(p h e n o l,c h i o rofo r m,i so m y i a a a a a a cohol)在已经孵育的混合物中,然后摇动5分钟,然后以3,000 rpm的速度离心10分钟。将上清液层被取出并放入新的管中,并添加了PCL溶液与上清液相同。获得上清液后,从PCL溶液中分离的结果,然后加入接下来的700 mL Cl溶液(氯形,lsoamylalkohol),然后搅拌5分钟,然后以10分钟之间3,000 rpm的速度离心。在此阶段获得的上清液中增加了100毫升3M乙酸钠和1,000 mL的葡萄酒啤酒(99.5%);并储存-10'C 30分钟。DNA通过以5,000 rpm的速度离心10分钟,然后将上述项目放电并在RR中干燥DNA,从而沉积了DNA。在干燥后加入50-100 ml“ iris'hdta(TE)自助过程,并将其存储在4oC中,然后在下一阶段使用。
对涉及农产品(芽苗除外)种植活动的农业供水系统、农业用水实践、作物特性、环境条件和其他相关因素(包括检测结果,如适用)进行评估,以便:(1)识别可能将已知或合理可预见的危害引入涉及农产品或食品接触表面的任何条件;(2)确定是否合理必要采取措施,以降低涉及农产品或食品接触表面受到此类已知或合理可预见的危害污染的可能性。
Tübingen und Freiburg ENU 筛选和 Sanger ZMP 项目(全基因组蛋白质编码基因敲除) • 为欧洲实验室提供简单且经济高效的途径获取这些品系 • 镜像美国资源中心 ZIRC 的热门品系 • 提供额外资源,如质粒、基因组图谱、筛选、培训
单个年龄的抽象确定是对鱼类种群进行准确评估的重要一步。在非热带环境中,鱼耳石(耳石)中环状生长模式的手动计数是标准方法。它依赖于视觉手段和个人判断,因此受到偏见和解释错误的影响。基于机器学习的自动模式识别的使用可能有助于克服此问题。在这里,我们采用了两种基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法。第一种方法利用蒙版R-CNN算法在主要的耳石读数轴上执行对象检测。第二种方法采用U-NET体系结构对耳石图像进行语义分割,以隔离感兴趣的区域。对于这两种方法,我们都应用了一个简单的后处理来计算返回的输出掩码上的环,这与年龄预测相对应。多个基准测试表明我们实施方法的有希望的性能,可与基于经典图像处理和传统CNN实现的最近发布的方法相媲美。此外,与现有方法相比,我们的算法表现出更高的鲁棒性,同时还具有推断缺失的年龄组并适应新域或数据源的能力。关键词:鱼年龄读数;自动化;深度学习;对象检测;分段
整个大脑中神经动力学的详细量化将是真正理解感知和行为的关键。随着显微镜和生物传感器工程方面的最新发展,斑马鱼在神经科学方面的大尺寸和光学透明度可以使成像访问其整个大脑,从而在细胞甚至亚细胞分辨率上访问整个大脑。但是,直到最近,许多神经生物学见解在很大程度上是相关的,或者几乎没有机械洞察力对不同类型的神经元产生的脑部人群动态。现在,斑马鱼现在越来越复杂的行为,成像和因果干预范例,揭示了整个脊椎动物大脑的功能。在这里,我们回顾了最新的研究,即早期的技术进步浪潮所承诺的。这些研究揭示了大脑广泛的神经处理的新特征以及综合研究和计算建模的重要性。此外,我们概述了解决更广泛的大脑尺度电路问题所需的未来工具。
斑马鱼全脑水流感知映射 1 2 缩写标题:斑马鱼全脑水流感知映射 3 4 Gilles Vanwalleghem 1*、Kevin Schuster 2、Michael A. Taylor 3、Itia A. Favre-Bulle 1、4 和 5 Ethan K. Scott 1* 6 7 1 昆士兰脑研究所 8 昆士兰大学 9 昆士兰州圣卢西亚 4072 10 澳大利亚 11 12 2 生物医学科学学院 13 昆士兰大学 14 昆士兰州圣卢西亚 4072 15 澳大利亚 16 17 3 澳大利亚生物工程和纳米技术研究所 18 昆士兰大学 19 昆士兰州圣卢西亚 4072 20 澳大利亚 21 22 4 数学和物理学院 23 昆士兰大学 24圣卢西亚,昆士兰州 4072 25 澳大利亚 26 27 28 * 通讯作者:g.vanwalleghem@uq.edu.au 和 ethan.scott@uq.edu.au 29 30 23 页数 31 32 7 图表 33 4 表格 34 5 多媒体 35 0 3D 模型 36 37 摘要中 250 字 引言中 627 字 39 讨论中 1499 字 40 41 作者声明不存在竞争性经济利益。 42 43 致谢: 44 我们感谢昆士兰大学生物资源水生动物团队对动物的照顾。 NHMRC 项目拨款(APP1066887)和三项 ARC 发现项目拨款(DP140102036、DP110103612 和 DP190103430)为 EKS 提供了支持,EMBO 长期奖学金为 GV 提供了支持;人类前沿科学计划为 MAT 提供了奖学金,澳大利亚国家制造设施(ANFF)、昆士兰州节点也提供了支持。50
