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World File Search System猎物
混合非自主猎物 - prodator的动力学...
收获，自然灾害和冲击。这些过程受到短期扰动的约束，其时间段与整个演变类似。在与这种突然变化相关的动态系统中，我们假设这些变化是冲动形式的变化。因此，在对工业机器人技术，人口动态，最佳控制，生物系统，物理学，生物技术，生态学，药物科学，药代动力学等中的冲动性问题进行建模方面，冲动性差异方程已被开发。[9]。冲动差异方程式的概念在科学和工程领域提供了有益的结果[10]。生态系统中有一些突然的扰动，例如干旱，火灾，狩猎，收获，浮游和育种，不适合不断考虑。例如，几条路径击败了害虫爆发，例如化学控制和生物控制。一些农药和其他有益的物种用于控制害虫中的作物和其他物质。这些程序始终导致固定场合的物种数量的快速减少或增加。因此，为了模拟生态系统中的这些快速变化，我们使用冲动的差异方程，而不是初始有价值的简单差异方程。我们参考[11-13]及其参考文献，以获取有关冲动人口系统的更多信息。
粪便DNA元法编码显示可靠的短期猎物检测，并解释了两个北极熊亚群的肠道微生物组的变化
摘要：这项研究开发并评估了DNA元法编码，以鉴定East Greenland（EG）（EG）和Southern Beaufort Sea（SB）Polars Polars Maritimus在2015年春季采样的pinniped和Cetacean Prey DNA的存在。在所有样品的一半（49/92）中检测到猎物DNA，并且在检测到响起的密封pusa hispida是主要的猎物，在Eg的100％（22/22）中鉴定出Eg的100％（22/22），SB北极熊样品的81％（22/27）鉴定出具有猎物DNA的SB北极熊样品。胡须的密封barbatus dna，检测到猎物DNA。猎物DNA检测频率和相对可怕的频率与SB北极熊子集的定量脂肪酸签名分析（QFASA）的估计进行了比较。环形密封和胡须密封是两种方法都确定的主要猎物，但Qfasa还鉴定出了猎物DNA未发现的2个鲸类猎物。DNA元法编码与QFASA结果的差异可能与每种方法捕获的不同饮食时间尺度有关，即短期与长期饮食。 猎物DNA检测，性别/年龄类别和亚群显着解释了北极熊肠道细菌相位的变化。 检测到的具有猎物DNA的北极熊样品与细菌类梭状芽胞杆菌和杆菌的丰富性较高以及否定性较低的含量有关。 因此，粪便DNA metabarcoding可用于识别北极熊的近期猎物，补充定量和可能的长期QFASA估计，并可能有助于了解北极熊肠肠肠微生物组的变化。短期与长期饮食。猎物DNA检测，性别/年龄类别和亚群显着解释了北极熊肠道细菌相位的变化。检测到的具有猎物DNA的北极熊样品与细菌类梭状芽胞杆菌和杆菌的丰富性较高以及否定性较低的含量有关。粪便DNA metabarcoding可用于识别北极熊的近期猎物，补充定量和可能的长期QFASA估计，并可能有助于了解北极熊肠肠肠微生物组的变化。关键词：饮食组成·DNA元法量·QFASA·脂肪酸特征·海洋哺乳动物·基因组学·北极海洋生态
粘液菌的Aberystwyth University掠夺性策略...
