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海藻养殖与海上风能共建
海藻养殖越来越被认为是一种可持续的海洋资源管理机会，但它也带来了需要仔细评估的社会经济和环境风险。本快速范围审查 (QSR) 考察了通过与海上风能生产共置来扩大海藻养殖的当前知识状态。共分析了 2001 年至 2022 年的 240 份已发表记录，包括关于一般海藻养殖及其与海上风能整合的研究，这两项研究都表明，随着时间的推移，年度出版率显着增加。从地理上看，大多数关于一般海藻养殖的研究是在亚洲进行的，而大多数关于以风能为重点的整合的研究是在欧洲进行的。养殖物种的差异很明显，红藻在一般文献中占主导地位，而褐藻在以风能为重点的研究中占主导地位。生态系统服务分析表明，与一般文献相比，供应服务被过分强调，而文化服务在以风能为重点的研究中代表性不足。环境限制是两份数据集中被提及最多的挑战，但其性质不同：一般文献强调害虫、疾病和附生植物等问题会降低农场产量，而以风为重点的研究则强调农场对当地物种、栖息地和生态系统的风险。虽然环境知识缺口是总体上被提及最多的，但在以风为重点的研究中，法律知识缺口占主导地位。这些发现强调需要对海藻-风能多用途进行更多地理和分类学多样化的研究，以及进一步研究海上环境中的文化服务、减轻环境风险的战略以及制定共同治理框架以促进可持续海洋发展。
除草机的改进 2
本研究的目的是使 1986 年制造的 Weedhopper II 超轻型飞机 (ULA) (JC-24)) 适航、修改和提高其性能。本文对现有结构进行了改造，并利用现代材料和当前的施工技术进行了改进。这提高了飞机性能并消除了一些原始设计缺陷。整个航空电子系统已被更换。由于复合材料的使用导致总质量下降，因此确定了新的重心以确保飞机在改装后保持平衡。将飞机的重量保持在规定的限制内并确保飞机保持平衡对飞行安全有着深远的影响。飞机中心杆的位置发生了变化，以提高飞行员的人体工程学。随后，通过对发动机的检查，发现需要更换发动机托架，并进行了新托架的建造和生产。此外，选择了合适的螺旋桨，并检查了变速箱的传动比。对螺旋桨的性能进行了实验测量。为了平衡飞机，制造了垂直舵的调整器。在飞行测试之前，对飞机进行了平衡。
一氧化二氮的经验旋转能水平
背景海藻是最可持续的生物量之一，因为它的生长速度以及缺乏土地，肥料和生长淡水需求。可以处理它们以提供清洁能源，服务和可销售的产品，包括生物塑料 - 支持经济增长，粮食安全和可持续性野心。海藻还可以支持更广泛的英国政府野心1，例如自然环境的恢复以及用于治疗癌症2和糖尿病等医疗状况的产品的开发。因此，有强烈的环境和经济原因可以支持新兴的海藻行业，尤其是通过创建专门的海藻加工厂（生物精致），其中多种产品是以可持续的方式生产的，可最大程度地提高价值并最大程度地减少浪费。顺便说一句，到2027年4月4日，全球海藻生物生物产品市场规模和价值预计将超过60亿英镑，英国处于领导这一领域的强烈地位。这是由于英国具有出色的生物制造能力和专业知识，宽敞的海岸线和海底空间区域，并且还成为公认的北大西洋海藻多样性中心。644种不同的物种居住在其沿海水域5。但是，与其他欧洲和亚洲国家相比，英国海藻行业仍处于起步阶段，英国有机会失去将自己定位为该行业的国际领导者的机会。
探索，利用和保存海洋遗传资源朝着可持续的海藻水产养殖
fi g u r e 2单倍型网络和四种培养的正弦素化种类的单倍型牙齿素（A），Kappaphycus alvarezii（b），K。Striatus（C），K。Malesianus（K。Malesianus（d），K。Malesianus（d），使用MiTochrial sequence cox-3--在单倍型网络中，节点的大小与GenBank中的序列数有关，内圆的颜色与地理起源有关，外圈的颜色表示样品起源（野生，野生本地，野生非本地）。对于地理分布样品，根据其在海洋生态区中的采样位置进行分组（Spalding等，2007年）。请注意，这不一定反映本地多样性，因为分子信息偏向耕种标本，并包括引入标本（有关主要简介事件，请参见图1）
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
在Milkweed的专业草食昆虫中，城市化对遗传漂移或基因流的可检测作用
