Графика рыба: D0 b3 d1 80 d0 b0 d1 84 d0 b8 d0 ba d0 b0 d1 80 d1 8b d0 b1 d0 b0 картинки, стоковые фото D0 b3 d1 80 d0 b0 d1 84 d0 b8 d0 ba d0 b0 d1 80 d1 8b d0 b1 d0 b0

Гибнет по графику? Почему на Волге произошел массовый мор рыбы | ОБЩЕСТВО: События | ОБЩЕСТВО

Электролов и сброс неочищенных вод

Массовую гибель мальков у села Климовка Шигонского района Самарской области запечатлел на видео один из очевидцев. «Меня в прошлом году за лов рыбы непромыслового размера осудили, а кого будут судить за этих мальков?» – задается вопросом автор. 

Главный инспектор по экологическому надзору, охране окружающей среды и природопользования Шигонского района Денис Черняев рассказал, что у Климовки погибла рыба семейства ершовых.

«У нас на территории района нет организаций, которые могли бы совершить сброс отравляющих веществ в воду. На данный момент мы предполагаем, что причиной массовой гибели мальков могут быть выбросы с противоположного берега», – отметил представитель местной администрации.

Для выяснения причин и масштабов экологического бедствия на место выехали сотрудники Росрыболовства. Заместитель руководителя управления, начальник отдела государственного контроля, надзора и охраны водных биологических ресурсов по Самарской области Галина Сидорова сообщила, что ведомством установлена гибель мальков окуня.

«Каждый год с середины июля по август у нас в регионе происходит замор рыбы. Он связан с цветением сине-зелёных водорослей. Эти водоросли усиленно поглощают кислород из воды, и в первую очередь от этого страдает молодь», – отмечает эксперт.

Однако у рыбаков другая точка зрения. «Я не согласен, что малек гибнет только от токсинов сине-зеленых водорослей. Если рыба чувствует, что состав воды меняется, она уходит с этих мест на чистую воду. Скорее всего, были выбросы, которые привели к массовому отравлению», – говорит председатель правления РОО «Рыбаки Самарской области» Сергей Карпов.

Заведующая сектором гидробиологии Саратовского филиала ФГБНУ «ВНИРО», доцент Юлия Малинина пояснила, что многолетние наблюдения, проводимые на Саратовском водохранилище, свидетельствуют об устойчивости его экосистемы.

«Основных причин гибели рыбы несколько: скат из водохранилища со стоковым течением через рабочие агрегаты (гидротурбины) и водосливную плотину ГЭС, сброс неочищенных сточных вод, летние (в результате массового развития цианобактерий) и зимние ( из-за льда) заморы, электролов, а также вылов рыбы», – отмечает эксперт.

Водоросли вредят всему живому

Самые проблемные участки Волги – в Куйбышевском водохранилище. Сине-зелёные водоросли заполонили Хрящевский залив, устье реки Усы, их довольно много по береговой линии от Луначарского до Ягодного, а также на некоторых городских пляжах Тольятти.

Руководитель проекта по очистке Волги Александр Чистов третий год вместе с командой энтузиастов занимается очисткой рек и водоемов от цианобактерий. В этом году плавающий комбайн по сбору водорослей должен был выйти в акваторию раньше срока, но этого не случилось.

«Пока водоросли зарождаются и зреют, они выполняют ту же самую функцию, что и растения: выделяют кислород и перерабатывают фосфаты, которые поступают в воду из городских канализаций и стоков. Сине-зелёные представляют опасность для водоёма только во время цветения. В этом году предполагалось, что водоросли заполонят Волгу чуть ли не в июне. Благоприятная температура для их роста – это +25 С. Пока погода, особенно в ночные часы, сдерживает их распространение», – поясняет эксперт.

Заместитель директора по научной работе Института экологии Волжского бассейна, профессор Сергей Саксонов подтверждает, что ежегодно с середины июля по август Волга становится опасной для её обитателей. «Виноваты» цветущие сине-зелёные водоросли, которые превращают воду в теплое ядовитое болото. «Не факт, что замор мальков произошёл возле Климовки. В последнее время ветер несколько раз менял направление и рыбу скорее всего прибило к берегу течением. Причина – начало «цветения» водохранилища. К сожалению, это явление мы наблюдаем ежегодно. На популяцию этих водорослей влияет химический состав воды в водохранилище: она слишком богата органикой, фосфором, азотом. Нужен большой дорогостоящий комплекс очистных сооружений. Органика попадает в Волгу двумя путями – через канализационные трубы и ливнёвки и стоки с полей. Загрязнение главной водной артерии региона подошло к критическому состоянию. Кроме того, на баланс экосистемы в этом году повлияло обмеление», – говорит учёный.

По данным Саратовского филиала ФГБНУ «ВНИРО», сине-зелёные водоросли наносят вред всему живому. «Цианотоксины, попадая в организм человека, вызывают повреждения клеток печени и нервной системы. Цветение воды может вызвать заболевания кожи у купальщиков. Массовое развитие цианобактерий изменяет окраску воды, уменьшает ее прозрачность, ухудшает органолептические показатели, создает существенные помехи в питьевом и техническом водоснабжении. Интенсивное потребление кислорода большим количеством микроводорослей в предутренние часы приводит к его дефициту в воде и, как следствие, к массовой гибели рыбы, особенно ее молоди. Это так называемые летние ночные заморы рыб. Взрослая рыба обычно избегает пятен цветения», – поясняют в ведомстве.

Когда водоросли отмирают, они опадают на дно и начинают гнить. Накопленная громадная биомасса выделяет в воду внутриклеточные токсические вещества и пигменты.

«Подобные «пробки» в водоёмах губительны для обитателей рек и озёр. Кроме того, они блокируют подземные ключи и ручейки, которые питают реки и озера. Поэтому мы также планируем очистить дно на небольших озёрах, чтобы наладить естественный приток», – рассказывает о путях решения проблемы Александр Чистов.

Рыба исчезает

Чтобы восполнить популяцию речных обитателей, ежегодно выпускают по миллиону мальков растительноядных рыб, таких как сазаны и толстолобики. Кроме того, по данным ведомства, на протяжении трех лет в регионе ежегодно выпускают в Волгу порядка 1,5 миллионов штук молоди стерляди. Вот только помогает ли это сохранить хрупкий баланс в волжском каскаде водохранилищ?

Оказалось, что нет. Сергей Карпов бьёт тревогу. По его словам, рыба стремительно исчезает. «Это планомерно происходит на протяжении последних пяти-семи лет. Никто, кроме рыболовов-любителей, не замечает или делает вид, что не видит проблемы. В первую очередь убыль касается промысловой рыбы – судака и щуки. Запас снижается из-за неразумного подхода», – отмечает эксперт.

Рыбаки предлагают сократить потери биоресурсов с помощью полного запрета для пассивных орудий лова. По словам общественника, не смотря на то, что протокол о запрете пассивных орудий лова подписан пять лет назад, пока он полностью не выполняется.

ОАО «РЖД» изменило график для ускоренной перевозки рыбы с Дальнего Востока

ОАО «Российские железные дороги» (РЖД) выделило дополнительные «нитки» графика для ускоренных перевозок рыбы с Дальнего Востока, сообщает информационное агентство «Интерфакс».

«Для обеспечения доставки рыбной продукции в центральную часть России в нормативный график включили пять «ниток» ускоренных рефрижераторных поездов с Дальневосточной железной дороги. Скорость составов достигает 1200 км в сутки, и в настоящий момент уже более 50% общего объема рыбы перевозится ускоренными рефрижераторными поездами», – рассказал директор компании по коммерческой деятельности – гендиректор Центра фирменного транспортного обслуживания (ЦФТО) Алексей Шило.

По информации информационного агентства, для обеспечения скорости доставки, и чтобы не накапливать большие партии груза, также предусмотрена возможность дополнительно включать два рефрижераторных контейнера с рыбой в состав отдельных поездов. В мае уже отправлено 200 таких составов. По словам первого замгендиректора АО «Рефсервис» Олега Богомолова, «нитками» РЖД воспользуются все перевозчики для доставки рыбной продукции с Дальнего Востока в Москву.

Напомним, обеспечение доступной рыбой и морепродуктами населения страны – одно из поручений Президента России Владимира Путина. Сегодня Дальневосточный бассейн является основным для российской рыбодобывающей отрасли, в то же время крупнейшими потребителями выступают регионы центральной России.

Как сообщает информационное агентство, в январе-апреле 2018 года Дальневосточная железная дорога, являющийся филиалом ОАО «РЖД», увеличила погрузку рыбы и морепродуктов на 13% по сравнению с показателем аналогичного периода 2017 года до 195,5 тыс. тонн, в том числе 104,7 тыс. тонн в контейнерах.

Дальневосточная железная дорога проходит по территории шести дальневосточных регионов: Приморского и Хабаровского краев, Амурской и Сахалинской областей, Еврейской автономной области, Республики (Саха) Якутии.

Автор: Евгения Назипова 
+7 (926) 234-65-39 
[email protected] 

Что это было? Поднадоевшие ААА-хиты в 2021-м оказались еще и паршивого качества

Нытье про застой в игровой индустрии не прекращается последние лет 30. Хочешь качественный продукт? Будь готов к тому, что он неоригинальный. Но в минувшем году ситуация оказалась чуть более неприятной, чем обычно. Ежегодные игровые серии не только до боли знакомые, однотипные и скучные, но еще и поломанные, низкокачественные. В чем дело?

Battlefield 2042

Что должно было быть?
Battlefield нового поколения. Грандиозный многопользовательский боевик с эпическим размахом, битвы десятков пехотинцев и техники.

Что получилось?
Battlefield прошлого поколения (игра вышла одновременно на PS5, Xbox Series X, PS4 и Xbox One), еще и изуродованная багами, несбалансированная, с плоскими, скучными картами.

Grand Theft Auto: The Trilogy — The Definitive Edition

Что должно было быть?
Ремейк любимой классической трилогии GTA. Все то же самое, только с красивой графикой.

Что получилось?
Все то же самое, только с уродливой графикой, плохой оптимизацией и, например, погодными эффектами, полностью закрывающими обзор игрока. Rockstar уже извинилась за такой ремастер.

Halo Infinite

Что должно было быть?
Halo нового поколения. Игра с обновленной графикой в громадном открытом мире.

Что получилось?
Halo с графикой уровня Xbox 360 (все вокруг пластиковое и блестящее) в пустом, заспамленном аванпостамиНадоедливый троп из игр с открытым миром. Большая карта усеяна крепостями, в которых много врагов. Перебейте всех врагов, захватите крепость, откройте новый участок карты. мире. Это ровно те же перестрелки Halo, только размазанные тонким слоем по голой, безжизненной карте.

Call of Duty: Vanguard

Что должно было быть?
Очередная часть ежегодного сериала-боевика. Заряд адреналина и лихая геймплейная новелла на пару вечеров.

Что получилось?
Унылая кампания без общего сюжета. Несколько бойцов отряда по очереди вспоминают свои подвиги, потом игра заканчивается.

Far Cry 6

Что должно было быть?
Far Cry нового поколения для некстген-консолей.

Что получилось?
Far Cry позапрошлого поколения. Выйди эта игра на Xbox 360, никто не заметил бы разницы. Движок тот же, механика захвата форпостов неизменна.

Diablo 2: Resurrected

Что должно было быть?
Diablo 2.

Что получилось?
Diablo 2.

Когда мы планировали топ-10 лучших игр года, была идея поставить на первое место именно Diablo 2: Resurrected. В отличие от всех проектов из этого списка, ремастер Diablo 2 хотя бы честно отрабатывает заявленную программу: вы хотели «Дьябло» — вот оно. Ничего нового, но без халтуры.

Ностальгический бонус: нажимаете кнопку G, и обновленная 3D-графика прямо посреди забега по склепам вдруг подменяется жуткой пиксельной картинкой. Эта трогательная деталь, привет от разработчиков тем, кто играл в оригинал, видится нам мрачным приговором всей сегодняшней игровой индустрии.

Одна из лучших игр 2021 года не просто похожа на боевик двадцатилетней давности, это именно он и есть — в первозданном виде.

Более живописного примера стагнации придумать в принципе нельзя. Мы бы повставляли такие G-кнопки вообще во все игры, чтобы по их нажатию откатываться к оригиналу. С текущим состоянием дел провернуть такой фокус будет нетрудно.

Что это было?

Сложно сказать. В каждом конкретном случае была какая‑то своя беда: Halo, например, угодила в производственный ад, а Far Cry 6 чуть ли не официально назван последним Far Cry уходящего поколения (в седьмой части, наконец, ожидается прорыв, а тут разработчики отдохнули).

Нельзя списывать со счетов пандемию, которая больно ударила по всем отраслям (перебои с поставками оборудования, необходимость работать из дома).

Но в первую очередь здесь ощущается какая‑то смертельная усталость самих разработчиков. Такое чувство, что они окончательно перестали испытывать хоть какой‑то пиетет перед собственными творениями, занимаясь играми как нудной, неприятной, но необходимой работой.

Гигантские команды раскиданы по всему свету, все больше заданий отдаются на аутсорс, сотни людей трудятся над непонятно чем, стараясь укладываться в ключевые показатели эффективности. Это неизбежная проблема роста любой крупной индустрии, но сейчас она стала особенно очевидной.

В наступившем году консоли нового поколения должны окончательно укрепить свои позиции, выйдет Elden Ring; Bethesda, мы надеемся, все-таки выпустит Starfield, а не Skyrim, а 2021-й останется в истории как затишье перед некстген-бурей, отягощенное пандемией и кризисом идей.

Подробности по теме

Пока без некстгена: 10 лучших игр 2021 года по версии «Афиши Daily»

Пока без некстгена: 10 лучших игр 2021 года по версии «Афиши Daily»

Заказ еды с бесплатной доставкой: Пицца, роллы, вок

Заказ еды с бесплатной доставкой: Пицца, роллы, вок – ПиццаФабрика Ярославль

Классическая пицца из двух половин

Выбери свои любимые половинки пицц, 37 см.

Римская пицца из двух половин

Выбери свои любимые римские половинки пицц, 27 см.

Конструктор пиццы

Выбери свои любимые ингредиенты и собери пиццу, 37 см.

Новинка

Царская

Поистине царский вкус. Рыбка, руккола да икра красная!

Новинка

Шведская

Настоящий скандинавский вкус – соленые огурчики, сырные палочки и соус ранч! А еще много овощей!

Новинка

Испанская

Огненная пицца для настоящих амигос! Пикантные колбаски, свинина и острый соус – будет горячо!

Французская

Сочная ветчина, бекон, курица с болгарским перцем под оригинальным медово-горчичным соусом.

Вок

Новый формат любимого вкуса! Сочные жареные овощи с куриным филе под пряным соусом.

Детская

Ничего лишнего, только то, что так любят наши маленькие гости!

Итальянцы в России

Русский характер итальянской классики! Аппетитная ветчина с шампиньонами, овощами и фирменным соусом.

Аль-копчоне

Богатство вкуса! Ароматные охотничьи колбаски, салями и маринованные огурчики с томатом и базиликом.

Хит

Мясное плато

Бекон, салями, ветчина и колбаса – мы собрали для вас все самое вкусное и сытное!

Ветчина и грибы

Настоящий хит меню! А все из-за идеального сочетания сырной основы, сочной ветчины и шампиньонов.