摘要：由粘液细菌融合的掠食性外膜囊泡（OMV）与革兰氏阴性细菌的外膜融合，将有毒的货物引入猎物。在这里，我们使用了产生荧光OMV的粘粒细胞杆菌的菌株，用革兰氏阴性细菌的摄入量来测定OMV的摄取。M. Xanthus菌株比测试的猎物菌株所采用的OMV材料少得多，这表明将OMV重新融合并以某种方式抑制了生产生物体。对不同猎物的OMV杀伤活性与粘细菌细胞的掠食性活性密切相关，但是，OMV杀死活性与它们与不同猎物融合的倾向之间没有相关性。先前已经提出，Xanthus GapDH M. Xanthus gapdh通过增强OMV融合与猎物细胞的诱导活性。因此，我们表达并纯化的Xanthus甘油醛-3-磷酸二磷酸甲基甲基甲基甲醛脱氢酶和磷酸甘油激酶的活性融合蛋白（GAPDH和PGK； Moonlight酶；具有其他活性在糖含量/糖素异生中的作用以外的其他活性，以调查任何培训培训）。GAPDH和PGK都没有引起猎物细胞的裂解或增强的OMV介导的猎物细胞的裂解。然而，即使在没有OMV的情况下，两种酶也抑制大肠杆菌的生长。我们的结果表明，融合效率不是猎物杀死的决定因素，而是对OMV货物和共归化酶的抵抗力决定了是否可以被粘霉菌捕食。
DNA metabarcoding在极夜间揭示了北极两亲植物的多样性，杂食饮食，果冻鱼和鱼作为主要猎物
简介：目前，北极海洋生态系统正在目睹全球最快的身体变化，导致全球和底栖群落和食品网络结构发生转变，这与引入北方物种有关。凝胶状浮游生物或果冻鱼代表了一个特定的一组，其中几种北方物种容易经历显着的极点范围的扩张，并且在持续变化的过程中，北极的种群增加。从历史上看，果冻被认为是一种营养的死胡同，但是使用现代工具的越来越多的研究强调了它们作为海洋食品网中主要猎物的作用。在这项研究中，我们旨在验证果冻和其他后生动物作为北极夜间食品网络中的食物来源的作用，而骨髓资源有限。
通过ixotrophophy的细菌捕食机制
简介：淡水和海洋栖息地是非均质环境，营养浓度在时间和时间之间波动。ixotromophy已被提议作为细菌菌株中细菌菌株的预数据策略，以访问在活微生物中结合的底物。已知的依氧化菌具有丝状，就像蝇纸一样，它们会捕获猎物细胞并将其粘在细胞表面上。猎物细胞的鞭毛已被重新输送在这种捕获行为中发挥作用，其次是猎物细胞裂解。一些ixo-营养性捕食者包含杆状颗粒，称为“ rapidosomes。”这些与收缩注入系统（CISS）共享结构相似性，它们是已知可以介导细菌拮抗作用的大分子注射。
昆虫隐形纳米结构的进化
很难想象一个没有视觉的世界 - 眼睛无处不在。无可否认，视力的演变已成为地球生活历史上最深刻的事件之一。动物使用其视觉系统来找到食物，庇护所和伴侣，以及在其他无数行为中，可以增强其舒适性。另一方面，视觉也是由视觉引导的捕食者猎杀的众多猎物的敌人。对于此类猎物，避免被其潜在捕食者的视觉系统感知到与捕食者的视野一样重要。地球通过进化时间目睹了数十亿种猎物，如今，一些最引人注目的适应是捕食动物以捕食对选择的反应。“ camou-flig”是一个伞术，包括防止检测或识别的策略（Ruxton等人2018）。例如，许多猎物匹配背景的颜色和图案，即背景匹配（Endler 1978）。其他人的颜色模式破坏了身体的外观，即破坏性色（Thayer 1909）。还有其他与捕食者（即化妆舞会）不可食用的物体非常相似的物体（Cott 1940）。camou -fle年龄也可能涉及其他感觉系统，例如嗅觉，使化学伪装的猎物可以逃脱检测（Ruxton 2009）。Camou -flage吸引了几个世纪的生物学家和自然历史学家，并为达尔文和华莱士提供了令人信服的自然选择例子（Stevens and Merilaita 2009）。最近的研究（Wu等人1970）。虽然很容易理解有效的视觉迷恋年龄的有效性，但我们直到最近才开始阐明使凸轮型模式有效的复杂性，在什么条件下，在特定的camou型模式下是成功的，以及操纵视觉感知的机制。通过在过去的二十年中进行的研究，我们对凸轮的运作方式有了更深入，更广泛，更细微的了解。