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World File Search System如蛾
纳米级进展 - RSC 出版
不断发展的仿生学领域高度多学科化，几乎涵盖了从微观应用到宏观应用的所有工程规模。模仿自然解决复杂问题的理念已应用于科学和工程的每个分支。自然界中普遍存在的光子结构，如蛾眼、昆虫的结构色等，为许多新型光子材料的构造提供了灵感。植物和树木的光合作用为更新的能量收集方法提供了灵感。模仿人类大脑的活动来解决诸如物体识别、模式识别等问题，催生了一种名为“神经网络”的新计算算法，该算法现已成功应用于许多科学分支，以解决复杂问题。日本的“新干线”或高速子弹头列车在面对隧道轰鸣声这一令人担忧的问题时，从大自然中汲取灵感进行了重新设计。列车的前部经过重新设计
接触未修饰的反义DNA（CUAD）生物技术
Paul Zamechnik和Mary Stephenson在1978年首次在Rous肉瘤病毒上发现了使用修饰的反义寡核苷酸的部分可能性（Zamecnik和Stephenson，1978年）。一年后，当海伦·唐尼斯·凯勒（Helen Donis-Keller）提出的结果表明，RNase H在RNA中切割RNA - DNA异质振动台时的结果（Donis-Keller，1979年）。花了三十年的时间才以未修饰的反义寡核苷酸的形式以未修饰的反义DNA（CUAD）生物技术（Oberemok，2008）和寡核苷酸杀虫剂（Brie -off y，Olinscides或DNA昆虫剂使用植物保护剂）（MAN 22）（MAN 2）（MAN）（MAN）（han）（han）（han）（oligonucletide）（Oberemok，2008年）（Oberememok，2008）（Oberemok，2008年），以概念上的形式应用了三十年的时间。 Gal'chinsky等人，2024年； Trilink Biotechnologies，2024）（图1）。在2008年，在未修饰的反义DNA寡核苷酸和接触杀虫剂之间放置了一个相等的迹象（Oberemok，2008）。到那时，磷氧矿体DNA合成的发展（Hoose等，2023）使得以负担得起的价格在大量害虫上合成和测试反义DNA碎片。寡核苷酸杀虫剂在海绵状的蛾lymantria dispar进行了第一次测试。靶向IAP基因的反义DNA寡核苷酸的接触应用在无杆状病毒和LDMNPV感染的海绵状蛾毛虫（Oberemok等，2016，2017; Kumar等，2022）上表现出了其有效性。在2019年，发生了三个重要的变化，这些变化显着推动了Cuad Biotechnology的发展。第二，寡核苷酸杀虫剂的长度成功降低至11首先，虫害的rRNA开始用作寡核苷酸杀虫剂的靶标（这导致寡核苷酸杀虫剂的效率提高，因为RRNA占细胞中所有RNA的80％，因此）（Oberemok等）（Oberemok等）（Oberemok等）。
Baramati地区及其周围的蛾多样性 国际昆虫学研究杂志www.entomologyjournals.com ISSN：2455-4758收到：21-06-2024，被接受：22-07-2024，发布：07-08-2 蜘蛛的生物多样性从马哈拉施特拉邦的奥斯曼纳巴德区（印度）录制
