The authors would like to acknowledge the support of the N/a'an ku s&#234; Foundation, Namibia; the JMP division (jmp.com) of SAS (sas.com) USA; Chester Zoo, U.K., Cheetah Conservation Botswana, Botswana; and Foundation SPOTS, Netherlands.

倫理STATEMENT：フットプリントの識別技術は、非侵襲的な技術です。いかなる生物学的サンプルが取られませんでした。許可証のドキュメントでのみ登録キャプティブチーターを使用しました。チーターの参加は、食品の報酬と引き換えに足跡を残すために砂の道に沿って歩くに限られていました。 注意：このプロトコルは、以下のフットプリントの識別技術を用いてフットプリントを分類するためのデータの可視化ソフトウェア」と呼ばれ、例えば、JMPなどのデータ視覚化ソフトウェアの使用を説明します。 安全性について：チーター（2人）無防備なままになることはありませんし、可能な場合は、別個の保持施設に入れました。取り扱いに使用キャプティブチーターは、フットプリントを作るための砂の道の上に直接魅了されました。取り扱いにはあまり影響を受けやすい他の動物は囲いの外から魅了されました。 用語： トラック：Oneフットプリント; トレイル：U単一の動物によって作られた足跡のnbrokenシリーズ。 1.収集の足跡<ol><li> 貼付製剤とプロトコル <ol><li>プロトコルのための以下の材料収集：罰金レーキ、または粗いすくいをし、改ざん、手のスプリンクラーや散水することができ、印刷、標準的なデジタルカメラ（最小分解能1200をフレーミングするための2つの標準的な支配者（センチ）または1大工折りたたみ定規X 1600 PIX）、データ記録スペースで必要な標準フットプリントラベルは、写真家、日付、フットプリントシリーズ、個別のプリントID、動物のID、場所および深さ2&gt;の場合センチ）の名前を記録する場合は日陰のための傘。 </li><li>印刷物上の最大の光のコントラストのための仕事早朝か夕方。これが不可能な場合は太陽がオーバーヘッドであるとき、傘から人工色合いがかかととつま先パッド定義を向上させることができます。 </li><li>天然基質またはビルダー」砂のいずれかの約1cmの深さのパスを置きます。必ずそれが約あることを確認してください2〜3メートル広いと周囲のフェンスや習慣的な移動経路に沿ってメートル3〜15のために実行します。 </li><li>ウェットと印刷品質と定義を改善するために、標準的なガーデニングツールで基板を滑らかに。存在する場合、手動で、葉や小石を取り除きます。 </li></ol></li><li> トレーニングデータセットのフットプリントを収集 <ol><li>食品の報酬で砂路を挟んでチーターを誘惑。フットプリントが行われた後、離れたパスから動物をリードしています。 </li><li>各フットプリント証跡を画像化した後（1.3を参照）を離れてトラックを磨いて、次の証跡を記録するための表面を準備します。 </li><li>唯一のトレーニングデータセットの左後肢プリントを収集します。左後肢の足は、大手つま先（つま先3）、つま先4とつま先5左に傾斜を作るがあります。フロントの足は、後足よりも広いです。撮影の前にそれらを識別する方法を学ぶ時間をお過ごしください。 </li></ol></li><li> フットプリントの識別技術のプロトコルを使用して足跡を撮像します <ol&gt; <li>手動で各左後肢フットプリントの周りに円を描くことによって道に沿って、個々の足跡の位置を強調表示します。スティックまたは任意の他の適切なローカルツールを使用します。 </li><li>画像は以下のように最初の足跡<ol><li>約1cm以下のメトリックスケールを配置し、フットプリントの左側にあります。 </li><li>カメラマン、日付、フットプリントシリーズ、深さ（&gt; 2センチメートル場合）離散プリントID、動物のIDと場所の名前をスケールの下、およびフットプリントを触れていない、写真IDスリップを置き、事前に割り当てられたスペースに書き込みます。 </li></ol></li><li>規模やフォトIDスリップに関連して、画像内の任意の視差エラーを回避するために、直接オーバーヘッドフットプリントカメラのレンズをプリントを跨ぐと指摘しています。必要かどうかをチェックするために三脚やアシスタントを使用してください。 </li><li>フットプリント、ルールと写真付き身分証明スリップが完全に枠を埋めることを確認してください。 </li><li>その動物のためのコレクションを完了するために約20良質左後肢のプリントを収集します。 20 prの場合int型は、同じ動物で1.1.6から1.3.5への処理を繰り返す、最初の道からは利用できません。 </li></ol></li></ol> 2.画像​​特徴抽出の前フットプリント識別技術解析へ<ol><li>フットプリント識別技術のアイコンをダブルクリックし、アドインデータの可視化ソフトウェアのようにそれを開きます。画面上のホーム画面を確認します。この新しいウィンドウを表示するには「画像特徴抽出」を選択します。フットプリント識別技術は、コーディング言語JSLのデータ可視化ソフトウェアのスクリプトで実行されます。メインメニューは、図に示されています。 1。 </li><li>マウスを使用して、ドラッグ・アンド・画像特徴抽出ウィンドウに最初の足跡画像をドロップします。特徴抽出テンプレートガイドは、ウィンドウの左側に表示されます。 </li><li>足跡の画像はグラフィックウィンドウ内にあることを確認するために、「サイズ変更」ボタンをクリックして選択します。外側つま先（つま先上の最低点をクリックして2そして5）マーカーを配置し、「回転」を選択します。向きを標準化するために、イメージは点を結ぶライン上に水平に回転させることを確認します。十字線のセットを守って自動的にステップ2.6で使用されているように見えます。 </li><li>基板は1cm以上の深さである場合、「基板の深さ」ボタンをクリックすることで、アルゴリズムに奥行き補正を行います。 </li><li>必要なスケールで2スケールポイントを配置する場合にクリックします。チーターのためのスケールファクタボックスで設定さを10cmにスケールを設定します。 </li><li>グラフィックスウィンドウの左側にテンプレートを使用して、順次25目印点を配置します。ランドマークポイントは、フットプリントに例えば最も前方、後方、各つま先とかかとの外側と内側の点を解剖学的ポイントを定義されています。初心者のための精度を向上させるために十字線を使用してください。点列を表示するには画像の左上に表示されるプロンプトに従ってください。 </li><li>さらに15ポイントFRを生成するために、「派生ポイント」を選択します目印点オム。このプロセスは、アルゴリズム開発のために利用可能な変数の数を増大させます。 </li><li>足跡画像のすべてのデータフィールドを完了します。チーター、トラック、トレイル、日付、時間と場所ポイント（GPS）。 図。図2に示すように2.2から2.8段。 </li><li>データベース内の行に136スクリプト変数（距離、角度、領域）を送信するために「行を追加」ボタンを押してください。 </li><li>データベースをxyが移入されるまで、繰り返しのステージすべてのフットプリントのための2.9から2.1までは、各ランドマークと導出点と各フットプリントのため、すべての計算された変数の座標。 </li><li>データベース内のすべての行をコピーし、データベースの下に貼り付けます。この複製セットはリファレンス重心値（RCV）と呼ばれ、フットプリントトレイルのその後の対比較のためのフットプリントの同定技術モデルを安定させるために作用します。 </li></ol>チーターのためのフットプリントの同定法アルゴリズムの3開発<ol&gt; <li> ペアごとの堅牢な交差検定判別分析 <ol><li>メインメニューから、選択して堅牢なクロス検証ペアごとの分析ウィンドウ（ 図3）を開きます。フットプリントの識別技術のモデルは、同じ個人に属するコースまたは2つの異なる個体（ 図4）の組の尤度を決定するために分類子を使用します。 </li><li>次のように知られている個人のトレーニングデータベースを使用して、トレイルの対比較を実行します。 <ol><li> 「入力x、モデルカテゴリ」、および「入力トレイル」としてトレイルとしてチーターを選択します。 y列（フットプリントの測定値）は、連続変数として、自動的に入力されています。 </li><li> 「ファイル名を指定して実行」を選択します。進行中の分析を示すプログレスバーを確認します。トレイルの対比較を示す表示されるデータテーブルを確認します。 </li><li>各Vと分類距離を記述するために、2つの出力は、割り当てられた自己/非自己のテーブルを観察しますalidationペア、および比較のために選択された異なる道を示す分類行列ウィンドウ、および輪郭確率。各比較のために使用される変数を示しているショーモデルボタン、と重心間の距離を与える距離閾値ボックスを確認します。 </li><li>割り当てられた自己/非自己のテーブルのベースの「クラスター」ボタンを選択します。 2つのテーブルを確認します。最初は、任意の2つのコースの間の距離を示しています。選択された変数の分類のための最終的な出力 - 第二は、「クラスタ」デンドログラムです。カラーコードそれへの樹状図の任意のブランチをクリックすることで、分類のクラスタを視覚化します。 </li><li>変数（測定値）の数と輪郭確率（重心値の周りの信頼区間）を変化させることにより、分類の精度をテストします。 18変数（ 図5a）を使用して生成されたクラスタの樹形図内のデータを再視覚化します。これは7の正しい予測を与えますチーター。 図5B（24変数）＆C（10変数）別の変数と輪郭確率入力をテストすることによって得られるチーター番号の異なる推定値を示しています。 注：スライディングスケールを持つ分布曲線は、100％で始まる予測数の相対的確率（可能性）を与えます。スライディングスケールが移動するように、各推定値に対する相対的確率予測値のいずれかの側が示されている。 図5Dは、10チーターの可能性が50未満であることを示すために、1つの方向に移動するスライディングスケールで、18の変数と結果を示します％。 </li><li>一貫して最高の精度を与えるアルゴリズムを選択します。アルゴリズムは、最良のトレーニングデータベース（ 図5a）で知られている動物の数に近い結果を生成するように設定することができるように閾値を調整します。 </li></ol></li></ol></li><li> 検証のための完全なホールドバックトライアル &lt;BR /&gt;ホールドバック試験を使用して、個人の期待数およびクラスタリングの分類の精度の両方のためのアルゴリズムを検証し、ランダムにテストし、トレーニングセット（ 図6）するデータセット内の個々のチーターを配分。次のように使用するための手順は次のとおりです。 <ol><li>リファレンス・データベースから、テストとトレーニングセットのサイズに、データセットの順次分割するのに適した間隔を決定します。チーターデータベースの場合、4のようにインターバルを使用しています。 </li><li>ランダム（トレーニングセットに34を残して）テストデータセットとして4人を選択します。選択された4つのテスト個人のアイデンティティを非表示にします。 </li><li> 「ペアごとのデータ解析」オプションをクリックして、4つの試験の個人のためのすべてのコースを選択します。 </li><li>フットプリント識別技術の分析を起動し、「ファイル名を指定して実行」をクリックします。分析は、テストデータセット内の個体数の予測を提供します。このプロセスを繰り返す9回（合計10）、各時間はランダムに4個体を選択します。 </li><li>このテストサイズについての平均予測値を計算する（ すなわち 、4）。次に、各テストサイズの10回の反復でというように8ランダムに選択された個体（区間サイズに応じて）するためのプロセスを順次繰り返し、その後、12と。各テストの大きさの平均予測値を計算します。 </li><li> 図1に示すようなグラフグラフソフトウェアプロットを使用して。 6。赤い線は、実際の試験サイズは、自己に対してプロットを示し、緑のアスタリスクは、各テストの大きさの平均予測値は、各反復と青のラインのための個人の予測数を示し示します。赤と青の線の近さは、フットプリントの識別技術解析の精度の指標です。 </li></ol></li></ol>