城市化可以分离人口并限制分散，从而导致遗传多样性减少和增加遗传分化。我们在乳草的专家草食昆虫中检验了这一假设，认为较高的分散能力会减轻城市化对遗传漂移和基因流的负面影响，并且这些影响会随城市规模而变化。在这项研究中，我们从多伦多，加拿大多伦多的城市和农村地区及其周围五个城市收集了383种乳草昆虫。使用DDRADSEQ，我们为君主生成了145,000个SPN，甲虫的10,000个SNP，象鼻虫的6,000个SNP来量化遗传多样性，人口统计学历史和人口遗传结构。con to我们的假设，我们的结果表明城市化或分散能力对多样性或遗传分化没有影响。遗传多样性（以π的速度）在各种物种的0.0013和0.0044之间变化，没有城市与农村成分，但与甲虫和象鼻虫相比，君主的多样性高于2 x。类似地，遗传差异通常很低，f在0.01到0.28之间变化，但对于三种物种中的任何一个中的任何一个，城市与农村样本之间均无一致的趋势。然而，人口统计分析显示，所有三个采样物种的有效人口规模始终下降，始于过去1000年的最后一次冰川最大值，并增强。我们的发现表明，城市化和扩散能力并不是减少基因流量或增加米尔比远的Herbivo us昆虫种群中遗传漂移的主要因素。相反，自上次冰川最大值以来的历史事件，例如气候变化，一般来说，大规模的人为干扰对人口统计学产生了更明显的影响。这些结果突出了在城市化背景下研究人群遗传学时，考虑自然和人为长期历史过程的综合作用的重要性。
Rickettsia物种与tick菌群的差异相互作用。 Sanguineus和Rh。 turanicus
摘要近年来，可持续和生态粮食生产的发展引起了全球的兴趣。很明显，随着新的整合系统的发展，这种现象正在引起以水产养殖研究的变化。但是，仍然有必要了解综合系统中涉及的不同方面，包括虾和海藻等共培养系统。这项研究评估了绿色海藻作为食物来源对白虾penaeus vannamei肠道细菌群落的影响。虾：仅用颗粒（P）喂食，仅ulva Clathrata（UC），U。Clathrata + Pellet（UCP），仅ULVA LACTUCA（UL）（UL）和U. lactuca + lactuca + pellet（ULP）。在生长和生存方面，与对照（P）相比，ULP和UCP处理之间没有发现显着差异（P> 0.05）。对虾肠的细菌生物群的分析显示，与对照（P）相比，ULP，UL和UC中社区组成的显着差异（P <0.05）。我们发现，蛋白杆菌是所有治疗中最丰富的门，其次是用于UC，UCP和UL和UL和ULP治疗的细菌菌。虾只用海藻U. lactuca（UL，ULP）的rubritalea，lysinibacillus，acinetobacter和bellopopirellula的丰富度明显更高，用于U. Clathrata治疗（UC，UCP），是litoreibacter。对照（P）中颤动的相对丰度更高，显示出UC和UL处理的减少。我们的发现可以更好地了解综合的水产养殖系统，特别是那些利用海藻作为天然饲料来源的水产养殖系统。
Duckweed：一种正在耕种的淀粉杂种植物，结合了养分限制和升高的CO2
1 CAS关键环境和应用微生物学，环境微生物学，四川省的环境微生物学关键实验室，国家工程和天然药物研究中心，成都生物学研究所，中国科学学院，成谷，成都，中国成都学院出生缺陷，西南医科大学，中国卢州，3个分析和测试中心，四川科学与工程大学，Zigong，中国，中国，三个戈尔奇斯水库地区的生态环境的主要实验室（教育部）（教育部），Swu-taahc Medicinal Plant＆D教育中心，Swu-taahc Medicinal Reginions and Southerience and Chong sciolence and Chong sciolence and Chong sciquence and Chong sciquence and Chong sciquence ＆Yunnan高原山生态学和恢复降级环境的主要实验室，云南大学，昆明，中国昆明，6个生物学系，Pitzer College，Pitzer College，Claremont，CA，美国加利福尼亚州，美国，
完整的基因组序列组装阐明了大鸭螺旋藻polyrhiza
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年1月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.26.634961 doi：biorxiv preprint