1电气和电子工程学院,敦侯赛因大学马来西亚大学,UTHM,BATU PAHAT 86400,马来西亚Johor 2高级传感设备和技术FG,电气和电子工程学院,Tun Hussein Onn University,Tun hussein onn University,uthm电气和电子工程,Nanyang Technological University,新加坡639798,新加坡4 Emtex CTS SDN。bhd。孵化器空间,第2级,研究大楼,F6,Tun Hussein Onn Malaysia,Parit Raja,Batu Pahat 86400,马来西亚Johor 5电信研究与创新(CERTI),电子工程与计算机工程学院(FKEKK),马六甲技术大学(UTEM),MALASYIA,马来西亚Melaka *通信 *通信:Ahmedjamal@utem.edu.edu.my(A.J.A.-G.); zahriladha@utem.edu.my(Z.Z.)†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
de Grave and Rogers(2013)将Macrobrachium Ohione列为以下美国的本地:弗吉尼亚州,德克萨斯州,南卡罗来纳州,阿拉巴马州,阿肯色州,阿肯色州,佛罗里达州,乔治亚州,伊利诺伊州,印第安纳州,路易斯安那州,路易斯安那州,密西西比州,密西西比州,密苏里州,密苏里州,北卡罗莱纳州,俄亥俄州,俄亥俄州和俄克拉荷马州。在美国De Grave and Rogers(2013)中的地位列出了以下美国的Macrobrachium Ohione作为本地:弗吉尼亚州,德克萨斯州,南卡罗来纳州,阿拉巴马州,阿肯色州,佛罗里达州,佛罗里达州,乔治亚州,伊利诺伊州,印第安纳州,印第安纳州,印第安纳州,路易斯安那州,路易斯安那州,密西西比州,密西西比州,密西西比州,密苏里州,北卡罗莱纳州,俄亥俄州,俄亥俄州和OKLAHAMA和OKLAHAMA和OKLAHAMA。来自De Grave and Rogers(2013):“在其范围的部分地区,尤其是北部和密苏里州和俄亥俄河,该物种在最近几十年中变得非常罕见。”根据Benson(2023)的说法,Macrobrachium Ohione于2005年在佛罗里达州的Caloosahatchee流域的本地范围内记录。 此引言的状态尚不清楚。 在美国的现场贸易中,没有发现任何大ohione的人出售。 法规在美国境内未发现有关财产或贸易的特定物种规定。 来自本森(2023)的美国介绍方式:“很可能是诱饵桶 多年来,在其本地诱饵和人类消费中都有一种商业渔业(Bowles等,2000; Bauer和Delahoussaye,2008年)。 De Grave and Rogers(2013)的言论:“ Bowles等。来自De Grave and Rogers(2013):“在其范围的部分地区,尤其是北部和密苏里州和俄亥俄河,该物种在最近几十年中变得非常罕见。”根据Benson(2023)的说法,Macrobrachium Ohione于2005年在佛罗里达州的Caloosahatchee流域的本地范围内记录。此引言的状态尚不清楚。在美国的现场贸易中,没有发现任何大ohione的人出售。法规在美国境内未发现有关财产或贸易的特定物种规定。来自本森(2023)的美国介绍方式:“很可能是诱饵桶多年来,在其本地诱饵和人类消费中都有一种商业渔业(Bowles等,2000; Bauer和Delahoussaye,2008年)。 De Grave and Rogers(2013)的言论:“ Bowles等。(2000)还提到了该物种发生在墨西哥东北部的沿海溪流中,但这并没有得到其他出版物的证实。”摘自Bauer和Delahoussaye(2008):“其范围北部(包括密西西比州和俄亥俄州河流)的物种的衰落可能部分通过人类对少年迁移以及随后进行上游招募的影响来解释。”
摘要 . 虾加工业因其高需求和市场价值而成为全球最大的渔业部门。通常,工厂经常生产的唯一虾部分是无头虾和去皮虾(没有皮和头的虾),约占 88.5%。在加工过程中会产生副产品,需要进行适当的处理。近年来,虾副产品的产量急剧增加,导致废物收集、处理和污染问题。需要开展利用虾副产品的趋势,因为这些副产品有可能生产出具有附加值和可持续性的创新产品。虾头和虾壳等副产品含有蛋白质、矿物质、脂肪、氨基酸和生物活性化合物成分,可用作添加剂和原料。本文的目的是研究虾加工业副产品的潜在利用。通过将这些副产品转化为生物塑料、调味料、天然食用色素、虾油和蛋白质水解物等增值产品。使用各种常规和酶提取方法进行加工可以减少副产品。利用虾副产品可以提供一种有吸引力的替代方案,以减少食品行业对合成产品的依赖,同时提供更高效和更环保的副产品管理的额外好处。
litopenaeus vannamei是全球培养最广泛的虾类,以其规模,生产和经济价值而闻名。然而,其水产养殖受到频繁疾病暴发的困扰,导致迅速而大规模的死亡率。病因研究经常落后于新疾病的出现,使某些虾疾病的因果因素不明显,并基于症状性表现而导致命名法,尤其是在涉及共生病原体的病例中。有关虾疾病状况的综合数据仍然有限。在这篇综述中,我们总结了有关虾疾病的当前知识及其对肠道微生物组的影响。此外,我们还提出了一个整合主要殖民者的工作流程,从健康状态到患病状态的肠道网络中的“驱动器”分类单元,疾病歧视性分类群和毒力基因,以鉴定潜在的多生物病原体。我们检查了影响虾肠肠菌菌群的非生物和生物因素(例如外部和内部来源和内部来源以及特定疾病的效果),重点是“ Holobiome”概念和肠道微生物群对多种疾病的反应的共同特征。排除了混杂因素的影响后,我们提供了一个诊断模型,用于使用疾病常见的歧视性分类群定量预测虾疾病的发生率,而与因果剂无关。由于保存了用于设计特定引物的功能基因,我们提出了一种实用策略,该策略采用QPCR鉴定的普通歧视性功能基因的丰度。本评论更新了肠道菌群在探索虾病因,多因素病原体和疾病发病率中的作用,