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本稿では、監視に新たな費用対効果の高い、社会に優しいアプローチとして、理論的なフットプリントの識別技術の適用とその可能性を概説し、ひいてはチーターの節約に役立ちます。ツールの広いアプリケーションにおける次のステップは、範囲の分野でチーター集団とより広範なフィールドテストになります。 フットプリントの識別手法にはいくつかの重要な点で足跡からの個人を識別するための以前の試みとは異なります。標準化された厳密なフットプリント採取プロトコル、合理グラフィック・ユーザ・インタフェース・ソフトウェア、分析の前に画像の向きおよび最適化、分類のための新しい統計モデル。 プロトコルの成功のために必要ないくつかの重要なステップがあります。まず、砂の道を正しく準備する必要があり、動物は、通常のリラックスした歩行ペースで砂の上に導きました。足跡を撮影し、photographerは、印刷の中央の直接オーバーヘッドでなければなりません。多くの場合、これをチェックするオブザーバがあると便利です。最後に、（専門家トラッカーかもしれませんまたはアシスタント、）撮影者が地面にチーターのフットプリントを識別することができることが非常に重要であり、前方または後方移動のラインに沿って足跡の痕跡を追跡するためのスキルを持っています。 追跡スキルが不明または放し飼いのチーターを監視するためのこの技術の効果的な更なる実施に不可欠です。スキルの欠如は一緒に旅行するさまざまな動物のトレイル間の不十分明確に定義された足跡や混乱のコレクションにつながることができます。この後者の点は、若い男性が時々一緒に動く3匹以上の連合を形成チーター、特に重要です。しかし、この懸念は、最大13人のグループが一緒に移動シロサイは、正しく同定した、別の社会の種のために対処されてきました前方または後方トレイルの追跡を使用して、フットプリント識別技術によってfiedが（Alibhai ら 2008）17。 今数少ない専門家先住民トラッカーがありますが、努力は彼らと一緒に従事し、地域社会の若いメンバーに自分のスキルを転送するために行われています。そのようなイニシアチブ、古代スキルのアカデミーは、ナミビアN / a&#39;an区SE財団によってホストされます。同様に、トラッカートレーニング認定プログラムの急速な成長は、これらの必須フィールドのテクニックを学ぶために科学者やアマチュアの博物学を可能にしています。 フットプリントの画像上の目印点の正確な手動位置決めは、技術の精度の中心です。ここでも、オペレータは足と結果のフットプリントの基本的な解剖学に精通している必要があります。著者は現在、関連する手作業を最小限に抑えるために自動化を開発し、スタンについての懸念を解決しようとしています異なる事業者全体のdardization。一方で、単にランドマークの位置は、各現場で一人のオペレータの責任であることをお勧めします。努力が非常フィールド・アプリケーションを増幅するデータの取得と解析における市民科学者、従事するために進行中です。これらの電流制限にもかかわらず、このソフトウェア・プロトコルが正常に黒と白サイ、低地のバクとアムールトラなどの種の範囲のための分野で展開されています。 基板は、その明確な印象を許可する必要があります - 足跡での作業は1明白な制限があります。部分的なプリントや低品質のプリントが不十分なディテール32を提供します 。しかし、チーターの範囲の大部分は、フットプリントのコレクションに最適です、と小さなそうでなければ不適当地域のためにそれも足跡を集めるために人工砂の道を置くことによって、この制限を回避することが可能です。これらのフットプリント印象パッドを効果CAと組み合わせて使用​​することができますメラ・トラップ、既知のチーターマーキング投稿/樹木​​で例えば。追跡スキルや地元の知識が大幅に適切な基板の領域の位置を特定し、特定するのに役立つことができます。 フットプリントの識別技術は非侵襲性であるため、動物の生態や行動への妨害を引き起こしません。多くの研究は、そのような慣行で発生コスト、および信頼性の低いデータ33を収集するリスクを捕捉、固定化、処理の可能性と実際のリスクを示し、そして器具のフィッティングしています。技術としてフットプリント識別は、保全管理に別の利点を有しています。伝統的なトラッキング・スキル、費用対効果に基づいて、保全モニタリングの過程で以前に取り残された地域社会に係合することができます。スタンダー34とリーベンバーグ35は、独立してアドレス指定され、保全モニタリングスキルとこれらのグループを含むの値に証言しました。 チーターを監視するためのフットプリント識別技術能力の今後の展開が進行中であり、かつ、基板コントロール（時間以上の個人の足の形態の変化を含む）、年齢クラスのアルゴリズムを構築し、放し飼いのチーターと検証のためのフィールド・トライアルが含まれます。著者らはまた、画像分割が目印点をマーキングの精度と一貫性を最適化することを可能にするコンピュータビジョンにおける技術を調査しています。 足跡は、動物そのものよりも見つけることがはるかに容易、多くの場合、最もユビキタス動物の兆候の一つ、としているので、フットプリントの識別のより広い採用はゲームを変える保全モニタリングである可能性があります。世界の主要な保護された地上エリアは年間36あたりの推定80億レクリエーションの訪問を受けます。訪問者の大半は、現在スマートフォンを運びます。電子潜在的可能性が足跡データの収集が簡単かつ迅速になりますWildTrackのために開発されたアプリを使用し、ffect前例のないサンプルサイズと空間スケールのデータセット。費用対効果の高いデータ収集プロトコルで、フットプリントの識別技術は、容易に任意の保護ツールボックスに噛み合うように適応します。画像分類システムとして、堅牢なモデルですまた、医療法医学、および法執行の分野（ 例えば 、抗密猟）でアプリケーションを有していてもよいです。

