أكثر

ربط النقاط بخطوط باستخدام QGIS؟

ربط النقاط بخطوط باستخدام QGIS؟


لدي ملف .shp ، حيث أريد توصيل جميع النقاط (حوالي 100) بخطوط. لدي حقل بيانات بالترتيب (أي 1 ، 2 ، 3 ، ...).

لقد جربت PointConnector و Points2One ، ربما أستخدمهما بشكل خاطئ ، لكنني لا أستطيع الحصول على أي نتائج.

في عمليات البحث التي أجريتها ، عثرت على إشارة إلى نقاط المكون الإضافي إلى المسارات ، ولكن يبدو أن هذا قد انتهى؟

أنا أستخدم QGIS 2.6.1


أولاً ، لا يزال بإمكانك استخدام PointsToPaths-Plugin (https://plugins.qgis.org/plugins/pointstopaths_v02/). ربما يجب عليك تمكين الخيار "إظهار المكونات الإضافية التجريبية أيضًا" ضمن المكونات الإضافية> إدارة المكونات الإضافية وتثبيتها (مدير البرنامج المساعد)> الإعدادات.

ثانيًا ، تأكد من أن حقل البيانات الخاص بك بالترتيب يحتوي على نوع رقمي (على سبيل المثال ، عدد صحيح ، ...)

حاولت إنشاء خطوط من شكل نقطي باستخدام إصدار QGIS الخاص بي (2.0.1) وكان كل شيء على ما يرام. هنا لقطة:

ربما يساعد هذا!

لقطة شاشة بنتائج شكل test_coords:


الMMQGISيحتوي البرنامج المساعد على إدخال قائمةإنشاء -> خطوط المحور. هذا يجب أن يفعل ما تريد.

يحتاج إلى طبقتين (البداية والوجهة) ، لذلك قد تضطر إلى إضافة الطبقة النقطية مرتين إلى اللوحة القماشية.


النهج الأساسي سيكون:

  1. إنشاء كاتب متجه لملف أشكال جديد (انظر كتاب الطبخ ، قسم "كتابة طبقات المتجهات" ، المثال الثاني) كسطر (متعدد) / مضلع أو أي شيء تريده (انظر التعدادات)
  2. تحميل طبقة نقطتك منiface.legendInterface (). الطبقات ()
  3. كرر من خلال نقاطك وأضف ميزة الهندسة في شكلك الجديد

€: للمتعة فقط:

من استيراد PyQt4.QtCore * # easy 2 config vars myPath = "/ media / ymirsson / MyData / GIS / tmp /" myPts = "test_coords.shp" myLines = "test_lines.shp" sortField = "لا" myCRS = "25832" # تحميل طبقة النقاط myPtsLayer = QgsVectorLayer (myPath + myPts ، "نقاطي" ، "ogr") # معرف الحقل. 4 حقول طبقة سطور = حقول QgsFields (). append (QgsField ("id"، QVariant.Int)) حقول. "utf-8" ، الحقول ، QGis.WKBLineString ، QgsCoordinateReferenceSystem (int (myCRS) ، QgsCoordinateReferenceSystem.EpsgCrsId) ، "ESRI Shapefile") إذا الكاتب.hasError () == QgsVectorFileWriter features.NoEts () النقاط = ([]) للميزة في الميزات: geom = feature.geometry (). asPoint () sortID = feature.attributes () [myPtsLayer.fieldNameIndex (sortField)] Points.append ([sortID، geom]) النقاط .sort () # create lines for i in range (1، len (Points)): Line = QgsFeature () Line.setGeometry (QgsGeometry.fromPolyline ([Points [i-1] [1]، Points [i] [1] ]])) Line.setAttributes ([i، str (Points [i-1] [0]) + "to" + str (Points [i] [0])]) الكاتب.addFeature (Line) # لا ننسى آخر واحد -.- Line = QgsFeature () Line.setGeometry (QgsGeometry.fromPolyline ([النقاط [len (Points) -1] [1] ، النقاط [0] [1]])) Line.setAttributes ([len (Points)، str (Points [len (Points) -1] [0]) + "to" + str (Points [0] [0])]) الكاتب.addFeature (Line) # flush 2 قرص ديل كاتب # تحميل كلتا الطبقتين في qgis-project QgsMapLayerRegistry.instance (). addMapLayer (myPtsLayer) QgsMapLayerRegistry.instance (). addMapLayer (QgsVectorLayer (myPath + myLines، "My Lines"، "ogr ...)) "

ربط النقاط بخطوط باستخدام QGIS؟ - نظم المعلومات الجغرافية


جي سي مدونة هيرمان لعلم الآثار الجيولوجية 2021-01-05

هذا مستودع للعمل الجاري وغير المنشور الناشئ عن الدراسات الميدانية والمخبرية التي أجريت مع الزملاء على مدى السنوات القليلة الماضية وركزت على الجوانب الجيولوجية للإنسان في عصور ما قبل التاريخ والاحتلال الاستعماري المبكر لحافة وسط المحيط الأطلسي لشرق الولايات المتحدة. نيو جيرسي. أستخدم Google Earth و QGIS نظم المعلومات الجغرافية (GIS) جنبًا إلى جنب مع نظام الرسم بمساعدة الكمبيوتر SketchUp Pro (CAD) لتصوير الجوانب الجيولوجية للمواقع التي عمل فيها البشر على الأرض. كما يتم استخدام الخرائط الطبوغرافية المحمولة جواً والتي تمتد بالليزر (LiDAR) ومسدس مضان للأشعة السينية (pXRF). يمكن العثور على المواد المنشورة هنا.

الرموز المترابطة: صورة وثيقة PDF ملف Google Earth

لعرض الصور الفردية أو تنزيل ملفات أخرى ، انقر فوق أيقونة الصورة أدناه ، ثم استبدل الجزء "Contact_sheet.PNG" من سلسلة URL بالصورة أو اسم الملف ، بما في ذلك الامتداد. العناوين خاصة بحالة معينة.

2020 زيارة إلى مجموعة Gary Fogelmann الشخصية (PA) من القطع الأثرية الأمريكية الهندية

2020 فهرسة القطع الأثرية الهندية لإد فيمبل التي تم جمعها في نهر شويلكيل ، مستجمعات المياه في بنسلفانيا

2020 Round Mountain LiDAR خرائط مظللة بالتلال وصور الموقع والتفسير الجيولوجي

2019 أبوت فارم لاندمارك التاريخي الوطني ، ترينتون ، نيوجيرسي

اختبرت 2019 pXRF الصخور والحجر والبيانات والمستندات

2019 صور pXRF للصخور المختبرة وعينات يدوية من الحجر

2019 صور pXRF لنتوءات صخرية وأماكن للصخور والأحجار المختبرة

2019-05 صور ميلفورد بلافز ونيوجيرسي مع مارك زديبسكي وإد فيمبل وبن براندر وجاكوب بوكستون

2019-05 ستوني ريدج ، بالميرتون ، بنسلفانيا ، خرائط LiDAR Hillshade ، صور الموقع والملاحظات الميدانية لـ J. Mark Zdepski.

