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驼鹿身体成分的评估
我们评估了在野外条件下估计驼鹿身体成分的技术。通过生物电阻抗分析 (BIA) 估计了 2 只驼鹿的体内水分，并通过尿素稀释估计了其中 1 只的体内水分。这些动物被屠宰，并对组织样本的蛋白质、水分、脂肪和灰分含量进行了分析。此外，还从其中 1 只身上解剖出腓骨肌群并进行相同的分析。化学测定的无食物体 (IFB) 脂肪测量值为鲜重的 15.4% 和 13.1%，IFB 水分含量范围为 58.6% 和 62.0%。在我们之前的估计值上再增加一个样本，我们确定腓骨肌脂肪的估计值与 IFB 脂肪有关，但有两个样本的收集方式与其余样本不同。尿素稀释法测定的空体水空间 (EBWS) 被证明不能精确估计 IFB 水量，因此我们终止了对这项技术的进一步研究。剃毛皮肤、去皮空胴体和空内脏中的脂肪百分比随 IFB 脂肪百分比线性下降，这表明这些身体成分中的脂肪被同时利用，这与长期以来认为驼鹿脂肪动员顺序的观点相矛盾。化学测定的 IFB 脂肪和水分含量与许多因素显著相关，包括 BIA 参数、活重 (LW)、总长度 (TL) 和细胞压积 (PCV)。然而，并非所有模型都包括 BIA 参数，在我们的分析中，LW 和 TL 似乎是身体成分最重要的预测因素。驼鹿的活重 (LW) 最好通过结合总长度、心脏周长和状况等级评分的线性模型进行预测。
食品成分与分析杂志
使用化学计量学方法评估了未成熟香蕉粉多元素指纹对香蕉基因组和亚基因组进行分类的潜力。使用火焰原子吸收光谱法和比色法测定了属于四个基因组和 11 个亚基因组的 33 个香蕉品种的未成熟香蕉粉中 N、P、K、Mg、Ca、Zn、Cu、Mn、Fe 和 B 的元素浓度。采用主成分分析 (PCA) 结合线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN) 进行分类，校准和验证集（分别为 157 个和 39 个样本）的比例为 80:20。元素 K、N 和 Mg 的平均浓度最高，分别为 1273 mg/100 g、424 mg/100 g 和 132 mg/100 g。分类模型验证集样本在PCA-LDA、PCA-ANN、PCA-SVM模型中均能成功实现基因组组（准确率100%）和亚基因组组（准确率78.95-100%）的分类，表明多元素指纹识别结合化学计量学是一种有效可行的香蕉基因组及亚基因组组分类方法。
COVID-19 的潜在疫苗成分
全世界都对由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的冠状病毒病 (COVID-19) 大流行感到担忧，因为这种疾病具有致命性。这已成为国际关注的公共卫生紧急事件。目前，尚无任何特定的疫苗和药物在大规模试验中被证明有效。随着确诊病例和死亡人数的迅速增加，迫切需要有效的治疗方法和有效的预防疫苗。迫切的未满足需求导致计划和启动多项药物开发试验，用于治疗和疫苗开发。在本文中，我们总结了有关细胞受体相互作用的数据以及针对脱氧核糖核酸 (DNA)、信使核糖核酸 (mRNA) 和病毒小基因的新疫苗前景的数据。我们已将测试 COVID-19 疫苗各个方面的各种临床试验的可用数据制成表格。