チーター（Acinonyxのjubatus）は 、アフリカで最も絶滅の危機に瀕猫科の動物や絶滅危惧種1のIUCNレッドリストによる人口減少の傾向と脆弱性としてリストされています。グローバルチーターの人口は世界人口4,6,7の三よりもおそらくもっとで、7-10,000個人1とナミビアは放し飼いのチーターの最大の本拠地として認識されていると推定されます。南アフリカ（550）、ジンバブエ（400）、ザンビア（100）、モザンビークに続いて1800で次に近いレンジ状態ボツワナで2000でナミビアのチーターの人口を置いた2007年に南部アフリカのための人口推計、（&lt;5）。いくつかの州では7 unassessedました。 ナミビア当局は明らかに「成功したと共存する生態系の範囲でセキュアな、実行可能なチーター集団、およびナミビアの人々、によって評価されている。」のビジョンを述べていますしかし、家畜ゲーム農業の主要な土地はナミビア8,9と土地所有者に定期的にトラップを使用し、家畜や貴重な野生動物の捕食を減少させる試みで、それらの特性にチーターを殺すです。 1,200人以上のチーターは、1991年から2006年まで除去し、すべてではないが、このような「offtakes」は10を記録しました。また、これは農民チーター紛争の有効な解決策であるか否かについての議論があります。殺害または転座により、競合の原因として認識動物の除去は、このような優れた家畜の保護11などの他の手段による紛争の緩和よりも効果が低い場合があります。 12ヶ月後の転座の生存の公開率は18％で11〜40％12の範囲であってきました。 数字上で信頼性の高いデータを収集し、ナミビアでチーターのアイデンティティおよび分布は、人間チーターの紛争に対処するための鍵です。現在のチーターモニタリング技術は、対象のアンケートからナミの範囲観光客や政府による日和見観察とは利害関係者4への環境と観光の総統省はカメラ・トラップ13、GPSまたは10,14 VHFカラー、農家のインタビュー調査8、さらにスポットパターン15の使用に、4を報告します。しかし、調査努力の共通の基準又は定量化することなく、これらの技術の有効性の比較は困難です。各々には限界があります。 GPS衛星とVHFカラーは、高価であり、多くの場合、信頼できないターゲットにアンケートは範囲が限られており、カメラトラップは範囲が限られています。 これらの異なる方法によって生成見積もりは大きく異なります。マーカーら 10は、より協調的なアプローチの必要性を強調しました。種々の方法は、チーターの人口密度を推定するために農地に使用されており、これらは、推定値の範囲を生産しています。 2.5（±0.73）を推定例えば、ラジオテレメトリー調査チーター/千キロ<suP&gt; 2しばらく4.1を推定したカメラトラップ調査（±0.4）チーター/千キロ2（マーカーら 2007）。この変化は、密度を推定するために異なる方法を使用することの問題を強調したが、これまでのところ、単一の、効果的な、反復技術はチーターナミビアに占める生息地の広い範囲にわたって使用することができるが同定されていません。これは、効果的なチーターの監視と保全のための問題です。 この課題は、チーターを監視するための堅牢な、費用対効果と柔軟なツールの開発を巻き起こしました。フットプリント識別技術は、最初のクロサイ16のために開発され、その後シロサイ17、アムールトラ18、マウンテンライオン19、およびその他を含む広範囲の種に適合されました。 種々の研究は、種、個体、および性別により大きな肉食動物を識別するためにフットプリントを使用することが可能であることを示しています。プロセス測定値21の比較に足跡20の単純な形状記述から進化した、統計的な一つまたは複数の測定16,17,22-30の解析と形状解析に31。これらの努力はの厳しさに大きく依存して、様々な成功を収めていますデータ収集と分析のプロセス、および訓練データセットを開発するために使用される試験動物の数。足跡を使用して、いくつかの実用的な利点があります。最初の画像は、他の非侵襲的アプローチと一緒に収集することができるということである（ 例えば 、カメラトラップ、髪/糞便等からのDNA採取）非常に少し余分な労力やコストを持ちます。ここで、基板許可第二に、足跡は、動物の活動の中で最もユビキタスな兆候です。 フットプリント識別技術はチーターのために説明した第一堅牢なフットプリント識別技術であり、足跡が発見されている任意のサイトにも適用可能です。足跡はsufficieでなければなりませんntly印刷のつま先とかかとが肉眼ではっきりと見ることができると規定。フィールド演算子は、チーターの足の基本的な解剖学を熟知し、関心のある領域にプリントを識別することができ、および任意の他の同所大型肉食動物の印刷物からそれらを区別しなければなりません。技術は、（収集フットプリントにより表される何チーター例えば、？）センサス法として、または特定の個人を監視するためのツールとして使用することができます。足跡はまた種の局所濃度が個人を識別し、次に計算する技術を使用して、マーク再捕捉分析の「マーク」として使用することができます。データ収集は、基本的なデジタルカメラとスケールが必要です。