2019-01 باخمان هاوس ، إيستون ، بنسلفانيا ، Lenape Nation of Pa. ، يعرض قطعة أثرية من المركز الثقافي

2018-10 Rattlesnake Hill Iron Mines، Pa.، LiDAR Hillshaded خرائط وصور الموقع

2018-10 فيرا كروز جاسبر بيتس ، بنسلفانيا ، الخرائط وصور الموقع

2018-09 حضانة والترز ، بوينت بليزانت ، بنسلفانيا ، صور أثرية

2018-04 بلدة راريتان ، صور مبنى بلدية نيوجيرسي الأثرية

2019-01 Cushetunk Mountain NJ Highlands 2007 Hillshaded LiDAR Maps

2018 Old Stone Cairns على جبل Cushetunk ، وصور NJ ، والخرائط ، و KMZ

2018 خزائن صور المجتمع التاريخي لمقاطعة هانتردون 2 * 3 * 4 * 5 * 6 * 7

2017-12 قطع أثرية لمبنى بلدية Kingwood Township من موقع DeRewal ، RT. 29 ، نيوجيرسي ، صور


الكلمات الدالة

بإجمالي عدد سكان ج. 1200 فرد مستوطن في جزيرتين من أرخبيل جزر القمر ، غرب المحيط الهندي ، ثعلب ليفنجستون الطائر Pteropus Livingstonii تم تصنيفها على أنها مهددة بالانقراض على القائمة الحمراء للـ IUCN (Sewall et al.، Reference Sewall، Young، Trewhella، Rodríguez-Clark and Granek 2016). خفاش الفاكهة هذا مهدد بشكل أساسي بفقدان الموائل (Trewhella et al.، Reference Trewhella، Rodriguez-Clark، Davies، Reason and Wray 2001 Granek، Reference Granek 2002 Daniel et al.، Reference Daniel، Green، Doulton، Salim، Said and Hudson 2017) ، حيث أدى استخراج الأخشاب والممارسات الزراعية غير المستدامة إلى انخفاض بنسبة 80٪ في الغطاء الحرجي منذ عام 1995 (Boussougou et al.، Reference Boussougou، Brou، Mohamed، Baazaoui، Claramunt and Haddad 2015 Doulton et al.، Reference Doulton، Mohamed ، شيبرد ، محمد ، علي ، ماديسون ، سار ولابستون 2015). تعمل المنظمة غير الحكومية المحلية Dahari حاليًا على حماية 15 موقعًا معروفًا للجثث في أنجوان (Dahari ، 2018). قمنا بتجربة استخدام مسجلات GPS على أنواع الخفافيش هذه لتقييم إمكانية تطبيق هذه الطريقة لتحديد مواقع التغذية وبالتالي تحسين تدابير الحفظ.

تم التقاط اثنين من الثعالب الطائرة ليفنجستون في أوائل عام 2019 (الشكل 1 ، الجدول 1) ، خلال الفترة من 19.00 إلى 21.00 باستخدام شباك المظلة المصنوعة حسب الطلب (الطول × الارتفاع = 7 × 3 م ، حجم الشبكة: 10 × 10 سم) مثبتة على ارتفاع 7 أمتار الارض. تمت مراقبة الشباك بشكل مستمر ، وتمت إزالة الخفافيش المأسورة على الفور. لكل خفاش سجلنا قياسات قياسية (طول الذراع والجناح والجسم والوزن والحالة الإنجابية وفقًا لجدول Racey و Reference Racey و Kunz and Parsons 2009 1). قمنا بتركيب أجهزة تسجيل GPS (15 جرامًا من Bird Solar ، e-obs ، Grünwald ، ألمانيا) مثبتة على أطواق (مصنوعة يدويًا ، بما في ذلك وصلة ضعيفة تسمح لسقوط طوق بعد فترة أقصاها 10 أشهر). يزن مسجل GPS والياقة معًا 20 جرامًا ، ولا يتجاوز وزن جسم الحيوان الموصى به 5٪ (Aldridge & amp Brigham، Reference Aldridge and Brigham 1988). تم ضبط المسجلات لتسجيل موقع واحد كل 90 ثانية عند التحرك وموقع واحد كل 6 ساعات عندما تكون ثابتة. سجلت مقاييس التسارع الداخلية الحركة عبر ثلاثة محاور في رشقات نارية مدتها 4 ثوانٍ في الدقيقة. تم استرداد البيانات في مواقع المجثم عن طريق التنزيل عن بُعد عبر UHF.

الشكل 1 جزيرة أنجوان في أرخبيل جزر القمر ، غرب المحيط الهندي ، تُظهِر 15 موقعًا معروفًا على المدى الطويل Pteropus Livingstonii والموقع الذي تم فيه القبض على الشخصين. يشير المستطيل المتقطع إلى المنطقة التي يغطيها الشكل 3.

الجدول 1 التقاط المعلومات وبيانات GPS لمدة شخصين Pteropus Livingstonii الموسومة بأجهزة تسجيل GPS في أنجوان ، جزر القمر.

1 استنادًا إلى البيانات من 26 يناير إلى 14 فبراير 2019 ، تم استبعاد التواريخ المتبقية من تحليل طول المسار نظرًا لأن العلامة فقدت طاقة البطارية وبالتالي لم تسجل نقاط GPS بشكل متسق.

تم حساب النطاقات الرئيسية على أنها تقديرات كثافة النواة بنسبة 95٪ في R 3.6 (R Core Team ، 2019) ، باستخدام الحزمة ctmm (كالابريس وآخرون ، مرجع كالابريس وفليمينج وجوراري 2016). سهلت بيانات مقياس التسارع تصنيفًا تقريبيًا للفئات السلوكية بناءً على اتجاهات وتذبذبات المحاور الثلاثة في Movebank Acceleration Viewer (Wikelski & amp Kays، Reference Wikelski and Kays 2019): الراحة (الحيوان ثابت ، الرأس لأسفل) ، الطيران ( يتحرك الحيوان عبر المناظر الطبيعية ، رأسه موازيًا للأرض) ، يخدش (الحيوان ثابت ، يتجه لأسفل ، مستخدمًا ساقه لخدش فروه) ويتحرك / يتسلق (الحيوان يغير موضعه داخل شجرة ، موضع الرأس متغير الشكل 2). استندت هذه الفئات إلى Weber et al. (المرجع Weber و Duengkae و Fahr و Dechmann و Phensakul و Khumbucha 2015) و O'Mara et al. (المرجع O'Mara و Scharf و Fahr و Abedi-Lartey و Wikelski و Dechmann و Safi 2019) ، والملاحظة السلوكية الأولية لأفراد الدراسة: لاحظنا الشخصين ذوي الأطواق لمدة 15 دقيقة بعد إطلاق سراحهم ، مع ملاحظة السلوكيات بشكل مستمر حتى كانت الخفافيش خارج عن النظر. تمت مطابقة هذه السلوكيات مع بيانات التسريع لوقت الملاحظة. تم تصنيف بيانات التسريع المتبقية ، وجميع نقاط الموقع المقابلة ، لاحقًا في الفئات السلوكية. تم التحقق من صحة البيانات بالإضافة إلى التصور باستخدام الموقع QGIS 2.18.0 تحديث (فريق تطوير QGIS ، 2019) على سبيل المثال ، تحدث سلوكيات الطيران فقط على طول مسار الرحلة.

