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鲤科鱼类形态学测度和物种描述规范——以鮈亚科鱼类为例
Standard of Morphological Measurements and Description for Cyprinidae, Based on an Example of Gobionine Fishes (Teleostei: Cypriniformes)
Authors:
赵亚辉
孙智闲
and
date:
07/15/2021,
view:
5831,
Q&A:
0
鲤科
鱼类
是中国内陆
鱼类
中最重要的组成部分。该科广泛分布于我国的各水系中,是一类主要分布在淡水中的
鱼类
。 鮈亚科
鱼类
体型标准,形态变化相对稳定,具备鲤科
鱼类
的典型特征。因此选择鮈亚科作为鲤科
鱼类
形态学测度和描述规范的示例。 依据2.1相关涉及鲤科
鱼类
测度和描述的参考文献 本规范综合了一系列涉及鲤科
鱼类
的形态学测量和物种描述的
鱼类
志、专题研究或是物种描述论文。 自2016年《中国内陆
鱼类
物种与分布》(张春光等,2016
鱼类野外采集与标本制作保存
Collection, Preparation and Preservation of Fish Specimens
Authors:
林峰
秦涛
,
陈小勇
,
张洁
and
date:
10/15/2021,
view:
8151,
Q&A:
0
鱼类
解剖标本是用于显示
鱼类
内脏结构的一类标本,但
鱼类
这类标本很少制作。
鱼类
耳石是研究
鱼类
学或
鱼类
栖息地环境的重要研究材料。
鱼类
的耳石较小,位于大脑后下方,易与头部的有机组织和杂质混淆,因此摘取耳石的过程比较复杂、费时。 4.2将采集到的
鱼类
标本从头至尾方向轻轻清洗干净,以免易掉鳞
鱼类
鳞片脱落。 死亡
鱼类
标本放置标识物拍照;D. 浸泡保存液后标本拍摄;E. 死亡
鱼类
标本浸水拍照;F. 鳕鱼的骨骼标本
显微CT简介与应用:以鱼类为例
A Profile of X-ray Microtomography and its Application in Ichthyology
Author:
和友
date:
07/23/2021,
view:
4012,
Q&A:
0
其姐妹类群天竺鲷科
鱼类
和绝大多数鲈形目
鱼类
上枕嵴中没有此腔室,因而是钩头鱼的高级自近裔特征 (autopomorphy)。 显微CT实验对
鱼类
标本本身没有特殊要求,酒精保存标本或福尔马林保存标本都可以。 在样品旋转过程中在试管内
鱼类
标本有空间位置的任何移动,将无法正确重建断层图像,所获得结果或是样品边缘不闭合或是图像失真。 对
鱼类
而言,同其它显微CT测试一致,选取管电压时,在二维投影预览时最强吸收部分的穿透率的参考值一般选择67%,即保证2/3的X光可穿透样品。 对
鱼类
而言,一般根据鱼体
湖泊水体环境DNA的采集、提取与鱼类遗传标记的扩增
Collection and Extraction of Lake Water Environmental DNA and Amplification of Fish Genetic Markers
Authors:
舒璐
潘红梅
,
彭作刚
and
date:
10/15/2021,
view:
3578,
Q&A:
0
近年来, 环境DNA宏条形码技术已被广泛运用于淡水和海洋生态系统的渔业管理与
鱼类
多样性监测中,包括对池塘、溪流、湖泊、河流和海湾等不同水生态系统的
鱼类
物种组成、
鱼类
群落结构以及
鱼类
群落时空分布变化的监测 Evans等(2017)使用3对
鱼类
通用引物从面积为2.2公顷的水库中检测出过去传统方法监测到的所有
鱼类
物种,另外还检测到11种过去未捕获过的
鱼类
。 Balasingham等(2018)使用COI标记从加拿大南部的Grand河流和Sydenham河流中共检测出78种本地
鱼类微体化石三维数据采集以及基于深度学习的数据分析方法
3D Data Collection of Fish Microfossils and Data Analysis Based on Deep Learning
Authors:
侯叶茂
崔心东
,
尹鹏飞
,
朱敏
and
date:
08/13/2021,
view:
2493,
Q&A:
0
目前,ADMorph数据集包含10,000余枚来自于五大早期
鱼类
(无颌类,盾皮
鱼类
,硬骨
鱼类
,软骨
鱼类
和棘
鱼类
) 化石的骨片、牙齿及鳞片的三维虚拟模型,ADMorph数据集中所有的微体化石三维模型及其详细信息已经发布在可以公开访问的数字形态学档案数据开源社区 本文介绍一种基于深度学习技术对
鱼类
微体化石进行自动分类的工作流程,包括
鱼类
微体化石三维数据的采集、建模以及分类等过程 (Hou et al., 2020)。 图文摘要:ADMorph数据集的创建以及基于深度学习的