引言昆虫是地球上最多样化，最大的生物群，包括大约30个订单和近一百万个描述的物种。他们占所有描述的物种的75％，居住在包括南极洲在内的几乎所有栖息地和大陆上的土地，水和空气。节肢动物，最多样化的动物群，占地球上所有动物物种的三分之二以上。linnaeus在1758年描述的鳞翅目包括蝴蝶和飞蛾。“ Lepidoptera”一词来自希腊语单词“ lepis”（scale）和“ ptera”（翅膀）。与约180,000种，它们分布在126个家庭中（Capinera。et。al。，2008）[8]和46个超家族（槌槌。et。al。，2007）[12]，占所有描述的生物体的百分之十。鳞翅目是全球最广泛，最广泛认可的昆虫秩序之一（Powell。et。al。，2009）[29]。鳞翅目在身体结构方面表现出许多变化，这些变化已演变为在生命和分布中提供益处。飞蛾，蝴蝶的表兄弟，属于这个命令。记录蛾多样性可以提供进化见解，并有助于为鳞翅目昆虫制定保护目标。这项研究旨在探索马哈拉施特拉邦巴拉马蒂及其周围周围的飞蛾多样性，这在很大程度上没有被评估。鳞翅目物种丰富度随栖息地异质性而增加，支持资源和结构多样性促进更大的生物多样性的范式。六角洲类中最多样化和第二大阶是鳞翅目（Benton，1995）[6]。他们提供关键的生态系统服务，例如授粉，分解和营养循环。鳞翅目，包括蝴蝶和飞蛾，在森林生态系统和农业领域很常见，通常被称为生态系统的生物学指标。印度的蛾动物群是众所周知的，在英国政府期间，在20世纪，特别是在马哈拉施特拉邦的20世纪之前的调查有限。鳞翅目Indica的第一卷发表于1890年，这些出版物仍然是鳞翅目上最好，最全面的作品之一。近年来，研究人员已将鳞翅目用作模型生物，以探索人造活动和污染对生态系统的影响。他们执行必不可少的生态系统服务，并表现出作为森林健康指标的希望（Kitching等，2000）[23]，以及其他昆虫群（例如膜翅目）多样性的代理。
1980 年档案 - 英国航空
我们的老读者会记得，这个系列的标题起源于《英国民航新闻》（多年来一直是 BCAN 的坚定支持者），当时它试图对单个飞机的历史进行分类。当它开始时，它是该领域的领导者，但长期以来一直被超越和修饰，直到它催生了 Air-Britain 的单个型号专著。BCAN 中最后一个真正的完整真相在第 22 卷第 6 期第 22 页结束，当时 G-ALEF 结束了 Handley Page HP.70 Halifax C8 的传奇故事。多年来，关于完整真相解剖的建议导致了对“老虎蛾”或“Chip the Munk”（我们的老读者会记得一个著名的印刷错误！）的要求，现在我们非常高兴，尽管不无忐忑不安，开始 DH.60 Moth。这体现了不知疲倦的 Moth 狂热分子马尔科姆·菲尔莫尔 (Malcolm Fillmore) 的艰苦研究，我们很高兴欢迎他来到档案馆的页面。
普利茅斯出租马车和私人出租车司机指南
3 西霍码头 在普利茅斯的西霍码头上可以看到一个三米高的铸铁人体雕塑，被称为“Look II 雕像”。1967 年 5 月 28 日，成千上万的人在这里观看了弗朗西斯·奇切斯特爵士驾驶吉普赛蛾 IV 号在 266 天内独自环游世界后登陆。他回到了皇家西部游艇俱乐部的总部，现在是码头旁边的海滨酒吧和烧烤店。该雕塑由世界著名艺术家安东尼·葛姆雷爵士 OBE 设计，他还设计了标志性的北方天使，并于 2020 年 9 月揭幕，以纪念五月花号从普利茅斯启航 400 周年。该雕塑设计成生锈的外观，被普利茅斯人昵称为“Rusty Reg”。它重达近 3 吨，由 22 块铸铁制成，像纸牌屋一样堆叠，但又像巨石阵的石头一样坚固。艺术家希望这件作品能唤起人们跨越地平线去另一个地方建立新生活的渴望。
传粉媒介行动计划，2021 年至 2024 年 - GOV.UK