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>ITEM</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Garden shovel</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Garden rake</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Substrate tamper</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>River or builders sand</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Buckets</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Watering can or sprayer</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Digital camera</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Paper for Photo ID slips</td>
			<td>http://wildtrack.org/citizen-science/photographing-footprints/</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Carpenters&#39; cm folding rule</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Laptop or desktop computer</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JMP software</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>The footprint identification technique add-in to JMP software</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

spotting cheetahs: identifying individuals by their footprints

The cheetah (Acinonyx jubatus) is Africa's most endangered large felid and listed as Vulnerable with a declining population trend by the IUCN1. It ranges widely over sub-Saharan Africa and in parts of the Middle East. Cheetah conservationists face two major challenges, conflict with landowners over the killing of domestic livestock, and concern over range contraction. Understanding of the latter remains particularly poor2. Namibia is believed to support the largest number of cheetahs of any range country, around 30%, but estimates range from 2,9053 to 13,5204. The disparity is likely a result of the different techniques used in monitoring.
Current techniques, including invasive tagging with VHF or satellite/GPS collars, can be costly and unreliable. The footprint identification technique5 is a new tool accessible to both field scientists and also citizens with smartphones, who could potentially augment data collection. The footprint identification technique analyzes digital images of footprints captured according to a standardized protocol. Images are optimized and measured in data visualization software. Measurements of distances, angles, and areas of the footprint images are analyzed using a robust cross-validated pairwise discriminant analysis based on a customized model. The final output is in the form of a Ward's cluster dendrogram. A user-friendly graphic user interface (GUI) allows the user immediate access and clear interpretation of classification results.
The footprint identification technique algorithms are species specific because each species has a unique anatomy. The technique runs in a data visualization software, using its own scripting language (jsl) that can be customized for the footprint anatomy of any species. An initial classification algorithm is built from a training database of footprints from that species, collected from individuals of known identity. An algorithm derived from a cheetah of known identity is then able to classify free-ranging cheetahs of unknown identity. The footprint identification technique predicts individual cheetah identity with an accuracy of &gt;90%.

