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引言肉鸡的肠菌是其肠道微生物生物系统的主要生物学成分，它启动和调节
引言肉鸡的肠道微生物群是其肠道微生物生物系统的主要生物学成分，它启动和调节鸟类体内发生的质量积累和保护性生化过程。肉鸡的菌群包括正常植物群（纤维溶质细菌，芽孢杆菌，乳酸杆菌和双歧杆菌）和致病微生物（沙门氏菌Enteritidis，S。gallinarum，S。typhimurium S. typhimurium，S。肉毒杆菌）（Okolelova等，2023; Vertiprakhov，2022）。质量积累生物化学过程的强度和反病原感染的成功取决于微生物生物系统的活性。通过元基因组测序方法进行肉鸡鸡肠菌的研究。这项技术需要从中提取微生物DNA的粪便样品收集。随后的测序促进了N.I. Vorobyov的分析。Laptev，M.V。 Selina，A.A。 Guselnikova和N.Yu. sidnev。 2025。 肉鸡肠道菌群生物系统中与年龄相关的变化的神经网络分析。 农业科学全球创新杂志13：359-365。 [2024年8月29日收到； 2024年10月6日接受；出版于2025年1月1日]Laptev，M.V。Selina，A.A。 Guselnikova和N.Yu. sidnev。 2025。 肉鸡肠道菌群生物系统中与年龄相关的变化的神经网络分析。 农业科学全球创新杂志13：359-365。 [2024年8月29日收到； 2024年10月6日接受；出版于2025年1月1日]Selina，A.A。 Guselnikova和N.Yu.sidnev。2025。肉鸡肠道菌群生物系统中与年龄相关的变化的神经网络分析。农业科学全球创新杂志13：359-365。[2024年8月29日收到； 2024年10月6日接受；出版于2025年1月1日]
儿童偏瘫的口服ATP治疗 使用基于本体的网络情境意识系统保护数字资产 在小跑赛车中使用鞭子 - 对速度变化的影响和... 学术界的气候意识：奥地利国际学生的空中旅行态度的研究 深度学习捕获了上毒在多因素疾病中的影响 人工智能在慢性病健康管理中的应用：书目分析 基于平板电脑的手动敏捷性检测早期精神病的定量评估 阿尔茨海默氏病和传染性药物 肠道菌组和神经精神疾病 气候变化和自杀流行病学：全球自杀率性别变化的系统评价和荟萃分析 对牛皮利亚corylifolia l。的评论：具有深刻生物学意义的有价值的植物 铁直肠癌在结直肠癌中的作用及其与免疫疗法的潜在协同作用 使用人工智能的生物多样性标准化自动图像分析 罕见的婴儿间质肺疾病 对尼日利亚气候引起的气候粮食不安全的韧性 身体成分和二氧化碳饮食排放
儿童期交替偏瘫（AHC）是一种罕见的神经系统疾病，通常在18个月大之前表现出来，其特征是复发性，交替的偏瘫发作，其频率可变，并且可以持续几分钟到几天。我们在一个小女孩中介绍了一个AHC的案例，该案件在ATP1A3基因（P.Glu815lys）中携带零星突变（p.glu815lys）对氟纳氨基氨酸的难治性，并且由于用腺苷5'-三磷酸腺苷（Triphosphate（Priphosphate）口服化合物治疗的不良反应，因此对topiramate不合格。通过随访评估结果，并定期监测副作用和安全性。复合药物显示出有效性和安全性。的确，在四年的随访中，随着腺苷-5'三磷酸的剂量逐渐增加至21 mg/kg，患者在控制偏瘫发作的频率和持续时间和神经系统恶化的改善方面表现出很大的好处。
基于控制器区域网络的生成分类器的异常检测系统
摘要 - 作为电子系统在现代车辆中变得越来越复杂且普遍存在，因此在板载网络上保护至关重要，特别是这些系统中的许多都是至关重要的。研究人员表明，现代车辆容易受到各种攻击的影响，从而使攻击者能够控制并损害安全 - 关键的电子系统。因此，文献中已经提出了几种入侵检测系统（IDS）来检测对车辆的这种网络攻击。本文介绍了一个基于新颖的生成分类器的入侵检测系统（IDS），该系统（IDS）专为汽车网络中的异常检测而设计，特别关注控制器区域网络（CAN）。利用变异贝叶斯，我们提出的ID使用深层可变模型来构造有条件概率的因果图。使用自动编码器体系结构来构建分类器以估算条件概率，这有助于通过贝叶斯推断的最终预测概率。对公共汽车挖掘数据集上针对最新IDS的比较评估突出了我们提出的分类器在提高检测准确性和F1分数方面的出色表现。提出的ID通过用有限的培训数据胜过现有模型来证明其功效，从而为汽车系统提供了增强的安全保证。
