检索结果-内蒙古大学图书馆

动物医学进展 2025年第3期46卷 114-118页

作者：张婷张晓爱李文涛华中农业大学动物科学技术学院/动物医学院湖北武汉430070 广东省农业科学院农业生物基因研究中心广东广州510640

猪流行性腹泻(PED)是由猪流行性腹泻病毒(PEDV)感染引起的一种肠道疾病,猪流行性腹泻病毒不断发生变异,疫苗没有明显预防效果。PEDV N蛋白在感染阶段可高水平表达,在参与病毒粒子组装、影响病毒复制、阻滞细胞周期、拮抗干扰素产生、与... 详细信息

猪流行性腹泻(PED)是由猪流行性腹泻病毒(PEDV)感染引起的一种肠道疾病,猪流行性腹泻病毒不断发生变异,疫苗没有明显预防效果。PEDV N蛋白在感染阶段可高水平表达,在参与病毒粒子组装、影响病毒复制、阻滞细胞周期、拮抗干扰素产生、与细胞蛋白相互作用以逃避宿主免疫反应等方面发挥重要作用,其本身高度保守,长期以来被用作早期诊断试剂和疫苗开发抗原的最佳候选蛋白。论文主要对N蛋白结构及其在PEDV复制过程中的功能,N蛋白与宿主细胞相关因子相互作用等研究进展进行综述,为阐明PEDV致病机制、PED防控策略和新兽药研发等提供参考。

关键词：猪流行性腹泻病毒 N蛋白结构功能

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基于机器学习和中红外光谱的牦牛奶掺假预测模型研究

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华中农业大学学报 2025年第2期44卷 116-124页

作者：褚楚罗雪路王海童温佩佩杜超丁考仁青拉毛草张淑君华中农业大学动物科学技术学院、动物医学院武汉430070 甘南藏族自治州畜牧工作站合作747000 甘肃省碌曲县动物疫病预防控制中心碌曲747200

为监督和规范牦牛奶生产和销售,对牦牛奶中奶牛奶的掺假比例进行定量预测,研发新的快速检测技术,通过中红外光谱技术结合机器学习算法建立检测牦牛奶中掺加奶牛奶的预测模型,以76份纯牦牛奶、76份掺加10%奶牛奶的牦牛奶、76份掺加25%奶... 详细信息

为监督和规范牦牛奶生产和销售,对牦牛奶中奶牛奶的掺假比例进行定量预测,研发新的快速检测技术,通过中红外光谱技术结合机器学习算法建立检测牦牛奶中掺加奶牛奶的预测模型,以76份纯牦牛奶、76份掺加10%奶牛奶的牦牛奶、76份掺加25%奶牛奶的牦牛奶、76份掺加50%奶牛奶的牦牛奶为研究对象,利用5种光谱预处理算法、6种定性和12种定量机器学习算法,分别建立鉴别纯牦牛奶和掺加奶牛奶的牦牛奶的二分类定性模型和预测掺加奶牛奶比例的定量回归模型。结果显示,基于支持向量机建模算法、无预处理光谱建立的鉴定纯牦牛奶和掺加奶牛奶的牦牛奶的预测模型效果最好,该模型验证集AUC为0.95,准确性0.84,灵敏度0.93,特异性0.87,可用于纯奶和掺假奶的鉴定。利用贝叶斯正则化神经网络建模算法和一阶导数光谱预处理算法建立了预测牦牛奶中奶牛奶掺加比例的最佳定量模型,该模型R_(P)^(2)=0.88,RMSEV=6.57%,RPD=2.89%。结果表明,中红外光谱技术结合机器学习算法可有效地鉴定出掺加奶牛奶的牦牛奶,并可检测出掺假的比例。

关键词：中红外光谱(MIRS) 机器学习牦牛奶牛奶掺假预测模型

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半夏病害生防菌的筛选及其生物有机肥促生防病效果

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华中农业大学学报 2025年第2期44卷 212-220页

作者：史海静徐明江朱银城朱国锋任竹青吴健华中农业大学动物科学技术学院、动物医学院武汉430070 宜昌市夷陵区动物疫病预防控制中心宜昌443100 宜昌市夷陵区农产品质量安全服务中心宜昌443100

半夏病害是阻碍半夏产业化发展的重要因素,为筛选促进半夏生长、抗病害的优良菌株,对半夏根际土壤的菌株进行分离筛选,得到9株对尖孢镰刀菌、茄病镰刀菌、链格孢和辣椒疫霉等多种半夏病原菌均有拮抗作用的菌株,对上述菌株进行鉴定及抑... 详细信息