Деревенская

Много свежих овощей, кукуруза, маринованные огурчики и ветчина с колбаской!

Песто ля Фиш

Итальянский вкус с доставкой на дом! Нежная семга под освежающим соусом песто.

Всё и сразу

Легендарная пицца, которую хотят все… и сразу. Фирменный соус, колбаса, куриное филе и свежие овощи!

4 сыра

Самая сырная пицца меню! Классика, которая никогда не надоедает.

Остро!

Пепперони

С нами она полетела в космос. Легендарный вкус и красивейшая острота в каждом кусочке.

Жюльен

Пицца с духом Франции, а все из-за нежного сливочно-грибного вкуса.

Индеано

Нежное филе индейки под оригинальным соусом манго-чили с овощами и моцареллой.

Маргарита

Она носит имя королевы, имеет очень простой состав, невероятный вкус и известна по всему миру.

Жар-птица

На основу из фирменного соуса и сыра мы выложили нежную куриную грудку, сочные помидоры и маслины.

Дон Бекон

Невероятное количество сочного бекона, освещающих помидорок черри и, конечно, сыра.

Сырная

Это идеальная основа для вашего собственного рецепта. Добавьте начинку по вкусу в “Опциях”.

По-домашнему

Домашний уют и тепло с доставкой. Мелкая нарезка ингредиентов и только то, что вы любите.

С копченостями

Много мяса, шампиньоны и ничего больше! Сытная и ооочень аппетитная пицца.

Золотая рыбка

Настоящее волшебство! Вкуснейшие креветки и нежная семга на сливочном соусе с сыром.

Чесночный цыпа

Пицца с пряным соусом, нежной куриной грудкой и беконом станет настоящим украшением вашего стола!

Остро!

Баварская

Сочная, мясная и ооочень острая! Огненная пицца для любителей сытно поесть!

Итальянское ассорти

Несколько видов колбас, болгарский перчик и шампиньоны сделают вашу встречу с друзьями еще вкуснее!

Цезарь

“Начинка из куриной грудки под легендарным соусом и двумя видами сыра.
Устоять – невозможно. ”

Остро!

Пиццбургер

Сытно и вкусно! Три вида мяса, свежие овощи, соус бургер и сладкий соус чили для остроты ощущений.

Гавайская

Пицца с тропическим настроением. Необычное сочетание ананаса и ветчины не оставит никого равнодушным!

Пока все дома

Нежный соус, много мяса и свежих овощей – домашний вкус с бесплатной доставкой.

Праздничная

Яркая, сытная с несколькими видами мяса, она точно придется по вкусу всем гостям.

Пицца счастья

Рецепт счастья найден! Всего и побольше – много мяса, свежих овощей, сыр фета и оливки.

Барбекю

Вкус пикника! Пряные колбаски, свинина, нежная моцарелла и свежие овощи под соусом барбекю.

Детям

Сырные палочки

Нежная моцарелла, пикантный пармезан на основе для пиццы. Удобная форма прямоугольных кусочков.

Скидка до 25%

Четыре закуски

Попробуйте все закуски и сделайте это выгодно!

Скидка до 25%

Три ролла

Три любых ролла по одной цене. Выгодно и вкусно!

Скидка до 30%

Четыре ролла

Когда хочется роллов, да побольше! Выбирайте на свой вкус

Скидка до 30%

Пять роллов

Роллов много не бывает! Соберите комбо для большой компании

Скидка до 25%

Пицца + роллы

Соберите свое идеальное комбо из большой пиццы и двух порций роллов!

Скидка до 30%

Шесть пицц

Шесть разных вкусов придутся по душе каждому, и больше не нужно спорить, что заказать!

Скидка до 20%

Пицца + закуска + напиток

Полноценный набор для вашего ужина.

Скидка до 25%

Две пиццы + напиток

Два вкуса по выгодной цене! Выбирайте свои любимые!

Скидка до 20%

Детский

Специальный набор вкуснейших блюд для самых маленьких!

Скидка до 25%

Четыре пиццы

Хватит всем! Выгодное предложение для компании

Скидка до 15%

Два пиццаролла и шаурма

Попробуйте все! Выберите пиццароллы и шаруму из нескольких вариантов и составьте свое комбо!

Скидка до 15%

Две пасты и напиток

Выгодное предложение для настоящих любителей итальянской кухни.

Скидка до 15%

Три вока

Дайте три! Выберите на свой вкус и закажите выгодно!

Конструктор римской пиццы

Рыбная

То, от чего никто не отказывается – морепродукты на пышном хрустящем тесте. Соус фирменный, сыр моцарелла, семга, креветки, лук красный, салат руккола.

Мясная

Пышное хрустящее тесто и мясная начинка. Соус ранч, сыр моцарелла, колбаса п/к, куриное филе, кусочки говядины со специями, пепперони, руккола.

Острая

Пицца на пышном хрустящем тесте с острой начинкой! Соус томатный, сыр моцарелла, пепперони.

Микс

Пышное хрустящее тесто и море колбасок! Соус томатный, сыр моцарелла, ветчина, салями, сосиски баварские с зеленью, помидоры, перец болгарский.

Куриная

Мы взяли самые популярные продукты и создали эту невероятную пиццу! Соус ранч, сыр моцарелла, ветчина, куриное филе, помидоры, сыр пармезан, салат руккола.

Сырная

Пышное хрустящее тесто и 3 вида сыра. Соус ранч, сыр моцарелла, сыр гауда, сыр пармезан, руккола.

Конструктор роллов

Филадельфия чиз

Легкая классика, нежная текстура сыра, лосось и ничего лишнего.

Филадельфия

Ничего лишнего — рис, нори, мягкий сливочный сыр, огурец и салат. Все это под нежным ломтиком семги.

Филадельфия микс

С семгой или с угрем? Выбирать не придется, ведь они приедут к вам вместе.

Канада

Покоряет как вкусом, так и красотой. Пестрый угорь, кунжут и соус унаги.

Бонито

Пестрая стружка тунца сверху и копченая семга в начинке – их невозможно не узнать.

Хит

Ролл Цезарь

Вкус любимого салата в форме роллов! Индейка с хрустящими овощами и пармезаном под соусом “Цезарь”.

Калифорния

Яркая икра масаго снаружи, в начинке вместо привычной рыбы — снежный краб и авокадо.

Окинава

Роллы с тончайшей рисовой бумагой, пастой из морепродуктов, креветками и хрустящим салатом.

Бекон-сан

Ломтики бекона, нежный сливочный сыр, два соуса – фирменный и спайси, обсыпка из кунжута.

Котацу

Тонкий слой японского омлета, соус из авокадо, икра масаго и нежный сливочный сыр.

Катана

Роллы с креветкой, авокадо и мягким сыром в хрустящей панировке.

Дракон

Теплые роллы в хрустящей панировке с угрем, сливочным сыром и хрустящим огурцом.

Шен

Ролл с копченой семгой, креветками и огурцом в хрустящей панировке.

Якудза

Теплый роллы с хрустящей панировкой, которые выбирают множество наших гостей!

Тамаго

Классический японский омлет с мягким сыром и острой ноткой острого соуса поможет обрести гармонию.

Киото

Нежный запеченный ролл с индейкой, овощами и пармезаном.

Император

Угорь и индейка под нежной шапочкой из сыра пармезан и соуса сладкий чили.

Фудзияма

Запеченый ролл с крабовым мясом и икрой масаго.

Тайто

Два вида рыбы, соус унаги, авокадо, запеченные “шапочки” из пармезана и кунжутная обсыпка.

С огурцом

Без мяса и рыбы! Для тех, кто ценит простоту и классический вкус.

С угрем

Для тех, кто ценит простоту и классический вкус.

С семгой

Для тех, кто ценит простоту и классический вкус.

Остро!

Ямато

Ничего лишнего – запеченный ролл с нежной индейкой, сыром и пастой кимчи.

Мияги

Ммм… теплые запеченные роллы с копченой рыбкой под оригинальным соусом манго-чили и луком криспи.

Остро!

Сяке

Роллы для любителей копченой рыбки. Дополнены нежностью огурца и яркой остротой соусов спайси и чили.

Остро!

Тартар

Ролл + тартар. Нежная рыбная начинка, овощи, острый соус и пестрый кунжут. Устоять невозможно!

Новинка

Чиз песто

Больше сыра любителям сыра! Теплые роллы в тесте с соусом песто – для любителей самого нежного вкуса.

Остро!

СЕО ролл

Не рыба, а мясо! Для тех, кто ищет новые вкусы, и для ценителей оригинальности.

Цунами

Яркий, пестрый и такой вкусный! Тунец, семга, чука и японский омлет – вот это разнообразие!

Новинка

Криспи

Хрусть! Криспи лук и индейка – вот, что делает эти роллы по-настоящему особенными!

Филадельфия спайси

Классика по-новому! Любимый рецепт теперь в остром исполнении, да еще и с копченой семгой.

Конструктор вок

Соберите Вок на свой вкус в конструкторе.

Новинка

Рис со свининой в ореховом соусе

Домашний, сытный и такой вкусный обед! Рис с мясом и овощами под оригинальным ореховым соусом.

Удон с овощами в кокосовом молоке

Фасоль стручковая, шампиньоны, морковь, болгарский перец, пшеничная лапша, кокосовое молоко, чесночное масло, кунжут.

Хит

Удон с курицей в соусе терияки

Нежное куриное филе, овощи и оригинальный терияки, который придает всему блюду неповторимый вкус.

Остро!

Удон с креветками и соусом сладкий чили

Пшеничная лапша с креветками с хрустящими овощами под соусом сладкий чили.

Удон с морепродуктами в устричном соусе

Пшеничная лапша с креветками, семгой, осьминогом и кальмаром под устричным соусом.

Харусаме со свининой в соусе терияки

Настоящий азиатский вкус. Тонкая рисовая лапша со свининой в соусе терияки.

Фунчоза с курицей в сливочном соусе

Тонкая лапша из бобовых с курицей и грибами под нежным сливочным соусом.

Харусаме с курицей и имбирем

Огненный азиатский вкус. Тонкая рисовая лапша с курицей и пряным имбирем!

Соба с грибами в соусе терияки

Никакого мяса! Гречневая лапша с двумя видами грибов под соусом терияки.

Новинка

Свежие овощи

Прекрасны своей простотой! Свежие овощи для вас в любое время года.

Новинка

Салат капрезе с рукколой и миндальными лепестками

Изысканный и утонченный салат «Капрезе». Итальянская классика для истинных ценителей высокой кухни.

Новинка

Салат с бастурмой, грибами и кукурузой

По-деревенски сытно! Картофель с двумя видам грибов, бастурмой и свежей кукурузой.

Новинка

Салат с Фунчозой и индейкой

Тонкая азиатская лапша из бобовых с индейкой и овощами под кунжутным соусом.

Новинка

Тартар из семги

Закуска для настоящих гурманов! Ломтики семги с овощами под лимонным и устричным соусом.

Новинка

Тартар из тунца

Закуска для настоящих гурманов! Ломтики тунца с овощами под лимонным и устричным соусом.

Салат Цезарь с креветками

Попробуйте классику! Салат с креветками для неравнодушных к морепродуктам.

Хит

Салат Цезарь с индейкой

Попробуйте классику! Вариант с индейкой для тех, кто любит нежное мясо.

Салат Оливье

Не нужно ждать Нового года, чтобы насладиться этим легендарным вкусом.

Салат Греческий

Крупная нарезка свежих овощей, сыр и оливки под ароматной заправкой из оливкового масла.

Салат Чука

Японские водоросли с помидорами черри, приправленные кунжутным соусом и соком лайма.

Салат Камчатский

Вкус Дальнего Востока и бушующего моря! Снежный краб со свежими овощами.

Поке с тунцом

Поке – это блюдо из нескольких ингредиентов, уложенных в глубокую миску. Вариант с тунцом.

Поке с креветкой

Поке – это блюдо из нескольких ингредиентов, уложенных в глубокую миску. Вариант с креветкой.

Поке с чукой

Поке – это блюдо из нескольких ингредиентов, уложенных в глубокую миску. Вариант с чукой

Поке с семгой

Поке – это блюдо из нескольких ингредиентов, уложенных в глубокую миску. Вариант с семгой.

ПиццаФабрика © 2011-2022 ООО «Все и сразу».

Россия
Ярославль

8-800-5-500-600

Free Fish Graphics, Download Free Fish Graphics png images, Free ClipArts on Clipart Library

рыба клипарт

гамбар анимаси икан горенг

рыбы картинки

аквариум рыбы картинки

прозрачный фон мультфильм рыба png

рыболовные снасти

рыба клипарт

простой рыбный клипарт черно-белый

картинки

Клипарт

рыбьи кости

бесплатная графика рыбы

силуэты коралловых рыбок

г люминесцентный iphone

Креветки

мойва

простая рыба

вектор силуэта морской рыбы

силуэт рыбы клипарт

иллюстрация

гамбар куми куми картун

рыба кораллового рифа

прозрачных рыболовных логотипа

старинные картинки осьминога

значок рыбы

кости рыбы картинки

кит клипарт бесплатно

гамбар анимаси икан леле

окунь

рыба клипарт

мультфильм морской конек

gambar cumi cumi animasi

картинки красная рыба

нерка

клипарт черно-белая штриховая графика

рыба кораллового рифа

наклейки рыбы-скелета

рыбный клипарт

иллюстрация

бубен клипарт gif

тату с изображением рыбы кои

ребенка соединяют точки

винтажный поплавок клипарт

прозрачный вектор рыбы

прогулочный верблюд анимированный gif

искусство старой рыболовной приманки

рыболовное грузило клипарт

картинки

собака-компаньон

рыба клипарт прозрачный фон

тунец картинки

рыба кораллового рифа

символ дома

линии искусства

копье и рыба вектор

удочка

регби

милый мультфильм морских животных

старых английских шрифта w

Картинки

мультяшный попугай

волнистый дизайн американского флага

рыба картинки черный

рыба марлин выпрыгивает из воды

дизайн татуировки кои

рыбы

Вест-хайленд-уайт-терьер

КОЛЛЕДЖ ЭКОЛОГИИ
ШКОЛА ВОДНЫХ И РЫБНЫХ НАУК
РЫБОЛОВСТВО

РЫБА 250 Морская биология (3/5) NW
Лекционно-лабораторный курс по морской биологии, посвященный физическим, биологическим и социальным аспектам морской среды. Темы включают океанографию, экологию, физиологию, поведение, сохранение, рыболовство, исследования и активизм. Экскурсия выходного дня. Исследовательский проект секции почестей. Предлагается: совместно с БИОЛ 250/ОКЕАН 250; В ВИДЕ.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 250

FISH 260 Любительское рыболовство: наука, управление и политика (3/5) I&S/NW Grue
Обзор любительского рыболовства в Вашингтоне с упором на науку, управление и политику . Дополнительная лаборатория посвящена науке и технологиям, лежащим в основе тактики рыболовства, снастей и оборудования, способам минимизации воздействия и улучшения сохранения, а также политике, связанной с возможностями для рыболовов-любителей.Подходит для студентов с сильным научным образованием или без него. Предлагается: Сп.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 260