個人識別 個々のチーターを分類するためのフットプリントの同定技術の能力は、次の2つの要因、標準化されたフットプリントのコレクションプロトコルの使用とウォードのクラスタリング解析とのクロス検証ペアワイズ判別分析に基づいて、新しい統計モデル次第です。これらは、データの可視化（ 図1）のための統合グラフィックユーザインタフェースによって容易にされます。最小限の機器は、この技術の費用対効果（物質一覧）を作り、必要とされています。フットプリントで収集されたデータは、チーターの数、収集した足跡画像の数、チーターあたりの足跡の範囲、トレイルの数、チーターとチーターの年齢範囲（ 表1）あたりのトレイルの範囲が含まれていました。 781足跡（M：F 395：386）38個体から、110コースに属するが、トレーニングデータセットのために収集した表1に示します。収集されたデータの要約。特徴抽出窓を使用して（ 図2）25ランドマーク点の集合15は、各フットプリント画像上の点を導出生成することができました。これらのランドマークと派生の点から136変数は、距離、角度および面積を備え、それぞれのフットプリントのために作成しました。データベースの各行は、したがって、単一のフットプリントによって生成された136の変数を表します。足跡は道によって処理されていました。行の可変数は、各道を表現し、そのようにマークされました。 エンティティは、個々の分類のために必要な軌跡の対比較を安定させるように作用する基準重心値（RCV）と呼ばれるこれらのデータは、データテーブルに複製しました。ペアワイズ分析ウィンドウ（ 図3）は、データおよび/ ​​または未知の集団からのデータのためのテストを検証支援するために設計されました。 図4は、同じINDからトレイルのペアワイズ比較の結果を示していますividual（A）とフットプリントの識別技術カスタマイズモデルに基づいて、2つの異なる個体（B）。モデルに組み込ま分類子は楕円間の重複の有無に基づいています。分析は、第3のエンティティ、 すなわち 、基準重心値（RCV）の存在下で、各対比較のために行われることに注意してください。 ワードのクラスター分析と強固なペアワイズ交差検定判別分析を使用して、アルゴリズムは、個体の効果的な分類を提供するために生成されました。フットプリント識別技術のアルゴリズムは、3つの調整可能なエンティティに基づいています。使用する測定値の数、楕円サイズ（使用信頼区間）、およびクラスタのためのカットオフ値を決定するしきい値。分類のための最高の精度が既知のアイデンティティの動物のトレーニングセットに対して達成されるまで、これらのエンティティのそれぞれは、ソフトウェアで調整されます。この同じALGORITHMは未知チーターを同定するために用いることができます。たとえば、アルゴリズムが最適化されたときにB＆C 5aは、（a）は、正しい予測を示す7チーターからトレイルのサンプルの樹状図を示し、アルゴリズムは（B＆C）準最適であるとき図 。 慰留試験は「知ら」個人のトレーニングセットから派生したアルゴリズムを検証するために実施されました。これらは、テストおよび訓練セットにおけるチーターの割合を変化させることにより連続的に行きました。むしろ、任意の訓練及び試験セットにチーターの配分よりも、分析を順次テストセットのサイズを大きく行きました。各テスト・セットの場合は、10回の反復は、反復ごとにランダムに選択されているチーターを用いて行きました。各テスト・セットは、この平均値を算出することができた。 図6。自体に対してプロット変化試験サイズ（赤）を示し、それぞれのテストサイズの反復のy軸上の予測値（緑）と平均値は各テストサイズ（青）の値を予測しました。プロットは、テスト・セットのサイズが大幅に増加した（n = 28）トレーニングセットのサイズ（N = 10）と比較した場合でも、平均予測値が期待値と同様である。実証します同じ個体（自己トレイル）から歩道やからのものかどうか、 すなわち 、いくつかのホールドバック試験を使用して、個人識別の精度は、同じように重要なのは、トレイルの分類個人の予測数の両方のために一貫して&gt; 90％であったと異なる個体（非自己トレイル）が正しく分類しました。すべての38の個々のチーターを表すクラスタデンドログラム（図7）に示されています。 110コースは5886対比較の合計を生成し、ありました。これらのうち、99％（ 表2）の精度を与える46誤分類がありました。 <table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td><td> チーターの＃ </td><td> 足跡画像の＃ </td><td> チーターあたりの足跡の範囲 </td><td> トレイルの＃ </td><td> チーターあたりトレイルの範囲 </td><td> 年齢範囲（歳） </td></tr><tr><td> 女性 </td><td> 16 </td><td> 386 </td><td> 12から36 </td><td> 55 </td><td> 2から5 </td><td> 2.5から8.5 </td></tr><tr><td> 男性 </td><td> 22 </td><td> 395 </td><td> 7から32 </td><td> 54 </td><td> 1から4 </td><td> 1から11 </td></tr><tr><td> 合計 </td><td> 38 </td><td> 781 </td><td> 7から36 </td><td> 109 </td><td> 1から5 </td><td> 1から11 </td></tr></tbody></table> 収集されたデータの表1.。チーターの数、収集した足跡画像の数、footpの範囲チーターあたりrints、トレイルの数、チーターあたりトレイルの範囲とチーターの年齢範囲。 <table fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td><td> 自己 </td><td> 非自己 </td><td> 合計 </td><td> 誤分類 </td></tr><tr><td> 自己（N） </td><td> 117 </td><td> 9 </td><td> 126 </td><td> 9 </td></tr><tr><td> 自己（％） </td><td> 93 </td><td> 7 </td><td> 100 </td><td> 7 </td></tr><tr><td> 非自己（N） </td><td> 37 </td><td> 5723 </td><td> 5760 </td><td> 37 </td></tr><tr><td> 非自己（％） </td><td> 1 </td><td> 99 </td><td> 100 </td><td> 1 </td></tr><tr><td> 合計（N） </td><td> - </td><td> - </td><td> 5886 </td><td> 46 </td></tr><tr><td> 合計（％）&lt;/ TD&gt; <td> - </td><td> - </td><td> 100 </td><td> 1 </td></tr></tbody></table> 表2 フットプリント識別技術ソフトウェアの出力は、対比較に基づいて、トレイルの分類を示している。「自己」は、同じ個体と「非自己」からトレイル、異なる個体からのトレイルを指します。それぞれの証跡がカスタマイズされた堅固な交差検定判別分析モデルを使用して、他のすべての証跡と照合しました。 110コースが5,886対比較をもたらし、全体的な分類精度は99％でした。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig1.jpg" /> 図1.フットプリントの識別技術で開いて、メインメニュー画面が。これはINDIによって足跡を分類するために設計されたデータの可視化ソフトウェアに画像識別アドインであり、<html>形態学的測定からvidual、性別、年齢階級。グラフィック・ユーザ・インタフェースは、さまざまなオプション間のシームレスなナビゲーションを可能にする。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig2.jpg" /> 特徴抽出ウィンドウ2.図。機能がドラッグを含み、事前に割り当てられた目印点を手動で配置されている画像等 、ウィンドウへの自動サイズ変更、標準化、基板深さファクタリングのための画像の回転を、ドロップしにスクリプト派生した一連の点を生成します距離、角度および面積の形でのメトリックの抽出を可能にします。出力は、xy座標と指標を提供し、データの行の形態です。ANK &quot;&gt;この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。 <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig3.jpg" /> フットプリントの識別技術では、図3ペアワイズデータ解析ウィンドウ。測定値のデータベースが作成されると、ペアワイズ分析ウィンドウは、データおよび/ ​​または未知の集団からのデータについての試験を検証するために設計され。分析はトレイル順次16,17のペアを比較し、一定の基準重心値（RCV）を組み込むカスタマイズされたモデルに基づいています。最終的な出力は、個体数とコースの間の関係についての予測を提供し、クラスタ樹形図の形である。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <imグラムのalt = &quot;図4&quot; SRC = &quot;/ファイル/ ftp_upload / 54034 / 54034fig4.jpg&quot; /&gt; 図4対比較。図は、同じ個体（A）とデータの可視化ソフトウェアのカスタマイズされたモデルに基づいて、2つの異なる個体（B）からトレイルのペアワイズ比較の結果を示しています。モデルに組み込ま分類子は楕円間の重複の有無に基づいています。分析は、第3のエンティティ、 すなわち 、基準重心値（RCV）の存在下で、各対比較のために行われることに注意してください。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図5" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig5.jpg" /> 図5.正しいPREDを示す7チーターからトレイルのサンプルの樹形図アルゴリズムは、（a）は最適化されたアルゴリズムは、（B＆C）最適以下である場合、Dは 10チーターの可能性が50％未満であることを示すために、1つの方向に移動するスライディングスケールで、18の変数と結果を示すiction 。このアルゴリズムは、3つの調整可能なエンティティに基づいています。使用する測定値の数、楕円サイズ（使用信頼区間）およびクラスタのためのカットオフ値を決定し、最終的には、閾値は。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig5large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図6" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig6.jpg" /> 図6.ホールドバック試験では、試験やトレーニングセットにおけるチーターの割合を変化させることにより連続的に実施しました。そうではなく、トレーニングとテスト自体にチーターを配分するよりも、TSは任意に、分析は、テストセットのサイズを大きく順次行きました。各テスト・セットでは、10回の反復は、反復ごとにランダムに選択されてチーターを用いて行きました。各テスト・セットの場合、これは、平均値を算出することができました。図形自体（赤）に対してプロット変化テストサイズを示し、y軸上の各テストサイズ反復（緑）、平均の予測値は、それぞれの試験サイズ（青）の値を予測しました。プロットは、トレーニングセットのサイズ（N = 10）と比較して、試験セットのサイズが大幅に増加した（n = 28）されてもいることを実証し、平均値が期待値と類似していると予測。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig6large.jpg" target="_blank">の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。この図。</a> <img alt="図7" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig7.jpg" /> ときに、すべての図7.樹状図は、予測された結果を示します38チーターから110トレイルは、分析に含まれています。クラスターを形成トレイルの忠実度を注意してください。興味深いことに、誤分類の多くはチーターLetotse /下院とVincent /盆栽、 例えば 、同腹子の間であった。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig7large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a>