半夏病害是阻碍半夏产业化发展的重要因素,为筛选促进半夏生长、抗病害的优良菌株,对半夏根际土壤的菌株进行分离筛选,得到9株对尖孢镰刀菌、茄病镰刀菌、链格孢和辣椒疫霉等多种半夏病原菌均有拮抗作用的菌株,对上述菌株进行鉴定及抑菌能力测定,并研制成微生物肥料,研究该生物有机肥对半夏促生长及病害防治效果。结果显示,菌株21-2抑菌效果最好,经鉴定该菌株为多粘类芽孢杆菌(Paenibacillus polymyxa)。菌株21-2对半夏5种常见病原菌均有较好的抑制作用,对半夏种子的萌发具有显著促进作用。菌株21-2菌悬液对半夏病害防效为45.83%,能显著提高半夏的株高、鲜质量、球茎质量和叶绿素含量。将多粘类芽孢杆菌21-2与秸秆生物碳及鸡粪有机肥混合制成的生物有机肥对半夏病害的防效可达61.90%。以上结果表明,多粘类芽孢杆菌21-2菌株可应用于半夏病害防治,对半夏生长有促进作用,具有较好的发展潜力与应用前景。

关键词：半夏真菌病害多粘类芽孢杆菌生物防治生物有机肥

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添加红景天苷的全价粮对犬血液生化指标和肝转录组学的影响

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畜牧兽医学报 2025年第1期56卷 455-465页

作者：王盛琪季新雨黄福青胡曼丽王柔淇耿玉欣孙迎雪齐智利张鑫华中农业大学动物科学技术学院武汉430070 赣南医科大学赣南创新与转化医学研究院重大疾病新药靶发现及新药创制全国重点实验室赣州341000 赣南医科大学附属第一医院心脑血管疾病防治教育部重点实验室赣州341000 赣州大健康宠物科学研究院赣州341000

旨在研究全价粮添加红景天苷对犬血液和肝转录组学的影响,以期为犬的肝养护及肝疾病预防工作提供试验数据支持。选取10只成年中华田园犬(平均体重8.67±1.00 kg),随机分为对照组(n=5)和试验组(n=5),分别饲喂对照犬粮和红景天苷全价... 详细信息

旨在研究全价粮添加红景天苷对犬血液和肝转录组学的影响,以期为犬的肝养护及肝疾病预防工作提供试验数据支持。选取10只成年中华田园犬(平均体重8.67±1.00 kg),随机分为对照组(n=5)和试验组(n=5),分别饲喂对照犬粮和红景天苷全价粮。通过血液检查来评估红景天苷全价粮的饲喂效果和安全性,并通过转录组学技术探究红景天苷全价粮对犬潜在的调节机制,试验期为8周。血液检查结果显示,红景天苷全价粮显著降低了犬血清谷丙转氨酶的浓度(P<0.05),对其他大部分指标没有显著影响(P>0.05),但相比于对照犬粮,采食红景天苷全价粮的犬血液指标波动小,能保持血液指标的稳定。转录组学分析结果显示,差异表达基因显著富集在钙信号通路、PI3K-Akt信号通路和MAPK信号通路等。针对表型的基因集富集分析结果表明,红景天苷全价粮在脂代谢、糖代谢、炎症、氧化应激和纤维化方面起调节作用,其中对于糖脂代谢的调节更显著,相关信号通路在试验组显著上调。综上所述,红景天苷全价粮具有降低犬血清谷丙转氨酶浓度的作用,能够稳定犬的血液指标浓度,调节了犬的肝糖脂代谢,这可能主要通过调节钙信号通路、PI3K-Akt信号通路和MAPK信号通路来实现。

关键词：红景天苷转录组学糖脂代谢犬

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哺乳仔猪中伪狂犬病病毒鄂A株对细胞凋亡的诱导或抑制

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生物化学与生物物理学报 2003年第4期35卷 325-330页

作者：李祥敏钱平石德时金梅林蓝盛银陈焕春华中农业大学动物医学院动物病毒室华中农业大学生命科学技术学院分子细胞生物学研究室华中农业大学动物医学院动物病毒室武汉430070

通过人工感染伪狂犬病病毒阴性的健康仔猪 ,取实验组和阴性对照组仔猪的咽部扁桃体、胸腺、颈部淋巴结、腹股沟淋巴结、大脑、小脑、嗅球、三叉神经节等组织作样本。通过电子显微镜观察、DNA梯谱和原位末端脱氧核苷酸标记等试验进行细... 详细信息

