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隔热材料在2022年对美国经济的贡献
•纤维素 - 通常由回收报纸，纸板和纸制成的植物纤维。纤维素源被切碎并与其他成分混合，以增强产品使用和性能。它被安装为松散的填充物或与水混合以喷涂。•玻璃纤维 - 一种由熔融玻璃纤维制成的蓬松的羊毛样材料。可以将玻璃纤维绝缘的纤维纤维安装为松散的填充物，也可以卷成毯子或巴特。也可以将其制成板形成诸如管道绝缘等形状。•矿物质羊毛 - 一种由熔融矿物质纤维（包括岩石和爆炸炉炉渣）制成的羊毛样材料。可以将其安装为宽松的填充物，压入毯子，板或板条中，或形成用于用于管道/设备绝缘等应用的特定形状。
准备相关学习 - NAVAIR - Navy.mil
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对怀孕母羊和山羊进行羊型布鲁氏杆菌 Rev 1 疫苗结膜接种：安全性和血清学反应
摘要 ― 当以标准方法（皮下注射 1-2 x 10 9 个活菌）接种羊型布鲁氏杆菌菌株 Rev 1 疫苗（Rev 1）时，可能会诱发长期血清学反应和/或导致怀孕动物流产。结膜途径大大减少了这些缺点。在本实验中，对在怀孕中期进行结膜接种的母羊和山羊进行了 1 x 10 8 CFU 剂量的无害性测试（怀孕结果、未接种疫苗的接触动物的污染、血清学反应持续时间），并与 3 x 108 CFU（母羊和山羊）、1 x 10 9 和 3 x 10 9 CFU（母羊）剂量进行比较。接种疫苗时未观察到任何反应，并且由于疫苗的结膜给药，Rev 1 造成环境污染的风险可以忽略不计。后来，流产发生率高得惊人（超过 60% 的怀孕接种动物），1 x 10 g CFU 母羊组除外（20%）。此外，正常产羔的 1 xl 0 8 CFU 母羊的血清学反应早在接种疫苗 12 周后就再次呈阴性。虽然 1 x 10 8 CFU Rev 1 的剂量比标准剂量（主要是母羊）对怀孕更安全（与山羊相比），但其无害性还不足以建议使用前一种剂量通过结膜途径不加区别地为绵羊和山羊接种疫苗，无论其年龄或生理状态如何。
Michael R. Keller，公共体育助理指挥官......
他被任命为美国海军土木工程兵团少尉。在现役期间，他主要在美国海军海蜂队担任连长和参谋。他被派往索马里、西南亚、加勒比地区、中美洲和东欧。他的经验包括担任设施支持合同管理的领导职务以及担任公共工程官员。
doi：10.29261/pakvetj/2025.007怀孕母羊的高密度饲养对其后代mingji wei 1,2的肠道菌群的影响，zh
这项研究探讨了怀孕母羊高密度饲养对其后代肠菌群的影响。将40个小尾羊绵羊随机分为两组，包括高密度组（1羊/m 2）和对照/低密度组（1羊/2m 2）。粪便样品，以进行高通量测序和多种意义分析。我们发现了肠道菌群在母羊和后代对不同饲养密度的反应。潜在有害细菌的数量（Ralstonia Pickettii，Ruegeria，Rhodobacteraceae等）在高密度组中增加了，而几种益生菌（振荡器，Akkermansia，Rusinococcaceae-UCG-010等）的丰度发现比对照组的明显小得多（p <0.05）。此外，高密度组中的肠道菌群随着年龄的增长而表现出更大的可变性，这表明住房密度的增加具有显着的相关性。在一起，怀孕绵羊的饲养密度不当会损害自己和后代，这不仅无法改善经济利益，而且会产生有害影响。这项研究可能为健康和可持续的绵羊繁殖和农业提供新的想法。
案例研究
太空中的宿主-寄生虫相互作用 随着人类逐渐成为太空航行物种，了解微重力和辐射如何影响宿主-病原体相互作用对于长期探索至关重要。虽然太空飞行对包括人类在内的宿主免疫系统的影响已得到充分研究，但人们对其如何影响伴随它们的病原体和寄生虫知之甚少。这项研究使用果蝇（Drosophila）及其天然寄生蜂来探索太空中的这些相互作用，结果发现，虽然蜂寄生虫发育正常并保持其毒性，但宿主果蝇经历了显著变化。无肿瘤果蝇对太空条件更敏感，必需基因受到抑制，而易患肿瘤的果蝇则表现出肿瘤负担增加。太空飞行还影响了与细胞外基质和炎症相关的基因，其中许多基因与人类疾病有关。此外，具有独特特征的突变蜂出现，为研究提供了新的机遇。这些发现强调需要进一步研究太空中的宿主-病原体动态，以保障宇航员的健康并了解长期的生物学影响。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。