الشكل 2 لقطة شاشة لـ Movebank Acceleration Viewer (Wikelski & amp Kays، Reference Wikelski and Kays 2019) ، تُظهر ، من أعلى إلى أسفل ، التذبذبات على طول المحاور z و x و y المسجلة بواسطة أجهزة تسجيل GPS. تم استخدام بيانات التسارع للتمييز بين الفئات السلوكية (الراحة ، الخدش ، الطيران ، الحركة / التسلق).

سجلت أجهزة قطع الأشجار GPS بيانات 217 و 35 يومًا للإناث والذكور على التوالي. غطى كلا الشخصين مساحة متوسطة تبلغ 13.1 ± 1.7 كيلومتر مربع وتردد من 5 إلى 8 مواقع مجثم معروفة خلال فترة المراقبة (الشكل 3 أ). للحصول على تفاصيل أطوال المسارات وأحجام نطاقات المنزل ، انظر الجدول 1.

الشكل 3 بيانات الحركة لشخصين P. ليفينغستون تم استخدام في Anjouan (الشكل 1) لتقدير نطاقات كثافة النواة بنسبة 95 ٪ ، والتي تم تقديمها على أنها مناطق نطاق منزلي ذات احتمالية منخفضة ، ومثالية عالية ، وأقصى احتمالية لنطاق النطاق الترددي (أ) ، ومضلعات تصور مناطق التغذية المحتملة (ب). يتم تسمية مواقع المجاثم وفقًا لأقرب القرى. يشير السهم إلى المنطقة التي تم فيها التحقق من سلوك تغذية الثعلب الطائر.

في مجموعة البيانات الكاملة ، نُسبت 4،086 (للإناث) و 1،557 (للذكور) إلى التنقل / التسلق. نظرًا لأنه يمكن تحديد السلوكيات الأساسية فقط ، فمن المحتمل أن يتضمن سلوك الحركة / التسلق الانتقال داخل نفس الشجرة بالإضافة إلى التغذية. لذلك تم التعامل مع جميع النقاط المصنفة على أنها متحركة / تسلق كمواقع تغذية محتملة. لقد أجرينا تحليلًا عنقوديًا لهذه النقاط ، وقمنا بتجميعها بناءً على المسافة ، مع ص صفقة الغلاف الجوي (Hijmans، Reference Hijmans 2019). قمنا بحساب 100٪ كحد أدنى من المضلعات المحدبة لكل مجموعة باستخدام ص صفقة adehabitatHR (Calenge، Reference Calenge 2006) ، يوضح مناطق التغذية المحتملة (الشكل 3 ب ، الجدول 1). كان تداخل مناطق التغذية المحتملة بين الأفراد 2.7 كم 2. بعد ذلك ، توصلنا إلى حقيقة المنطقة ذات التداخل الأكبر (الشكل 3 ب) ، ومن خلال إجراء الملاحظات السلوكية الانتهازية لثعالب ليفنجستون الطائرة الموجودة في الأشجار خلال 17.00 - 21.00 ، أكدنا أن العديد من الأشجار كانت تغذي الأشجار. كانت الأشجار المغذية موجودة في حقول زراعية تتخللها أشجار فردية محلية وغير محلية. لم يكن هناك غابة طبيعية في المنطقة.

توضح هذه النتائج أن تقنية GPS تسهل اكتشاف مواقع التغذية وتحديد استخدام المناظر الطبيعية بواسطة ثعالب Livingstone الطائرة. أظهر الأفراد مرونة في اختيار المجثم ، حيث قام كل من الأفراد بزيارة واستراحة ما لا يقل عن خمسة مواقع مجثم معروفة ، على غرار ما لوحظ بالنسبة للثعالب الطائرة الأخرى (Palmer & amp Woinarski و Reference Palmer و Woinarski 2000 Vardon et al. ، Reference Vardon ، Brocklehurst ، Woinarski، Cunningham، Donnelly and Tidemann 2001 Banack & amp Grant، Reference Banack and Grant 2016 Oleksy et al.، Reference Oleksy، Ayady، Tatayah، Jones، Howey and Froidevaux 2019).

توجد الغابات الطبيعية غير المضطربة فقط في أجزاء عبر أنجوان ، ولا توجد سوى ثلاثة مجاثم طويلة المدى في موطن الغابات (دانيال وآخرون ، المرجع دانيال ، جرين ، دولتون ، سالم ، سعيد وهدسون 2017). كانت مواقع التغذية في مناطق مزروعة أمرًا غير متوقع ، بناءً على النمذجة التنبؤية (Ibouroi et al.، Reference Ibouroi، Cheha and Astruc 2018). ومع ذلك ، Ibouroi et al. وجد (المرجع Ibouroi و Cheha و Astruc 2018) أن وجود الثعلب الطائر كان مرتبطًا بالأشجار الطويلة ، مما قد يفسر استمرارها في المناظر الطبيعية التي تهيمن عليها الزراعة الحراجية التي تأوي الأشجار الأصلية النمو القديمة (Trewhella et al.، Reference Trewhella، Rodriguez- كلارك ، ديفيس ، سبب وراي 2001).

يمكن أن تساعد بياناتنا وتحليلاتنا لحركة الثعلب الطائر في ليفينجستون في تحسين الحفاظ على الأنواع من خلال تحديد مناطق التجثم والتغذية ، ودعم إعادة التحريج المستهدفة. نخطط لمواصلة البحث عن هذه الأنواع المهددة بالانقراض ، باستخدام تتبع نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) كطريقة لتحديد استخدام المناظر الطبيعية وتغذية الأشجار ، لزيادة حماية هذه الأنواع المهددة بالانقراض وموائلها.


مقدمة

توفر المصادر المتزايدة للبيانات الرقمية ذات الصلة بالصحة والتخزين غير المكلف والتقنيات الجديدة لتحليل هذه البيانات فرصة رائعة لتحسين صحة الإنسان ورفاهه [1-3]. تستمر الأنظمة الصحية الوطنية والمراقبة المستمرة للسكان في التحسن مع ظهور مصادر جديدة للبيانات عبر الإنترنت. قد تشمل بعض التقنيات والأساليب الواعدة إنترنت الأشياء (IoT) والأنظمة الإلكترونية الفيزيائية (CPS) والنمط الظاهري الرقمي من خلال تفاعلات المستخدم والهاتف والبيانات التي ينشئها المستخدم على منصات اجتماعية كبيرة مثل Facebook و Instagram و Twitter [4] . قد تؤدي مصادر "البيانات الاجتماعية" الناشئة هذه إلى تغيير جذري في تفاصيل وحجم وسرعة وتنوع بيانات صحة المريض وعافيته [5]. في السنوات العشر القادمة ، يمكن أن يؤدي أخذ هذه البيانات غير المتجانسة المكونة من بيانات متفرقة عالية الأبعاد وتطبيق أساليب إحصائية متقدمة وأساليب حسابية جديدة للآلة / الذكاء الاصطناعي إلى تحول في البحوث الطبية الحيوية والسلوكية.