摘要各种流行的发酵食品是商业或家庭层面生产的。在发酵过程中,食物基质中可能发生化学,物理和微生物学变化。由于来自马来群岛的文献中有关Belacan(发酵虾)和Pekasam(发酵淡水鱼)的信息稀缺,该综述将重点介绍这些食品成分的物理化学变化,营养,微生物学,感官,感官和生物学活动。belacan主要由用盐的发酵虾块组成,通常以少量烹饪的调味品添加。相比之下,Pekasam由其原始形式的淡水鱼组成,通常用烤水稻和天然酸性剂发酵,可用作主菜。Belacan和Pekasam都含有大量的鲜味氨基酸和5'-核核苷酸,例如谷氨酸,inosinate,inosinate和Guanylate,以及鸟烯基因内源性蛋白酶和微生物生长而从蛋白质降解中降解。不幸的是,蛋白质的分解会导致生物胺的兴起,这可能会对敏感个体造成不利影响。乳酸细菌的生长是常见的,通常被认为是安全的,但是变质的微生物很容易在不利的环境中污染该产物。因此,借助丰富的营养和生物学活动,这些食物成分的适当消费可能有助于改善消费者的健康,同时增加马来传统美食的可接受性。
北卡罗来纳州虾渔业管理计划(FMP)于2006年4月被北卡罗来纳州海洋渔业委员会(MFC; NCDMF 2006)通过。该计划包括一些内部水域和区域封闭中的90英尺头顶限制,以保护栖息地和少年鳍鱼。按大小按大小开发了虾类管理,以优化资源的使用。实施了其他策略,以通过修改齿轮,淘汰实践和收获限制来最大程度地减少废物。该计划允许使用撇渣器拖网作为休闲商业装备许可证(RCGL)装备,并建立了48夸脱(heads-On)娱乐限制。对新河上172号高速公路上方的虾拖网的使用限制于2010年生效,并且该桥上的该区域仅限于撇拖船拖网。该策略通过2015年的修正案1将其整理成规则。
1 沙迦大学 RISE 可持续能源与电力系统研究中心,沙迦 PO Box 27272,阿拉伯联合酋长国 2 阿斯顿大学工程与应用科学学院机械工程与设计,伯明翰阿斯顿三角区 B4 7ET,英国 3 沙迦大学先进材料研究中心,沙迦 PO Box 27272,阿拉伯联合酋长国 4 米尼亚大学工程学院化学工程系,米尼亚 61519,埃及 5 贝尼苏韦夫大学高级科学研究生院环境科学与工业发展系,贝尼苏韦夫 62521,埃及 6 南谷大学工程学院机械工程系,基纳 83521,埃及 * 通信地址:aolabi@sharjah.ac.ae (AGO);awotwet@aston.ac.uk (TW); mabdulkareem@sharjah.ac.ae (MAA)
北卡罗来纳州海洋渔业委员会 (NCMFC; NCDMF 2006) 于 2006 年 4 月通过了北卡罗来纳州虾类渔业管理计划 (FMP)。该计划包括在某些内陆水域设置 90 英尺的头绳限制和区域封闭,以保护栖息地和幼鱼。还制定了按大小管理虾类以优化资源利用。还实施了其他策略,通过改进渔具、淘汰做法和收获限制来最大限度地减少浪费。该计划允许使用撇渣拖网作为休闲商业渔具许可证 (RCGL) 渔具,并设立了 48 夸脱(正面朝上)的休闲限制。对新河 172 号公路大桥上方使用虾拖网的限制于 2010 年生效,大桥上方的这一区域仅限于撇渣拖网。该策略通过第 1 号修正案编入规则。
‧‧‧jx Nippon石油和天然气勘探公公全球最大规模燃煤电厂营运的,2017年〜2021年累计捕捉380万吨co 2,皆用于eor
深度学习用于在几个科学领域的重要应用中使用的计算机视觉问题。在生态学中,对深度学习的兴趣日益增加,以对大量图像(例如动物物种鉴定)进行重复分析。 但是,生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。 首先,有一个编程障碍,因为大多数算法都是用python编写的,而大多数生态学家则精通R。 第二,深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上,而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。 在这里,我们展示了可重复的R工作流程,该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。 我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习,并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。 尽管平均模型分类性能,但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集,生态推断都是相似的。 此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作,分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。 我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。在生态学中,对深度学习的兴趣日益增加,以对大量图像(例如动物物种鉴定)进行重复分析。但是,生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。首先,有一个编程障碍,因为大多数算法都是用python编写的,而大多数生态学家则精通R。第二,深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上,而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。在这里,我们展示了可重复的R工作流程,该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习,并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。尽管平均模型分类性能,但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集,生态推断都是相似的。此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作,分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。
