Machine Learning for Predicting Somatic Cell Count in Holstein Cattle
본 연구는 비선형 머신러닝 모델, 구체적으로 베이지안 신경망과 랜덤 포레스트가 일상적인 농장 데이터를 사용하여 홀스타인 소의 자연 로그 변환된 체세포 수를 예측하는 데 있어 기존의 선형 및 서포트 벡터 방식보다 우수한 성능을 보이지만, 산차 4회 이상의 암소에서는 예측 정확도가 감소한다는 것을 입증한다.
1903 편의 논문
본 연구는 비선형 머신러닝 모델, 구체적으로 베이지안 신경망과 랜덤 포레스트가 일상적인 농장 데이터를 사용하여 홀스타인 소의 자연 로그 변환된 체세포 수를 예측하는 데 있어 기존의 선형 및 서포트 벡터 방식보다 우수한 성능을 보이지만, 산차 4회 이상의 암소에서는 예측 정확도가 감소한다는 것을 입증한다.
이 연구는 탄자니아 킬롬베로의 10년간의 감시 데이터를 분석하여 최저 기온이 황색 사탕수수 진딧물 발생의 주요 기후 동인임을 입증하고, 현지 기상 관측 자료를 품종 및 분얼 기록과 통합하는 것이 지속 가능한 사탕수수 생산을 위한 병해충 관리를 최적화할 수 있음을 보여준다.
본 연구는 플라즈마 활성수 유래 반응성 종과 오레가노 에센셜 오일 나노리포좀을 통합한 히드록시에틸 셀룰로오스 코팅이 냉장 및 상온 모두에서 미생물 증식과 부패를 유의미하게 지연시킴으로써 수산물의 유통기한을 효과적으로 연장한다는 것을 입증한다.
본 연구는 미세 밀기울(52-mesh)을 15% 대체 수준으로 쿠키에 혼입하는 것이 더 거친 입자나 낮은 대체 수준과 비교하여 전반적인 관능적 수용도와 질적 특성을 유지하거나 심지어 개선하면서도 식이섬유 함량을 유의미하게 높인다는 것을 입증한다.
본 연구는 특히 씨앗과 전체 과육에서 추출한 은수카 옐로 페퍼 유래 올레오레진이 에센셜 오일에 비해 우수한 추출 수율, 식물 화학적 풍부함, 그리고 광범위한 항산화 및 항균 활성을 나타냄을 입증하며, 이를 통해 클린 라벨 식품 적용을 위한 효과적인 천연 보존제로서의 잠재력을 강조한다.
본 증례 보고는 넬로어 브라운 암양에서 발생한 *Schistosoma nasale*와 *Schistosoma spindale*의 희귀한 동시 감염을 기록하며, 해당 동물의 사후 사망에도 불구하고 정확한 진단을 위해 비강 분비물과 분변 샘플을 모두 검사하는 것이 필요함을 강조한다.
본 연구는 206종의 사과나무(Malus) 유전자원을 대상으로 거시적, 분지, 국소적 세부 차원에 걸친 수목 구조의 규칙성을 정량화하기 위해 새로운 2차원 매트릭스 모델을 도입하였으며, 이를 통해 재배화 과정에서 국소적 세부 구조에서 전체 구조로 갈수록 규칙성이 감소한다는 점과 야생종이 재배종보다 더 높은 규칙성을 유지한다는 점을 밝혀냄으로써, 목본 관상수의 체계적 분류 및 방향성 육종을 위한 정량적 프레임워크를 제공한다.
이 연구는 높아진 수온과 적당한 유속이 양식 대서양 연어의 미네로 성분을 유의미하게 변화시키며, 특히 요오드 농도의 현저한 감소를 유발하여 온난화되는 기후 아래에서 물고기의 영양 가치에 영향을 미칠 수 있음을 입증한다.
본 연구는 인도 나가랜드 지역 테트라고눌라 이리데펜스(Tetragonula iridipennis) 꿀의 지방산 프로파일에 나타나는 계절적 변화를 특성화하기 위해 GC-FID 분석을 활용하였으며, 유익한 오메가-3, 오메가-6 및 오메가-7 지방산이 풍부한 뚜렷한 겨울과 여름의 조성을 밝혀냄으로써 해당 제품의 상당한 치료적 및 영양적 잠재력을 강조하였다.
본 연구는 *Bacillus* 분리균주들이 과실의 *Colletotrichum* 속 균에 의한 올리브 탄저균을 효과적으로 억제하는 반면, *Trichoderma* 종들은 체외 실험에서 토양 전염성 *Fusarium* 병원균에 대해 더 우수한 길항 작용을 보여줌으로써, 이러한 서로 다른 올리브 질병들을 관리하기 위한 표적화된 지속 가능한 접근 방식을 제시한다.