背景和目标:印度尼西亚南苏拉威西的Jeneponto Regency的沿海地区受到微塑性污染的严重影响,这对海洋生物(如贝类和鱼类)构成了威胁。这项研究的目的是鉴定存在微塑料聚合物的存在,包括乙烯基氯化物,聚乙二醇,聚氯二氯甲基乙二醇,聚丁乙烯二甲酸酯,聚(异生丁基),异生酯基乙酸甲酸酯,乙酸纤维素硫酸酯和聚硫酸酯,以及鱼类属硫乙烯,和柔化壳壳酸酯,粘依乙烯基酸酯,粘硫乙烯基乙烯基乙烯基酸酯,和乙烯基硅酸盐酸胺壳酸酯,乙烯酸酯乙烯基酸酯,乙烯酸乙烯基酸酯,乙烯基酸磷脂酸酯,乙烯酸酯和硫乙烯基。印度尼西亚的詹蓬托区。方法:直接从Jeneponto Regency沿海水域的12个地点收集了60种贝类和鱼类样品。进行样品制备,包括酶消化和机械破坏,以将鱼类和贝类的有机组织分离为小颗粒。光学显微镜(以100倍和400倍的放大倍数为单位)用于观察形态,并使用改良的Neubeuer改进的计数室来观察每个样品体积的颗粒数。傅立叶转换红外光谱法用于确定聚合物的类型。发现:羽毛蛤clum含有最高数量的微塑料,总计58个项目范围从0.027到4.587毫米。羽毛蛤中微塑料的总丰度范围为0.25至2.14克。kurisi鱼包含22个物品,尺寸为0.085至2.127毫米,总丰度在0.01至0.08件范围内。乙烯基氯化物是微塑料聚合物的主要类型,占所有微塑料聚合物的42%。在鱼类和蛤中鉴定的聚合物的类型包括乙烯基氯,聚乙二醇,聚氯二氯乙二醇,聚丁烯二苯二甲酸酯,聚(异丁基甲基丙烯酸酯),乙酸酯纤维素丁酸丁酯,丁酸丁酯,聚丁二烯,聚二烯丙烯和聚乙烯基和聚氯乙烯。结论:这项研究成功地鉴定出了Jeneponto沿海地区的贝类和鱼类中发现的八种类型的微型聚合物。最常见的是氯化乙烯。这些发现表明,海洋生物和人类暴露于微塑料中,这可能是有害的,但是需要进一步的研究以了解相关的环境健康影响和风险的全部程度。
在实现这些目标时,HSF将实施替代管理计划的目标1 - 确保在生态可持续的限制内收集MSF资源[以更新与最终替代管理计划一致]。这些目标与生态可持续发展(ESD)5一致,并采用预防措施来管理风险。目标1明确试图确保股票在生物学上可持续,这被认为是实现获得海洋规模鱼类渔业更广泛的生态可持续性的重要组成部分。将在替代管理计划和更广泛的初级工业和地区(PIRSA)政策中考虑捕捞对生态系统的更广泛影响(例如栖息地影响,兼容和与受威胁,濒危或受保护的物种(TEPS)的互动)。
神经科学的圣杯之一是记录大脑中每个神经元的活动,而动物自由移动并执行复杂的行为任务。最近在啮齿动物模型的大规模神经记录中采取了重要的步骤,但整个哺乳动物大脑的单个神经元分辨率仍然难以捉摸。相比之下,幼虫斑马鱼在这方面有很大的希望。斑马鱼是与哺乳动物大脑具有实质同源性的脊椎动物模型,但它们的透明度允许使用光学显微镜技术在单神经元分辨率下对遗传编码的泛型指标进行全脑记录。此外,斑马鱼从很小的时候就开始显示出复杂的自然行为曲目,包括使用视觉提示狩猎小型,快速移动的猎物。直到最近致力于解决这些行为的神经碱基,主要依赖于在显微镜物镜下固定鱼的测定法,并且实际上介绍了诸如猎物之类的刺激。最近在开发未固定的斑马鱼的脑成像技术方面取得了显着进步。在这里,我们讨论了最近的进步,特别关注基于光片显微镜的技术。我们还提请人们注意几个重要的杰出问题,这些问题仍有待解决,以提高所获得的结果的生态有效性。
执行摘要 本报告讨论了 2015 年 8 月至 9 月在位于鰂鱼涌英皇道 971 号的汇丰银行零售分行安装和试点测试 COOL NOMIX ® 节能技术的结果。该报告是应仲量联行 (JLL) 代表其客户汇丰银行的要求编写的。JLL 是一家全球性房地产组织,在 80 多个国家/地区设有 230 多个公司办事处。其主要关注三个地理区域:美洲;欧洲、中东和非洲 (EMEA);以及亚太地区。汇丰银行的鰂鱼涌分行配备了四台大金可变制冷剂流量 (VRV) 机组,成对运行,为 33 个室内风机盘管提供服务。每个 VRV 的额定功率为 18 HP,整体基础设施使用 TMAC 楼宇管理系统 (BMS)。这些 VRV 机组为分行的 4 个不同部分提供制冷,即柜台服务、后台办公室、优先银行业务和 24 小时特快银行/ATM 服务。由于物理访问困难,只能在 33 台大金制造的室内风机盘管机组中的 22 台上安装 COOL NOMIX ®。在整个试点计划期间,使用两个 Efergy e2 Classic 无线功率计测量 VRV 特定功耗,每个功率计连接到一对 VRV 机组。试点以两周的基线开始,在此期间从 8 月 23 日星期日到 9 月 5 日星期六收集功耗数据,期间 COOL NOMIX ® 未运行。这两周之后,COOL NOMIX ® 的安装工作立即开始,并于 9 月 12 日星期六完成。第二天,开始了为期两周的 COOL NOMIX ® 运行期。在此期间,还收集了功耗数据。下表显示了基线期间和运行 COOL NOMIX ® 时的空调功耗综合结果。