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World File Search System农作物
农作物早期疾病检测的下一代方法
1生物医学，神经科学和高级诊断学系（BIND），巴勒莫大学生物化学研究所，意大利90127； giovanni.pratelli@unipa.it（g.p。）; daniela.carlisi@unipa.it（D.C.）2卫生促进，母亲和育儿部，内科医学和医学专业（Promise），巴勒莫大学，意大利90127，意大利巴勒莫90127； bartolo.tamburini@unipa.it 3高级诊断与生物医学研究中央实验室（Cladibior），AOUP PAOLO GIACCONE，意大利90127； giustodavide.badami@unipa.it（g.d.b。）; marianna.lopizzo@unipa.it（M.L.P。）4生物学，化学和药物科学与技术系（Stebicef），意大利巴勒莫大学90127生物化学实验室； anna.deblasio@unipa.it *通信：diana.diliberto@unipa.it;电话。： +30-091-236-90-650†这些作者对这项工作也同样贡献。
农业技术中的人工智能：增强农作物收成预测
摘要：将人工智能 (AI) 融入农业技术彻底改变了作物管理，为优化作物产量预测提供了先进的工具。本文探讨了使用人工智能驱动模型来提高作物产量预测准确性的方法、优势和挑战。通过全面回顾现有文献和案例研究，本研究强调了人工智能在改善农业粮食安全和可持续性方面的潜力。农业中的人工智能技术有望改善作物管理技术和生产成果。本文研究了人工智能系统如何通过监测、检测疾病、管理灌溉和预测产量来最大限度地提高作物产量。本研究通过回顾相关文献、案例研究和技术进步来研究人工智能对农业实践的影响。人工智能算法、机器学习和遥感技术使农民能够做出数据驱动的决策，优化资源利用，减轻环境危害，从而实现可持续的农业实践和提高粮食安全。关键词：人工智能、农业技术、作物产量预测、机器学习、精准农业 1. 简介 农业一体化标志着现代农业实践的一个转折点，为精准和可持续的粮食生产铺平了道路。人工智能技术可以优化作物管理策略，提高产量，降低环境风险，特别是在全球粮食安全挑战、气候变化不确定性和资源限制方面。本研究探讨了人工智能驱动的农业解决方案，以了解其在可持续粮食生产中的变革潜力、[1]科学意义和实际应用。1.1 背景由于人口增长、气候变化和饮食偏好的演变，全球对粮食的需求正在增加。准确的作物产量预测可确保粮食安全、优化农业资源配置并最大限度地减少损失。传统的作物产量预测方法依赖于历史数据和简单的模型，往往需要赶上现代农业挑战。将人工智能融入农业技术提供了一种有希望的解决方案，它提供了更准确、更及时的预测，使农民和决策者能够做出更好的决策。1.2 研究问题尽管农业技术取得了进步，但由于环境因素、土壤条件和作物管理实践的复杂相互作用，高精度预测作物产量仍然具有挑战性。传统预测模型的限制在于无法处理和分析大量[1]不同的数据。人工智能具有处理大数据和发现隐藏模式的能力，有可能克服这些限制并优化作物产量预测。
CSU 生物燃料原料农作物管理实践分析
本分析中使用的基线情景利用了美国温室气体清单中使用的模型、方法和数据输入。DayCent 模型用于模拟美国种植玉米、大豆和高粱的农业用地土壤有机碳储量 (SOC) 变化和土壤一氧化二氮 (N 2 O) 排放的基线，该模型使用美国农业部 2017 年国家资源清单 (NRI) (USDA-NRCS 2020)。该模型分三步初始化。在第一步中，模型在原生植被、历史气候数据和 NRI 调查地点的土壤特征下运行至稳定状态（例如平衡）。在第二步中，该模型模拟了从欧洲人定居到 1979 年 NRI 调查开始的农业扩张。此步骤捕捉了原生植被转变为农田后土壤 C 和 N 的损失，并包括根据 18 世纪开始的历史定居模式而变化的土地转换时间段。在第三步中，该模型使用 USDA-NASS 作物数据层 (CDL) (USDA-NASS 2021) 模拟了 1979 年至 2017 年 NRI 调查中的种植历史，并将其延伸至 2020 年。
传感器技术在可持续农作物生产中的进展
美国国防部正在开发的联合精确进近和着陆系统 (JPALS) 旨在使用与其他传感器增强的 GPS 为着陆在陆地和航空母舰上的军用飞机提供准确可靠的引导信息。
太阳能工程可以减轻农作物产量的气候变化压力
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基因专利：印度对农作物品种保护的影响
IPR能力在社会进步中的作用是无可争议的。这种保护有助于确保为粮食安全和可持续农业生态系统提供足够的金钱和时间投资。遗传转化的革命性技术导致诸如转基因作物（GM）等产品的革命性技术使原本质朴的产业迷住了。与问题的复杂性和授予基因专利（隔离）一文不值的基因专利有一般共识。仅与植物的复杂生物系统结合起来，它们才能显示出其作用。超级作物现在可以通过各种植物生物技术干预措施来通过改变植物的基因组来获得所需的性状。这种技术是研究的密集，需要高度投资，因此必须通过知识产权保护法律保护。，但要授予植物遗传资源的专利或类似垄断是很复杂的，因为它对粮食负担能力和安全性具有直接影响，尤其是在发展中国家。此外，发达国家的巨型种子公司在植物基因上获得了许多专利，挪用了贫穷或未发达国家的植物遗传资源，这些国家富含生物多样性，从而引起了生物疾病。本文的目的是研究印度参考植物品种保护（PVP）的基因专利的法律框架。