تم اقتراح خارطة طريق مفيدة لتأطير هذه الرحلة من قبل Bardhan et al. [6]. إنه يبرز أهمية الاتصال ، ولا سيما الأشخاص والأنظمة والبيانات. وهم يتصورون الانتقال من الممارسات المتمحورة حول مقدم الخدمة إلى الرعاية التي تركز على المريض والتي يتم تسهيلها من خلال المجتمعات الصحية عبر الإنترنت والذكاء الاصطناعي وبيانات أجهزة الاستشعار. لاحظ المؤلفون أن الأنظمة التي تدعم صحة السكان ستتطلب تكامل مصادر متعددة للبيانات ، مثل المقاييس الفسيولوجية ، والمؤشرات الحيوية الجينية ، والسجلات الصحية ، ومحتوى الوسائط الاجتماعية المحتمل. أخيرًا ، ستسمح البيانات المتصلة التي يتم إنتاجها عن طريق ربط الأشخاص والأنظمة بإحداث تقدم في التشخيص باستخدام الأساليب التحليلية المعتمدة على البيانات.

تبدو هذه الخطة مثيرة وقابلة للتنفيذ في البلدان ذات الدخل المرتفع (HICs) ، ولكن البلدان منخفضة ومتوسطة الدخل (LMICs) متخلفة عن HIC مع أنظمة صحية غير متطورة تكافح تحت وطأة العبء الهائل للمرض. علاوة على ذلك ، فإن التقدم الذي تم إحرازه في HIC لا يُترجم تلقائيًا من خلال عملية تكيف بسيطة إلى أدوات يمكن استخدامها بسهولة من قبل البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل. بالنسبة لأجزاء كثيرة من العالم ، فإن التحدي الأكبر في علم أوبئة الصحة العامة ليس ربط الناس والأنظمة والبيانات ولكن ندرة بيانات المراقبة الدقيقة والحديثة. لا يزال جمع وتنظيف وتحليل وإتاحة البيانات الموثوقة التي يمكن استخدامها للتخطيط القائم على الأدلة واتخاذ القرار وصنع السياسات يمثل أولوية في أجزاء كثيرة من العالم. تعتمد المقاربات التقليدية لمراقبة الأمراض بشكل كبير على البنية التحتية القائمة وتوفر شبكة من البيانات لإعداد التقارير. هذا النهج مكلف ويمكن أن يؤدي إلى تأخيرات كبيرة بين التقاط البيانات وإعداد التقارير مع زيادة العبء على البنية التحتية للرعاية الصحية المجهدة بالفعل [7]. بدون الموارد المالية أو القدرات البشرية المتاحة في البلدان ذات الدخل المرتفع ، فإن تحقيق مستويات مماثلة من مراقبة الصحة والأمراض في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل (LMIC) سيتطلب حلولًا جديدة تتخطى البنية التحتية لمراقبة الصحة العامة المستخدمة في صنع القرار في المزيد من البلدان ذات الموارد الجيدة.

على سبيل المثال ، بدلاً من الاعتماد على بيانات العيادة التقليدية لتقدير انتشار فيروس نقص المناعة البشرية ، هناك حل آخر محتمل يتمثل في استكشاف ما إذا كانت الكميات الهائلة من البيانات التي ينتجها الأشخاص (أي البيانات التي ينشئها المستخدم) من خلال استخدامهم للمعلومات والاتصالات / التقنيات الاجتماعية يمكن تسخيرها لمراقبة الصحة العامة [8 ، 9]. يمكن تقسيم هذه البيانات على نطاق واسع إلى مجالين أساسيين ، أي محتوى المستخدم الذي يتم إنشاؤه من خلال المشاركة النشطة والبيانات المولدة من الجهاز والتي يمكن جمعها بشكل سلبي. يمكن تحديد ثلاث مناطق واسعة من المحتوى الذي ينشئه المستخدم. أولاً ، يؤدي التفاعل مع منصات مثل Facebook أو Twitter أو Twitch والنشر إليها إلى إنتاج معلومات من محتوى المنشور (الذي قد يتضمن نصًا و / أو صورًا و / أو فيديو) وكذلك عن الشبكات الاجتماعية وموقع المستخدم والمفارقات الأخرى. ثانيًا ، ينتج الأشخاص كميات هائلة من البيانات من خلال تطبيقات المراسلة عبر الهاتف الذكي. يمكن أن تأتي هذه البيانات إما من الخدمات التي تديرها شركة الاتصالات مثل خدمة الرسائل القصيرة (SMS) أو من خلال استخدام تطبيقات المراسلة ، على سبيل المثال iMessanger و WhatsApp و WeChat. أخيرًا ، تقدم عمليات البحث التي أنشأها المستخدم على مواقع التجارة الإلكترونية ومحركات البحث فئة ثالثة من البيانات الرقمية التي ينشئها المستخدم.

البيانات التي تم إنشاؤها بشكل سلبي ، والتي يشار إليها وصفًا باسم العادم الرقمي ، هي البيانات التي يتم إنتاجها كمنتج ثانوي لتفاعلات الكمبيوتر البشرية [10]. تتضمن أمثلة هذه البيانات مراجعة الوقت الذي يتم فيه تشغيل شاشة الهاتف لأول مرة في الصباح وآخر مرة يتم فيها إيقاف تشغيلها في الليل لإعطاء إحساس بالروتين اليومي وساعات النوم أو تحويل بيانات مقياس التسارع إلى مقياس للنشاط اليومي [11 ، 12] . نظرًا لأن الأجهزة تصبح أكثر رسوخًا في البيئة ، سيتم استكمال البيانات السلبية الناتجة عن الهواتف المحمولة والأجهزة القابلة للارتداء ، على سبيل المثال ، بالأجهزة التي تراقب جودة الهواء و / أو الطعام المستهلك و / أو الوقت الذي يقضيه في التنقل سيرًا على الأقدام أو بالسيارة أو وسائل النقل العام. قد تكمل البيانات التي تنتجها مثل هذه "المدن الذكية" البيانات التي تنتجها بشكل سلبي الأجهزة التي يرتديها الجسم والجسم للمراقبة الصحية [13 ، 14].

