我们的预测中的不确定性主要由森林再生率和偷猎强度控制，这表明构造可以积极减少增加财务和生物多样性利益的不确定性。我们的方法论还可以对自然降解的社会成本放置下界。偷猎将在接下来的10至30 y内导致2至70亿美元的损失碳服务，这表明保护大象的好处远远超过了成本。我们的方法可以使动物服务将动物服务整合到全球财务市场中，对保护，当地社会经济和保护产生了重大影响。
1 CRISPR/CAS9介导的Frankliniella的基因组编辑...
摘要动物运动和神经力学控制的研究提供了有价值的见解9，用于推进神经科学，生物力学和机器人技术的研究。我们开发了农场10（动物和机器人建模和模拟框架），开源，跨学科11框架，旨在促进对动物12运动和生物启发的机器人系统的建模，模拟和分析。通过提供一个可访问且用户友好的13个平台，农场旨在降低研究人员探索神经系统，肌肉骨骼结构及其环境之间复杂相互作用的障碍。以模块化的方式整合15个Mujoco物理引擎，农场可以实现现实的模拟，并促进16神经科学家，生物学家和机器人主义者之间的合作。农场已经被广泛用于研究动物的运动，例如小鼠，果蝇，鱼，sal和18个cent，是研究中央模式发生器和19个感觉反馈的作用的平台。本文提供了农场框架的概述，讨论了其20种跨学科方法，通过特定的案例研究展示了其多功能性，并强调了21在促进我们对运动的理解方面的有效性。总体而言，农场的目标是22个有助于更深入地了解动物运动，创新23个生物启发的机器人系统的发展，并促进神经力学研究中的可及性。24
社论概述：学习和可塑性的神经生物学
淀粉样蛋白-β阳性在认知无击中的Kloho kl-vs杂合子中的普遍性较小Gwednlyn Bolmorgen K，Clara Quijano-Rubio L阿尔茨海默氏病研究中心和医学，威斯康星大学 - 马达，美国威斯康星州马登，美国威斯康星州b。威斯康星大学医学与公共卫生学院人口健康科学系，美国威斯康星州麦迪逊市c。威斯康星州麦迪逊市威斯康星州威斯康星州的威斯康星州研究所。美国威斯康星州麦迪逊市威廉·S·米德尔顿医院的老年研究教育与临床中心e。瑞典哥德堡大学Sahlgrenska学院神经科学与生理学研究所精神病学和神经化学系。瑞典MölndalSahlgrenska大学医院临床神经化学实验室。 UCL神经病学研究所神经退行性疾病系，英国伦敦皇后广场h。英国伦敦UCL的英国痴呆研究所I。香港神经退行性疾病中心，中国香港清水湾J.威斯康星大学医学与公共卫生学院，威斯康星州麦迪逊分校，威斯康星大学医学与公共卫生学院，威斯康星州麦迪逊分校，美国威斯康星州麦迪逊，美国威斯康星州，美国威斯康星州。 Roche Diagnostics GmbH，德国Penzberg，L。 Roche Diagnostics International Ltd，Rotkreuz，瑞士M。美国加利福尼亚州旧金山大学神经科学和威尔神经科学研究所，美国加利福尼亚州旧金山，跑步标题：地位不同。或Ira Driscoll，博士医学系和威斯康星州阿尔茨海默氏病研究中心威斯康星州麦迪逊大学600 Highland Avenue Madison，美国威斯康星州53792，美国威斯康星大学医学与公共卫生学院人口健康科学系，美国威斯康星州麦迪逊市c。威斯康星州麦迪逊市威斯康星州威斯康星州的威斯康星州研究所。美国威斯康星州麦迪逊市威廉·S·米德尔顿医院的老年研究教育与临床中心e。瑞典哥德堡大学Sahlgrenska学院神经科学与生理学研究所精神病学和神经化学系。瑞典MölndalSahlgrenska大学医院临床神经化学实验室。 UCL神经病学研究所神经退行性疾病系，英国伦敦皇后广场h。英国伦敦UCL的英国痴呆研究所I。香港神经退行性疾病中心，中国香港清水湾J.威斯康星大学医学与公共卫生学院，威斯康星州麦迪逊分校，威斯康星大学医学与公共卫生学院，威斯康星州麦迪逊分校，美国威斯康星州麦迪逊，美国威斯康星州，美国威斯康星州。 Roche Diagnostics GmbH，德国Penzberg，L。 Roche Diagnostics International Ltd，Rotkreuz，瑞士M。美国加利福尼亚州旧金山大学神经科学和威尔神经科学研究所，美国加利福尼亚州旧金山，跑步标题：地位不同。或Ira Driscoll，博士医学系和威斯康星州阿尔茨海默氏病研究中心威斯康星州麦迪逊大学600 Highland Avenue Madison，美国威斯康星州53792，美国