噻虫嗪对蜜蜂健康影响研究进展

新烟碱类杀虫剂被广泛用于防治作物病虫害,然而过度使用导致的药物残留始终是一个不容忽视的问题,如噻虫嗪(Thiamethoxam)在我国主要蜜源植物油菜、棉花等的广泛应用,对授粉昆虫健康带来严重威胁。本文通过综述近几年噻虫嗪对蜜蜂采集飞行能力、生殖能力、生理免疫能力的相关研究,以及其与环境因子协同作用对蜜蜂健康所造成的潜在危害,强调了未来应加速研发高效防治靶标害虫以及对蜜蜂低毒或无毒的高选择性杀虫剂,以保障授粉昆虫安全。

蜜蜂采集真菌孢子行为研究进展与展望(1)

蜜蜂是社会性昆虫,其授粉作用对农作物增产具有重要意义。为应对病虫害感染、食物短缺、杀虫剂应用等外界压力,蜜蜂进化出多种防御策略,包括搜集真菌孢子等花粉花蜜以外的物质。近年来,相关学者对蜜蜂积极采集真菌孢子行为的现象做了较多的研究,并取得了一些成果。本文对蜜蜂采集真菌的记录及行为特征、主要的真菌类别及采集真菌的蜜蜂种类进行了总结,并对前人关于蜜蜂采集真菌原因的分析、真菌对蜜蜂的健康作用进行了综述,同时讨论了蜜蜂采集真菌孢子基于营养作用观点存在的局限性,提出真菌对蜜蜂“药用作用”的进一步研究方向,旨在为今后探寻蜜蜂采集真菌行为的动机及其影响作用提供借鉴,为蜜蜂饲养和维护蜂群健康提供思路。

深度学习在蜜蜂研究中的应用

实现对蜜蜂蜂群的实时动态监测,有助于养蜂业的数字化与智能化发展,对大幅提升养蜂管理水平具有重要意义。深度学习作为人工智能的一种新的研究方向,目前已被广泛应用于昆虫分类学、行为学、害虫生物防治等领域。随着深度学习检测算法的迅速发展,基于深度学习的蜜蜂蜂群监测技术不断涌现,为智能化养蜂提供了可能。为促进深度学习在蜜蜂领域的进一步应用,本文梳理了深度学习在蜜蜂的物种识别、行为跟踪监测、蜂群健康监测和蜂巢监测等方面的研究进展,分析了深度学习技术在蜜蜂蜂群监测研究及应用中存在的一些问题和未来发展方向,为深度学习在蜜蜂领域的应用提出了建议。

韧性视角下基于随机演变的城市应急医疗物资配置模型

针对城市辖区卫生系统韧性差异和应急医疗物资需求随机演变的情况,提出基于韧性评估的应急医疗物资多阶段动态配置模型。首先,结合熵值法和K-means算法,建立辖区卫生系统韧性评估体系及分类方法;其次,将需求状态的随机演变特性设计成Markov过程,并运用三角模糊数处理模糊性需求,从而建立应急医疗物资多阶段动态配置模型;最后,采用二进制人工蜂群(ABC)算法求解所提模型,并通过实际算例分析并验证所提模型的有效性。实验结果表明,所提模型能够实现物资的动态配置,从而使需求变化趋于平稳,并且能够优先配置韧性薄弱的辖区,体现了应急管理要求的公平性和时效性。

蜂胶对蜂群病虫害的防治作用及机制研究

蜂胶对人类的营养保健和疾病治疗作用已得到广泛的研究,但是蜂胶对蜜蜂健康作用的研究却鲜有报道。本文综述了蜂胶对美洲幼虫腐臭病、狄斯瓦螨,以及其它大寄生虫和害虫等蜂群病虫害防治作用的研究进展,并介绍了蜂胶在蜂群社会性免疫力、蜂群自我治疗中的作用,以期为蜂产品对蜂群健康作用的深入研究提供思路与方向。

配制型蜂花保健酒的研制

以蜂花粉为原料,考察了各种提取因素对花粉中游离氨基酸和黄酮浸得率的影响。当以水为浸提剂,浸提温度为4℃,经4h浸提后,其游离氨基酸和黄酮分别可达14.2!g/mL和85"g/mL。将蜂花粉浸提液和蜂蜜、蔗糖、小曲酒进行勾兑可得到营养价值高、风味独特的蜂花保健酒。

