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对怀孕母羊和山羊进行羊型布鲁氏杆菌 Rev 1 疫苗结膜接种：安全性和血清学反应
摘要 ― 当以标准方法（皮下注射 1-2 x 10 9 个活菌）接种羊型布鲁氏杆菌菌株 Rev 1 疫苗（Rev 1）时，可能会诱发长期血清学反应和/或导致怀孕动物流产。结膜途径大大减少了这些缺点。在本实验中，对在怀孕中期进行结膜接种的母羊和山羊进行了 1 x 10 8 CFU 剂量的无害性测试（怀孕结果、未接种疫苗的接触动物的污染、血清学反应持续时间），并与 3 x 108 CFU（母羊和山羊）、1 x 10 9 和 3 x 10 9 CFU（母羊）剂量进行比较。接种疫苗时未观察到任何反应，并且由于疫苗的结膜给药，Rev 1 造成环境污染的风险可以忽略不计。后来，流产发生率高得惊人（超过 60% 的怀孕接种动物），1 x 10 g CFU 母羊组除外（20%）。此外，正常产羔的 1 xl 0 8 CFU 母羊的血清学反应早在接种疫苗 12 周后就再次呈阴性。虽然 1 x 10 8 CFU Rev 1 的剂量比标准剂量（主要是母羊）对怀孕更安全（与山羊相比），但其无害性还不足以建议使用前一种剂量通过结膜途径不加区别地为绵羊和山羊接种疫苗，无论其年龄或生理状态如何。
doi：10.29261/pakvetj/2025.007怀孕母羊的高密度饲养对其后代mingji wei 1,2的肠道菌群的影响，zh
这项研究探讨了怀孕母羊高密度饲养对其后代肠菌群的影响。将40个小尾羊绵羊随机分为两组，包括高密度组（1羊/m 2）和对照/低密度组（1羊/2m 2）。粪便样品，以进行高通量测序和多种意义分析。我们发现了肠道菌群在母羊和后代对不同饲养密度的反应。潜在有害细菌的数量（Ralstonia Pickettii，Ruegeria，Rhodobacteraceae等）在高密度组中增加了，而几种益生菌（振荡器，Akkermansia，Rusinococcaceae-UCG-010等）的丰度发现比对照组的明显小得多（p <0.05）。此外，高密度组中的肠道菌群随着年龄的增长而表现出更大的可变性，这表明住房密度的增加具有显着的相关性。在一起，怀孕绵羊的饲养密度不当会损害自己和后代，这不仅无法改善经济利益，而且会产生有害影响。这项研究可能为健康和可持续的绵羊繁殖和农业提供新的想法。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
为沃勒加大学、霍罗古杜鲁动物研究和遗传保护中心周边社区提供牛黑腿病环围疫苗接种的进展报告
埃塞俄比亚是非洲牲畜数量最多的国家之一，畜牧业在埃塞俄比亚农业发展中发挥着重要作用。埃塞俄比亚牲畜数量估计为 5949 万头牛、3069.7 万只羊、3020 万只山羊、800 万头驴、216 万匹马、120 万头骆驼、40 万头骡子和 5949.5 万只家禽 [1]。然而，埃塞俄比亚畜牧业的发展受到广泛的地方性健康问题的阻碍，包括细菌性疾病、病毒性疾病和寄生虫感染 [2]。黑腿病（也是生产疾病）或黑腿病等动物疾病严重限制了该国的畜牧业，并通过影响动物健康和生产影响生计。黑腿病，又称牛犊病或黑犊病，是一种急性特异性传染病，常见于牛，有时也见于羊和猪，其特征是出现快速增大的肿胀，内含气体，发生在肩部、颈部、大腿、犊牛部位，有时也发生在横膈膜。6 个月至 2 岁之间的幼牛也易受感染 [3]。
产品特性概述