β-乳球蛋白基因的遗传多态性与某些牛奶生产特征及其成分的关系
摘要本研究旨在检测β-乳球蛋白（β -LG）的多态性及其影响伊拉克山羊的牛奶和化学成分的产量。在该项目中，随着年龄的年龄（1.5-5.5岁）采用了本地山羊，这项研究的期限为28-5-2024的31-1-2023，通过PCR-SSCP对这一组进行了基因分型，然后测序以诊断牛奶中的牛奶分析，通过牛奶样品进行诊断，通过牛奶样品进行牛奶，分析牛奶，分析牛奶，从而诊断出差异，基因分型和等位基因。 结果表明，我们有两个等位基因T，A分别为0.81、0.19，而对于基因型频率，TT和TA分别为0.61，0.39。 χ2计算得出的平均每日牛奶产量（ADMY）和总牛奶产量（TMY），TT vs vs vs TA，0.872，0.872，0.809 g/day，119.84，119.84，119.84，111.16 kg/day具有显着性，牛奶组成有显着差异。 分别。 观察到ADM，TMY，LAC和SNF的基因分型之间的差异，因此可以在用于山羊繁殖和农场动物的改进程序中使用遗传标记。随着年龄的年龄（1.5-5.5岁）采用了本地山羊，这项研究的期限为28-5-2024的31-1-2023，通过PCR-SSCP对这一组进行了基因分型，然后测序以诊断牛奶中的牛奶分析，通过牛奶样品进行诊断，通过牛奶样品进行牛奶，分析牛奶，分析牛奶，从而诊断出差异，基因分型和等位基因。结果表明，我们有两个等位基因T，A分别为0.81、0.19，而对于基因型频率，TT和TA分别为0.61，0.39。χ2计算得出的平均每日牛奶产量（ADMY）和总牛奶产量（TMY），TT vs vs vs TA，0.872，0.872，0.809 g/day，119.84，119.84，119.84，111.16 kg/day具有显着性，牛奶组成有显着差异。 分别。观察到ADM，TMY，LAC和SNF的基因分型之间的差异，因此可以在用于山羊繁殖和农场动物的改进程序中使用遗传标记。
对Spondias Pinnata（L.F.）Kurz的植物化学成分，传统用途和药理学活动的评论：重要的药用
Spondias Pinnata（L.F.）Kurz，通常称为野芒果或猪李子，是属于Anacardiaceae家族的药用树，在印度次大陆和东南亚的传统系统和编纂的药物系统中广泛使用。植物零件在内，包括根，树皮，叶子，水果和种子用于药物目的治疗各种疾病。植物化学分析表明，存在各种生物活性化合物，例如类黄酮，单宁，酚酸，皂苷和精油，这有助于其药理活性。精油富含单苯乙烯和倍半萜烯化合物，例如α-丁烯，牛角烯和geraniol。此外，还从植物的不同部位鉴定出了其他植物构成，包括β-甲酸，食道酸，咖啡酸和烷酸酯。最近的研究强调了其抗氧化剂，抗炎，抗菌和抗糖尿病特性，进一步验证了其传统用途，并暗示了开发新型治疗剂的潜力。本综述提供了S. pinnata的植物化学特性的全面概述，提供了可能对未来研究和建立有效天然药物的见解。
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
回顾文章化妆品中的猪源成分及其在复杂矩阵中的清真身份验证方法
不如LC-MS/MS敏感和特异性，尤其是在复杂且高度加工的矩阵（例如化妆品）中。DNA分离株和DNA降解的质量可能会影响测试结果PCR方法无法识别明胶样品中的污染程度，因为DNA检测与样品中存在的蛋白质或肽的量没有直接相关。
亚音单一AFT引擎（SUSAN）系统集成分析与未来飞机尺寸工具（FAST）