FISH 274 Введение в анализ данных для наук о воде (3)
Базовые знания в области сбора, обработки и визуализации данных необходимы для проведения биологических исследований. Учащиеся познакомятся с bash, R и Jupyter Notebooks, но изученные концепции легко применимы к другим вычислительным работам. К концу этого курса студенты смогут импортировать данные в R, выполнять анализ этих данных и экспортировать результаты в графики и презентации.Предварительное требование: BIOL 180. Предлагается: A.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 274

FISH 323 Сохранение водных ресурсов и управление ими (5) NW
Темы включают динамику популяций, риск исчезновения, метапопуляции, морские заповедники, биоэкономика, защита исчезающих видов, устойчивый сбор урожая и институты управления. Изучает тематические исследования, такие как лосось, альбатрос и киты, как представитель проблем сохранения в науках о воде. Отбор проб, экспериментальный дизайн, навыки работы с компьютером и написание исследований.Предлагается: A.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 323

FISH 324 Физиология и воспроизводство водных животных (3/5) NW
Адаптация водных животных к экологическим проблемам. Энергетические пути от кормления и пищеварения через поддержание (метаболизм, движение, восстановление), гомеостаз (дыхание, осморегуляция, терморегуляция), рост и размножение (определение пола, манипуляции, смена пола). Роли сенсорной, нервной и эндокринной систем в передаче информации об окружающей среде.Не может быть принят для зачета, если получен зачет по FHL 471/BIOL 471. Предварительное условие: BIOL 220, B BIO 220 или FISH 270/MARBIO 270/OCEAN 270. Предлагается: W.
Посмотреть подробности курса в MyPlan: FISH 324

FISH 330 Воздействие изменения климата на морские экосистемы (5) NW
Связывает физику климата с процессами морских экосистем, исследуя как наблюдаемые климатические воздействия в прошлом, так и прогнозируемые изменения экосистемы из-за антропогенного изменения климата в будущем. Тематические исследования включают полярные, субарктические, умеренные, тропические и апвеллинговые экосистемы, а также закисление океана и его предполагаемые последствия. Рекомендуется: требуется физика и алгебра средней школы или колледжа с базовым пониманием законов Ньютона и способностью понимать и строить векторные диаграммы. Предлагается: совместно с ENVIR 330; Сп.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 330

FISH 406 Экология паразитов (5) NW
Знакомит учащихся с теорией экологии болезней, уделяя особое внимание экологическим процессам, управляющим передачей паразитов. Темы включают разнообразие паразитов, эволюцию и таксономию, распространение, экологию и физиологическое воздействие паразитов на человека и диких животных, а также паразитов как участников пищевых сетей.Предварительное требование: BIOL 180. Предлагается: A.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 406

FISH 423 Экология водных вторжений (4) NW Джулиан Д. Олден
Исследует закономерности, движущие силы и последствия вторжений видов в пресноводные, эстуарные и морские экосистемы. Основное внимание уделяется научным и управленческим потребностям для предотвращения, контроля и искоренения инвазивных видов. Темы проиллюстрированы случаями из Тихоокеанского Северо-Запада и всего мира. Условие: либо БИОЛ 462, либо БИОЛ 180.Предлагается: W.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 423

FISH 424 Биология и культура водных организмов (5) NW
Исследует концепцию устойчивости и взаимосвязь между окружающей средой, водными видами и культурой водных животных и видов растений во всем мире. Современные методы, биология и здоровье животных, сохранение прибрежных экосистем, качество воды и стратегии повышения устойчивости аквакультуры для производства продуктов питания и сохранения видов.Предлагается: Sp, нечетные годы.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 424

FISH 427 Тропическая морская биология (5) NW
Изучая биогеографию, эволюцию и экологию коралловых рифов, мангровых системная биология. Объединяет экологические и физиологические концепции, чтобы показать, как антропогенные факторы стресса, такие как повышение температуры, загрязнение и закисление океана, могут повлиять на устойчивость тропических морских экосистем. Лабораторный исследовательский проект. Условие: либо FISH 270/MARBIO 270/OCEAN 270, либо BIOL 220; и либо FISH 290, FHL 333, либо MARBIO 305. Предлагается: W.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 427

FISH 445 Aquatic Foods in the Global Food System (3/5) I&S/NW Ray Hilborn
Изучает вклад водных продуктов в глобальную продовольственную систему и их влияние на окружающую среду, здоровье и благополучие человека. Акцент на сравнительных затратах и ​​преимуществах водных продуктов по сравнению с наземными продуктами, а также задания, в которых учащиеся оценивают углеродный след, использование воды, трудовые нормы, содержание питательных веществ и другие воздействия на различные продукты.Условие: BIOL 359, BIOST 310, ENVIR 250, FISH 274, NUTR 290, QMETH 201, Q SCI 381, STAT 220 или STAT 311; рекомендуется: опыт работы с данными на языке программирования R, Microsoft Excel или эквивалентном языке. Предлагается: A.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 445

FISH 450 Поведение и история жизни лососевых (3/5) NW
Поведение, экология, история жизни и охрана лосося и форели, включая их распространение, миграцию домой , размножение, экология молоди в различных пресноводных местообитаниях, миграция в сторону моря и влияющие на них экологические и эволюционные факторы. Предлагается: A.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 450

FISH 464 Экология арктических морских позвоночных (5) NW
Изучает структуру и функции арктических экосистем, историю жизни и адаптации позвоночных, а также влияние на виды потеплением климата. Особое внимание уделяется трофическим взаимодействиям верхнего уровня, движущим силам эволюции, пищевым цепям, путям переноса энергии и влиянию морского льда. Тематические исследования дают представление об охране и управлении Арктикой. Условие: БИОЛ 180.Предлагается: W, нечетные годы.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 464

FISH 478 Темы устойчивого рыболовства (3, макс. 9) I&S/NW
Серия семинаров с участием местных, национальных и всемирно известных докладчиков в области управления и сохранения рыболовства. Консервация/реставрация на практике. Раздел обсуждения перед семинаром, посвященный избранным материалам. Темы могут включать управление промыслом, китобойный промысел, прилов, лосось, морские охраняемые районы, интродуцированные виды, действия граждан, совместное управление и морскую этику. Предлагается: совместно с BIOL 478/ENVIR 478.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 478

FISH 491 Водные экологические исследования на Аляске (12) NW
Интенсивный, полный рабочий день опыт исследовательской подготовки, над которым работает группа студентов. целенаправленные исследовательские проблемы под руководством группы наставников преподавателей, докторантов и аспирантов. Изучает поведенческую экологию, лимнологию и динамику популяций. Студенты также выбирают конкретные исследовательские вопросы для собственного исследования.Место проведения: Аляска. Предлагается: S, четные годы.
См. сведения о курсе в MyPlan: FISH 491

FISH 521 Составление исследовательских предложений для аспирантов (4)
Практика в чтении, письме, критике и оценке исследовательских грантов и контрактов. Лекция и обсуждение ресурсов финансирования, структуры предложений, рассмотрения предложений, критериев оценки и отзывов агентств. Примеры успешных и неуспешных заявок на гранты. Подготовка предложений и критика усилий других.Предлагается: W.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 521

FISH 530 Применение моделей биоэнергетики к водным пищевым сетям (4)
Структура моделирования для количественной оценки биоэнергетики, включая потребление, рост, переработку питательных веществ и биоаккумуляцию загрязняющих веществ; связывает физиологию и поведение отдельных организмов с экологическими процессами внутри популяций и водных пищевых сетей. Общие приложения включают оценку хищничества, грузоподъемности или потенциала роста в различных средах обитания.Предлагается: Sp, нечетные годы.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 530

FISH 531 Процессы пищевой сети в воде (4)
Изучает, как пространственно-временная изменчивость условий окружающей среды, питательных веществ, запасов пищи, хищничества и конкуренции между видами и стадиями жизни регулирует виды в пресноводные и морские пищевые сети. Демонстрирует, как поведение и физиология особей механически связаны с распределением, трофическими взаимодействиями и процессами, относящимися к экосистемному управлению. Предлагается: Сп, даже лет.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 531

FISH 538 Акустика рыболовства (3-5) Horne
Изучение использования звука в качестве инструмента для отбора проб воды и применения акустических технологий для управления ресурсами и водных исследований. Темы включают: уравнение гидролокатора, план съемки, использование оборудования и оценки численности. Использует тематические исследования в области биоакустического хищничества, оценки привычек, океанских обсерваторий и морских возобновляемых источников энергии. Предлагается: А.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 538

FISH 545 Прикладная популяционная генетика (3)
Сбор, анализ и интерпретация генетических данных (частоты аллелей, микросателлитные данные, последовательности ДНК) для определения структуры популяции, распределения популяции, оценка размера популяции и филогенография. Включает обсуждение научных работ и анализ примеров наборов данных.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 545

FISH 555 Модели с возрастной структурой в оценке рыбных запасов (4) Ray W Hilborn
Модели с возрастной структурой как основа для многих оценок запасов коммерчески важных видов. Оценка параметров, анализ неопределенности и оценка альтернативных стратегий промысла для таких моделей составляют основу динамики большинства промысловых популяций. Готовит учащихся к участию в оценках запасов, проводимых NMFS и другими агентствами. Обязательное условие: FISH 454, FISH 458 или разрешение инструктора; рекомендуется: FISH 458 или знакомство с моделями оценки запасов, оценка максимального правдоподобия. Предлагается: Sp, нечетные годы.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 555

FISH 556 Пространственно-временные модели для экологов (5)
Прикладные навыки для понимания, интерпретации и разработки новых моделей пространственных закономерностей в морских, наземных или человеческих сообществах.Модели со смешанными эффектами будут реализованы с использованием гибких методов в R. Статистические свойства будут изучены с помощью экспериментов по моделированию, реальных данных и школьного проекта. Условие: РЫБА 552 и РЫБА 553; и либо FISH 454, FISH 458, ESRM 451/Q SCI 451, FISH 558, FISH 559, SEFS 590, STAT 516 и STAT 517, либо разрешение инструктора; рекомендуется: знание языка программирования R
Знание вероятностной статистики
Среднее образование в области статистического анализа Предлагается: Sp, даже лет.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 556

FISH 563 Лаборатория экосистемного управления рыболовством (2)
Лаборатория, охватывающая теорию и практику экосистемного управления рыболовством. Особое внимание уделяется предотвращению прилова, взаимодействию между физической и биотической средой обитания и продуктивностью рыбы, моделям трофических экосистем, районному управлению и динамике рыболовных флотилий. Рекомендуется: Рыба 454, Рыба 458 или Рыба 558; Опыт программирования на R.Предлагается: Sp, нечетные годы.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 563

FISH 578 Темы для выпускников в области устойчивого рыболовства (2, макс. 6)
Серия семинаров с участием местных, национальных и всемирно известных докладчиков в области управления рыболовством и сохранения. Тематические исследования. Консервация/реставрация на практике. Послесеминарная дискуссия под руководством спикера по темам, затронутым в лекции. Темы могут включать управление промыслом, китобойный промысел, прилов, лосось, морские охраняемые районы, интродуцированные виды, действия граждан, совместное управление и морскую этику. Только кредит/без кредита.
См. сведения о курсе в MyPlan: FISH 578

FISH 581 Изучение конкретных случаев: дизайн и методы (3)
Обеспечивает углубленное обучение теории, дизайну и методам изучения конкретных случаев. Предназначен для изучения идей проспекта или начального анализа исследования диссертации. Благодаря чтению, обсуждениям, упражнениям и лекциям студенты узнают, как выбирать единицы анализа, контролировать качество данных, а также собирать, анализировать и представлять данные. Предлагается: совместно с SMEA 581.
Подробнее о курсе в MyPlan: FISH 581

Как изготавливаются рубашки для рыбалки с графикой Big Fish

НЕДАВНЯЯ поездка в Топ-Энд с моим сыном Джеком привела к тому, что мы немного простояли в ожидании нашего обратного рейса на юг. Мы провели день, занимаясь джиггингом с писателем

Fisho Питом Зерони (подробности см. ЗДЕСЬ) и договорились пообедать с хорошим приятелем Джошем Кером, который управляет Big Fish Graphics, прежде чем поймать красный глаз дома.

Джош забрал нас от дома Пита и перед ужином предложил провести небольшую экскурсию по его фабрике.Как поклоннику рубашек Джоша — их круто носить, они отлично защищают от солнца и украшены выдающимися произведениями искусства — мне очень хотелось посмотреть, как они были сделаны.

Одна из замечательных особенностей рубашек Big Fish заключается в том, что они на 100% сделаны в Австралии. Материал связан на заказ в Мельбурне, а принты Джоша, вырезаны и сшиты для рубашек в Дарвине. По сравнению с более дешевой одеждой зарубежного производства, рубашки Big Fish (плюс сопутствующие товары, включая шляпы, Fish Headz и джемперы) очень высокого качества.

Этот совершенно новый еврейский дизайн, представленный Джошем Кером из Big Fish, должен стать очень популярным среди специалистов по южному Маллоуэю!

Вероятно, большинство рыбаков плохо разбираются в швейной промышленности, и я не исключение. У меня было смутное представление о том, что рубашки Big Fish подвергаются своего рода трафаретной печати. Реальность того, как делаются эти фантастические рубашки, на самом деле довольно интересна. Джош, очень увлеченный рыбой, который сделал успешную карьеру в качестве серфера высшего уровня, прежде чем отправиться в художественную школу в Брисбене, объяснил процесс, пока мы путешествовали по его высокотехнологичной современной фабрике.

На первом этапе изображение печатается на специальной бумаге водорастворимыми красками. У Джоша есть несколько принтеров в отдельной комнате с регулируемой температурой. Распечатки, которые перевернуты, включают основные контуры каждой отдельной рубашки — перед, спина, рукава, воротник и так далее.

Затем материал печатается с помощью процесса теплопередачи.

Затем распечатку переносят в другую комнату, где машина переносит рисунок на материал посредством процесса теплопередачи.Это довольно интенсивный процесс, так как одна распечатка равна одной рубашке. Этот тепловой процесс навсегда связывает цвета и дизайн с материалом. Затем материал режется вручную и сшивается, а затем упаковывается перед раздачей розничным продавцам и покупателям.

В настоящее время Джош производит около 800 рубашек в неделю. Поскольку спрос – как на местном рынке, так и за рубежом – растет быстрыми темпами, планируется увеличение производственных мощностей.

Все дизайны печатаются в помещении с регулируемой температурой.

Джош и его команда также постоянно добавляют в ассортимент новые модели. Популярные современные дизайны включают рубашки Flathead, Salty Barra, Aussie Pride и Black Snapper. По словам Джоша, недавно выпущенная рубашка Mangrove Jack также пользуется успехом. Новые дизайны, которые должны быть выпущены в ближайшее время, включают фантастическую коралловую форель, красного императора и косяк маллоуэя. Я уже сделал предварительный заказ на еврейскую рубашку — она выглядит чертовски фантастично! Все эти новые дизайны созданы командой талантливых художников-графиков.

После печати, раскроя и пошива рубашки упаковываются и сортируются перед отправкой.

Джош не только занимается собственным дизайном, но и изготавливает рубашки по спецзаказам для компаний, занимающихся производством рыболовных снастей, морских предприятий и рыболовных компаний. Несмотря на то, что есть более дешевые рубашки иностранного производства, Джош говорит, что продукция Big Fish стала хорошо известна благодаря качеству печати, комфорту и качеству.

Я носил некоторые дешевые копии и находил их горячими, зудящими и неудобными.Поэтому приятно знать, что австралийские компании, такие как Big Fish Graphics, производят одни из лучших рыболовных клещей в мире!