通过人工感染伪狂犬病病毒阴性的健康仔猪 ,取实验组和阴性对照组仔猪的咽部扁桃体、胸腺、颈部淋巴结、腹股沟淋巴结、大脑、小脑、嗅球、三叉神经节等组织作样本。通过电子显微镜观察、DNA梯谱和原位末端脱氧核苷酸标记等试验进行细胞凋亡分析 ,结果发现实验组仔猪的淋巴组织细胞呈现典型的细胞凋亡的特征 ,而神经组织中无。这一结果表明 :伪狂犬病病毒感染诱导大量淋巴细胞凋亡 ,造成仔猪免疫功能低下 ,导致大量死亡 ,这可能是伪狂犬病病毒急性感染致病机制之一 ;同时也证实伪狂犬病病毒通过抑制神经细胞的凋亡 ,在神经组织中建立潜伏感染并终生带毒。

关键词：伪狂犬病病毒淋巴组织细胞神经组织细胞细胞凋亡

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水溶性ZnSe量子点在快速灵敏检测牛分枝杆菌表面MPB83蛋白中的应用

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分析化学 2014年第5期42卷 643-647页

作者：阮晓娟王蓓蓓马美湖郭爱珍蔡朝霞华中农业大学食品科学技术学院华中农业大学动物医学院

本实验以巯基丙酸作为稳定剂,在水相条件下快速合成稳定性好的水溶性硒化锌量子点（ZnSe QDs）,采用透射电子显微镜、X射线衍射、红外光谱、荧光以及紫外光谱法等对ZnSe QDs进行了材料表征。将得到的ZnSe QDs通过共价结合方式标记到牛... 详细信息

本实验以巯基丙酸作为稳定剂,在水相条件下快速合成稳定性好的水溶性硒化锌量子点（ZnSe QDs）,采用透射电子显微镜、X射线衍射、红外光谱、荧光以及紫外光谱法等对ZnSe QDs进行了材料表征。将得到的ZnSe QDs通过共价结合方式标记到牛分枝杆菌表面的MPB83蛋白抗体分子上,基于抗体与MPB83蛋白的特异性相互作用,建立了一种检测MPB83蛋白的光谱新方法。研究了pH值及温度对检测的影响,得到pH 8.5,37℃为适宜的体系酸度和温度。在优化的实验条件下,MPB83蛋白浓度在44;28 mg/L范围内,QDs的荧光强度与蛋白浓度间呈现良好的线性关系,此方法对MPB83蛋白的检出限为4.4 mg/L。该方法为实现准确而及时的诊断牛结核病提供一定理论依据。

关键词： ZnSe量子点牛结核病牛分枝杆菌 MPB83蛋白

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7~12周龄京粉6号蛋鸡氨基酸需要量动态预测模型研究

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动物营养学报 2024年第11期36卷 7015-7027页

作者：武佳玉王亚楠安钰田昌宇王凌峰齐德生华中农业大学动物科学技术学院、动物医学院武汉430070

本试验基于析因法原理,通过将营养需要分为生长需要和维持需要2部分,建立7~12周龄京粉6号蛋鸡氨基酸需要量动态预测模型。生长需要试验选取96只7周龄京粉6号蛋鸡,随机分为6个重复,每个重复16只鸡,均饲喂基础饲粮;试验期为7~12周龄,用于... 详细信息

本试验基于析因法原理,通过将营养需要分为生长需要和维持需要2部分,建立7~12周龄京粉6号蛋鸡氨基酸需要量动态预测模型。生长需要试验选取96只7周龄京粉6号蛋鸡,随机分为6个重复,每个重复16只鸡,均饲喂基础饲粮;试验期为7~12周龄,用于建立氨基酸生长需要量模型。维持需要试验分别于7~8周龄、9~10周龄和11~12周龄各进行1次,每次选取60只蛋鸡,随机分为限饲组和无氮饲粮组,每组6个重复,每个重复5只鸡;每次试验期为7 d,建立氨基酸维持需要量模型。综合氨基酸生长需要量和维持需要量,建立氨基酸需要量动态预测模型。结果表明:1)7~12周龄蛋鸡生长曲线拟合方程为:BW_(t)=3224.649exp[-3.561exp(-0.012 t)](R^(2)=0.999)。式中:BW_(t)为t日龄体重(g);t为日龄。2)随着日龄的增长,7~12周龄京粉6号蛋鸡胴体和羽毛氨基酸模式无显著差异(P>0.05)。3)7~12周龄蛋鸡氨基酸需要量模型为:TAAR={14.207exp[-3.561exp(-0.012 t)-0.012 t]+53.321exp[-7.122exp(-0.012 t)-0.012 t]}×1000×AAc/NPU+{-1.033exp[-3.561exp(-0.012 t)-0.012 t]+44.434exp[-7.122exp(-0.012 t)-0.012 t]}×1000×AAf/NPU+{19.67×{3224.649exp[-3.561exp(-0.012 t)]}^(0.75)×AAm+C}/SID;TAAR=(8×10^(-7)BW^(2)+0.004 BW+0.706)×1000×AAc/NPU+(-4×10^(-6)BW^(2)+0.009 BW-2.936)×1000×AAf/NPU+(19.67×BW^(0.75)×AAm+C)/SID。式中:TAAR为氨基酸需要量(mg/d);AAc为胴体氨基酸模式(%);AAf为羽毛氨基酸模式(%);NPU为蛋白质净利用率(%);AAm为用于维持的氨基酸模式(%);C为肌酐排泄量(mg/d);SID为氨基酸消化率(%);t为日龄;BW为体重(g);BW^(0.75)为代谢体重(g)。综上所述,本试验利用析因法建立了7~12周龄京粉6号蛋鸡氨基酸需要量动态预测模型。