2024）‘作为埃利夫（Elife）出版的叶霍普斯（Leafhoppers）作为抗羊皮涂层的brochosomes是迷恋文学的令人兴奋的补充。研究的前提很简单。一个捕食者需要从其猎物中反映出的光，应选择猎物以最大程度地减少反射。由于许多猎物的自然背景包括具有低反射的物体，例如叶子，树皮和土壤，因此其体内的反射较低也可以最大程度地减少猎物与背景的对比，因此，其显着性。先前在许多昆虫中已经报道了抗反射涂料，包括蛾眼中的抗涂料（Bernhard等人Wu等人的研究。（2024）的重点是称为brochosomes的结构，在叶霍普珀（Cicadellidae）中广泛发现，这是一大群具有22,000多种物种的昆虫。brochosomes，第一次描述了1952年（Tulloch等人1952），是主要包括脂质和蛋白质的纳米结构。“ brochosom”这个名字来自希腊语（brochos）和身体（soma）的希腊语单词（Wang and Wong 2024）。分子系统发育分析表明，小册子在叶霍普斯的祖先中曾经演变。2024）。它们是空心的乳球形结构，通常直径约200-700 nm，表面形成常规的五边形和六边形凹陷（Rakitov 1999; Fure 1）。叶霍普斯在马尔皮亚小管中合成小册子，并以胶体悬浮液的形式通过后肠分泌（Rakitov 1996; Wang等人。通过称为“膏药”的行为，将brochosoms悬浮液应用于外皮上。膏药的行为随着物种而异。在大多数物种中，成年人用后腿从肛门上捡起一滴悬架，并将其应用于身体表面。流体干燥以留下小bro的沉积物（Rakitov 2002）。膏药后面是修饰，叶霍珀将其身体摩擦在其
使用粪便DNA metabarcoding
表和图表的列表表1：本研究中使用的麻雀粪便样品数量。原始计数是从每个站点收集的粪便样本数量。每个麻雀物种的数量是通过现场通过质量控制的样品数量。过滤计数是完整数据集中每个站点的粪便样本的最终数。图1：通过读取深度在每个麻雀粪便样品中观察到的ASV的丰富度的稀疏曲线。图2：观察到的ASV丰富度的稀疏曲线，用于总读数少于2,000的粪便样品。图3：用于比较羊膜麻雀的同胞和同种异体饮食的地点。同种异体位点被鉴定为一个主要物种，而两种物种相似的位点被分类为这些物种的同胞。仅显示收集弹药样品的位置。图4：发生的频率或存在猎物分类子的粪便样品百分比，在六种麻雀种类的班级水平上。图5：六种潮汐沼泽麻雀物种饮食中猎物类别的发生百分比。发生的百分比表示每个物种的每个猎物分类群中所有发生的粪便样品中所有发生的百分比。麻雀物种按降低盐沼泽的顺序排列：海边麻雀（SESP），盐玛斯麻雀（萨尔斯），尼尔森的麻雀（NESP），沼泽麻雀（SWSP），Song Sparrow（SOSP）和Savannah Sparrow（Savannah Sparrow（Savs）。仅显示了12个最常见的订单。图6：猎物分类群的平均相对阅读丰度（RRA）在班级六种潮汐沼泽麻雀的饮食中。rra表示每个粪便样品中猎物分类读的百分比，在每个物种的所有样品中平均。麻雀物种按降低盐沼泽的顺序排列：海边麻雀（SESP），盐玛斯麻雀（萨尔斯），尼尔森的麻雀（NESP），沼泽麻雀（SWSP），Song Sparrow（SOSP）和Savannah Sparrow（Savannah Sparrow（Savs）。图7：出现的频率，或存在猎物分类子的粪便样品百分比，在所有六种麻雀种类的订单水平上。
研究使用出生的传感器，机器学习来揭示...
觅食Chinstrap Penguins照片：Chris Oosthuizen由开普敦大学（UCT）研究人员领导的一项新研究（UCT）将动物出生的视频和运动传感器数据与机器学习算法联系起来，以揭示Chinstrap Penguins如何吸引他们的猎物。这将使科学家能够监视这些企鹅的猎物消费，这将提供可以帮助保护策略的信息。“在过去的几十年中，我们对企鹅觅食行为的理解已经迅速发展，因为技术的创新允许越来越强大的远程监测。“如今，生态学家可以访问可以准确测量动物遇到的动物位置，潜水深度，运动行为以及环境方面的广泛标签和传感器。这为生态研究开辟了令人兴奋的新途径。”