基于WSNs和移动Agent的桥梁结构健康监测研究

针对桥梁结构大而复杂、传感器数目种类多、损伤形式多样等特点,引用无线传感器网络(WSNs)和移动Agent技术。以实际桥梁结构为研究对象,采用以CC2530为核心的无线传感器节点采集桥梁结构相关数据;利用移动Agent的移动性,迁移和访问网络节点,完成对节点数据的收集和处理;运用Zig Bee无线通信协议将数据传送至网关节点加以处理;通过GPRS无线通信方式将最终数据送至监测中心,确定桥梁的健康状况。结果表明:该系统符合设计要求,且监测数据可靠,具有应用和推广价值。

克什米尔蜜蜂病毒(KBV)研究进展

克什米尔蜜蜂病毒(Kashmir bee virus, KBV)作为一种毒力较强的蜜蜂急性病毒,自20世纪70年代被分离鉴定以来,已发现其广泛侵染世界各地的东方蜜蜂Apis cerana和西方蜜蜂Apis mellifera。KBV在蜂群内通过垂直和水平两种方式进行传播,且狄斯瓦螨Varroa destructor在其中扮演着重要角色,这使得KBV的分布范围持续扩散。目前已报道的病毒宿主除蜜蜂外,其还可侵染熊蜂、胡蜂等多种野生授粉昆虫。同时,KBV作为一种典型的双顺反子病毒科病毒,由于其在分子生物学上与同科的蜜蜂急性麻痹病毒(acute bee paralysis virus, ABPV)和以色列急性麻痹病毒(Israeli acute paralysis virus, IAPV)间的高相似性,对该病毒流行性的调查与检测、分类等研究的混乱局面也接踵而至。本文对过去40多年来的KBV相关研究进行综述,以期为KBV及类似昆虫病毒的后续研究提供一定的参考和借鉴,促进养蜂业的健康发展。

红枣黄酒的研制

为利用红枣的营养价值及保健作用,将红枣和粳米作为主要原料酿造黄酒。通过糖化发酵、压榨、煎酒、陈酿、过滤及调配等工序制得红枣黄酒,其中在压榨分离的清酒中添加蜂蜜作为澄清剂和营养调和剂。该酒呈橙黄色,清亮透明,具有黄酒和红枣特有的复合香气,口味醇和、绵长,是一种低酒度、高营养、具有保健作用的黄酒。

我国蜂产品行业建立并实施ISO 22000食品安全管理体系的意义

分析了我国蜂产品行业质量管理和食品安全现状,并根据食品安全管理体系的发展历史和特点,提出蜂产品企业应建立并有效实施ISO 22000食品安全管理体系。最后,给出了建议和对策。

基于健康度的人工蜂群粒子群算法

针对标准粒子群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出了一种基于健康度的人工蜂群粒子群算法。通过动态地对各个粒子的健康状况进行评价,对正常粒子和病态粒子分别进行处理,避免无效搜索,提高算法的收敛速度;在处理病态粒子时,一方面以大概率借鉴人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力,另一方面以小概率增加粒子群的多样性,避免陷入局部最优。实验结果表明,与标准粒子群算法和其他改进算法相比,该算法收敛速度快、寻优精度高。

试论蜂产品与人类健康

蜂产品是蜜蜂为了种族的生存和繁衍,向自然界索取并加工酿制而成的产品或蜜蜂自身的分泌物。它包括蜂蜜、蜂王浆、蜂花粉、蜂胶、蜂蜡和蜂毒,蜂幼虫、蛹和成虫。这些产品对人类有不同的益处。

