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释放种群与外来种群的兼容性
摘要 作为斑翅果蝇 Drosophila suzukii (Mat sumura, 1931)（双翅目，果蝇科）的寄生蜂，巴西果蝇（Ihering, 1905）复合体中的分类学和宿主关联性得到了密切研究。最初，鉴定出五个基因组（G1-G5），表明存在宿主范围和地理分布各异的隐蔽物种。被称为“G1”的菌株最近被描述为 G. kimorum Buffington, 2024，并获准在美国和欧洲部分地区作为经典生物防治剂释放。同时，在加拿大不列颠哥伦比亚省发现了 G. kimorum 的外来种群，并且可能正在蔓延到太平洋西北部的部分地区，例如美国华盛顿州。在这里，我们比较了实验室培育的 G. kimorum（采集于日本东京）与美国华盛顿州发现的外来种群的生殖兼容性和分子相似性。东京种群和外来种群之间的杂交实验表明，它们交配成功并产下雌性后代，表明它们具有生殖兼容性。对于这两个种群，线粒体 COI
英国外来法定报告动物疾病应急计划
除非另有说明，本出版物根据开放政府许可证 v3.0 条款获得许可。要查看此许可证，请访问 nationalarchives.gov.uk/doc/open-government-licence/version/3
英格兰外来动物应报告疾病应急计划
除非另有说明，本出版物根据开放政府许可证 v3.0 的条款获得许可。要查看此许可证，请访问 nationalarchives.gov.uk/doc/open- government-licence/version/3
基于蒙特卡罗模拟、人工智能和机器学习的三维电化学处理外来染料废水的建模与优化
摘要 本研究研究了三维电化学工艺对外来化合物纺织废水中甲基橙 (MO) 染料污染物的脱色性能。采用具有强氧化电位的电化学技术处理纺织染料，并采用附加吸附技术有效去除废水中的染料污染物。在电流密度为 15 mA/cm 2、能耗为 3.62 kWh/kg 和电流效率为 79.53% 的情况下，MO 去除率约为 98%。在电流密度为 15 mA/cm 2 时，50 mg/L MO 污染物迅速矿化，半衰期为 4.66 分钟。此外，在三维电化学反应器中对石墨插层化合物 (GIC) 进行电极化，以增强直接电氧化和 . OH 的生成，从而提高协同处理效率。利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）算法，对MO污染废水的脱色进行了优化。统计指标表明，模型的优越性顺序为：ANN>RF>SVM>多元回归。人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）方法对工艺参数的优化结果表明，电流密度为15 mA/cm 2、电解时间为30分钟、初始MO浓度为50 mg/L是维持电化学反应器电流和能源效率的最佳操作参数。最后，蒙特卡洛模拟和敏感性分析表明，ANN的预测效率最好，不确定性和变异性水平最低，而随机森林的预测结果略好。
ADAMTS12 通过重组细胞外来促进纤维化...
肌成纤维细胞沉积 ECM 会导致适应不良的组织重塑和器官衰竭。纤维化是几乎所有器官损伤的共同最终途径，被认为是工业化世界中高达 45% 的死亡原因 (1) ，代表着一种迫切且未得到满足的临床需求。肌成纤维细胞在损伤后会扩张，被认为是纤维形成过程中 ECM 的主要来源。虽然谱系命运追踪和单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 技术有助于阐明（肌）成纤维细胞的个体发育，但它们也发现了迄今为止意想不到的成纤维细胞异质性程度，超出了传统的成纤维细胞至肌成纤维细胞的分化范式 (1–4) 。然而，这些新发现的成纤维细胞亚群仍然定义不清，包括驱动其分化的分子线索和它们在纤维形成过程中的确切作用。我们最近发现，一小部分血管周围细胞群（以转录因子 Gli1 为标志）是器官中肌成纤维细胞库的主要贡献者 (5, 6)。损伤后，Gli1 + 细胞会扩张，从血管周围微环境迁移到间质中，并分化为肌成纤维细胞。
外来病毒检测参考材料...
• 病毒检测的敏感性未知 • 检测取决于动物物种对病毒感染的敏感性 • 基于复制病毒引起的可测量病理效应 • 样本相关干扰 • > 18 天的观察期，具体取决于物种 • 全球不鼓励使用动物（3R 倡议！）
FDA 对使用 NGS/HTS 检测外来病毒的看法...
• 病毒检测的敏感度未知 • 检测取决于动物物种对病毒感染的敏感性 • 基于复制病毒引起的可测量病理效应 • 样本相关干扰 • > 18 天的观察期，具体取决于物种 • 全球不鼓励使用动物（3R 倡议！）
可重复的 WiSDM：使用标准化开放数据在气候变化情景下绘制可重复的外来入侵物种风险图的工作流程
方法：我们开发了 WiSDM，这是一种半自动化工作流程，旨在使创建开放、可重复、透明的外来入侵物种风险地图变得民主化。为了方便使用 WiSDM 制作外来入侵物种风险地图，我们统一并公开发布了分辨率为 1 平方公里、覆盖欧洲的气候和土地覆盖数据。我们的工作流程能够减轻空间采样偏差，识别高度相关的预测因子，创建集成模型来预测风险，并量化空间自相关性。此外，我们还提出了一个新颖的应用程序，通过量化和可视化模型预测的置信度来评估模型的可迁移性。所有建模步骤、参数、评估统计数据和其他输出也均自动生成，并保存在一个 R markdown 笔记本文件中。