Этот эффектный коралловый риф появится в продаже довольно скоро.

Узнайте больше на сайте bigfishgraphics.com.au.

 

Советы по употреблению рыбы | FDA

Рыба содержит основные питательные вещества, поддерживающие развитие мозга ребенка.

Рыба является частью здорового питания и обеспечивает основные питательные вещества во время беременности, кормления грудью и/или в раннем детстве для поддержки развития мозга ребенка :

  • Омега-3 (называемые ДГК и ЭПК) и омега-6 жиры
  • Железо
  • Йод (во время беременности)
  • Холин

Холин также поддерживает развитие спинного мозга ребенка .Рыба содержит железо и цинк для поддержки иммунной системы детей . Рыба также является источником других питательных веществ, таких как белок, витамин B12, витамин D и селен.

Употребление в пищу рыбы может принести и другую пользу для здоровья.

Употребление рыбы во время беременности рекомендуется , так как умеренные научные данные показывают, что она может способствовать когнитивному развитию вашего ребенка.

Убедительные доказательства показывают, что употребление рыбы в рамках здорового питания может быть полезным для здоровья сердца .

Схема здорового питания состоит из выбора из всех групп продуктов (овощи, фрукты, зерновые, молочные продукты и белковые продукты, включая рыбу), потребляемых в рекомендуемых количествах и в пределах потребности в калориях. Здоровое питание включает в себя продукты, которые содержат витамины, минералы и другие полезные для здоровья компоненты и не содержат или содержат мало добавленных сахаров, насыщенных жиров и натрия.

Здоровое питание, включающее рыбу, может иметь и другие преимущества.Умеренные научные данные показывают, что режим питания относительно выше в отношении рыбы, но также и других продуктов, включая овощи, фрукты, бобовые, цельнозерновые продукты, нежирные или обезжиренные молочные продукты, нежирное мясо и птицу, орехи и ненасыщенные растительные масла, и меньше в рационе питания. красное и переработанное мясо, подслащенные продукты и напитки, а также рафинированное зерно ассоциируются с:

  • Укрепление здоровья костей – снижение риска переломов бедра*
  • Снижение риска избыточного веса или ожирения*
  • Снижение риска рака толстой и прямой кишки*

Диетические рекомендации для американцев

рекомендуют употреблять рыбу как часть здорового питания.

Диетические рекомендации для американцев рекомендуют:

  • Не менее 8 унций морепродуктов (меньше для детей§) в неделю при диете в 2000 калорий.
  • Те, кто беременны или кормят грудью, потребляют от 8 до 12 унций в неделю различных морепродуктов, которые на содержат меньше ртути .

Выбирайте рыбу с низким содержанием ртути.

Хотя важно ограничивать содержание ртути в рационе беременных или кормящих грудью, а также детей, многие виды рыбы питательны и содержат меньше ртути.

Эта таблица поможет вам выбрать, какую рыбу есть и как часто ее есть, основываясь на уровне содержания в ней ртути.

Что такое порция ? В качестве ориентира используйте ладонь.

Беременность и кормление грудью:
1 порция — 4 унции
Ешьте от 2 до 3 порций в неделю из списка «Лучший выбор»
(ИЛИ 1 порцию из списка «Хороший выбор»).
  

Детство:
В среднем порция составляет: 
1 унция в возрасте от 1 до 3 лет
2 унции в возрасте от 4 до 7 лет
3 унции в возрасте от 8 до 10 лет
4 унции в возрасте 11 лет
Съешьте 2 порции неделю из списка «Лучший выбор».
  

Увеличить в PDF | Просмотр текстовой версии | На испанском

Как насчет рыбы, пойманной семьей или друзьями? Проверьте рекомендации по рыбе и моллюскам, чтобы узнать, как часто вы можете безопасно есть эту рыбу. Если рекомендаций нет, ешьте только одну порцию и не ешьте другую рыбу на этой неделе. Некоторая рыба, пойманная семьей и друзьями, например, более крупный карп, сом, форель и окунь, с большей вероятностью будет иметь рекомендации по рыбе из-за ртути или других загрязняющих веществ.

Этот совет поддерживает рекомендации Диетических рекомендаций для американцев , которые отражают современные научные данные о питании для улучшения здоровья населения. Руководство по питанию для американцев посвящено моделям питания и влиянию характеристик продуктов питания и питательных веществ на здоровье.

*Имеются умеренные научные доказательства взаимосвязи между режимом питания в целом и потенциальной пользой для здоровья.

§Для некоторых детей количество рыбы в Руководстве по питанию для американцев  выше, чем в рекомендациях FDA/EPA.В Диетических рекомендациях для американцев указано, что для потребления этих больших количеств детям следует давать только рыбу из списка «Лучший выбор», в которой содержание ртути еще ниже — это анчоусы, атлантическая скумбрия, сом, моллюски, крабы, раки. , камбала, пикша, кефаль, устрицы, камбала, минтай, лосось, сардины, гребешки, сельдь, креветки, морской язык, кальмары, тилапия, форель и путассу.

Рекомендация пересмотрена Октябрь 2021 г.

Борьба за любителей рыб Новый этап конфликта в Южно-Китайском море

В Южно-Китайском море, где рыболовецкие суда и военные корабли все больше полагаются на электронику, начался новый конкурс, спутники и стратегии военного времени, чтобы заявить о территориальных претензиях и добыть урожай на одном из самых богатых рыболовных угодий в мире.Еще до того, как Китай на прошлой неделе выпустил ракеты по этому району, глобальная пандемия и растущее вмешательство США повысили уровень агрессии.

Растущая напряженность ухудшила положение 3,7 миллиона человек, официально занятых рыболовством, и миллионов других, которые зарабатывают на жизнь морем, разделяющим 10 стран и территорий. По мере усиления конкуренции за сокращающиеся рыбные запасы это также может привести к конфликту, который еще больше обострит отношения между Китаем и остальным миром.

Богатые крупные морские экосистемы Азии

Общий улов в миллионах тонн с 1950 по 2014 год

Источник: Университет Британской Колумбии

Китай претендует на более чем 80% территории Южно-Китайского моря, основываясь на карте семидесятилетней давности, на которой его территория отмечена девятью штрихами, спуститься примерно на 1100 миль (1800 километров) к югу от южной провинции Хайнань. Он поддерживает это требование растущей армадой кораблей военно-морского флота и береговой охраны, разжигая волну национальной гордости в стране.Как прямо сказал Цай, 30-летний торговец рыбой с Хайнаня, «все Южно-Китайское море принадлежит нам».

Растущие угрозы и падение улова из-за перелова вынудили тайваньского рыбака Чен Фу-шеня и многих других уволиться.

«Немногие тайваньские рыбаки сейчас ловят там рыбу. Военных кораблей становится все больше — с Филиппин, Вьетнама, Китая. Это опасно», — сказал 60-летний Чен, который совершил свою первую поездку в возрасте 14 лет со своего родного острова Люцю на юго-западе Тайваня. В те времена, по его словам, за 20 дней можно было добыть 20 тонн рыбы.Теперь технологии улучшились, но уловы упали. «Каждая лодка сбрасывала сотни крючков в день», — сказал он. «Теперь, с более совершенным оборудованием, мы можем сбрасывать тысячи. Запасы рыбы быстро сокращаются».

Другие полны решимости остаться и бороться за образ жизни, который был единственным средством существования для их сообществ на протяжении поколений.

Bustling Waters

Рыболовная деятельность по судам в апреле и мае 2020 года с использованием сигналов автоматической идентификационной системы (AIS)

Источники: Центр стратегических и международных исследований, Spire Maritime, Морской институт Фландрии (MarineRegions.org)

«Сегодня мы выходим в море ловить рыбу, защищать морские ресурсы и защищать суверенитет нашей страны — моря и островов — чтобы наши дети могли там ловить рыбу», — сказал Нгуен Куок Чин, глава профсоюз рыбаков во вьетнамской провинции Куангнгай, который живет на крошечном острове Ли Сон.

При ловле рыбы в спорных водах вокруг островов Спратли и Парасельских островов островитяне переняли тактику конвоя, использовавшуюся торговыми судами во время Второй мировой войны, вместе с современной электроникой для обнаружения отмелей.«Рыбалка в группах позволяет нам оставаться дольше», — сказал Куок Чин. «Как только мы найдем косяки, мы сообщим об этом группе. Вместе ловим рыбу и вместе уходим».

Рыболовные суда в Южно-Китайском море регулярно подвергаются нападениям, преследованиям или грабежам под дулом пистолета, что делает одну из самых опасных профессий в мире еще более рискованной. Экипаж лодки с вьетнамского острова Ли Сон заявил, что 10 июня они были протаранены китайским полицейским судном во время рыбалки у Парасельс. Они сказали, что охранники избили их и заставили снять отпечатки пальцев, прежде чем изъять рыбу и оборудование на 20 000 долларов.

«Темпы стычек между гражданскими лицами и правоохранительными органами неуклонно возрастают в течение нескольких лет, — сказал Грег Полинг, директор Азиатской морской инициативы прозрачности в Вашингтоне. «Что действительно изменилось после Covid, так это гипернационализм Китая и чувствительность к критике. Пекин не проявляет интереса к деэскалации ситуации».

Министерство иностранных дел Китая не ответило на запрос о предоставлении информации о деятельности страны в Южно-Китайском море.

Индонезийские власти потопили конфискованное вьетнамское рыбацкое судно у острова Датук в Западном Калимантане в мае 2019 года.

Фотограф: Louis Anderson/AFP via Getty Images используя свой военно-морской и гражданский флот для утверждения своих претензий. Китай выделил тысячи акров земли для поддержки зданий и аэродромов на рифах и скалах архипелагов Парасель и Спратли для поддержки своих патрулей.В июле правительство США подписало соглашение с Вьетнамом об укреплении его потенциала в области управления рыболовством и правоприменения.

Расширение участия США усилило напряжение. По словам представителя министерства обороны США, во время военных учений Народно-освободительной армии Китая 26 августа Китай выпустил четыре ракеты средней дальности в район между островом Хайнань и Парасельскими островами, на которые претендует Вьетнам. Днем ранее Пекин выразил протест против пролета американского самолета-разведчика.

Дополнительный слой национализма помог правительствам объединить рыбацкие лодки в небольшие флотилии вместе с военными судами или судами береговой охраны, чтобы отогнать иностранные суда. В декабре Китай направил десятки рыбацких лодок в сопровождении судов береговой охраны в воды у островов Натуна. В ответ Индонезия направила военные корабли и 120 рыболовных судов.

«Речь идет не только о ловле рыбы, но и о защите требований своих стран, а это дополнительный уровень давления и бремени, создающий для многих из них опасную ситуацию», — сказала Табита Мэллори, основатель и генеральный директор Китайского института океана в Сиэтле.

Свобода для всех

Десять стран с наихудшими показателями незаконного, несообщаемого и нерегулируемого рыбного промысла

Источник: Индекс незаконного, несообщаемого и нерегулируемого рыболовства за 2019 г., подготовленный Глобальной инициативой по борьбе с транснациональной организованной преступностью

Основная часть тактики используется сегодня стелс. Лодки всех стран часто отключают свою автоматическую систему идентификации или слишком старые или маленькие, чтобы иметь ее, что увеличивает опасность столкновения. Но спутники, которые могут обнаруживать огни кораблей или металл их корпусов, показывают, что в спорных районах ловят рыбу гораздо большие флотилии кораблей, чем указывает официальная статистика.

«Мы наблюдаем всплеск» незаконного, несообщаемого и нерегулируемого (ННН) промысла, — сказал Нгуен Те Фуонг, научный сотрудник Центра международных исследований в Хошимине. По его словам, имея около 100 000 собственных рыболовных судов, Вьетнам обнаружил до 6000 случаев НРП в своей исключительной экономической зоне с 2015 года. Оценки показывают, что ННН-промысел во всем мире представляет собой отрасль с оборотом 23,5 миллиарда долларов в год, а Китай является страной, где он наиболее распространен.

Даже с помощью спутников выявить правонарушителей непросто.Тысячи других судов бороздят воды. До Covid через Южно-Китайское море проходило около 3 триллионов долларов мировой торговли, включая более 30% морской сырой нефти.

Морские горячие точки

Global Fishing Watch совокупность ночных огней в Южно-Китайском море

Источники: НАСА, Global Fishing Watch

Global Maritime Trade Transits

10 ведущих импортеров и экспортеров через Южно-Китайское море в 2016 году

2 : China Power Project

Что позволяет судам проводить недели вдали от берега, так это субсидии. По данным Elsevier, в 2018 году Китай выделил 7,2 миллиарда долларов в виде субсидий на рыболовство, что составляет 21% от общемирового объема, из которых 5,8 миллиарда долларов были «вредными», поскольку он расширил возможности. Более половины денег идет на обеспечение дешевым топливом. В июле сотни китайских рыболовных судов были замечены в водах вокруг охраняемого заповедника у Галапагосских островов, в 15 000 км от Китая, что вызвало новый упрек со стороны госсекретаря США Майкла Помпео.

В Южно-Китайском море чрезмерный вылов рыбы, загрязнение, последствия изменения климата и разрушение рифов, на которых живут и размножаются рыбы для строительства военных аванпостов, наносят ущерб ресурсу, который имеет решающее значение для окружающих стран.

Никто точно не знает, насколько сильно истощены рыболовные угодья и когда закончится рыба. «Тщательная оценка запасов невозможна из-за споров, поэтому лучшее, что могут сделать ученые, — это строить догадки», — сказал Полинг. Большинство оценок основано на снижении улова. По оценкам Центра стратегических и международных исследований, запасы в Южно-Китайском море могли сократиться на 70-95% с 1950-х годов, а коэффициенты вылова упали на 66-75% за последние 20 лет.

Рыбак смотрит в море из Ибы в филиппинской провинции Замбалес.

Фотограф: Geric Cruz/Bloomberg

Бобонг Лумуардо, 45-летний филиппинец из провинции Замбалес в Центральном Лусоне, два года назад бросил ловить рыбу возле отмели Скарборо отчасти из-за угрозы со стороны китайских судов, но также и потому, что стало меньше ценной рыбы. «Нет смысла туда ехать», — сказал он. «Китайская береговая охрана там, кораллы уничтожены, а первоклассной рыбы, такой как окунь и испанская скумбрия, больше нет».

В 2015 году на Южно-Китайское море приходилось 12% мирового улова рыбы, однако, по оценкам CSIS, более половины рыболовных судов в мире работают там или в Восточно-Китайском море.«Эта среда относительно хрупкая и может быть легко истощена или уничтожена», — сказал Саймон Фунге-Смит, старший специалист по рыболовству в Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций.

Улов дня

Десятилетия перелова привели к опасному истощению запасов

Источник: Seas Around Us

Неспособность обуздать перелов нанесет непоправимый ущерб жизненно важному источнику продовольствия и экспорта для соответствующих стран. Согласно прогнозам, население Индонезии, Вьетнама и Филиппин вместе увеличится примерно на 150 миллионов человек в течение следующих трех десятилетий, а рост доходов в Китае и Юго-Восточной Азии приведет к росту потребления продуктов питания.

Фунге-Смит сказал, что изменение национальной политики поможет предотвратить уничтожение рыбных запасов в уязвимых районах, в то время как создание регионального органа, занимающегося управлением рыболовством, может иметь большое значение для разрешения более широкого спора. «Рыболовные суда уйдут не из-за нехватки рыбы», — сказал он.