• 野生授粉昆虫：英国约有 6,000 种昆虫参与农作物或野生植物的授粉。包括许多昆虫分类群或类型，如大黄蜂、独居蜂、蛾、蝴蝶和食蚜蝇。 • 野生蜜蜂：英国有超过 250 种野生蜜蜂，包括大黄蜂和独居蜂。 • 人工管理的蜜蜂：养蜂人和蜂农在蜂箱中饲养的一种蜜蜂，即 Apis mellifera。 • 人工管理的大黄蜂：饲养在温室和塑料棚中为农作物授粉。不打算放归野外。 • 授粉昆虫健康：野生和人工管理的授粉昆虫的健康状况，即使在存在病原体的情况下，它们也能存活更久、繁殖更多，从而更有效地提供生态系统服务。授粉媒介的健康受到害虫、寄生虫、疾病和其他人为压力等威胁以及环境要求的获取和可用性的影响，例如适当的营养（包括幼虫食物植物）、筑巢地点、交配区和冬眠地点。• 蜜蜂健康：与授粉媒介健康有关，但特别关注蜜蜂的状态和为支持蜜蜂而采取的措施，有关更多信息和行动，请参阅《2030 年健康蜜蜂计划》。
急性紫外线辐射对梅隆氏菌健康和免疫的影响
对于人类，急性和慢性过度暴露于紫外线（UV）辐射会以晒伤形式造成组织损伤并促进癌症。尚不清楚紫外线辐射的免疫调节特性和与健康相关的固定质量。在此，我们使用了蜡蛾梅洛尼亚氏菌的幼虫来确定先天免疫的细胞成分的紫外线变化。来自免疫细胞（血细胞）反应性和抗菌因子的产生，这些昆虫与哺乳动物细胞先天免疫具有许多功能相似性。将昆虫暴露于UVA或UVB长达两个小时后，我们监测了幼虫活力，感染易感性，血液抑制（血液）生理学和粪便排出。长期暴露于UVB，与生存降低相吻合，对细菌挑战的易感性增强，血液抑制中的黑色素合成，损害血细胞功能以及粪便（细菌）含量的变化。我们认为，G。Mellonella是一种可靠的体内模型，用于评估在整个生物体和细胞水平上紫外线暴露的影响。
使用飞蛾优化的有效算法（...
Divya Rawat 1，Pushpendra Singh 2 1,2电气工程系，政府。女子工程学院，印度AJMER-305002摘要蛾火焰优化（MFO）算法是Swarm Intelligence家族的成员，可用于解决各个现实世界中的复杂优化问题。MFO及其不同的变化，可以简单地理解和易于操作。这些算法在解决诸如电力和能源系统，工程设计，经济调度，图像处理和医疗应用等各个领域的优化问题方面取得了巨大成功。这篇全面的评论探讨了MFO的不同变体，包括经典版本，二进制类型，修改版本，混合版本，多目标版本以及不同扇区中MFO算法的应用方面。此外，提出了MFO算法的评估以评估其相对于其他算法的性能。该文献的主要重点是对MFO及其应用进行调查和分析。此外，总结的评论部分深入研究了MFO算法及其变体的潜在研究方向。关键字：飞蛾火焰优化（MFO），蛾火焰优化算法（MFOA），复杂优化，MFO分析，应用程序。1。辛格拉姆 - 弗拉姆优化算法是一种新的元启发式优化方法，该方法是由Seyedali Mirjalili在2015年提出的，基于夜间特殊导航方法的飞蛾行为的模拟。他们利用一种称为横向方向的机制进行导航。在这种方法中，飞蛾通过保持相对于月球的固定角度而飞行，这是一种非常有效的机制，可以在直路上长距离行驶，因为月球远离飞蛾。这种机制确保了夜间直线飞翔的飞蛾。但是，我们通常会观察到飞蛾在灯光周围螺旋飞行。实际上，飞蛾被人工灯所欺骗并表现出这种行为。由于这种光非常接近月球，因此，保持与光源相似的角度会导致飞蛾的螺旋蝇路径。在MFO算法中，飞蛾以对数螺旋的方式在火焰中飞来飞去，并最终汇聚到火焰。螺旋方式表示勘探区域，并确保利用最佳解决方案。优化是指为特定问题找到最佳解决方案的过程。随着问题的复杂性增加，在过去的几十年中，对新优化技术的需求比以前更为明显。数学优化技术曾经是在提出启发式优化技术提出之前优化问题的唯一工具。数学优化方法主要是遇到一个主要问题的确定性：local