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Spotting Cheetahs: Identifying Individuals by Their Footprints

彼らの足跡によって識別個人：チータースポッティング

The cheetah (Acinonyx jubatus) is an iconic, endangered species, but conservation efforts are challenged by habitat shrinkage and conflict with commercial farmers. The footprint identification technique, a robust, accurate and cost-effective image classification system, is a new approach to monitoring cheetahs.

The cheetah (Acinonyx jubatus) is Africa's most endangered large felid and listed as Vulnerable with a declining population trend by the IUCN1. It ranges ...

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Research

JoVE Journal

Environment

14.7K ビュー.  Duke University. The cheetah (Acinonyx jubatus) is an iconic, endangered species, but conservation efforts are challenged by habitat shrinkage and conflict with commercial farmers. The footprint identification technique, a robust, accurate and cost-effective image classification system, is a new approach to monitoring cheetahs.

ビデオ: Spotting Cheetahs: Identifying Individuals by Their Footprints

EPA Method 1615. Measurement of Enterovirus and Norovirus Occurrence in Water by Culture and RT-qPCR. Part III. Virus Detection by RT-qPCR

EPA Method 1615 measures enteroviruses and noroviruses present in environmental and drinking waters. This method was developed with the goal of having a standardized method for use in multiple analytical laboratories during monitoring period 3 of the Unregulated Contaminant Monitoring Rule. Herein we present the protocol for extraction of viral ribonucleic acid (RNA) from water sample concentrates and for quantitatively measuring enterovirus and norovirus concentrations using reverse transcription-quantitative PCR (RT-qPCR). Virus concentrations for the molecular assay are calculated in terms of genomic copies of viral RNA per liter based upon a standard curve. The method uses a number of quality controls to increase data quality and to reduce interlaboratory and intralaboratory variation. The method has been evaluated by examining virus recovery from ground and reagent grade waters seeded with poliovirus type 3 and murine norovirus as a surrogate for human noroviruses. Mean poliovirus recoveries were 20% in groundwaters and 44% in reagent grade water. Mean murine norovirus recoveries with the RT-qPCR assay were 30% in groundwaters and 4% in reagent grade water.

Here we present a procedure to quantify enterovirus and norovirus in environmental and drinking waters using reverse transcription-quantitative PCR. Mean virus recovery from groundwater with this standardized procedure from EPA Method 1615 was 20% for poliovirus and 30% for murine norovirus.

エンテロウイルスと文化およびRT-qPCRにより水中のノロウイルス発生のEPAメソッド1615測定。パートIII。 RT-qPCRによりウイルス検出

EPA Method 1615 measures enteroviruses and noroviruses present in environmental and drinking waters. This method was developed with the goal of having a ...

環境学

Physical Isolation of Endospores from Environmental Samples by Targeted Lysis of Vegetative Cells

Endospore formation is a survival strategy found among some bacteria from the phylum Firmicutes. During endospore formation, these bacteria enter a morpho-physiological resting state that enhances survival under adverse environmental conditions. Even though endospore-forming Firmicutes are one of the most frequently enriched and isolated bacterial groups in culturing studies, they are often absent from diversity studies based on molecular methods. The resistance of the spore core is considered one of the factors limiting the recovery of DNA from endospores. We developed a method that takes advantage of the higher resistance of endospores to separate them from other cells in a complex microbial community using physical, enzymatic and chemical lysis methods. The endospore-only preparation thus obtained can be used for re-culturing or to perform downstream analysis such as tailored DNA extraction optimized for endospores and subsequent DNA sequencing. This method, applied to sediment samples, has allowed the enrichment of endospores and after sequencing, has revealed a large diversity of endospore-formers in freshwater lake sediments. We expect that the application of this method to other samples will yield a similar outcome.

A method to single out bacterial endospores from complex microbial communities was developed to perform tailored culture or molecular studies of this group of bacteria.

栄養細胞の標的溶解によって環境サンプルからの内生胞子の物理的な分離

Endospore formation is a survival strategy found among some bacteria from the phylum Firmicutes. During endospore formation, these bacteria enter a ...

A Push-pull Protocol to Reduce Colonization of Bird Nest Boxes by Honey Bees

Introduction of the invasive Africanized honey bee (AHB) into the Neotropics is a serious problem for many cavity nesting birds, specifically parrots. These bees select cavities that are suitable nest sites for birds, resulting in competition. The difficulty of removing bees and their defensive behavior makes a prevention protocol necessary. Here, we describe a push-pull integrated pest management protocol to deter bees from inhabiting bird boxes by applying a bird safe insecticide, permethrin, to repel bees from nest boxes, while simultaneously attracting them to pheromone-baited swarm traps. Shown here is an example experiment using Barn Owl nest boxes. This protocol successfully reduced colonization of Barn Owl nest boxes by Africanized honey bees. This protocol is flexible, allowing adjustments to accommodate a wide range of bird species and habitats. This protocol could benefit conservation efforts where AHB are located.

Preventing colonization of bird nest boxes by invasive Africanized honey bees is important for conservation efforts of nest-site limited birds. We provide an integrated pest management approach to &#34;push&#34; bees away from nest boxes with a repellant insecticide, permethrin, and &#34;pull&#34; them toward pheromone baited swarm traps.

ミツバチによって植民地化鳥の巣箱を削減するためのプッシュプルプロトコル

Introduction of the invasive Africanized honey bee (AHB) into the Neotropics is a serious problem for many cavity nesting birds, specifically parrots. ...