تم إجراء عدد من الدراسات التي تبحث في مدى انتشار استخدام هذه البيانات الرقمية ، والطرق التي يمكن بها استخدام هذه البيانات للتنبؤ بالنتائج الصحية ، والطرق التي يمكن بها تنفيذ الرؤى المستمدة من هذه البيانات من قبل الباحثين والإدارات الصحية [9 ، 15 - 18]. ومع ذلك ، فقد تم إجراء هذا العمل إلى حد كبير في HIC ، بدلاً من LMIC ، حيث قد تكون هناك حاجة ماسة إلى هذه الحلول المبتكرة منخفضة التكلفة [8 ، 19]. من بين الطريقتين (المحتوى الذي ينشئه المستخدم مقابل البيانات المنفعلة) ، قد يوفر المحتوى الذي ينشئه المستخدم فرصًا فورية أكثر في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل. نظرًا لمحدودية البنية التحتية للخطوط الثابتة ، شهدت معظم القارة الأفريقية اعتمادًا سريعًا وواسع النطاق للهواتف المحمولة [20]. أفاد الاتحاد الدولي للاتصالات التابع للأمم المتحدة (ITU) أن 4 من كل 5 أشخاص في أقل البلدان نمواً (LDCs) في العالم يمكنهم الآن الوصول إلى الشبكات الخلوية المتنقلة. في حين أن استخدام الإنترنت لا يزال منخفضًا ، فمن المتوقع أن يكون حوالي 25٪ من الأشخاص في أقل البلدان نمواً متصلين بالإنترنت في عام 2020. وفي البلدان الأفريقية الأكثر تقدمًا في جنوب إفريقيا (54٪) وكينيا (85٪) ونيجيريا (50٪) ، فإن استخدام الإنترنت هو أعلى من ذلك بكثير ، يقترب من المتوسط ​​العالمي عندما يتم استبعاد أفريقيا (58٪) [21]. شهد توافر الهواتف المحمولة في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل تراكم مجموعة سريعة من الأدلة في مجال الصحة المحمولة [22-25]. من بين أدبيات الصحة المحمولة التي تركز على وسائل التواصل الاجتماعي ، حتى الآن ، كان الاهتمام منصبًا على استخدامها كأداة لتعزيز الصحة [26-28]. تشير مراجعتان حديثتان للدراسات التي أجريت لتقييم استخدام وسائل التواصل الاجتماعي في مراقبة الأمراض إلى أنه في حين أن قاعدة الأدلة الحالية قد تحتوي على فجوات وتحيزات وتركيز على البلدان ذات الدخل المرتفع ، فإن نقاط القوة في هذا النهج ، مثل الفعالية والكشف السريع عن المرض ، تشير إلى أن هناك ما يبرر المزيد من الاستكشاف [29 ، 30].

نهدف في هذه الورقة إلى المساهمة في الأدبيات من خلال استكشاف جدوى استخدام البيانات من التقنيات الاجتماعية (مع بيانات وسائل التواصل الاجتماعي كدراسة حالة) لرصد المناقشات الصحية في جنوب إفريقيا. نظرًا لعبء فيروس نقص المناعة البشرية والإيدز في جنوب إفريقيا ، فقد ركزنا على كل من العدد الإجمالي للوظائف التي تم إجراؤها داخل جنوب إفريقيا ، وكذلك تلك الخاصة بالمواضيع المختلفة المتعلقة بفيروس نقص المناعة البشرية. استكشفت القليل من الأبحاث المعروفة إمكانات هذه البيانات في LMIC. هذه أيضًا هي الدراسة الأولى التي ندركها والتي تستكشف هذا الموضوع باستخدام YouTube و Instagram (وهما من أكثر التقنيات انتشارًا بين الشباب المعرضين لخطر الإصابة بفيروس نقص المناعة البشرية) كمصادر للبيانات لمراقبة الصحة العامة في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل. .


نبذة مختصرة

فئران Viscacha (جنس طبلة الأذن Yepes ، 1942) هي قوارض ذات ثماني أسنان غير عادية بيئيًا وفسيولوجيًا وسلوكيًا مستوطنة في المناطق الأحيائية الصحراوية مونتي وباتاغونيا في الأرجنتين. النطاقات الجغرافية لأنواع مختلفة من طبلة الأذن تم وصفها بعبارات عامة ولكن لم يتم ربطها بالبيانات المكانية والمناخية. داخل الأنواع ، يتم توزيع السكان بشكل متقطع ومتميز جينيًا. لقد حققنا في التوزيع المتوقع لـ طبلة الأذن وتأثير التقلبات المناخية على نطاقها الجغرافي في السيناريوهات التاريخية والحالية والمستقبلية. كانت أهدافنا هي تحديد المكانة البيئية للجنس ، واقتراح سياق مناخي قديم لأقدم الحفريات ، وتمييز المنافذ البيئية للجنس. T. barrerae و T. kirchnerorum، والتنبؤ بالتوزيعات المستقبلية المحتملة لهذه الأصناف. تم إنشاء النماذج المتخصصة البيئية باستخدام سجلات الحدوث من عام 1941 حتى الوقت الحاضر حيث حددنا العديد من متغيرات هطول الأمطار ودرجة الحرارة كمؤشرات مهمة للتوزيعات الجغرافية للجنس والأنواع. T. barrerae و T. kirchnerorum. بناءً على نتائج نماذجنا ، نفترض أن توزيع طبلة الأذن قد تقلص من العصور التاريخية إلى العصر الحديث. على مستوى الأنواع ، T. kirchnerorum من المحتمل أن يكون قد شهد التغيير الأكثر دراماتيكية ، حيث عانى من تقلص كبير في توزيعه التاريخي مما أدى إلى توزيعه الحالي المحدود. بالنظر إلى هذه النتائج ، من المتوقع أن تؤثر التقلبات المناخية والاحترار العالمي في المستقبل على توزيع واستمرارية هذه الأنواع.

لاس راتاس فيزكاتشاس (جينيرو طبلة الأذن Yepes، 1942) son roedores octodóntidos inusuales desde los puntos de vista ecológico، fisiológico، y de comportamiento، endémicos de los biomas desérticos de Monte y Patagonia de Argentina. Las Distribuciones geográficas de las diferentes especies de طبلة الأذن han sido descritas en términos generales، pero aún no asociadas con datos espaciales o climáticos. En cada especie، las poblaciones están Distribuidas a modo de parches y son genéticamente distintas. Investigamos la Distribución predicha de طبلة الأذن y la تأثير fluctuaciones climáticas en su área de Distribución geográfica dados escenarios históricos، reales y futuros. Nuestros objetivos fueron: caracterizar el nicho ambiental del género prooner un Contexto paleoclimático para los fósiles más antiguos caracterizar el nicho ambiental de las especies T. barrerae ذ T. kirchnerorum y predecir las potenciales futuras Distribuciones para estos taxones. Los modelos de nicho ecológico correlativo se construyeron usando registros de ocurrencia desde 1941 hasta el presente، e Identificando Diversas variables de temperature and accipitación como تتنبأ بأهميه توزيعات الجغرافيا tanto del género como de T. barrerae ذ T. kirchnerorum. Basándonos en los resultados de nuestros modelos، hipotetizamos que la Distribución de طبلة الأذن حد ذاته متناقض مع تاريخ الحديث. نيفل دي خاصة ، T. kirchnerorum تجربة - كامبيو más دراماتيكيًا في ظل التوزيع ، أكثر من كونه مخالفًا للتوزيع التاريخي للنتائج والحد من التوزيع الفعلي. Con base en estos hallazgos، ensamos que dadas las reales proyecciones de fluctuaciones climáticas y de calentamiento global، estos Factores afectarán tanto la Distribución como la persistencia de estas especies.


