摘要近年来,可持续和生态粮食生产的发展引起了全球的兴趣。很明显,随着新的整合系统的发展,这种现象正在引起以水产养殖研究的变化。但是,仍然有必要了解综合系统中涉及的不同方面,包括虾和海藻等共培养系统。这项研究评估了绿色海藻作为食物来源对白虾penaeus vannamei肠道细菌群落的影响。虾:仅用颗粒(P)喂食,仅ulva Clathrata(UC),U。Clathrata + Pellet(UCP),仅ULVA LACTUCA(UL)(UL)和U. lactuca + lactuca + pellet(ULP)。在生长和生存方面,与对照(P)相比,ULP和UCP处理之间没有发现显着差异(P> 0.05)。对虾肠的细菌生物群的分析显示,与对照(P)相比,ULP,UL和UC中社区组成的显着差异(P <0.05)。我们发现,蛋白杆菌是所有治疗中最丰富的门,其次是用于UC,UCP和UL和UL和ULP治疗的细菌菌。虾只用海藻U. lactuca(UL,ULP)的rubritalea,lysinibacillus,acinetobacter和bellopopirellula的丰富度明显更高,用于U. Clathrata治疗(UC,UCP),是litoreibacter。对照(P)中颤动的相对丰度更高,显示出UC和UL处理的减少。我们的发现可以更好地了解综合的水产养殖系统,特别是那些利用海藻作为天然饲料来源的水产养殖系统。
由于化学污染对淡水生态系统和生物多样性构成了持续威胁,因此要进行创新的方法来解决与此类污染物相关的生态风险。这项研究预测了基于方程式的化学物质对中位数和效应浓度(L(e)C50)的时间依赖性的长期影响,并具有关键的身体RESI适当的概念。以这种方式,该方法可以预测任何给定时间点的物种灵敏度分布。扩展了方法,以预测平均物种丰度关系(MSAR)作为生物多样性的指标。为了测试和验证METS的那言,使用了六个案例研究的数据,该案例研究使用了六个淡水节肢动物的短期和长期暴露于咪二藻虫的数据。使用物种(PAF)及其相对(1-PAF)的物种的分数(1-PAF)用于验证MSAR框架本身。预测的慢性LC50值的准确性依赖于物种。但是,除一种物种外,所有预测的慢性LC50值仅基于急性数据的拟合的95%置信区间(CI)。预测和计算的MSAR之间的平均差异在2%至6%之间。预测的MSAR通常低估了伊idacloprid的影响。然而,所有预先调查的MSAR均相似或低于计算出的1-PAF,其CI涵盖了计算出的MSAR。因此,研究发现所提出的方法可用于预测化学污染物的长期影响。
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Micropsalliota是一个相对较小的属,在先前的研究中记录了97个名称。在这项研究中,基于中国亚热带地区的形态和系统发育证据,已经确定了两种新的微甲基植物,比斯帕拉和氏菌。在形态上,比斯波拉菌的特征是很小的basidiomata,长达9.0μm长的cymborlous basidiospores,白色至奶油桩,小鹿到暗红色的中心,以及tibiorform Cheilocystidia;小孢子虫(M. dulgaris)被小的basidiomata,孢子大小的孢子,白色至奶油绒毛,覆盖着红棕色至深棕色的原纤维,各种芝麻囊藻,长达60μm,长达60μm,纤维菌丝表现出浅棕色真空色素。它们独特的分类状态得到了两个新物种在4-Locus(ITS,LSU,RPB2,TEF-1α)系统发育树中的位置的确认。提出了两个新物种的详细描述和形态学照片。为了帮助诊断,中国提供了35种微甲基植物的关键。
气候变化可以诱导物种范围的变化。然而,气候变化的强度,物种的17个固有分散能力和景观的拟人化是在大多数情况下阻碍物种18运动。在这种情况下,保存和促进19种物种从其目前的栖息地迁移到其未来的气候相似栖息地的气候走廊是预防物种灭绝的20个重要策略。气候连通性建模是一种工具21,可以识别这些潜在的运动途径。在这里,我们的目的是在各种生态假设和气候23变化场景下对欧洲气候类似物进行建模22,以确定高电位连通性的领域并量化一系列假设的连通性的24变化。我们还与受保护区域重叠的连接图25重叠,以确定气候连通性是否受到充分保护。我们26表明,气候连通性在气候27变化的不同场景之间没有太大差异,但强烈依赖于物种的扩散假设。它也相对28个类似于非气候连通性的情况。因此,可以预见29气候变化对物种运动的影响,无论未来30种气候的未来轨迹如何,但是对多种物种的保护策略的实施肯定会证明是复杂的。总体而言,保护区位于高和稳定的32个连通性的地区,但一些国家缺乏适当的保护方案,尤其是在33种强大的保护方面。35 36我们的结果有可能在土地覆盖的建设中服务34个变更方案,以确定改善气候连通性的最佳策略。
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。
由于它们通常形状和结构难以辨别,因此无法通过形态学检查对化石微生物类群进行精确识别 (Xie & Kershaw, 2012 )。此外,即使是对化石记录中得到很好体现的类群,如有孔虫门,由于存在由裸露的未化石物种组成的演化支,因此仅基于化石数据也无法正确解释它们随时间的演化模式 (Pawlowski et al., 2003 )。因此,与古老的动植物群 (McElwain & Punyasena, 2007 ; Raup & Sepkoski, 1982 ; Signor, 1994 ) 不同,可分类的古生物标本的稀有性只能揭示过去真实的微生物多样性的一小部分,并且难以研究不同地质时代的微生物演化、多样化和功能意义。
该法案的规定是DOE知识渊博的员工之间合作的结果,与夏威夷盲人联合会合作。我认为,这种合作实际上与法案本身一样重要,随着该法案的实施,增强了更光明的未来的前景。值得赞扬的是,反映她的专业精神,DOE特殊需求部分的管理员Jamia Green女士与我们的小组联系,并表示她想对更好的盲文服务进行讨论,这是去年在立法机关上从一项法案中工作的。这次讨论导致了夏季和秋季的许多会议,最终导致了您今年作为SB530介绍的文字。DOE应该为自己说话,但是夏威夷的NFB坚信通过SB530将导致在夏威夷K-12教育中改善盲文服务。
fi g u r e 2一系列推定的事件导致在另一个遥远相关的非目标物种中插入功能性基因驱动盒(如果没有杂交的情况下)。Div> dna以灰色为灰色和DNA,以温暖的颜色:粉红色:cas9基因,橙色:grna基因和棕色:相邻序列。是Draque方程的不同参数。在代表的情况下,一条线(长插入元素)和一个可转座元素(TE)用作同源指导修复的侧翼序列。请注意,也可以使用非目标主机中存在的其他序列