Китай предпринял шаги, чтобы обуздать свой растущий рыболовный флот, ограничив количество судов дальнего плавания и пресекая незаконный промысел в прибрежных водах. «В китайской политике и механизмах, регулирующих его флот, достигнут значительный прогресс, однако у Китая все еще есть много возможностей для улучшения», — сказал Пан Вэньцзин, менеджер по лесам и океанам Greenpeace в Восточной Азии.

Китайские рыбацкие лодки вышли из Саньи, провинция Хайнань, 16 августа после окончания 15-недельного запрета правительства на рыболовство.

Источник: VCG через Getty Images

Но усилия Китая по регулированию рыболовства часто только усиливают конфронтацию. В мае Пекин ввел 15-недельный запрет на весь промысел в Южно-Китайском море к северу от 12-й параллели — ограничение, которое распространялось на большую часть спорного моря — что вызвало немедленную реакцию со стороны других правительств.

В родном порту Цая, Ваньнине, мораторий закончился церемонией, проведенной городскими властями, когда 300 лодок вышли «под грохот гонгов и барабанов», сказал он. Taobao, крупнейшая в Китае платформа электронной коммерции, в прямом эфире транслировала продажи ожидаемого улова покупателям по всей стране. Подытоживая патриотический пыл, Цай перефразировал известное стихотворение бывшего лидера Мао Цзэдуна, в котором размышляет о том, кто правит землей. «Сотни лодок мчались друг против друга к морю», — сказал он.

(В более ранней версии этой истории исправлено написание острова Люцю.)

Дом

Этот сайт является результатом более чем 50-летнего опыта черчения и рисования и более чем 30-летнего обучения основам старшеклассников. В глобальном масштабе образование фокусируется на письменном слове, с самых первых дней учащимся даются подходы к тому, чтобы сделать это второй натурой. Для сравнения, многие молодые люди гораздо менее благосклонно относятся к рисованию и рисованию.Этот сайт — не единственный подход, я надеюсь, что смогу помочь учителям и ученикам постепенно развивать навыки и уверенность в 2D- и 3D-рисовании.

 

 

Характер деятельности поддается визуальной демонстрации, я создал серию фильмов на You Tube, чтобы поддержать это, их можно смотреть со звуком или без него и на вашей собственной скорости.

Используйте меню выше, чтобы перейти к интересующей вас области, или следуйте инструкциям на пошаговой основе.Три хвата, показанные ниже, лежат в основе всего на этом сайте.

 

ЭСКИЗ, свободный захват карандаша наполовину помогает легкому течению слабых линий на странице, используемых для построения фигур.

Ручка OUTLINING удерживает карандаш по направлению к кончику, позволяя точнее нажимать на него.

К захвату RENDERING требуется некоторое время, чтобы привыкнуть, используя «сторону кончика карандаша» с переменным давлением, приложенным через указательный палец.

 

ВЗЯТЬСЯ, еще лучше получить 3

Отправьте сообщение FIGHT на номер 70123, чтобы пожертвовать 3 фунта стерлингов на продолжение нашей борьбы с сердечными заболеваниями.

Эта работа была создана после неожиданного сердечного приступа. . Чтобы немного отблагодарить, я создал этот сайт, помогите мне немного отплатить,

используйте текстовую ссылку ниже, чтобы помочь поддержать великое дело.Спасибо. №

Эффекты систематического манипулирования морфологическими и двигательными сигналами

Abstract

Мы изучали социальное поведение рыб медака с использованием трехмерной компьютерной графики (3DCG) на основе морфологических особенностей и характеристик движения, полученных от реальных рыб. Это первое исследование, в котором использовалась анимация 3DCG и изучалось относительное влияние морфологических сигналов и сигналов движения на поведение социального подхода в медаке.Различные визуальные стимулы, например отсутствие движения, отсутствие цвета, чередование формы, отсутствие движения, отсутствие движения тела и нормальная виртуальная рыба, у которой были реконструированы все четыре признака (цвет, форма, движение и движение тела), были созданы и представлены рыбам с помощью компьютерного дисплея. Рыба медака, представленная обычной виртуальной рыбой, провела долгое время рядом с дисплеем, тогда как время, проведенное рядом с дисплеем, было меньше в других группах по сравнению с нормальной группой виртуальной медаки.Результаты показали, что естественность визуальных сигналов способствует индукции поведения социального подхода. Также были обнаружены дифференциальные эффекты между движением тела и локомоцией. Анимации 3DCG могут быть полезным инструментом для изучения механизмов обработки изображений и социального поведения в медаке.

Образец цитирования: Накаясу Т., Ясуги М., Шираиси С., Учида С., Ватанабэ Э. (2017) Трехмерная компьютерная графическая анимация для изучения поведения социального подхода у рыб медака: эффекты систематического манипулирования морфологическими и двигательными сигналами.ПЛОС ОДИН 12(4):
е0175059.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175059

Редактор: Charlotte K. Hemelrijk, Rijksuniversiteit Groningen, Нидерланды

Поступила в редакцию: 4 ноября 2016 г. ; Принято: 20 марта 2017 г .; Опубликовано: 11 апреля 2017 г.

Авторское право: © 2017 Nakayasu et al. Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные содержатся в документе и в его файлах вспомогательной информации. Программное обеспечение для самостоятельного построения (Medaka Fish Tracker) и 3D-модели рыб медака были размещены на Figshare (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.4789045.v2).

Финансирование: MEXT/JSPS KAKENHI Номер гранта 26430028 Грант в помощь научным исследованиям (C) поддержал эту работу. Спонсор предоставил поддержку в виде заработной платы для SS, но не играл никакой дополнительной роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи. Конкретные роли этого автора сформулированы в разделе «Авторский вклад».

Конкурирующие интересы: SS работает в NEC Corporation. Это не меняет нашей приверженности политике PLOS ONE в отношении обмена данными и материалами.

Введение

Многие виды рыб образуют и поддерживают общественные скопления, называемые косяками [1]. По-видимому, косяки выполняют несколько функций, в том числе снижение риска нападения хищников [2, 3], улучшение питания [4, 5], возможности спаривания [6] и гидродинамические преимущества при передвижении [7].Механизм формирования рыбных косяков обсуждался в предыдущих исследованиях и, по-видимому, основан на индивидуальном восприятии и решениях, а не на управлении фиксированным лидером [8].

В настоящем исследовании мы изучили визуальные сигналы, которые имеют решающее значение для индукции поведения социального подхода, то есть поведения стайки, у рыб медака ( Oryzias latipes ) с использованием 3DCG. Медака – это небольшая пресноводная костистая костистая порода, которая родом с Дальнего Востока [9] и широко используется в генетических и онтогенетических исследованиях [10].Также был опубликован атлас мозга медака [11], и медака может быть подходящей экспериментальной моделью для изучения генетических и мозговых механизмов, лежащих в основе поведения водных организмов. Действительно, недавние исследования показали, что визуальный контакт с партнером по спариванию (визуальное ознакомление) усиливал предпочтение женщинами самцов и нейронные механизмы, лежащие в основе предпочтения партнера по спариванию на основе визуального ознакомления [12], и что самцы оставались партнером по спариванию и отталкивали их. соперников (поведение защиты партнера) и основные нейронные системы, которые опосредуют поведение защиты партнера [13], хотя эти исследования проводились в контексте брачного поведения, а не в контексте поведения социального подхода.Хотя модель рыбок данио быстро и широко распространилась, исследования с использованием другой модели рыбок дополнят и расширит предыдущие результаты с использованием рыбок данио.

Многие исследователи анализировали стайное и стайное поведение рыб медака [14–21], и медака зависела от визуальных сигналов, чтобы поддерживать близость к сородичам [15, 21] или зеркальному отображению самих себя [17]. Однако детальная природа зрительного влечения у медаки остается неясной. У других видов рыб несколько визуальных признаков, таких как размер стаи [22–25], пол [24, 25], фамильярность [22], окраска тела [26, 27] и размер тела [22, 28, 29], влияют на формирование косяков рыб.Хотя предыдущие исследования в основном были сосредоточены на том, какую роль морфологические особенности визуальных сигналов играют в поведении социального подхода, восприятие визуального движения является одной из самых основных способностей рыб, а также других позвоночных животных [30, 31]. Недавно мы показали, что визуальные сигналы движения играют решающую роль в принятии решений о медаке в исследованиях охотничьего поведения против смоделированного движения зоопланктона [32] и поведения социального подхода, вызванного биологическими стимулами движения сородичей [33].Усовершенствованные модификации сигналов движения в значительной степени влияют на поведение социального подхода в медаке [33]. Различные типы пространственно-временных особенностей зрительных ориентиров могут в разной степени влиять на формирование косяков медака. Однако остается неясным, каково относительное влияние этих особенностей на формирование отмелей.

Предыдущие исследования использовали несколько экспериментальных методов, в том числе живые стимулы, зеркала, компьютерные неподвижные изображения и записанные на видео изображения, чтобы выявить особенности, вызывающие стайное поведение.Каждый метод имеет свои преимущества, но исследователи обнаружили, что систематически контролировать и манипулировать различными свойствами сложных стимулов сложно. Контролировать поведение живой рыбы в принципе невозможно. Информация о движении не связана с компьютерными неподвижными изображениями. Использование видео позволяет нам редактировать основную информацию о движении, включая обратное воспроизведение, изменение скорости и снижение частоты кадров. Однако этот метод не позволяет более сложно манипулировать движением.Например, мы не можем создать рыбу на дисплее, у которой траектория движения точно такая же, как у настоящей рыбы (т. е. информация о передвижении остается нетронутой), но их хвостовые плавники не двигаются (т. е. отсутствует движение тела). Технологии виртуальной реальности, включая компьютерную графику (особенно 3D-моделирование и анимацию), могут преодолеть эти проблемы предыдущих исследований и позволяют нам изучить, какие сигналы и как важны для индуцирования стайного поведения [34]. Хотя представления двухмерных (2D) анимаций может быть достаточно, чтобы вызвать стайное поведение у рыбок данио [35], 3DCG может реконструировать паттерны движения животных более точно, чем 2DCG, и, следовательно, паттерны движения в 3D могут казаться животным более реалистичными, чем при использовании только два измерения.Однако, несмотря на многообещающие преимущества, существует несколько поведенческих исследований с использованием 3DCG-анимации с расширенными возможностями манипулирования информацией о движении (например, передвижение по сравнению с движением тела) параллельно с морфологической информацией, помимо другого поведенческого контекста с использованием ящериц [36] и шимпанзе [37]. ].

В текущем исследовании мы создали реалистичные 3DCG-анимации рыбы медака на основе морфологических особенностей и данных о координатах отслеживания, полученных от настоящей рыбы медака, и систематически манипулировали морфологическими и визуальными сигналами движения, чтобы исследовать их относительный вклад в социальное поведение.Это исследование показало, что, хотя любые манипуляции с визуальными сигналами сокращают время, затрачиваемое на социальное поведение, цвет, форма и движение были особенно важными детерминантами индукции социального поведения. Анимации 3DCG помогут пролить свет на исследования социального поведения рыб в будущем.

Результаты

Презентация реалистичной 3DCG-анимации рыбы медака

анимации 3DCG были представлены испытуемой рыбе медаке на жидкокристаллическом дисплее (ЖКД).На основе фотографий высокого разрешения были созданы 3D-полигональные модели самок рыб медака с использованием программного обеспечения 3DCG, включая 3ds Max (Autodesk, CA) и Blender (https://www.blender.org/). Для реконструкции движения медаки мы создали файл BioVision Hierarchy (BVH) на основе данных о координатах отслеживания, полученных от реальных рыб. Файлы BVH содержат информацию об иерархии скелетов и движениях скелетов в каждом кадре. Мы соединили морфологическую информацию и информацию о движении с помощью Blender. В текущем исследовании поведение социального подхода оценивалось посредством анализа времени, в течение которого медаки находились рядом с дисплеем.В таблице 1 показаны экспериментальные группы, использованные в каждом эксперименте. Мы изменили цвет, форму, локомоцию и движение тела (рис. 1). Цветные изображения переведены в оттенки серого (группа оттенков серого). Ширина корпуса увеличена втрое, а высота корпуса уменьшена до одной трети исходного размера (группа «Прессованная»). Мы остановили передвижение виртуальных рыб, но воссоздали движение их хвостовых плавников (группа No locomotion). Кроме того, мы убрали такое движение оси тела виртуальной рыбы, которое приводило к отсутствию движения тела (группа No body motion).Причина, по которой мы выбрали самок, заключалась в том, что у рыбок данио, хотя самцов меньше предпочитали другие самцы, оба пола привлекали самок [24].

Рис. 1. 3D-модели медака.

Анимации 3DCG были созданы с использованием изображений настоящих рыб медака (а). Масштабная линейка показывает 1 см. Каркасная модель медаки показана на б. Морфологические и двигательные признаки были воспроизведены на основе изображений медака и данных координат отслеживания (нормальный (c)). Мы систематически модифицировали обычную модель медаки для создания измененных анимаций, в которых манипулировали формой (нажатие (d)), цветом (оттенок серого (e)) и движением (без движения (f) и без движения тела (g)).Левая и правая панели в обычном, нажатом и полутоновом изображениях медаки показывают вид сбоку и сверху соответственно. В группе «Нет передвижения» рыбе-медаке была представлена ​​анимация 3DCG, в которой, хотя движение хвостового плавника виртуальной медаки было неповрежденным, их движение было остановлено. В группе без движения тела, в то время как траектория движения виртуальной медаки была неповрежденной, их движение по оси тела было удалено.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175059.g001

В эксперименте 1 мы представили экспериментальной рыбе-медаке обычную виртуальную медаку (см. фильм S1), несколько статических изображений виртуальной медаки и отсутствие визуальных стимулов ( Пустая группа).В эксперименте 2 одновременно манипулировали двумя функциями виртуальной медаки (например, группы «Шкала серого/Без движения» и «Нажатие/Без движений тела», см. фильм S2). В эксперименте 3 мы манипулировали только одной функцией виртуальной медаки (см. фильм S3), что привело к четырем экспериментальным группам: «Нажатие», «Шкала серого», «Без движения» и «Без движения тела».

После исходного периода (1 мин), когда стимулы не предъявлялись, на ЖК-экране предъявлялись визуальные стимулы (5 мин). Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) показал, что в течение базового периода время, в течение которого рыба была близка к показу, не отличалось между группами ( p > 0.05).

Влияние визуального движения на социальное поведение

В эксперименте 1 мы обнаружили, что медака в значительной степени реагировала на обычную виртуальную медаку, но мало реагировала на статические изображения виртуальной медаки. В эксперименте 1 (рис. 2А) медака, которому предъявили обычную виртуальную медаку, долгое время находилась рядом с дисплеем (в пределах 10 мм от дисплея). С другой стороны, предъявление нескольких типов статических визуальных стимулов незначительно влияло на время, проведенное рядом с дисплеем.Многовыборочный тест Мендосы на сферичность показал, что предположение о сферичности не выполняется ( p < 0,001). Поэтому степени свободы были скорректированы с помощью поправки Хюина-Фельдта. Двусторонний ANOVA выявил значительные основные эффекты группы ( F (5,102) = 5,33, p <0,001) и времени ( F (3,57 363,87) = 7,72, p <0,001). Несколько апостериорных множественных сравнений с использованием метода Райана показали, что Нормальная группа проводила возле дисплея значительно больше времени, чем другие группы ( p < 0.05) и что время, проведенное возле дисплея в период предъявления стимула, значительно увеличилось по сравнению с исходным периодом ( p < 0,05). Эти результаты показали, что, хотя представление визуальных стимулов, per se , оказывало влияние на индукцию поведения социального подхода, усиление поведения социального подхода было весьма очевидным в группе Нормальных, в которой все четыре признака (цвет, форма, двигательная активность , и движение тела) были реконструированы.