يقترح الحمض النووي للميتوكوندريا انتواع خفي في Prodiplosis longifila Gagné (Diptera: Cecidomyiidae) المرتبط بالمسافة الجغرافية وتخصص المضيف

تم الإبلاغ عن Prodiplosis longifila كآفة لمجموعة واسعة من الأنواع المزروعة في أمريكا ، بما في ذلك الحمضيات والأنواع الباذنجانية والهليون. هذا النوع له سمات سلوكية مختلفة تتركز بشكل أساسي على عادة وضع البيض وتغذية اليرقات ، والتي يمكن أن تتغير اعتمادًا على المضيف. ومع ذلك ، تتوفر معلومات نادرة عن الدراسات السكانية والتاريخ الطبيعي لهذه الحشرة ، وهناك عدم يقين بشأن الهوية التصنيفية والتوزيع الجغرافي لهذه الأنواع. كان الهدف الرئيسي هو إجراء دراسة علم الوراثة والتطور لمجموعات P. longifila وتحديد ما إذا كان سكان أمريكا الشمالية وأمريكا الجنوبية ينتمون إلى نفس النوع أو ما إذا كانت عملية التمايز قد حدثت بسبب المسافة الجغرافية. كان الهدف الثاني هو تحديد ما إذا كان هذا النوع قد أظهر تمايزًا وراثيًا من خلال تخصص المضيف في أمريكا الجنوبية. كشفت تحليلات علم الوراثة والسكان المستندة إلى أكواد الحمض النووي الشريطية (جين السيتوكروم أوكسيديز 1) ومنطقة من الحمض النووي الريبوزومي (ITS2) عن تباينات متباينة تُعزى إلى المسافة الجغرافية وخصوصية المضيف. تم التأكد من أن حشرات P. longifila في أمريكا الشمالية وأمريكا الجنوبية متمايزة وراثيًا ، وتجاوزت المسافات الوراثية القيم المتوقعة للتباين داخل النوع. في أمريكا الجنوبية ، أظهر التحليل السكاني لعائل P. longifila من الطماطم والفلفل الحلو (Solanaceae) وجير تاهيتي والجير الرئيسي (Rutaceae) تمايزًا جينيًا كبيرًا بين المجموعات السكانية المرتبطة بمضيفات مختلفة وغياب تدفق الجينات بين هذه المجموعات ، مما يشير إلى التكوين المقابل للأنواع الخفية.


1 المقدمة

من المتصور أن تكون مهمات المريخ البشرية / الروبوتية في موعد لا يتجاوز أواخر العقد الثالث من القرن الحالي ، بما في ذلك عمليات الإقامة السطحية لمدة شهر واحد على الأقل (دريك وآخرون.، 2010). منذ عصر أبولو ، دعمت الدراسات التناظرية بعثات سطح الكواكب (بريستون ودارتنيل ، 2014) كأداة فعالة وفعالة للتحضير للبعثات المستقبلية إلى المريخ. تُستخدم نظائر المريخ على الأرض لفهم العمليات على الكوكب الأحمر من وجهة نظر علمية (Wentworth وآخرون.، 2005 Michalski and Niles ، 2011) ، تحسين سير العمل التشغيلي (Losiak وآخرون.، 2014) ، واختبار المعدات الميدانية والعوامل البشرية في بيئة تمثيلية. تتضمن مثل هذه الحملات التناظرية السابقة مبادرات مثل عمليات المحاكاة الميدانية لأبحاث ودراسات الصحراء التابعة لوكالة ناسا (D-RATS) التي أجريت بين عامي 1997 و 2010 (Abercromby وآخرون.، 2013 روس وآخرون.، 2013) ، ومهام NASA HI-SEAS طويلة المدى (Binsted and Hunter ، 2013 و Binsted and Manoa ، 2015) ، مشروع MOONWALK (Imhof وآخرون.، 2015) ، ومهمات NASA NEEMO تحت الماء ، وبعثات ESA CAVES (Bessone وآخرون.، 2015) ، ومهمة NASA BASALT (Thomas وآخرون.، 2016) من بين أمور أخرى. هناك العديد من المواقع على الأرض التي يمكن دراستها كنظائر للمريخ ، على سبيل المثال ، لدراسة CAFE (بريستون وآخرون.، 2012) ، والتي تشكل قائمة واسعة من المواقع التناظرية الحالية للمريخ على الأرض.

حتى الآن ، أجرى منتدى الفضاء النمساوي (منتدى Österreichisches Weltraum [OeWF]) 12 حملة ميدانية تناظرية للمريخ متعددة المؤسسات منذ عام 2006 كجزء من برنامج PolAres. كان هدفهم هو تحديد الثغرات البحثية في خرائط طريق الاستكشاف مثل خارطة طريق الاستكشاف العالمية (GER) لمجموعة تنسيق استكشاف الفضاء الدولية (ISECG) ، والهندسة المرجعية للمريخ التابعة لناسا (DRM 5.0) ، ومبادرات مثل البرنامج الروبوتي لاستكشاف المريخ (MREP) ) من وكالة الفضاء الأوروبية ، أو أحدث أبنية مهمة NASA AM (Thronson وآخرون.، 2018). مع التركيز على العناصر السطحية في مثل هذه الجهود ، تم تحديد علوم الأرض والبيولوجيا الفلكية كسائقين تصميم لبرنامج OeWF PolAres. يعتبر التوازن بين الأنشطة البشرية والروبوتية واستراتيجية فعالة وآمنة لدعم العلوم عن بُعد (RSS) عناصر حاسمة لبنية المهمة.

تم إجراء بعثات OeWF في مواقع متنوعة (1) والتي تمثل متوسط ​​ظروف المريخ الحالية مثل تكوين موريسون في جنوب ولاية يوتا في عام 2006 (Groemer وآخرون.، 2007) وشمال الصحراء بالقرب من أرفود ، المغرب ، في 2013 (Groemer وآخرون.، 2014) ، (2) الذي يشبه الموقع المبكر والرطب للمريخ التناظري لـ Rio Tinto Spain في 2011 (Orgel وآخرون.، 2014) ، و (3) التي تشمل محاكاة الاستكشاف تحت السطحي في كهوف داتشستين الجليدية في عام 2012. بلغ مجموع هذه البعثات الميدانية OeWF ما يقرب من 100 تجربة واختبار هندسي في مجالات علم الأحياء الفلكية ، والروبوتات ، والعوامل البشرية ، وعلوم الأرض ، وعمليات بدلات الفضاء. تم إجراء معظم هذه التجارب بالتعاون مع شركاء دوليين. تشمل الأصول المتكررة الرئيسية اثنين من محاكيات بدلات الفضاء من فئة Aouda (Groemer وآخرون.، 2012) ، والبنية التحتية الميدانية للاتصالات التي تأخر الوقت ، والبنية التحتية لمركز دعم البعثات.

AMADEE-18 هي أحدث رحلة استكشافية ميدانية ، حيث شارك فيها طاقم مختار بعناية من 16 باحثًا ومهندسًا وحوالي 200 عضو من 25 دولة. تمت البعثة في محافظة ظفار في سلطنة عمان في الفترة من 1 إلى 28 فبراير 2018.

توضح هذه المقالة أولاً بنية المهمة والبنية التحتية وموقع الاختبار ، وتتضمن نظرة عامة على بنية مركز دعم المهام (القسم 2). يتبع ذلك وصف للتجارب وإشارة إلى مقالات أخرى في هذه المجموعة الخاصة (القسم 3). في القسم 4 ، نقدم "تسلسل الاستكشاف" كنهج مبتكر للجمع بين سير عمل التجارب ، بالإضافة إلى تحليل أداء المهمة والدروس المستفادة (القسم 5).