NASA提出了亚音速单尾电动发动机概念（SUSAN），以满足对电气化飞机设计的不断增长的需求，这有可能将CO 2排放量减少50％并限制航空的环境影响。苏珊的推进系统由一台涡轮扇发动机和16个分布式电动推进器组成。它被设计为一种商业运输，可容纳180名乘客有效载荷，载有2,500海里，同时以0.785的马赫和37,000英尺的速度巡航Susan的设计包括多种高级技术，例如具有边界层摄入，分布式电气推进系统的单个AFT发动机，以及几个州立电动电动子系统。本文整合了在单个建模和仿真环境中为苏珊开发的各种技术和方法。Susan是使用密歇根大学开发的未来飞机尺寸工具（快速）建模的。使用飞机规格和从文献中收集的设计任务概况，快速评估Susan及其集成技术的系统级别的可行性和性能。引入了其他推进系统和BLI模型，以将Susan的先进技术纳入其设计中。由此产生的Susan型号的MTOW为189,394 lbm，OEW为117,460 lbm，设计任务为30,701 lbm的预测块燃料燃烧。Susan模型的高升力比为20.49，鼓励进一步研究这些高级技术如何降低对控制表面尺寸的依赖并提高飞机总体上的效率。快速预测AFT发动机0.4372 lbm/（LBF·HR）的巡航TSFC，其中包括BLI技术的效果。
关于新冠肺炎疫苗抗原成分的声明
2024 年 12 月 23 日 支持考虑 COVID-19 疫苗抗原组成的证据 下面突出显示的数据是 TAG-CO-VAC 审查和考虑的代表性数据示例，用于为 COVID-19 疫苗组成建议提供信息，包括： (1) SARS-CoV-2 基因进化； (2) 使用动物抗血清进行病毒中和试验对以前和新出现的 SARS-CoV-2 变体进行抗原表征，并使用抗原制图进一步分析抗原关系； (3) 使用动物和人血清的目前批准的疫苗抗原针对循环 SARS-CoV-2 变体引起的中和抗体反应广度的免疫原性数据； (4) 感染循环 SARS-CoV- 2 变体后免疫反应的初步免疫原性数据； (5) 在 XBB.1 和 JN.1 谱系循环期间，目前批准的疫苗的可用疫苗有效性 (VE) 估计值；以及 (6) 疫苗制造商与 TAG-CO-VAC 秘密共享的具有更新抗原的候选疫苗性能的初步临床前和临床免疫原性数据（未显示数据）。TAG-CO-VAC 召集了一个由具有病毒学和免疫学专业知识的成员和顾问组成的小组。小组还审查和考虑了下面突出显示的数据。TAG-CO-VAC 和小组审查的未发表和/或机密数据未显示。
水产养殖成分和趋势 - 食物出口
食品出口 - 米德斯特和食品出口 - 东北部通过来自USDA的外国农业服务（FAS）的市场访问计划（MAP）资金管理许多服务。需要合理的住宿或替代计划信息的残疾人，应与我们联系。此外，可以以英语以外的语言提供程序信息。Food Export–Midwest and Food Export–Northeast prohibit discrimination in all their programs and activities on the basis of race, color, national origin, religion, sex, gender identity (including gender expression), sexual orientation, disability, age, marital status, familial/parental status, income derived from a public assistance program, political beliefs, reprisal or retaliation for prior civil rights activity.要提交程序歧视投诉，请访问https://www.ascr.usda.gov/ file-program-discrimination-complaint-usda-customer。食品出口 - 米德斯特和食品出口 - 北部是机会均等的雇主和提供者。食物出口 - 米德斯特和食品出口 - 非次数不容忍欺诈，并且警惕任何计划中的欺诈行为。食品出口 - 米德斯特和食品出口 - 空军保留接受或拒绝公司参加计划的唯一权利。有关完整的参与政策和我们的道德准则，请访问：www.foodexport.org/ enter和conditions。