Enhancement of the Initial Growth Rate of Agricultural Plants by Using Static Magnetic Fields

Electronic devices and high-voltage wires induce magnetic fields. A magnetic field of 1,300-2,500 Gauss (0.2 Tesla) was applied to Petri dishes containing seeds of Garden Balsam (Impatiens balsamina), Mizuna (Brassica rapa var. japonica), Komatsuna (Brassica rapa var. perviridis), and Mescluns (Lepidium sativum). We applied magnets under the culture dish. During the 4 days of application, we observed that the stem and root length increased. The group subjected to magnetic field treatment (n = 10) showed a 1.4 times faster rate of growth compared with the control group (n = 11) in a total of 8 days (p &#60;0.0005). This rate is 20% higher than that reported in previous studies. The tubulin complex lines did not have connecting points, but connecting points occur upon the application of magnets. This shows complete difference from the control, which means abnormal arrangements. However, the exact cause remains unclear. These results of growth enhancement of applying magnets suggest that it is possible to enhance the growth rate, increase productivity, or control the speed of germination of plants by applying static magnetic fields. Also, magnetic fields can cause physiological changes in plant cells and can induce growth. Therefore, stimulation with a magnetic field can have possible effects that are similar to those of chemical fertilizers, which means that the use of fertilizers can be avoided.

The goal of this protocol is to demonstrate the acceleration of the initial growth rate of plants by applying static magnetic fields with no external energy.

静磁場を利用した農業植物の初期の成長率の向上

Electronic devices and high-voltage wires induce magnetic fields. A magnetic field of 1,300-2,500 Gauss (0.2 Tesla) was applied to Petri dishes containing ...

Empirical, Metagenomic, and Computational Techniques Illuminate the Mechanisms by which Fungicides Compromise Bee Health

Growers often use fungicide sprays during bloom to protect crops against disease, which exposes bees to fungicide residues. Although considered &#34;bee-safe,&#34; there is mounting evidence that fungicide residues in pollen are associated with bee declines (for both honey and bumble bee species). While the mechanisms remain relatively unknown, researchers have speculated that bee-microbe symbioses are involved. Microbes play a pivotal role in the preservation and/or processing of pollen, which serves as nutrition for larval bees. By altering the microbial community, it is likely that fungicides disrupt these microbe-mediated services, and thereby compromise bee health. This manuscript describes the protocols used to investigate the indirect mechanism(s) by which fungicides may be causing colony decline. Cage experiments exposing bees to fungicide-treated flowers have already provided the first evidence that fungicides cause profound colony losses in a native bumble bee (Bombus impatiens). Using field-relevant doses of fungicides, a series of experiments have been developed to provide a finer description of microbial community dynamics of fungicide-exposed pollen. Shifts in the structural composition of fungal and bacterial assemblages within the pollen microbiome are investigated by next-generation sequencing and metagenomic analysis. Experiments developed herein have been designed to provide a mechanistic understanding of how fungicides affect the microbiome of pollen-provisions. Ultimately, these findings should shed light on the indirect pathway through which fungicides may be causing colony declines.

Microbial consortia within bumble bee hives enrich and preserve pollen for bee larvae. Using next generation sequencing, along with laboratory and field-based experiments, this manuscript describes protocols used to test the hypothesis that fungicide residues alter the pollen microbiome, and colony demographics, ultimately leading to colony loss.

実証、メタゲノムと計算手法を照らす殺菌剤妥協ミツバチ健康メカニズム

Growers often use fungicide sprays during bloom to protect crops against disease, which exposes bees to fungicide residues. Although considered ...

Lab-Scale Model to Evaluate Odor and Gas Concentrations Emitted by Deep Bedded Pack Manure

A lab-scaled simulated bedded pack model was developed to study air quality and nutrient composition of deep-bedded packs used in cattle mono-slope facilities. This protocol has been used to effectively evaluate many different bedding materials, environmental variables (temperature, humidity), and potential mitigation treatments that can improve air quality in commercial deep-bedded mono-slope facilities. The model is dynamic and allows researchers to easily collect many chemical and physical measurements from the bedded pack. Weekly measurements, collected over the course of six to seven weeks, allows sufficient time to see changes in air quality measurements over time as the bedded pack matures. The data collected from the simulated bedded packs is within the range of concentrations previously measured in commercial deep-bedded mono-slope facilities. Past studies have demonstrated that 8 - 10 experimental units per treatment are sufficient to detect statistical differences among the simulated bedded packs. The bedded packs are easy to maintain, requiring less than 10 minutes of labor per bedded packs per week to add urine, feces, and bedding. Sample collection using the gas sampling system requires 20 - 30 minutes per bedded pack, depending on the measurements that are being collected. The use of lab-scaled bedded packs allows the researcher to control variables such as temperature, humidity, and bedding source that are difficult or impossible to control in a research or commercial facility. While not a perfect simulation of &#34;real-world&#34; conditions, the simulated bedded packs serve as a good model for researchers to use to examine treatment differences among bedded packs. Several lab-scale studies can be conducted to eliminate possible treatments before trying them in a research or commercial-sized facility.

A protocol has been developed to measure gases, odors, and nutrient composition in lab-scaled bedded manure packs, which can be used to study ways to improve air quality in commercial cattle facilities using deep-bedded manure packs.

臭気と深いから放出されるガスの濃度を評価する実験室スケール モデル層状パック肥料

A lab-scaled simulated bedded pack model was developed to study air quality and nutrient composition of deep-bedded packs used in cattle mono-slope ...

Methods for Image-based Surveys of Benthic Macroinvertebrates and Their Habitat Exemplified by the Drop Camera Survey for the Atlantic Sea Scallop

Underwater imaging has long been used in the field of marine ecology but decreasing costs of high-resolution cameras and data storage have made the approach more practical than in the past. Image-based surveys allow for initial samples to be revisited and are non-invasive compared to traditional survey methods that typically involve nets or dredges. Protocols for image-based surveys can vary greatly but should be driven by target species behavior and survey objectives. To demonstrate this, we describe our most recent methods for an Atlantic sea scallop (Placopecten magellanicus) drop camera survey to provide a procedural example and representative results. The procedure is divided into three critical steps that include survey design, data collection, and data products. The influence of scallop behavior and the survey goal of providing an independent assessment of the U.S. sea scallop resource on the survey procedure are then discussed in the context of generalizing the method. Overall, the broad applicability and flexibility of the University of Massachusetts Dartmouth School for Marine Science and Technology (SMAST) drop camera survey demonstrates the method could be generalized and applied to a variety of sessile invertebrates or habitat focused research.

Image based surveying is an increasingly practical, non-invasive method to sample the marine environment. We present the protocol of a drop camera survey that estimates the abundance and distribution of the Atlantic sea scallop (Placopecten magellanicus). We discuss how this protocol can be generalized for application to other benthic macroinvertebrates.