适合气候就绪农作物的下一代育种策略
气候变化是对全球农作物生产力降低的全球粮食安全的威胁。粮食安全是利益相关者和政策制定者的关注问题，因为预计未来几年全球人口将绕过100亿。通过现代育种技术改进作物，以及微生物组应用中有效的农艺实践，并利用未充分利用的农作物的自然变化是满足未来食物需求的绝佳方法。在这篇评论中，我们描述了下一代繁殖工具，可通过开发气候富裕的优越基因型来应对全球粮食安全的未来挑战，可用于增加农作物的产量。基因组辅助育种（GAB）策略的最新创新允许建立高度注释的作物泛基因组，可以捕捉遗传多样性（GD）的完整景观（GD），并重新接收一种物种的丢失的基因库。Pan-genomes提供了新的平台来利用这些独特的基因或遗传变异来优化育种计划。下一代定期间隔短的短篇小说重复/CRISPR相关（CRISPR/CAS）系统的出现，例如主要的编辑，基础编辑和DE NOVA驯化，已经制度化了基因组编辑的想法，即对作物的改进进行了改进。此外，包括Cas9，cas12，cas13和cas14在内的多功能CAS直系同源物的可用性提高了编辑效率。现在，CRISPR/CAS系统在作物研究中有许多应用，并成功地编辑了主要农作物，以产生对非生物和生物压力的抗性。通过采用高通量表型方法和大数据分析工具，例如人工智能（AI）和机器学习（ML），农业正朝着自动化或数字化方向发展。将速度育种与基因组和现象工具的整合可以允许快速基因识别，并最终加速作物改善计划。此外，下一代多学科繁殖平台的整合可以开放令人兴奋的途径，以开发出适合全球粮食安全的气候就绪农作物。
农作物中SDN-1应用的通用风险和潜力
摘要：在作物植物中使用定向定向的核酸酶（SDN）来改变面向市场的性状正在迅速扩展。同时，围绕现场指导的核酸酶1（SDN-1）技术改变的农作物的安全性和调节作品进行了持续的争论。SDN-1应用可用于诱导各种遗传改变，从相当“简单”的遗传改变到植物基因组的复杂变化，例如使用多重方法。所产生的植物可以包含经过修改的等位基因和相关性状，这些等位基因在常规繁殖植物中是已知或未知的。欧盟委员会最近发表了一项关于新基因组技术的研究，该研究表明，通过强调有针对性的诱变技术可以产生基因组改变，这表明了当前的转基因生物立法，这也可以通过自然突变或常规育种技术获得。本综述强调了对从SDN-1应用中衍生出的作物植物的特定案例风险评估的必要性，考虑到产品的特征和过程，以确保对人类和动物健康和环境的高水平保护。在这里分析了有关随着SDN-1应用改变的作物植物中所谓的面向市场性状的文献，以确定植物中的SDN-1应用类型，并反映此类产品的复杂性和自然性。此外，它证明了SDN-1应用诱导与通用SDN相关风险相关的植物基因组中复杂变化的潜力。总而言之，发现将近一半的具有所谓市场特征的植物包含由SDN-1应用引起的复杂基因组改变，这也可能带来新的风险。，它进一步强调了对从SDN-1应用程序得出的植物进行逐案风险评估的过程和最终产品的数据的需求。
气候引起农作物产量变化的经济影响
气候变化对农业的潜在影响一直是气候变化文献中讨论最多的话题之一。尽管气候变化对农作物产量的可能影响已被广泛研究，但对于不同经济体对气候引起的农作物产量变化的不同社会经济反应，尤其是在更高水平的变暖下，仍然缺乏定量的了解。本研究评估了 1.5° 至 4°C 的八种变暖情景对中国、印度、巴西、埃及、加纳和埃塞俄比亚大米和小麦产量的社会经济影响。通过将统计作物模型 (ClimaCrop) 和全球经济模型 (GTAP) 结合起来，考虑了自然因素和社会因素在农作物生产中的作用。介绍了经济产出、消费者和生产者价格以及国家经济福利的变化。该研究表明，在 3.5°C 和 3.0°C 的变暖下，农作物产量变化对中国 GDP 和福利的边际效益分别为。这是由于预计大米产量将增加，从而降低国内消费大米价格。尽管在更高的变暖水平下，这些趋势开始逆转。其他国家则因农作物产量下降而受到负面影响，国内和进口大米和小麦的消费价格上涨。国内生产总值和福利下降，随着气温升高，降幅更为严重，尤其是在印度和埃塞俄比亚。这种方法是有益的，因为经济产出可以更深入地反映全球市场的反应，并最终反映农业影响对区域的影响，这对决策者来说非常重要。
农作物基因组中隐藏的野生亲缘多样性
AU：请确认所有标题级别均正确表示：随着全球人口增长和气候变化，作物生产正变得越来越具有挑战性。现代栽培作物品种是根据最佳生长环境下的生产力进行选择的，并且经常会丢失可能使它们适应多样化且现在迅速变化的环境的遗传变异。这些遗传变异通常存在于其最接近的野生亲属中，但不太理想的性状也是如此。如何保存和有效利用作物野生亲属提供的丰富遗传资源，同时避免有害变异和适应不良的遗传贡献，是持续改良作物的核心挑战。本文探讨了这一挑战以及可能找到解决方案的潜在途径。