免疫持续时间：尚未确定。 3.3 禁忌症 无。 3.4 特殊警告 仅对健康动物进行疫苗接种。偶尔，达到最低推荐年龄的绵羊体内存在的母源抗体可能会干扰疫苗诱导的保护作用。没有关于在具有母源抗体的牛身上使用该疫苗的信息。如果用于被认为有感染风险的其他家养和野生反刍动物物种，则应谨慎使用这些物种，并建议在进行大规模接种之前在少数动物身上测试疫苗。对其他物种的有效性水平可能与在牛和羊身上观察到的水平不同。 3.5 使用时的特殊预防措施 在目标物种中安全使用的特殊预防措施：不适用。给动物施用兽药的人员应采取的特殊预防措施：如果意外自我注射，请立即就医并向医生出示包装说明书或标签。保护环境的特殊预防措施：不适用。 3.6 不良反应羊：
如何准备 21 天的祈祷和禁食
让我那颗冷酷的心破碎吧，它充满了无限的邪恶幻想。我就像一只走上歧途的羊，我被自己的虚荣心和嫉妒所迷惑。当我受到伤害和虐待时，我心中充满了痛苦。让我的嘴唇远离流言蜚语和谎言。我承认我曾欺骗和偷窃以求成功。我甚至从你赐予我的一切中扣留了十分之一，从而抢劫了你。
凯里凯里风电场 - NET
凯里凯里风电场是一个拟建的可再生能源项目，位于新南威尔士州西南部。目前的项目边界覆盖了超过 18,000 公顷的土地。该地区的特点是大型牧场，主要用于饲养美利奴羊。该结构将由风力涡轮机和电池储能系统 (BESS) 组成，现场最多可安装 155 台涡轮机。
超越沙漠和高地
背景骆驼，包括骆驼（一种驼峰和双重驼峰的肉豆蔻），骆驼，羊驼，羊驼，维库纳和鸟根在维持各种地理区域的人类社会的生计方面起着不可或缺的作用。它们的独特特征，包括适应刺激的气候，资源利用率的效率以及对各种疾病的韧性，使它们在农业，运输和文化实践中的宝贵资产。来自骆驼是必不可少的伴侣数百年来，羊驼和美洲狮已经成为土著社区不可或缺的高海拔地区，骆驼通过提供牛奶，肉类，肉，肉，草稿和娱乐活动为社会经济做出了重大贡献。近年来，科学的进步以及对对可持续和韧性农业实践需求的越来越多的认识，导致人们对骆驼研究的兴趣增加了。这些动物不仅是肉类，牛奶和纤维的来源，而且还提供了对遗传多样性，抗病性和适应不断变化的气候的宝贵见解。联合国宣布2024年骆驼的国际年份试图强调骆驼在全球粮食安全，可持续农业和保存文化遗产中的作用。联合粮农组织/IAEA中心提议组织一次国际活动，以庆祝“ Camelids-2024国际年”。鉴于骆驼属于骆驼的独特生态位，该事件与促进生物多样性保护的全球议程相吻合。目标目的是“超越沙漠和高地的国际活动 - 全球庆祝2024年Camelids国际年份”，这是对日益增长的全球兴趣的回应，以及对一个合作平台的需求，将专家，研究人员，决策者和繁殖者汇集在一起，以及繁殖者共享知识，讨论挑战，并探索创新的解决方案。认识到骆驼在可持续农业，生态旅游和贫困中的潜力，该活动旨在促进国际合作和伙伴关系，这将有助于骆驼依赖的社区和更广泛的全球人口。
唐氏综合症的基因表达研究
摘要：唐氏综合症是人类中研究良好的非整倍性疾病，与各种疾病表型有关，包括心血管，神经系统，血液学和IM-COMALOGITY疾病过程。本评论本文旨在讨论胎儿发育过程中基因表达研究的研究。进行了描述性综述，其中包括1960年9月至2022年9月在PubMed数据库上发表的所有论文。我们发现，在羊水中，发现某些基因（例如Col6a1和dscr1）受到影响，从而导致表型颅面变化。此外，还确定了其他基因，例如GSTT1，CLIC6，ITGB2，C21ORF67，C21ORF86和RUNX1在羊水中受到影响。在胎盘中，观察到了MEST，SNF1LK和LOX等基因的失调，这反过来影响了神经系统的发育。在大脑中，基因DYRK1A，DNMT3L，DNMT3B，TBX1，OLIG2和AQP4的失调已被证明有助于智力障碍。在心脏组织中，发现GART，ETS2和ERG基因表达失调会引起异常。此外，观察到Xist，Runx1，Son，Erg和Stat1的失调，导致骨髓增生性疾病。了解基因的差异表达提供了对DS遗传后果的见解。对这些过程的更好理解可能为发展遗传和药理学疗法的发展铺平道路。