Рис. 2. Результаты экспериментов с 1 по 3.

В эксперименте 1 (а) эффекты обычной виртуальной медаки сравнивались с эффектами нескольких статических изображений виртуальной медаки (Статическая, Шкала серого/Статическая, Нажатая/Статичная, группы Нажато/Оттенки серого/Статика) и пусто (группа Пусто). В эксперименте 2 (b) были изменены две характеристики нормальной виртуальной медаки, что привело к следующим пяти экспериментальным группам: Шкала серого/Нет движений, Шкала серого/Нет движения тела, Нажатие/Шкала серого, Нажатие/Нет движения и Нажатие. / Нет движения тела.В эксперименте 3 (c) была изменена единственная характеристика нормальной виртуальной медаки, что привело к следующим четырем экспериментальным группам: «Нажатие», «Шкала серого», «Без движения» и «Без движения тела». Мы проанализировали время, в течение которого медаки находились рядом с дисплеем. Все данные выражены как среднее значение ± стандартное отклонение.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175059.g002

Влияние изменения двух визуальных функций на поведение при социальном подходе

В эксперименте 2 было показано, что поведение социального подхода снижалось, когда медаке предъявляли виртуальную медаку, в которой изменились две характеристики.На рис. 2В представлены результаты эксперимента 2. Время, проведенное возле дисплея, увеличилось (по крайней мере временно) во всех группах при предъявлении визуальных стимулов. Однако эта тенденция была наиболее заметна в группе «Нормальный». Как и в эксперименте 1, степени свободы были скорректированы, поскольку предположение о сферичности не было выполнено ( p < 0,001). Двусторонний ANOVA показал значительные основные эффекты группы ( F (5,138) = 4,81, p <0,001) и времени ( F (4,551.83) = 48,70, p < 0,001) и значительный эффект взаимодействия между группой и временем ( F (19,99 551,83) = 1,72, p < 0,05). В течение всей продолжительности предъявления стимула время нахождения рядом с дисплеем в группе «Нормальный» было значительно больше по сравнению с исходным периодом ( p < 0,05). Хотя время, проведенное возле дисплея, также было увеличено в других группах по сравнению с исходным уровнем, мы обнаружили следующие значимые различия в 1-5-минутных временных точках периода предъявления стимула (все p < 0.05): в 1-минутный момент времени нормальная группа по сравнению со всеми остальными группами; в 2-минутный момент времени группа «Нормальный» по сравнению с группами «Шкала серого/Нет движения» и «Нажатие/Нет движения»; в 3-минутный момент времени нормальная группа по сравнению с серой шкалой/группой без движения; в 4-минутный момент времени группа «Нормальная» по сравнению с группами «Шкала серого/без движения», «Нажатие/без движения» и «Нажатие/без движений тела»; и в 5-минутный момент времени нормальная группа по сравнению со всеми другими группами. Визуальные стимулы, использованные в эксперименте 2, были не столь эффективны, как обычная виртуальная медака, для стимулирования поведения социального подхода.

Влияние изменения одной визуальной функции на поведение в социальных сетях

Результаты эксперимента 3 представлены на рис. 2С. Как и в экспериментах 1 и 2, увеличение времени, проведенного возле дисплея, было наиболее очевидным в группе «Нормальный». Степени свободы были скорректированы, поскольку предположение о сферичности не было выполнено ( p < 0,001). Двухсторонний ANOVA показал значительные основные эффекты группы ( F (4,115) = 4,60, p <0.01) и время ( F (4,05465,73) = 39,52, p < 0,001). Апостериорный тест показал, что группа «Нормальный» провела возле дисплея значительно больше времени, чем другие группы ( p < 0,05), за исключением группы без движения тела. Воздействие визуальных стимулов значительно увеличивало количество времени, проведенного возле дисплея ( p <0,05). Отклонения от Нормальной группы сокращали время, затрачиваемое на социальное поведение, хотя медака не были столь чувствительны к отсутствию информации о движении тела.Эти результаты показывают, что хотя индукция поведения социального подхода сильно зависела от информации о цвете, форме и передвижении, любые манипуляции с нормальной группой сокращали время, затрачиваемое на поведение социального подхода, что согласуется с нашими предыдущими выводами, которые показали, что отклонения от нормальной контрольной группы подавляло индукцию поведения социального подхода [33].

Обсуждение

Наше исследование показало, что представление виртуальной рыбы, созданной анимацией 3DCG, может вызывать поведение социального подхода, и что медаки чувствительны к изменениям визуальных сигналов виртуальной рыбы.Технология анимации 3DCG использовалась в других поведенческих контекстах, таких как ответы на агрессивные и подчиненные сигналы у ящериц [36] и заразная зевота у шимпанзе [37]. Хотя технология анимации 3DCG применялась для изучения поведения рыб, включая выбор партнера у колюшек [38], рыбок данио [39], меченосцев [40] и моллинезий-парусников [41], количество исследований с использованием этой технологии ограничено, особенно в контекст поведения социального подхода, т. е. стайного поведения.Похоже, что виртуальная рыба, созданная с помощью технологии анимации 3DCG, может быть полезным инструментом для изучения поведения социального подхода.

Многие поведенческие исследования показали, что цвет тела рыб является важным фактором, влияющим на поведение при стайке [42–45]. Например, сообщается, что у рыбок данио предпочтение отдается определенному цвету [42]; в то время как изображения желтого цвета вызывали сильное предпочтение, изображения красного цвета не были предпочтительными. Авторы этого исследования обсуждали, что желтый цвет рассматривался рыбками данио как признак здоровья, а красный считался символом неоднородной рыбы.У золотых фингалов роботизированная рыба с биоинспирированным цветовым рисунком (серый робот) была более привлекательной, чем красный робот [44]. Красные фенотипические варианты золотистых фингалов в природе не встречаются [46], поэтому золотистые фингалы могут предпочитать собственную окраску тела. Ассоциация с данным стимулом у рыб медака также сильно зависела от цвета, хотя в наших экспериментах проблема цвета решалась просто путем сравнения цветных и полутоновых моделей. Сложные и непрерывные спектры видимого света в реальном мире невозможно воспроизвести на дисплее ПК в принципе.Кроме того, у медака было описано восемь цветных опсинов, включая опсины, чувствительные к УФ-излучению (λmax = УФ 356 нм, 405 нм; синий 439 нм; зеленый 452 нм, 492 нм, 516 нм; красный 561 нм, 562 нм). . Они несопоставимы со зрительной системой человека (λmax = синий 435 нм, зеленый 534 нм и красный 560 нм), для которых оптимизирован дисплей ПК. Таким образом, исследования визуальных цветовых сигналов с использованием стимулов, управляемых компьютером, должны проводиться с осторожностью, хотя был разработан инструмент для настройки изображений RGB, чтобы они были более реалистичными для восприятия исследуемыми животными [48].Тем не менее, наши данные, полученные в результате простого сравнения, позволяют предположить, что поведение социального подхода зависит от цвета, по крайней мере, в той или иной степени.

При изменении формы тела виртуальной рыбы медака наблюдалось снижение поведения при социальном подходе. Аналогичное наблюдение было ранее сообщено в исследовании с использованием компьютерной анимации рыбок данио [42]. В то время как «толстая» форма (сжатая) не вызывала у рыбок данио какой-либо дифференциальной реакции по сравнению с неизмененным контрольным изображением, «длинное и узкое» (растянутое) изображение не было предпочтительным для рыбок данио.Это специфическое избегание вытянутой формы обсуждалось с точки зрения избегания хищников, потому что вид хищников (рыба-игла) имеет удлиненную форму тела. Это может быть не так в нашем исследовании, потому что в водной среде, где обитают рыбы медака, не существует рыб, похожих на нашу плоскую виртуальную рыбу (прессованные модели). Однако не исключено, что штампованные модели воспринимались как неизвестный гетерогенный вид.

Было обнаружено, что

рыбы медака проводят больше времени рядом с дисплеем ПК, когда им предъявляются движущиеся анимации, по сравнению с любыми статическими визуальными стимулами.Эти результаты снова согласуются с предыдущими исследованиями, проведенными с рыбками данио [49]. В текущем исследовании впервые было выполнено расширенное манипулирование информацией о движении (передвижение в сравнении с движением тела). В результате информация о передвижении оказалась более привлекательным визуальным стимулом по сравнению с информацией о движении тела. Когда мы представили рыбе медаке виртуальную рыбу, у которой одновременно были изменены две функции, удаление локомоции оказалось наиболее эффективным средством уменьшения поведения социального подхода.Известно, что медака плавает по характерным траекториям, когда проявляет сексуальное и территориальное поведение [50]. Самцы исполняют танец, в котором они кружат вокруг самок во время размножения. Начиная действия на территории, они кружат друг вокруг друга по характерным траекториям. Однако в настоящем исследовании мы построили виртуальную медаку на основе данных о координатах слежения за женщинами. Хотя поведенческий анализ самок проводился с использованием нескольких парадигм, таких как открытое поле, кусание зеркала и социальное взаимодействие [20], мы все еще мало знаем о подробных характеристиках движения медаки самок.Однако вполне вероятно, что самки медаки имеют отличительные модели движений по сравнению с другими видами, и если такие движения включают характерную траекторию, они могут быть важными факторами в восприятии сородичей.

Следует отметить, что отсутствие информации о движениях тела привело к снижению поведения социального подхода, хотя и незначительно. Одним из преимуществ настоящего исследования было то, что различными функциями, такими как цвет, форма и движение, можно было систематически управлять.Систематическое исследование с использованием той же платформы показало, что любые манипулируемые функции могут в большей или меньшей степени вызывать подавление поведения социального подхода. Самым привлекательным визуальным стимулом для настоящей рыбы-медаки была «оригинальная» виртуальная рыба-медака.

Многие исследователи, изучающие взаимосвязь между визуальными стимулами и определенным поведением, искали элементарные признаки, которые конкретно ответственны за определенное поведение. Например, особенности рисунка тела коронной рыбы-бабочки [51] и рыбки данио [39] могут быть использованы для конспецифической идентификации партнеров.Форма хвостового плавника влияет на поведенческую реакцию на сородичей у меченосцев [52] и петушков [53]. Однако наши данные свидетельствуют о том, что все воспринимаемые особенности играют определенную роль в побуждении к поведению социального подхода и что любое отличие визуальных сигналов от нормальной группы может повлиять на восприятие сородичей. Можно предположить, что у рыб медака есть внутреннее представление о животных-конспецификах, и что любая странность, возникающая из-за различий между внутренним представлением и встреченными сородичами, приводит к восприятию рыбы, не относящейся к медаке.

В контексте изучения выбора партнера и стайки некоторые исследования подтвердили важность сочетания нескольких признаков. Используя компьютерную анимацию колюшки, Кюнцлер и Баккер сообщили, что самки предпочитали красноту тела самца, а когда краснота сочеталась с правильным движением (зигзагообразным движением), комбинированные признаки выявляли более выраженные предпочтения самок [54]. Компьютерное анимационное исследование цихлид также показало, что сочетание движения и определенного цвета тела увеличивает предпочтение самок к самцам [55].Используя видеозаписи и 2DCG, Нери показал, что комбинации собственного движения и морфологических признаков важны для поведения рыбок данио при стайке [49].

Биологическое движение, а также анимация 3DCG — эффективный инструмент для изучения механизмов обработки изображений и социального поведения у рыб. Биологическое движение изображает движущееся существо с помощью лишь небольшого числа изолированных точек [56]. Зрительные стимулы биологического движения лишены информации о цвете или форме и содержат только информацию о передвижении и движении тела.Несмотря на отсутствие информации о цвете и форме, визуальные стимулы биологического движения сородичей привлекают медаку [33]. Было обнаружено, что отклонение от «исходного» фамильярного движения тормозило индукцию поведения социального подхода. Похоже, что естественность движения способствует индукции поведения социального подхода. Опять же, мы предполагаем, что в ответ на странность, вызванную любым воспринимаемым отличием от внутреннего представления, рыба медака меняет свое поведение.Вычитание между внутренним представлением и восприятием могло происходить по отдельным признакам. В качестве фундаментальной функции мозга предлагается обнаружение различий между ожидаемыми и реальными значениями [57–64]. Многие неврологические данные о людях и приматах свидетельствуют о том, что за морфологическое восприятие и восприятие движения отвечают отдельные области мозга [65, 66]. Хотя неясно, анализируются ли в мозгу рыб различные зрительные признаки, такие как морфологические и движения, отдельно, чувствительные к движению нейроны были обнаружены у нескольких видов рыб, таких как данио [67], форель [68], акулы [69]. ] и золотых рыбок [70].Поведенческие результаты текущих и биологических исследований движения могут отражать функциональное разделение мозга. Для дальнейшего прояснения этих вопросов необходимы нейрофизиологические исследования рыбы медака.

У людей очень реалистичные человекоподобные роботы и персонажи компьютерной анимации обычно вызывают негативные чувства. Это явление получило название «зловещая долина» [71]. Феномен зловещей долины мог иметь место не только у людей, но и у обезьян [72]. К сожалению, в настоящем исследовании не было доказательств, которые могли бы разумно утверждать, что явление зловещей долины имело место, потому что все визуальные стимулы вызывали определенную степень поведения социального подхода, и мы не могли найти аверсивные визуальные стимулы.Однако настоящая система может быть полезна для создания более разнообразных визуальных стимулов. Для решения этой проблемы потребуются дальнейшие эксперименты.

Технология компьютерной анимации — это новый мощный инструмент, который помогает найти ответы на вопросы, связанные с поведением животных. Однако, несмотря на успехи, обеспечиваемые технологией компьютерной анимации, использование анимации в исследованиях поведения животных не было без ограничений. Например, в настоящее время отсутствует взаимодействие в реальном времени между реальной рыбой и виртуальной рыбой.Такие взаимодействия могут быть полезны при изучении социального поведения или межвидовых взаимодействий. Однако существует лишь несколько исследований, в которых были разработаны и использованы интерактивные анимационные системы для исследования поведения животных [73, 74]. В будущем продвинутая технология отслеживания, основанная на компьютерном зрении, позволит виртуальной рыбе эффективно реагировать в режиме реального времени на реальную рыбу. Теоретические модели, использующие компьютерную анимацию, предсказали взаимоотношения рыб между жертвами и хищниками и социальные взаимодействия [32, 75].Включение теоретических моделей в систему реального времени поможет компьютерной анимации пролить свет на эволюцию поведения животных.