关键词：京粉6号蛋鸡析因法氨基酸需要量动态预测模型

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13~17周龄京粉6号蛋鸡微量元素需要量和动态预测模型研究

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动物营养学报 2024年第7期36卷 4316-4328页

作者：米小梅王凌峰程千惠武佳玉安钰许璐镕齐德生华中农业大学动物科学技术学院、动物医学院武汉430070

本试验旨在基于析因法原理,通过饲养试验和比较屠宰试验确定13~17周龄京粉6号蛋鸡微量元素需要量,并建立动态预测模型。试验选用健康且初始体重为(845.47±28.65)g的13周龄京粉6号蛋鸡198只,随机选取102只,分为6个重复,每个重复17只... 详细信息

本试验旨在基于析因法原理,通过饲养试验和比较屠宰试验确定13~17周龄京粉6号蛋鸡微量元素需要量,并建立动态预测模型。试验选用健康且初始体重为(845.47±28.65)g的13周龄京粉6号蛋鸡198只,随机选取102只,分为6个重复,每个重复17只,用于生长需要的测定;另外96只蛋鸡用于维持需要的测定。维持需要试验根据不同采食量分为100%自由采食组、70%自由采食组和40%自由采食组,其中100%自由采食组数据与生长需要试验数据共用,70%自由采食组和40%自由采食组每组6个重复,每个重复8只鸡。试验期5周。结果表明:1)蛋鸡生长曲线为y=1925.600exp-4.347exp(-0.02 t);体增重与日龄的动态关系为y′=1180.25exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02]。式中:y表示体增重(g);t表示日龄。2)每只蛋鸡每天铜、铁、锌、锰的生长需要量分别为0.01~0.02 mg/d、0.28~0.47 mg/d、0.21~0.32 mg/d、0.01~0.03 mg/d,维持需求量分别为0.01、0.20、0.08、0.02 mg/d。3)蛋鸡铜、铁、锌、锰需要量与日龄的动态预测模型为:N_(铜)={0.011[1925.600exp-4.347exp(-0.02 t)]^(0.75)-2.242exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+4.545exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]-0.118exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+0.455exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]}/ADFI/A;N_(铁)={0.211[1925.600exp-4.347exp(-0.02 t)]^(0.75)-42.371exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+136.361exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]-22.661exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+40.908exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]}/ADFI/B;N锌={0.084[1925.600exp-4.347exp(-0.02 t)]^(0.75)+12.747exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+4.545exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]-24.785exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+45.454exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]}/ADFI/C;N_(锰)={0.021[1925.600exp-4.347exp(-0.02 t)]^(0.75)-0.236exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+2.273exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]+0.590exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+0.045exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]}/ADFI/D。式中:N表示每只蛋鸡每天饲粮中微量元素需要量(mg/kg);t表示日龄;ADFI表示平均日采食量(kg);A、B、C、D分别表示铜、铁、锌、锰的消化率(%)。4)蛋鸡铜、铁、锌、锰需要量与体重的动态预测模型为:N_(铜)=(3.05×10^(-7) LBW^(2)-0.000703 LBW+0.3642+0.011 BW^(0.75))/ADFI/A;N_(铁)=(3.4×10^(-6))LBW^(2)-0.0072 LBW+4.3268+0.211 BW^(0.75))/ADFI/B;N锌=(0.0012 LBW-0.2953+0.084 BW^(0.75))/ADFI/C;N_(锰)=(-1.8×10^(-6) LBW^(2)+0.0039 LBW-1.897+0.021 BW^(0.75))/ADFI/D。式中:N表示每只蛋鸡每天饲粮中微量元素需要量(mg/kg);LBW表示活体重(g);BW^(0.75)表示代谢体重(kg);ADFI表示平均日采食量(kg);A、B、C、D分别表示铜、铁、锌、锰的消化率(%)。综上所述,本试验得出13~17周龄京粉6号蛋鸡铜、铁、锌、锰需求量分别为0.02~0.03 mg/d、0.48~0.67 mg/d、0.29~0.40 mg/d、0.03~0.05 mg/d,并建立了动态预测模型。