نتائج

في المجموع 152 F. تولارينسيس subsp. هولاركتيكا isolates were sequenced and assembled to assess the phylogenetic relationships between them. Three reference sequences, showing the three major clades of F. tularensis subsp. holarctica were added from the NCBI database (NC_009749, NC_017463, NC_019551). After quality and contamination filtering (excluding data with a PHRED score >38 and contamination of more than 20% reads from other species). The quality assessment showed that individual sequence lengths of the assemblies were 1.8 million nucleotides derived from 79 to 145 contigs. Altogether the sequences had an average G+C content of 32.2%.

Phylogenetic analysis

First, a core genome analysis was conducted with the Parsnp [26] (Fig 1). The mandatory ≥ 97% ANI was verified (S1 Fig). Using the phylogenetic analysis three cluster could be visually distinguished. These cluster are in concordance with clades analyzed in the laboratory by PCR as B.4, B.6 and B.12 (Clade, PCR verified, S1 Table). Additionally, the subclade B.7 and B.71 within the clades B.6 and B.12 (with the subclade definition used by the canSNPer and the real-time PCR) could be visually distinguished and verified.

Red lines indicate assignment to clade B.4, green to clade B.12, dark green subclade B.71, blue to clade B.6 and dark blue subclade B.7.

Second, within the maximum likelihood tree of kSNP3.0, the three cluster described above were present. In addition, two subclades B.7 and B.71 could be distinguished by trend (Fig 2). The kSNP3.0 analysis was followed by RaxML. For the parsimony analysis, 3,985 SNPs were used. In these analyses, 97.1% (299 out of 308) of all nodes showed bootstrap values higher than 70%. One visible subcluster within the cluster B.6 correlated to the canSNPer classification of B.7. The other potential subcluster within the subgroup B.12 correlates to the canSNPer classification of B.71. Not in all cases, canSNPer analysis correlated with the resulting three phylogenetic analyses described. In particular, the subcluster groups containing isolates B.45 and B.61 appear to be much more divergent. The subclades within the clade B.12 do not correlate continuously. KSNP3.0 reports a consensus of the equally most parsimonious trees. In total, 3,985 SNPs were reported for all genomes, compared to the 116 SNPs reported in the canSNPer (version Wittwer 2018).

Red lines indicate assignment to clade B.4, green to clade B.12, dark green subclade B.71, blue to clade B.6 and dark blue subclade B.7.

As a third method, the determination of the ANI was used. The ANI of all isolates was extremely high identical within the isolates with more than 99.9% identity. The three clades mentioned above could be distinguished and to a lesser extent B.7 and B.71.

SplitsTree, an alignment-dependent but assumption-free method was used to generate unrooted phylogenetic networks from molecular sequence data. Given an alignment of core-genomic SNPs extracted from the Harvest suite, the program computed a network (Fig 3) and confirmed the three cluster (B.4, B.6, B.12) and to a lesser extent B.7 and B.71.

Red lines indicate assignment to clade B.4, green to clade B.12, dark green subclade B.71, blue to clade B.6 and dark blue subclade B.7.

Clustering analysis

A dendrogram does not allow to answer the question if we should distinguish between three (B.4, B.12, And B.) or five clades (additionally B.71 and B.7). Dendrograms remain subjective. The clustering analysis provided an objective way to calculate of how many cluster are in a sample set. As a central result, we could define a three cluster demarcation within the F. tularensis subsp. holarctica isolates in Germany. APC assigned three genetic cluster in all distance matrices generated by the three methods (Parsnp, kSNP3.0, pyani) (Fig 4) and was comparable to real-time PCR assays in the laboratory. APC has a high computational efficiency [49], which substantially reduces the turnaround time. The main advantage is that it overcomes the described subjective criteria for cluster allocations with the help of mathematical algorithms. The results are non-hierarchically ordered cluster [49, 50]. By application of APC to pairwise genetic distances from an alignment of all 152 + 3 sequences, the most stable distribution after iteration over all possible input parameters was determined as three cluster (Fig 4). Statistic support was calculated with the r package silhouette. The analysis calculated the separation distance between the resulting cluster. For all three matrices the average silhouette width with strongest support (0,71–1) (Parsnp: kmeans 0.96/pam 0.92, KSNP3.0: kmeans 0.83/pam 0.83, ANI: kmeans 0.75/pam 0.76). Three plateaus had the highest support in the proportional distribution (S4 Table). These are in accordance with the cluster B.4, B.6, and B.12 as tested before (S1 Table and S3 Table).

Optimal input preference for intraspecific analyses, i.e. the optimal number of cluster, was defined as the largest plateau (three AP cluster, see arrows). The y-axis represents the number of cluster while the x-axis represents the input parameter. A: based on core genome SNPs, B: based on whole-genome SNPs and C: based on ANI. Optimal input preference for intraspecific analyses, i.e. the optimal number of cluster, was defined as the largest plateau (three AP cluster) as methodologically, the beginning of the lower bound of the two cluster plateau cannot be defined. (Preference range ANI: between -3e-05 and 0 preference range kSNP: between -6 and 0 preference range Parsnp: between -4.5 and 0).

As another clustering method, HierBAPS is compared to APC. HierBAPS is not mathematical independent as affinity propagation. HierBAPS is used to detect the underlying population substructure dependent on SNP alignment, which is done by Parsnp. This approach involves the application of iterative clustering [47, 51]. The software HierBAPS identified four major cluster at the first level of clustering and nine cluster at the second clustering level (S2 Table). The analysis of the distinguishing core genome SNPs from Parsnp alignment showed in each cluster a dramatic reduction of the SNPs (from 1,517 to 371, 358 and 65) by supporting the formerly obtained results. The subclades B.7 and B.71 showed a less dramatic reduction compared to the clades with 37 and 9 SNPs to their clades, respectively (S2 Table). The grouping of subpopulations by HierBAPS correlates with the other results however, one of the subcluster identified by HierBAPS at the first partitioning level included members of B.4 and the subcluster B.71 in affinity propagation, whereas they belonged to clade B.12 based on laboratory methods and APC (S1 Table).

The maximal geographic distance of isolates of one indistinguishable branch is 275–350 km (09T0105, 09T0115, 09T0167, 11T0126, 11T0309, 17T1184 and 15T0759, 11T0023, 14T0103, and 14T0102). The maximal geographic distance of isolates of the subcluster residing within B.12, B.71, is ca. 400 km.

The geographical representation of all isolates is displayed with the APC designation (Fig 5). The data provide evidence that Germany is indeed the collision zone were the clade B.12, also known as East European clade overlaps with the clade B.6, also known as Iberian clade [1, 2].

Icons are actual cases of infection with a geotag from which the isolation occurred. Red dots indicate assignment to clade B.4, green to clade B.12, dark green subclade B.71, blue to clade B.6, and dark blue subclade B.7. (Version 2.18 "Las Palmas" QGIS Development Team (2019). QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project. http://qgis.osgeo.org).


المواد والأساليب

Study site and setting

Figure 1 shows the location of Marsabit County in Northern Kenya with camel sampling sites (red dots) in homesteads, grazing fields and watering points. Marsabit County is the largest county in Kenya, located in the sparsely populated arid regions of the country. The county is mainly inhabited by nomadic pastoralists from the Gabra, Borana and Rendille communities living in Manyattas (traditional villages) in geographically defined regions. The study was conducted in Marsabit central, in areas inhabited by the three communities. Most households in these communities keep livestock including cattle, goats, sheep, donkeys and chicken, and over 60% of the households own camels [30].