Методы

Животные и условия содержания

Медака для взрослых ( Oryzias latipes , оранжево-красная разновидность) были приобретены в зоомагазине Focus (Кумамото, Япония). Длина тел всех медаков была почти одинаковой (около 3 см). Медака содержалась в стеклянных аквариумах объемом 23 л не менее 7 дней до начала эксперимента.Поголовье стада (около 40 рыб на аквариум) содержали в аэрируемой и фильтрованной воде при температуре 26 ± 1°С. Вода для стояков была приготовлена ​​путем смешивания деионизированной воды и искусственной морской соли (0,3 г/л; Tetra Marine Salt Pro; Tetra Japan, Токио, Япония). Световой цикл составлял 14 часов света и 10 часов темноты (свет с 06:00 до 20:00). Животных кормили искусственным сухим кормом (Tetra Killifish Food; Tetra Japan, Токио, Япония) два раза в день (в 09:00 и 17:00). После исследования их переводили в пенсионные аквариумы и содержали.Все эксперименты были одобрены комитетом по экспериментам на животных при Национальном институте естественных наук Японии (номер разрешения: 14A050, 15A001 и 16A002) и проводились в соответствии с соответствующими руководящими принципами и правилами.

Производство стимулов

Фотографии (ширина 5232 × высота 3488 пикселей) левой, правой, передней и верхней сторон каждой из трех женщин-медака были сделаны с помощью цифровой камеры (Nikon 1 J4; Nikon, Токио, Япония). Хотя упоминалось ранее, причина выбора самок была связана с тем фактом, что, хотя другие самцы предпочитали меньше самцов, оба пола привлекали самок другого вида рыб, рыбок данио [24].Зеркальные блики и небольшие шрамы были устранены с помощью программного обеспечения для обработки изображений (GIMP2, http://www.gimp.org/). Что касается фотографий, трехмерная форма трех рыб медака была смоделирована с использованием программного обеспечения для трехмерного моделирования и анимации (3ds Max). Из фотографий трех рыб медака были сделаны три текстуры, которые были наклеены на полигональные модели с помощью дополнительного программного обеспечения (Blender). Для создания изображений в оттенках серого фотографии были преобразованы в оттенки серого с помощью GIMP2.Эти изображения использовались для создания виртуальных рыб медака в масштабе серого (модели в масштабе серого). Для создания прессованных виртуальных рыб медака (прессованных моделей), у которых ширина тела увеличена втрое, а высота тела уменьшена до одной трети исходного размера, исходные полигональные модели были преобразованы с помощью Blender.

Движение виртуального медака было реконструировано на основе данных отслеживания, полученных от реального медака. Детали того, как записывать и анализировать движение медаки, были описаны в нашей предыдущей статье [33].Вкратце, движения рыб медака регистрировали сбоку и сверху аквариума с помощью цифровых видеокамер (Himawari GE60; библиотека, Токио, Япония). Видеоизображения (ширина 640 × высота 480 пикселей) записывались со скоростью 60 кадров в секунду (fps). Небольшое количество точек (шесть точек в текущем исследовании) распределялось на одинаковом расстоянии вдоль туловища тела и автоматически отслеживалось в каждом видеокадре с помощью программного обеспечения для анализа движения (Wriggle Tracker; Library, Токио, Япония). Используя Wriggle Tracker, данные о положении были сглажены методом скользящего среднего по трем точкам.На основе видеозаписи трех рыб медака (медака 1–3) были построены три модели движения, составленные из трехмерных координатных последовательностей (3600 видеокадров по 1 мин каждый). Затем данные координат отслеживания были преобразованы в формат файла BVH, который включает информацию об иерархии скелетов и движениях скелетов в каждом кадре. В файлах BVH для описания вращения суставов использовались углы Эйлера. В текущем исследовании мы сгенерировали пять единичных векторов, образованных соседними точками, а затем вычислили эйлеровы углы поворота каждого вектора на каждом кадре.Вертикальная ось тела рыбы была закреплена за глобальной вертикальной осью Блендера. Файлы BVH были импортированы в Blender, а морфологическая информация и информация о движении были связаны. Все анимации рендерились в формате AVI (1920×1080 пикселей, черный фон). Затем эти анимации были преобразованы в файлы WMV с помощью компьютерного программного обеспечения, и пятиминутные анимации были созданы путем соединения пяти одинаковых одноминутных анимаций. Примеры фильмов, использованных в этом исследовании, показаны в фильмах от S1 до S3.

Презентация стимулов

анимационных файла WMV были представлены на 28-дюймовом ЖК-дисплее с частотой обновления 60 Гц и разрешением 3840 × 2160 пикселей (межпиксельное расстояние: 0,16 мм). Визуальные стимулы контролировались Visual Basic Express 2010, работающим на ПК с Windows. Все стимулы предъявлялись в пределах области 960 × 540 пикселей (153,6 × 86,4 мм 2 ), расположенной в центральной области дисплея. Размер анимированного изображения рыбы почти соответствовал размеру настоящей рыбы медака.В случае представления статических изображений (Статические группы) использовались изображения первого кадра анимаций. Использовались статические изображения вида сбоку, поэтому их можно было распознать как рыбу медака. В эксперименте 1 изображения в качестве отрицательного контроля не предъявлялись (пустая группа). В нашем предыдущем исследовании [33] медакам предъявлялись стимулы биологического движения одного вида, а не стаи, и это могло эффективно индуцировать поведение социального подхода. Фернандес и др. сообщили, что анимированные изображения одного сородича индуцируют поведение социального подхода у рыбок данио, хотя индуцирующие эффекты анимации одного вида на поведение социального подхода были относительно небольшими по сравнению с таковыми у стайки [76].Таким образом, мы представили одиночную, а не стайку анимаций рыб медака.

Поведенческий тест

Поведенческий тест

был выполнен в основном так, как описано в нашей предыдущей статье [33]. Кубические стеклянные аквариумы (длина внутренней стороны 15 см) использовались в качестве испытательных резервуаров для поведенческого теста. Для ограничения внешней зрительной стимуляции боковые стороны были покрыты белыми листами полистирола. Испытательные резервуары были заполнены квартирной водой (глубина воды: 8,0 см). Температура воды в аквариуме поддерживалась на уровне 26 ± 1°С с помощью кондиционера.

Поведенческий тест состоял из периода акклиматизации (23 ч + 1 ч), базового периода (1 мин) и периода предъявления стимула (5 мин). Наивную рыбу случайным образом отбирали из популяции стада и индивидуально переносили в испытательный резервуар (с 09:00 до 17:00). Через 23 часа испытательный резервуар перенесли в испытательную комнату и прикрепили к ЖК, а животному дали возможность акклиматизироваться в течение 1 часа. В нашем предыдущем исследовании [33] аномальные поведенческие реакции не вызывались разлукой примерно на один день с членами группы.Освещенность у поверхности воды доводили до 2500 лк двумя белыми люминесцентными лампами. После периода акклиматизации (23 ч + 1 ч) поведение животного в течение 6 мин непрерывно регистрировали сбоку и сверху от емкости с помощью цифровых видеокамер. Видео были записаны с частотой кадров 30 кадров в секунду. Первая 1 минута была базовым периодом, в течение которого стимулы не предъявлялись. Зрительные стимулы предъявлялись на ЖКД в течение последних 5 мин (период предъявления стимула).

Поведенческий анализ проводился с использованием собственного программного обеспечения (Medaka Fish Tracker, доступно по адресу https://doi.org/10.6084/m9.figshare.4789045.v2). Координаты кончика головы рыбы автоматически отслеживались в каждом видеокадре. Рассчитывалось время, в течение которого голова находилась в непосредственной близости от ЖК-дисплея (площадь шириной 10 мм от внутренней поверхности резервуара со стороны дисплея). Поведение при социальном подходе оценивали по количеству времени, проведенному возле дисплея.Однако мы не использовали простое среднее значение, потому что испытуемые, которые, как правило, проводили больше времени возле дисплея, считались более склонными к социальному подходу. Затем мы исключили медаку, которая находилась рядом с дисплеем (в пределах 10 мм) в течение чрезмерного времени (более 55 секунд) в течение базового периода, и рассчитали разницу во времени, проведенном рядом с дисплеем между базовым периодом и периодом наблюдения. предъявление стимула. Затем эти различия были проанализированы статистически.

Эксперимент 1

В эксперименте 1 мы построили виртуальную медаку, в которую были включены все четыре характеристики (цвет, форма, передвижение и движения тела), и сравнили эффекты обычной виртуальной медаки и нескольких типов статической виртуальной медаки. Мы провели поведенческий тест с участием 112 испытуемых. Однако четыре медака были исключены на основании поведенческого анализа в течение базового периода, в результате чего осталось 108 субъектов. Равное количество субъектов было отнесено к каждой из шести групп: Нормальная, Статическая, Серая шкала/Статическая, Нажатая/Статическая, Нажатая/Серая шкала/Статическая или Пустая (каждая n = 18).В каждой группе половина испытуемых были мужчинами, а другая половина — женщинами. Во всех группах, кроме пустой, треть испытуемых, то есть шесть испытуемых, подвергались воздействию одного из трех визуальных стимулов (модели Medaka 1–3). Поскольку не было значительных половых различий в ответах на виртуальные стимулы ( p > 0,05), данные мужчин и женщин были объединены. Как отмечалось выше, самцы медака исполняют танец перед придворными самками [50]. Однако в настоящем исследовании мы редко встречали столь характерный паттерн движения (личные наблюдения).Вполне вероятно, что и мужчины, и женщины медака были социально (не сексуально) мотивированы, чтобы доплыть до виртуальной медаки. Кроме того, не было также никаких существенных различий в ответах на три варианта стимулов, т. е. модели Медаки 1-3 ( p > 0,05). Поэтому мы объединили данные из трех вариантов. В большинстве предыдущих исследований оказалось, что виртуальная рыба была создана на основе только одного животного. Используя три варианта зрительных стимулов, мы уменьшили проблему псевдорепликации [77], хотя трех может быть недостаточно.В следующих двух экспериментах половина испытуемых были мужчинами, а другая половина — женщинами. Кроме того, одной трети испытуемых предъявляли один из трех визуальных стимулов, основанных на данных моделей Медака с 1 по 3.

Эксперимент 2

В эксперименте 2 изучались последствия удаления двух функций из виртуальной медаки. Восемь медаков были исключены на основании количества времени, проведенного рядом с дисплеем в течение базового периода, в результате чего для анализа осталось 144 субъекта.Равное количество субъектов было распределено в каждую из шести групп: Нормальная, Серая шкала/Нет движения, Серая шкала/Нет движения тела, Нажатие/Серая шкала, Нажатие/Нет движения или Нажатие/Нет движения (каждая n = 24).

Эксперимент 3

В эксперименте 3 мы модифицировали одну функцию виртуальной медаки и исследовали вклад этих функций в поведение социального подхода. На основании количества времени, проведенного возле дисплея в течение базового периода, шесть медаков были исключены из результатов, оставив 120 испытуемых.Равное количество испытуемых было отнесено к каждой из пяти групп: Нормальная, Нажатая, Шкала серого, Отсутствие движения или Отсутствие движения тела (каждая n = 24).

Статистический анализ

Время, проведенное рядом с дисплеем в базовый период, было проанализировано с использованием однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA). Поведенческие изменения по сравнению с исходным периодом оценивали с использованием двухфакторного дисперсионного анализа со временем в качестве внутрисубъектного фактора (исходный уровень, 1, 2, 3, 4 и 5 мин) и группой в качестве межсубъектного фактора (нормальный, статический, Группы оттенков серого/Статично, Нажато/Статично, Нажато/Шкала серого/Статично и Пустые группы в эксперименте 1; Нормальное, Шкала серого/Нет движения, Шкала серого/Нет движений тела, Нажато/Шкала серого, Нажато/Нет движения и Нажато /Группы без движений тела в эксперименте 2; группы Нормальный, Нажатие, Оттенки серого, Нет движений и Группы без движений тела в эксперименте 3).Многовыборочный тест Мендосы на сферичность был проведен, чтобы проверить, не было ли нарушено предположение о сферичности. Поправка Хюина-Фельдта применялась, когда предположение о сферичности не выполнялось. Если взаимодействие оказывалось значительным, анализировались простые основные эффекты. При необходимости метод Райана использовался для 90 409 апостериорных множественных сравнений 90 410. В качестве уровня статистической значимости был принят уровень вероятности p < 0,05. Все данные выражены как среднее значение ± стандартное отклонение.

Благодарности

Выражаем благодарность доктору Такааки Такеда (Vasa Entertainment Co. Ltd.) за полезные советы по программному обеспечению Blender, компании Studio WA ORIENT K.K. за техническую помощь в подготовке полигональных моделей рыб, а также г-же Мие Ватанабэ за техническую помощь в подготовке рукописи.

Вклад авторов

  1. Концептуализация: TN EW.
  2. Контроль данных: TN EW.
  3. Формальный анализ: ТН.
  4. Финансирование приобретения: EW.
  5. Расследование: ТН.
  6. Методология: TN MY SS SU EW.
  7. Администрация проекта: EW.
  8. Ресурсы: СУ РЭБ.
  9. Программное обеспечение: MY SS SU EW.
  10. Надзор: СУ РЭБ.
  11. Валидация: TN EW.
  12. Визуализация: TN SS.
  13. Письмо – первоначальный проект: TN EW.
  14. Написание – проверка и редактирование: TN MY EW.