关键词：蛋鸡微量元素需要量动态预测模型

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非接触式笼养蛋鸡核心体温检测方法

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农业机械学报 2024年第8期55卷 312-321页

作者：严煜盛哲雅谷月衡一帆周昊博王树才华中农业大学工学院武汉430070 华中农业大学动物科学技术学院动物医学院武汉430070 农业动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室武汉430070

针对笼养条件下蛋鸡核心温度测量工作效率低下的问题,提出了一种利用红外热图像结合深度学习的蛋鸡核心温度检测方法。首先通过采集172只蛋鸡的10994幅红外热图像制作数据集,利用目标检测网络YOLO v8s提取作为感兴趣区域(Region of inte... 详细信息

针对笼养条件下蛋鸡核心温度测量工作效率低下的问题,提出了一种利用红外热图像结合深度学习的蛋鸡核心温度检测方法。首先通过采集172只蛋鸡的10994幅红外热图像制作数据集,利用目标检测网络YOLO v8s提取作为感兴趣区域(Region of interest,ROI)的鸡脸图像;再利用改进的深度卷积神经网络对提取的蛋鸡ROI图像以及实时采集的蛋鸡泄殖腔温度进行回归预测。实验显示,目标检测算法的检测准确率达到99.38%,平均精度均值达到99.9%,召回率达到99.87%,3项评价指标均高于YOLO v4s、YOLO v5s、YOLO v7、YOLOX-s目标检测算法;在深度卷积神经网络算法上,同时将MobileNetV3、GhostNet、ShuffleNetV2、RegNet、ConvNeXt、Res2Net以及MobileVIT共7种分类模型修改为回归模型,利用蛋鸡ROI图像进行训练,其中,Res2Net模型对蛋鸡核心体温估测拟合效果最好,在测试集上估测的决定系数R^(2)为0.9565、调整后决定系数R^(2)_(adj)为0.95631,均高于其他回归模型;为进一步提高预测精度,在Res2Net50回归模型的Bottle2block结构之后分别插入SE(Squeeze-and-excitation)模块、CBAM(Convolutional block attention module)模块、CA(Coordinate attention)模块、ECA(Efficient channel attention)模块,其中利用CA模块改进后的算法在测试集上的R^(2)为0.97364、R^(2)_(adj)为0.97352,均高于其他改进方法;利用目标检测网络和回归网络搭建蛋鸡核心体温估测模型,对9只蛋鸡进行体温估测试验,结果显示ROI均能完整找出,且估测体温平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)为0.153℃。因此,本研究提出的目标检测+深度神经网络模型为红外热图像下蛋鸡核心温度预测提供了较好的自动化检测方法。

关键词：笼养蛋鸡核心体温 YOLO v8s-Res2Net50 红外热成像

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亚精胺对EIF5A的hypusine修饰的生理病理功能研究进展

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生命科学 2023年第5期35卷 601-608页

作者：段兵兵王方珂周远飞华中农业大学动物科学技术学院/动物医学院武汉430070

亚精胺是生物体内普遍存在的生物活性小分子——多胺家族的一员,具有多种重要的生物学功能,其中最特别的是参与真核翻译起始因子5A (eukaryotic translation initiation factor 5A, EIF5A)的活化,对EIF5A上一个特定赖氨酸残基进行修饰,... 详细信息

亚精胺是生物体内普遍存在的生物活性小分子——多胺家族的一员,具有多种重要的生物学功能,其中最特别的是参与真核翻译起始因子5A (eukaryotic translation initiation factor 5A, EIF5A)的活化,对EIF5A上一个特定赖氨酸残基进行修饰,称为hypusine修饰。目前关于亚精胺通过EIF5A的hypusine修饰对相关生物事件影响的研究备受关注。该文总结了在人生理病理方面亚精胺相关的报道,重点关注亚精胺通过EIF5A的hypusine修饰影响生理病理功能的研究进展,以期为亚精胺在医学和营养健康方面的应用研究提供参考。

关键词：亚精胺真核翻译起始因子5A hypusine

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