蜂花粉营养成分及其在老年营养保健中的作用

本文就近年来国内外对蜂花粉的营养成分及在老年保健方面的研究进行了综述,为蜂花粉在老年保健食品的进一步开发应用提供了依据。

基于改进MNN的森林健康评价方法研究

为了更好地支持森林的可持续经营,探讨了森林健康评价方法。与传统的单一人工神经网络相比,集成神经网络(Modular Neural Networks,MNN)在解决复杂分类问题时更加有效,因此利用MNN作为森林健康评价的具体方法。此外,常被用来训练神经网络的反向传播(Back Propagation,BP)算法存在收敛速度慢且易陷入局部极小值等不足。为了解决这一问题,将具有极强全局寻优能力的人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法与BP算法相结合,形成一种混合ABC-BP算法的改进MNN模型,并将其用作构成MNN的单一神经网络的学习算法。通过试验对比分析,验证了改进MNN模型的有效性。

蜂胶浓缩液微生物限量检查方法的建立

目的：建立保健食品-蜂胶浓缩液的微生物限量检查方法。方法：采用薄膜过滤法可去除蜂胶浓缩液的抗菌活性。结果：5株验证菌株中枯草芽孢杆菌对蜂胶浓缩液最敏感，可作为蜂胶浓缩液微生物限量检查方法的质控菌株。结论：该方法可作为保健食品一蜂胶浓缩液的常规微生物限量检查方法。

角色扮演教学法在蜂学专业课程教学中的运用

蜂学专业主要是从事蜜蜂科学研究、蜂业技术创新和蜂产品功能与开发的一门特色专业。"角色扮演"教学法在蜂学专业的课程教学中是首次运用。以《蜂产品与保健》课程为例,有计划组织安排学生"扮演"蜂产品企业从事蜂产品保健功能开发方向的研究人员,并将这一角色延续至毕业设计和毕业实习,实现"课堂教学-实践教学"一体化,培养学生解决实际问题及从事科研创新的能力,使学生们将来在相关方向的就业中更具有核心竞争力。

基于无线传感网络的老年智能健康系统研究

针对中国老龄人口快速增长和空巢老人难于照顾的现状,设计一种基于ZigBee无线传感器网络技术的老年人健康监测系统。该系统将ZigBee技术、城市网格化管理、虚拟现实技术结合到一起,建立一个实时、精确、精细的老年人健康监测系统,从而全面提高社区老年健康管理的效率、质量和水平。

蜜蜂肠道微生物研究进展

蜜蜂是全球范围内重要的授粉昆虫,具有很高的经济、生态效益,但是蜜蜂一生中可能会遇到许多挑战。肠道微生物与蜜蜂的健康息息相关,不仅在营养物质的消化吸收方面有重要作用,而且还能抵抗某些病原菌的侵袭以及增强机体免疫力。近年出现的蜜蜂大量死亡现象可能与肠道微生物失调有关。生物以及非生物的因素都可能密切影响蜜蜂肠道微生物的存活,导致宿主生理功能紊乱甚至死亡。本文综述了蜜蜂的肠道核心微生物组成、分布、变化、影响因素以及主要作用和研究方法,为肠道微生物的研究和利用提供参考。

复合营养蜂蜜膏的研制

参照传统膏方制作工艺和东方饮食文化特点,以蜂蜜为主要原料,通过中药配伍,开发复合营养蜂蜜膏。采用正交试验设计方案通过对成品的出膏率、感官评定进行综合评分,确定最佳的配方。同时,采用先进的技术路线提高膏方的特色口感,制作出风味独特、营养均衡的特色蜂蜜膏,是一种较理想的营养补剂,适合大众口味的新一类冲饮品。

基于数据融合的ABC-SVM社区疾病预测方法

针对现有社区医疗服务中的疾病预测方法存在数据利用率低、疾病分析类型单一、自动化程度差、疾病预测效果不理想等不足,提出在物联网大数据环境下可用于社区医疗的健康数据融合及疾病预测方法.通过主成分分析(PCA)和聚类分析对社区中居民的生理指标数据进行特征提取;结合人工蜂群(ABC)算法构造支持向量机(SVM)非线性分类器对数据进行特征级融合分析并预测潜在疾病.实验结果表明,所提方法的疾病识别准确率达到93.10%,相较于传统SVM方法和BP神经网络方法分别提高17.24%和72.41%.该方法能够在提高数据利用率、降低计算资源消耗的前提下有效识别多种潜在疾病,可实现疾病早发现、早预防、早治疗;可广泛应用于社区健康管理、老年社区监护甚至临床医疗.