Каталожные номера

  1. 1.
    Питчер Т.Дж., Пэрриш Дж.К. Функции стайного поведения костистых рыб. В: Питчер Т.Дж., редактор. Поведение костистых рыб. 2-е изд. Лондон: Чепмен и Холл; 1993. С. 363–439.
  2. 2.
    Морган М.Дж., Годин Дж.-Дж.Дж. Антихищные преимущества стайного поведения карповых рыб, полосатых киллифишей ( Fundulus diaphanus ). Z Tierpsychol.1985 год; 70:236–246.
  3. 3.
    Ландо Л., Терборг Дж. Странность и «эффект путаницы» в хищничестве. Аним Бехав. 1986 год; 34:1372–1380.
  4. 4.
    Питчер Т.Дж., Магурран А.Е., Уинфилд И.Дж. Рыба в больших косяках быстрее находит пищу. Behav Ecol Sociobiol. 1982 год; 10:149–151.
  5. 5.
    Морган М.Дж., Колган П.В. Влияние присутствия хищника и размера стаи на кормление тупорылых гольянов, Pimephales notatus . Энвайрон Биол Фиш. 1987 год; 20:105–111.
  6. 6.
    Гриффитс С.В., Магурран А.Е. Половое и школьное поведение тринидадской гуппи. Аним Бехав. 1998 год; 53:945–949.
  7. 7.
    Свендсен Дж. К., Сков Дж., Билдсо М., Стеффенсен Дж. Ф. Позиционное предпочтение внутри стаи и сниженная частота ударов хвостом в хвостовых позициях при стайной плотве в условиях эксперимента. Дж. Фиш Биол. 2003 г.; 62:834–846.
  8. 8.
    Левин ЛЕ. Порядок прохождения по разным путям в группах стайных рыб и гипотеза диверсифицированного лидерства.Поведенческие процессы. 1996 год; 37:1–8. пмид:24897153
  9. 9.
    Виттбродт Дж., Шима А., Шартл М. Медака — модельный организм с Дальнего Востока. Нат Рев Жене. 2002 г.; 3: 53–64. пмид:11823791
  10. 10.
    Takeda H, Shimada A. Искусство генетики и геномики медака: что делает их такими уникальными? Анну Рев Жене. 2010 г.; 44:217–241. пмид:20731603
  11. 11.
    Исикава Ю., Йошимото М., Ито Х. Атлас мозга инбредного штамма медаки дикого типа, Oryzias latipes .Фиш Биол Дж МЕДАКА. 1999 г.; 10:1–26.
  12. 12.
    Окуяма Т., Ёкои С., Абэ Х., Исоэ Ю., Суэхиро Ю., Имада Х. и др. Нейронный механизм, лежащий в основе предпочтений при спаривании знакомых особей у рыб медака. Наука. 2014; 343:91–94. пмид:24385628
  13. 13.
    Ёкои С., Окуяма Т., Камей Ю., Нарусэ К., Танигучи Ю., Ансай С. и др. Существенная роль системы аргинин-вазотоцин в поведении защиты партнера в триадных отношениях рыб медака ( Oryzias latipes ).Генетика PLoS. 2015 г.; 11:e1005009. пмид:25719383
  14. 14.
    Накамура Ю. Некоторые эксперименты по изучению реакции обмеления у Oryzias latipes (Temminck et Schlegel). Bull Jap Soc Sci Fish. 1952 год; 18:93–101.
  15. 15.
    Танеда К., Нишимото Т., Абэ Р. Сенсорная подсказка для создания школы в медаке, Oryzias latipes . Mem Fac Sci Kochi Univ Ser D (Biol). 1996 год; 16/17: 69–75.
  16. 16.
    Накаяма К., Осима Ю., Хирамацу К., Симасаки Ю., Хондзё Т.Влияние полихлорированных бифенилов на стайное поведение медаки японской ( Oryzias latipes ). Environ Toxicol Chem. 2005 г.; 24:2588–2593. пмид:16268161
  17. 17.
    Цубокава Т., Сайто К., Кавано Х., Кавамура К., Шинозука К., Ватанабэ С. Фармакологическое воздействие на поведение приближения к зеркалу и нейрохимические аспекты конечного мозга у рыб, медака ( Oryzias latipes ). Социальные нейробиологии. 2009 г.; 4: 276–286.
  18. 18.
    Имада Х., Хоки М., Суэхиро Ю., Окуяма Т., Курабаяси Д., Шимада А. и др.Скоординированное и сплоченное движение двух мелких особей, вызванное одновременным оптомоторным ответом. ПЛОС ОДИН. 2010 г.; 5:e11248. пмид:20582314
  19. 19.
    Ochiai T, Suehiro Y, Nishinari K, Kubo T, Takeuchi H. Новый метод интеллектуального анализа данных для поиска поведенческих свойств, которые вызывают выравнивание и их участие в социальном обучении у рыб медака ( Oryzias Latipes ). ПЛОС ОДИН. 2013; 8:e71685. пмид:24039720
  20. 20.
    Ансай С., Хосокава Х., Маэгава С., Киношита М.Хроническое лечение флуоксетином вызывает анксиолитическую реакцию и изменение социального поведения у медаки, Oryzias latipes . Поведение мозга Res. 2016; 303: 126–136. пмид:26821288
  21. 21.
    Isoe Y, Konagaya Y, Yokoi S, Kubo T, Takeuchi H. Онтогенез и половые различия в близости плавания к сородичам в ответ на визуальные сигналы у рыб медака. Зоол науч. 2016; 33:246–254. пмид:27268978
  22. 22.
    Лахлан Р.Ф., Крукс Л., Лаланд К.Н. Кто следует за кем? Предпочтения косяков и социальное обучение поиску пищи у гуппи.Аним Бехав. 1998 год; 56:181–190. пмид:9710476
  23. 23.
    Причард В.Л., Лоуренс Дж., Батлин Р.К., Краузе Дж. Выбор косяка у рыбок данио, Danio rerio : влияние размера косяка и активности. Аним Бехав. 2001 г.; 62:1085–1088.
  24. 24.
    Рул Н., МакРоберт С.П. Влияние пола и размера стаи на стайное поведение Danio rerio . Дж. Фиш Биол. 2005 г.; 67:1318–1326.
  25. 25.
    Агрильо С., Дадда М., Серена Г. Выбор женских групп самцами рыб-комаров ( Gambusia holbrooki ).Этология. 2008 г.; 114: 479–488.
  26. 26.
    МакРоберт С.П., Брэднер Дж. Влияние окраски тела на стайные предпочтения рыб. Аним Бехав. 1998 год; 56:611–615. пмид:9784209
  27. 27.
    Энгесзер Р.Е., Райан М.Дж., Паричи Д.М. Изучил социальные предпочтения у рыбок данио. Карр Биол. 2004 г.; 14:881–884. пмид:15186744
  28. 28.
    Ранта Э., Линдстрем К. Ассортативное обучение трехиглых колюшек? Энн Зул Фенн. 1990 г.; 27:67–75.
  29. 29.
    Краузе Дж., Годин Дж.-Г.Дж.Выбор косяка кольчатой ​​киллифии ( Fundulus diaphanus , Teleostei, Cyprinodontidae): влияние риска хищничества, размера рыбы, видового состава и размера косяков. Этология. 1994 год; 98:128–136.
  30. 30.
    Гебхардт С., Байер Х., Дель Бене Ф. Избирательность направления в зрительной системе личинки рыбки данио. Передние нейронные цепи. 2013; 7:111. пмид:23785314
  31. 31.
    Сальва О.Р., Соврано В.А., Валлортигара Г. Что мозг рыб может рассказать нам о зрительном восприятии? Передние нейронные цепи.2014; 8:11.
  32. 32.
    Мацунага В., Ватанабэ Э. Визуальное движение с розовым шумом вызывает хищническое поведение. Научный представитель 2012 г.; 2:219. пмид:22355733
  33. 33.
    Накаясу Т., Ватанабэ Э. Биологические стимулы движения привлекательны для рыб медака. Аним Когн. 2014; 17: 559–575. пмид:24141876
  34. 34.
    Chouinard-Thuly L, Gierszewski S, Rosenthal GG, Reader SM, Rieucau G, Woo KL, et al. Технические и концептуальные соображения по использованию анимированных стимулов в исследованиях поведения животных.Курр Зул. 2017; 63:5–19.
  35. 35.
    Цинь М., Вонг А., Сегин Д., Герлай Р. Индукция социального поведения у живых рыбок данио по сравнению с компьютерными анимированными рыбами в качестве стимулов. данио. 2014; 11: 185–197. пмид:24575942
  36. 36.
    Ван Дайк Д.А., Эванс К.С. Оценка противника у ящериц: изучение влияния сигналов агрессии и подчинения. Поведение Экол. 2008 г.; 19:895–901.
  37. 37.
    Кэмпбелл М.В., Картер Дж.Д., Проктор Д., Айзенберг М.Л., де Ваал ФБМ. Компьютерная анимация стимулирует заразительную зевоту у шимпанзе.Proc R Soc B Biol Sci. 2009 г.; 276:4255–4259.
  38. 38.
    Кюнцлер Р., Баккер ТКМ. Компьютерная анимация как инструмент изучения брачных предпочтений. Поведение. 1998 год; 135:1137–1159.
  39. 39.
    Тернелл Э.Р., Манн К.Д., Розенталь Г.Г., Герлах Г. Выбор партнера у рыбок данио ( Danio rerio ) проанализирован с помощью методов видеостимуляции. Биол Бык. 2003 г.; 205: 225–226. пмид:14583542
  40. 40.
    Вонг ББМ, Розенталь Г.Г. Женское презрение к мечам у рыбы-меченосца.Я Нат. 2006 г.; 167: 136–140. пмид:16475105
  41. 41.
    Гиршевски С., Мюллер К., Смиелик И., Хютволь Дж. М., Кунерт К. Д., Витте К. Виртуальный любовник: переменная и легко управляемая трехмерная анимация рыб как инновационный инструмент в экспериментах по выбору партнера с парусными моллинезиями-II. Проверка. Курр Зул. 2017; 63:65–74.
  42. 42.
    Саверино С., Герлай Р. Социальные рыбки данио: поведенческие реакции на сородичей, гетероспецификов и компьютерно-анимированных рыб. Поведение мозга Res. 2008 г.; 191:77–87.пмид:18423643
  43. 43.
    Гомес-Лапласа Л.М. Недавняя социальная среда влияет на обмеление мальков рыб-ангелов ( Pterophyllum scalare ) при выборе цвета. Поведенческие процессы. 2009 г.; 82:39–44. пмид:19376208
  44. 44.
    Полверино Г., Фамдуй П., Порфири М. Рыба и роботы вместе плавают в водном туннеле: цвет робота и частота ударов хвостом влияют на поведение рыбы. ПЛОС ОДИН. 2013; 8:e77589. пмид:24204882
  45. 45.
    Полверино Г., Ляо Д.С., Порфири М.Рыба-москит ( Gambusia affinis ) предпочитает и поведенческая реакция на анимированные изображения сородичей, измененных по их цвету, соотношению сторон и глубине плавания. ПЛОС ОДИН. 2013; 8:e54315. пмид:23342131
  46. 46.
    Hall DJ, Werner EE, Gilliam JF, Mittelbach GG, Howard D, Doner CG, et al. Поведение диля при кормлении и выбор добычи у золотого фингала ( Notemigonus crysoleucas ). J Fish Res Bd Can. 1979 год; 36:1029–1039.
  47. 47.
    Мацумото Ю., Фукамати С., Митани Х., Кавамура С.Функциональная характеристика репертуара зрительного опсина у Медаки ( Oryzias latipes ). Ген. 2006 г.; 371: 268–278. пмид:16460888
  48. 48.
    Тедор К., Джонсен С. Использование дисплеев RGB для воспроизведения реалистичных цветных изображений глазами животных. Курр Зул. 2017; 63:27–34.
  49. 49.
    Нери П. Связывание признаков у рыбок данио. Аним Бехав. 2012 г.; 84:485–493.
  50. 50.
    Ивамацу Т. Комплексная книга по биологии медаки. 2-е изд. Токио: Дайгаку Кёику; 2006 [на японском языке].
  51. 51.
    Леви К., Лернер А., Шашар Н. Выбор партнера и вариации рисунка тела у коронной бабочки Chaetodon paucifasciatus (Chaetodontidae). Биол открытый. 2014; 3: 1245–1251. пмид:25432516
  52. 52.
    Розенталь Г.Г., Вагнер В.Е. мл., Райан М.Дж. Вторичное снижение предпочтения меченосца у карликового меченосца Xiphophorus nigrensis (Pisces: Poeciliidae). Аним Бехав. 2002 г.; 63:37–45.
  53. 53.
    Аллен Дж.М., Николетто П.Ф.Реакция Betta splendens на компьютерную анимацию самцов с плавниками разной длины. Копейя. 1997 год; 1: 195–199.
  54. 54.
    Кюнцлер Р., Баккер ТКМ. Предпочтения самок по одиночным и комбинированным признакам у самцов компьютерной анимации колюшки. Поведение Экол. 2001 г.; 12: 681–685.
  55. 55.
    Baldauf SA, Kullmann H, Thünken T, Winter S, Bakker TCM. Компьютерная анимация как инструмент изучения предпочтений цихлид Pelvicachromis taeniatus . Дж. Фиш Биол.2009 г.; 75:738–746. пмид:20738572
  56. 56.
    Йоханссон Г. Зрительное восприятие биологического движения и модель его анализа. Перцепт Психофиз. 1973 год; 14:201–211.
  57. 57.
    Кавато М., Хаякава Х., Инуи Т. Модель прямой обратной оптики взаимных связей между зрительными областями коры. Сеть. 1993 год; 4:415–422.
  58. 58.
    Шульц В. Прогнозирующий сигнал вознаграждения дофаминовых нейронов. J Нейрофизиол. 1998 год; 80:1–27. пмид:9658025
  59. 59.Вольперт Д.М., Миалл Р.К., Кавато М. Внутренние модели мозжечка. Тенденции Cogn Sci. 1998 год; 2: 338–347. пмид:21227230
  60. 60.
    Шульц В., Дикинсон А. Нейронное кодирование ошибок предсказания. Энн Рев Нейроски. 2000 г.; 23: 473–500. пмид:10845072
  61. 61.
    Ито М. Схема мозжечка как нейронная машина. Прог Нейробиол. 2006 г.; 78:272–303. пмид:16759785
  62. 62.
    Ито М. Управление психической деятельностью внутренними моделями мозжечка.Нат Рев Нейроски. 2008 г.; 9: 304–313. пмид:18319727
  63. 63.
    Кобаяши Ю., Окада К. Вычисление ошибки предсказания вознаграждения в нейронах покрышечного ядра ножки моста. Энн Н.Ю. Академия наук. 2007 г.; 1104: 310–323. пмид:17344541
  64. 64.
    Ватанабэ Э., Мацунага В., Китаока А. Сигналы движения отклоняют относительное положение движущихся объектов. Вис Рез. 2010 г.; 50:2381–2390. пмид:20875830
  65. 65.
    Felleman DJ, Ван Эссен, округ Колумбия. Распределенная иерархическая обработка в коре головного мозга приматов.Кора головного мозга. 1991 год; 1:1–47. пмид:1822724
  66. 66.
    Гудейл М.А., Милнер А.Д. Разделите зрительные пути для восприятия и действия. Тренды Нейроси. 1992 год; 15:20–25. пмид:1374953
  67. 67.
    Sajovic P, Levinthal C. Свойства визуального ответа тектальных клеток рыбок данио. Неврология. 1982 год; 7:2427–2440. пмид:7177382
  68. 68.
    Клар М., Хоффманн К.П. Нейроны зрительного направления в претектуме радужной форели. Мозг Рес Бык. 2002 г.; 57:431–433.пмид:11923004
  69. 69.
    Массек О.А., Хоффманн К.П. Ответы на движущиеся зрительные стимулы в претектальных нейронах мелкопятнистой акулы ( Scyliorhinus canicula ). J Нейрофизиол. 2008 г.; 99: 200–207. пмид:17977925
  70. 70.
    Массек О.А., Хоффманн К.П. К вопросу о системе отсчета зрительно-направленно-селективных нейронов в добавочной оптической системе золотых рыбок. J Нейрофизиол. 2009 г.; 102: 2781–2789. пмид:19710380
  71. 71.
    Мори М. Зловещая долина.Энергия. 1970 г.; 7:33–35 [на японском языке].
  72. 72.
    Стекенфингер С.А., Газанфар А.А. Визуальное поведение обезьяны попадает в зловещую долину. Proc Natl Acad Sci. 2009 г.; 106:18362–18366. пмид:19822765
  73. 73.
    Бутковски Т., Ян В., Грей А.М., Цуй Р., Верзиден М.Н., Розенталь Г.Г. Автоматизированное интерактивное воспроизведение видео для изучения общения животных. J Vis Exp. 2011 г.; 48:e2374.
  74. 74.
    Посуда ELR, Saundrs DR, Troje NF. Социальная интерактивность в ухаживании голубей.Курр Зул. 2017; 63:85–95.
  75. 75.
    Абаид Н., Спинелло С., Лаут Дж., Порфири М. Рыбка данио ( Danio rerio ) реагирует на изображения, анимированные математическими моделями группировки животных. Поведение мозга Res. 2012 г.; 232: 406–410. пмид:22469628
  76. 76.
    Фернандес И., Рамперсад М., Цзя Дж., Герлай Р. Влияние количества и размера анимированных изображений сородичей на реакцию рыбок данио на стайку.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.