底生動物とその生息地大西洋帆立て貝のドロップ カメラ調査による例示のイメージ調査法

Underwater imaging has long been used in the field of marine ecology but decreasing costs of high-resolution cameras and data storage have made the ...

Individual Culturing of Tigriopus Copepods and Quantitative Analysis of Their Mate-guarding Behavior

Copepods of the genus Tigriopus, which are common zooplankton in rocky tide pools, show precopulatory mate-guarding behavior where a male clasps a potential mate to form a pair. While this phenomenon has attracted interest of researchers, methods for its analysis have not been well described. Here we describe procedures for: 1) individual culturing and staging of Tigriopus juveniles and adults, and 2) video-based analysis of their mate-guarding behavior. The culturing method enables experimental control of paring experience of animals as well as the ability to track their development before behavioral tests. The analysis method allows quantitative evaluation of several aspects of the mate-guarding behavior, including capturing attempts by males and swimming trajectory of mate-guarding pairs. Although these methods were originally established for ethological studies on Tigriopus, with proper modifications they can also be applied to studies of other zooplankton in different research fields, such as physiology, toxicology, and ecological genetics.

Individual Culturing of Tigriopus Copepods and Quantitative Analysis of Their Mate-guarding Behavior

Mate-guarding behavior plays an important role in reproduction of intertidal copepods of the genus Tigriopus. However, methods for studying this behavior have not been well described. Here we describe methods for: 1) individual culture of virgin Tigriopus animals, and 2) quantitative analysis of their mate-guarding behavior.

Tigriopusカイアシ類と仲間を守る行動の定量分析の個別培養

Copepods of the genus Tigriopus, which are common zooplankton in rocky tide pools, show precopulatory mate-guarding behavior where a male clasps a ...

Identifying Per- and Polyfluorinated Chemical Species with a Combined Targeted and Non-Targeted-Screening High-Resolution Mass Spectrometry Workflow

Historical and emerging per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) have garnered significant interest from the public and government agencies from the local to federal levels. The continuing evolution of PFAS chemistries presents a challenge to the environmental monitoring, where ongoing development of targeted methods necessarily lags the discovery of new chemical compounds. There is a need, therefore, to have forward-looking methodologies that can detect emerging and unexpected compounds, monitor these species over time, and resolve details of their chemical structure to enable future work in human health. To this end, non-targeted analysis by high-resolution mass spectrometry offers a broad base detection approach that can be combined with almost any sample preparation scheme and provides significant capabilities for compound identification after detection. Herein, we describe a solid-phase extraction (SPE) based sample concentration method tuned for shorter chain and more hydrophilic PFAS chemistries, such as per fluorinated ether acids and sulfonates, and describe analysis of samples prepared in this fashion in both targeted and non-targeted modes. Targeted methods provide superior quantification when reference standards are available but are intrinsically limited to expected compounds when performing analysis. In contrast, a non-targeted approach can identify the presence of unexpected compounds and provide some information about their chemical structure. Information about chemical features can be used to correlate compounds across sample locations and track abundance and occurrence over time.

Here, we present a protocol for the sequential targeted quantification and non-targeted analysis of fluorinated compounds in water by mass spectrometry. This methodology provides quantitative levels of known fluorochemical compounds and identifies unknown chemicals in related samples with semi-quantitative estimates of their abundance.

あたりを識別する-ポリフルオロ化学種の結合対象・非対象と検診高分解能質量分析ワークフロー

Historical and emerging per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) have garnered significant interest from the public and government agencies from the ...

Measuring Enzymatic Stability by Isothermal Titration Calorimetry

This work demonstrates a new method for measuring the stability of enzyme activity by isothermal titration calorimetry (ITC). The peak heat rate observed after a single injection of the substrate solution into an enzyme solution is correlated with enzyme activity. Multiple injections of the substrate into the same enzyme solution over time show the loss of enzyme activity. The assay is autonomous, requiring very little personnel time, and is applicable to most media and enzymes.&#160; &#160;

The thermal stability of enzyme activity is readily measured by isothermal titration calorimetry (ITC). Most protein stability assays currently used measure protein unfolding, but do not provide information about enzymatic activity. ITC enables direct determination of the effect of enzyme modifications on the stability of enzyme activity.

等温滴定熱量測定による酵素の安定性を測定

This work demonstrates a new method for measuring the stability of enzyme activity by isothermal titration calorimetry (ITC). The peak heat rate observed ...

彼らの足跡によって識別個人：チータースポッティング

要約

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この動画の章

エンテロウイルスと文化およびRT-qPCRにより水中のノロウイルス発生のEPAメソッド1615測定。パートIII。 RT-qPCRによりウイルス検出

栄養細胞の標的溶解によって環境サンプルからの内生胞子の物理的な分離

ミツバチによって植民地化鳥の巣箱を削減するためのプッシュプルプロトコル

静磁場を利用した農業植物の初期の成長率の向上

実証、メタゲノムと計算手法を照らす殺菌剤妥協ミツバチ健康メカニズム

臭気と深いから放出されるガスの濃度を評価する実験室スケールモデル層状パック肥料

底生動物とその生息地大西洋帆立て貝のドロップカメラ調査による例示のイメージ調査法

Tigriopusカイアシ類と仲間を守る行動の定量分析の個別培養

あたりを識別する-ポリフルオロ化学種の結合対象・非対象と検診高分解能質量分析ワークフロー

等温滴定熱量測定による酵素の安定性を測定

彼らの足跡によって識別個人：チータースポッティング

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エンテロウイルスと文化およびRT-qPCRにより水中のノロウイルス発生のEPAメソッド1615測定。パートIII。 RT-qPCRによりウイルス検出

栄養細胞の標的溶解によって環境サンプルからの内生胞子の物理的な分離

ミツバチによって植民地化鳥の巣箱を削減するためのプッシュプルプロトコル

静磁場を利用した農業植物の初期の成長率の向上

実証、メタゲノムと計算手法を照らす殺菌剤妥協ミツバチ健康メカニズム

臭気と深いから放出されるガスの濃度を評価する実験室スケール モデル層状パック肥料

底生動物とその生息地大西洋帆立て貝のドロップ カメラ調査による例示のイメージ調査法

Tigriopusカイアシ類と仲間を守る行動の定量分析の個別培養

あたりを識別する-ポリフルオロ化学種の結合対象・非対象と検診高分解能質量分析ワークフロー

等温滴定熱量測定による酵素の安定性を測定

臭気と深いから放出されるガスの濃度を評価する実験室スケールモデル層状パック肥料

底生動物とその生息地大西洋帆立て貝のドロップカメラ調査による例示のイメージ調査法