Fig. 1. Location of the study area in Marsabit County with the spatial distribution of sampled herds (red dots) within Saku sub-county. This map was drawn on QGIS Version 2.18.15 using mapping resources from the International Livestock Research Institute (ILRI) [29].

Study design, sample size and camel selection

We carried out a cross-sectional study in July–August 2018, immediately following the long rainy season. We estimated a minimum sample size of camels (ن) using the formula ن = (1.96) 2 ص(1 − ص)/د 2 , with a margin error (د) of 0.05 at 95% confidence level [ Reference Dohoo, Martin and Stryhn 31]. We assumed a seroprevalence (ص) of 70% based on previous studies [ Reference Ommeh 27] and a design effect of 1.5 to account for cluster sampling. Through participatory epidemiology approaches such as mapping of human settlement and livestock movement patterns with camel farmers in the study area and informant interviews with community leaders, we identified and enlisted 29 camel-owning households living in nine settlements/villages for inclusion in the study (Supplementary Table S1). Herd owners or their representatives were provided with information about the study and then interviewed upon consenting. Owing to the nomadic lifestyle of the households, sampling of camels in each settlement was concluded in one day. On the day of sampling, the number of camels in each of the nine settlements was estimated through participatory consultations with camel owners and herders. A sampling interval (أنا) was computed by dividing the estimated population of camels for each settlement by the daily target of 54 camels. A systematic random sampling approach was adopted whereby the first camel was identified by drawing a random number between one and أنا, then successive أنا th camels were identified and sampled in each herd until the household proportion was met. The number of camels sampled in each household in the settlement was proportional to the size of the household's camel herd. Since some households owned more than one camel herd, only the herds found near the settlement/village at the time of visit were sampled.

جمع العينات

After adequately restraining the camels, 10 ml of blood was collected from the jugular vein into a plain vacutainer tube (BD Vacutainer®, product 366430). Samples were labelled and transported in frozen ice packs at +4 °C from the field to the laboratory at Marsabit veterinary department for processing. Clotted samples were centrifuged at 2795 g for 6 min and extracted sera aliquoted into two 1.8 ml barcoded cryovial tubes (Thermofisher Scientific TM product 375418) followed by storage at −20 °C in the field before being transferred to −80 °C freezer in Kenya Medical Research Institute/Centers for Global Health Research (KEMRI-CGRH) laboratories in Nairobi for long-term storage. One aliquot was shipped to the CDC Respiratory Virus Immunology Laboratory in Atlanta, USA, for testing of MERS-CoV IgG antibodies using a microneutralisation assay (MNT).

MERS-CoV microneutralisation assays

Prior to testing, samples were γ irradiated by exposure to 5 × 10 6 rad of 60 Co, to inactivate potential pathogenic contaminants, and then heat-inactivated at 56 °C for 30 min. MERS-CoV MNT was performed following biosafety level-3 precautions using a clinical isolate of MERS-CoV (Hu/Jordan-N3/2012) provided by the Jordan Ministry of Health and Naval Medical Research Unit 3 (Cairo, Egypt) [ Reference Al-Abdallat 32, Reference Harcourt 33]. Vero cells (ATCC CCL-81) were prepared at 2 × 10 5 cells/ml in DMEM (Life Technologies, product 11965118) + 10% foetal bovine serum (Hyclone) and incubated at 37 °C and 5% CO2 until a confluency of 85–95% was achieved. In a 96-well flat-bottom plate, sera were diluted to a final concentration of 1:20 in serum-free DMEM including 1× penicillin-streptomycin (Gibco Life Technologies, product 15140122) to a final volume of 50 μl. The virus was diluted to a final working dilution of 200 TCID50/ml in serum-free cell culture media, and 50 μl added to each well. Following 30 min incubation at 37 °C and 5% CO2, Vero cells were added to each well at a final concentration of 2 × 10 4 cells/well. After 5 days further incubation, cell culture plates were fixed, stained and scored. In a level-3 biosafety cabinet, media was aspirated from wells, and 150 μl crystal violet fixative (0.15% crystal violet, 2.5% ethanol, 11% formaldehyde, 50% PBS, 0.01 M pH 7.4) added to each well. Plates were incubated in a biosafety cabinet for 20 min at 20–22 °C. Fixative was aspirated, plates washed and scored. Each serum specimen was tested in triplicate and was considered positive for MERS-CoV antibodies if at least two of three replicate wells were protected against virus infection (specimen had to remain completely purple following staining with crystal violet). A 1:20 dilution was used as a lower limit of detection for positive results. Positive and negative control sera from previously tested camels were used in each MNT as described previously [ Reference Harcourt 33, Reference Sui 34]. At 1:20, all three wells of negative controls remained negative, and positive controls remained positive.

Data collection and statistical analysis

Trained research assistants used a structured questionnaire preloaded into Android ® tablets running the RedCap ® data collection platform to collect data on household socio-demographic information, geographic location, livestock herd structure, camel production and camel herd management information. Data analysis was carried out using R statistical software, version 3.3.3 (R Core Team, 2013). Mean or median values were computed for continuous variables and reported where appropriate after an independent assessment of normality using visual inspection and Shapiro–Wilk's test. Proportions and their 95% confidence intervals (CIs) were computed and reported for categorical variables. Analysis of the determinants of seropositivity was carried out at individual camel and herd levels to determine the association between MERS-CoV seropositivity and individual camel factors, herd structure and husbandry practices, and household socio-demographic factors in univariate and multivariate analysis. ال χ 2 test was performed for categorical data and odds ratios (ORs) with corresponding 95% CIs calculated while adjusting for intra-herd clustering and number of camels sampled in each herd (herd unique ID included as a random effect). أ ص-value of <0.05 was considered significant. Significant predictors with ص-value ⩽0.1 in the univariate analysis were selected and included in the multivariate model in a stepwise process through forward and backward selection while adjusting for herd clustering (herd unique ID as a random effect). We first constructed a full model with all variables selected from the univariate analyses and proceeded to drop those with ص > 0.05 based on Wald's χ 2 test. We then sequentially re-introduced the dropped variables (smallest ص-values first) and retained them in the model only if the ص-value remained ⩽0.05. The 95% CIs were computed for the adjusted OR with a ص-value of <0.05 considered significant in the final model.


Complete procurement

Another new entry in the Reuse Catalogue is cool-jconon, a document workflow system for procurement developed by Italy’s Consiglio Nazionale delle Ricerche (National Research Council). The software (Affero General Public License v3.0) all the phases of a public call, from the publication, to the presentation of the application, to arrive at the work of the commission (sic) and then to the assignment of scores and the publication of the rankings”, according to the project’s README file. The source code includes a (Apache Maven) list of dependencies, showing that the solution requires Apache Chemistry, Spring Boot and other source components.

Developers Italia also points to Idra, recently added to the Catalogo del riuso. Idra is an open data federation platform based on the open data portal software and CKAN DKAN and other open source components such as the Sparql query language. The project is one of the outcomes of the Fiware project which was co-funded by the European Commission.


شاهد الفيديو: ارسم خريطتك الخاصة باستخدام ميزة خرائطي من جوجل Google My Maps