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应对气候变化，加速小麦育种和生产：摩洛哥案例
图 5. ICARDA 改进的穿梭育种方案。PYT：初步产量试验，NPYT：国家初步产量试验，AYT：高级产量试验，NVT：国家品种试验，IN：国际苗圃。
社论：小麦生物强化将缓解全球营养不良问题
根据粮农组织最新的世界粮食安全和营养状况报告 (1)，超过 7.2 亿人面临饥饿，约 30 亿人无法获得健康饮食。所有这些问题都因当前的 COVID-19 危机而加剧，导致受所谓隐性饥饿影响的人数增加，这种饥饿是由铁 (Fe)、锌 (Zn)、硒 (Se) 和维生素原 A 等必需微量营养素 (MN) 摄入不足造成的。生物强化旨在通过传统育种、农艺实践或现代生物技术提高粮食作物的营养质量，是一种可持续、经济有效和长期的缓解微量营养素缺乏症的方法。鉴于主粮作物在人类饮食中发挥着重要作用，它们通常是大多数生物强化研究的主要目标。具体来说，小麦占全球总能量和蛋白质摄入量的 20% 左右，占铁和锌摄入量的 30% 左右。然而，目前大多数小麦衍生食品中的微纳含量不足以满足最低每日摄入量，特别是在世界上最贫穷的地区。出于这些原因，继续研究小麦生物强化对于确保生产营养和可持续的食品以及减少微纳缺乏症至关重要。《营养学前沿》特刊介绍了小麦生物强化方面的一些最新发现，研究范围包括开发遗传工具以加速常规育种、基因工程和新农艺方法以提高小麦粒中的微纳含量。在本期中，Wang Y. 等人。报告使用在九种不同环境中生长的面包小麦重组自交系 (RIL) 群体来识别与谷物铁和锌含量变化相关的不同数量性状位点 (QTL)。这项研究的结果揭示了与谷物相关的七个不同基因组区域的存在
小麦（Triticum aestivum）phytophthora Infestans中的杀菌剂耐药性
phytophthora Infestans是全球马铃薯最严重的病原体。病原体具有多种有问题的特征，例如混合的繁殖系统，多环境和高遗传可塑性，它容易适应新情况，e。 g。通过发展对杀菌剂的抗性。以前已经报道了杀菌剂，例如金属酰胺类，丙酰果，曼陀酰胺（MPD）和oxathiapoprolin（OTP）。这项研究调查了2023年期间在瑞典领域收集的Infestans分离物，以抵抗MPD和OTP，这是瑞典以前在瑞典没有发现的耐药性。将两种杀菌剂浓度序列的浮叶盘分析用于表型分离株。将任何在先前的研究中引起抗性的SNP连接起来，对MPD的靶基因PICESA3和OTP的ORP1进行了sanger测序。此外，将一些分离株发送给苏格兰的詹姆斯·赫顿研究所进行微卫星基因分型，以研究是否可以将抗性连接到炎症假单胞菌的特定SSR基因型。
植物有益细菌作为针对小麦和大麦疾病的生物保护剂
摘要：小麦和大麦是全球种植的主要谷物作物，是世界三分之一人口的主食。然而，由于巨大的生物应力，年产量显着降低了30-70％。最近，在控制小麦和大麦病原体中，有益细菌的加速使用已获得突出。在这篇综述中，我们合成了有关有益细菌的信息，具有针对主要大麦和小麦病原体的保护能力，包括法式毛，tritici tritici和pyremophora teres。通过总结对参与植物 - 病原体相互作用的分子因素的一般见解，我们在一定程度上证明了有益细菌与植物防御小麦和大麦疾病有关的手段。在小麦上，许多杆菌菌株主要降低了法付乳杆菌和Z. tritici的疾病发生率。相比之下，在大麦上，一些假单胞菌，杆菌和帕拉伯克霍尔德属的效率。已针对P. teres建立。尽管描述了这些菌株的几种作用模式，但我们强调了芽孢杆菌和假单胞菌次级代谢产物在介导直接拮抗作用并诱导对这些病原体的抗性中的作用。此外，我们提出了确定有益细菌/分子的作用方式，以增强基于溶液的作物保护策略。此外，在众多实验之间存在明显的不一致，这些实验证明了抑制疾病的影响，并将这些成功转化为商业产品和应用。显然，谷物疾病保护的领域留下了很多供探索和发现的东西。
基于区块链的小麦作物供应链的透明和可靠框架
摘要：企业正在改变其组织结构，以竞争并提高消费者价值。他们试图增强其灵活性，以应对不断变化的市场需求并满足不断进取的需求。为此，供应链整合在企业中变得越来越重要，并且在改善公司可持续性中起着至关重要的作用。集成的目的是实现产品/服务，信息，金钱和决策的有效流动，并以最低的可行成本为客户提供最大的价值。但是，业务供应链集成遇到了许多障碍。供应链的整合被认为是生产可持续性，流程计划和效率以及服务质量和效率的重要关键要素。很明显，供应链整合的发展，尤其是根据业务需求和需求，也将在长期内带来可持续的成功。基于确定为供应链集成障碍的问题，它可以在所需的水平上提供各种建议，足以解决当地的问题。在这种情况下，研究调查并确定了制造业务中供应链整合的障碍，目的是加权确定的标准。为此，采用了间隔有价值的费马斯模糊swara方法来加重确定的标准。关键字：供应链管理，供应链集成障碍，MCDA，间隔价值Fermatean模糊集，Swara。由于分析的结果，得出的结论是，缺乏信息技术和共享“是供应链整合的障碍中最重要的标准，而“操作和战略目标的不兼容”是最不重要的标准。
JCS 2022 Shewry 等人小麦改良基因组学.pdf
传统育种在提高作物产量以满足不断增长的全球人口需求方面取得了巨大成功，特别是小麦，在过去 60 年中，小麦产量增长了三倍多，而耕地面积却没有显著增加。然而，传统育种的改良速度缓慢，并且受到小麦及其杂交品种的变异范围的限制。基因组学可以定义为“专注于基因组结构、功能、进化、绘图和编辑的跨学科生物学领域”（维基百科）。因此，它有可能通过加快进展速度和增加可用的变异范围来彻底改变作物改良。尽管有这种潜力，但生物技术在小麦改良中的应用进展缓慢，特别是在应用于加工和营养谷物的质量时。因此，我们将考虑其中的原因并确定未来研究的重点。
评估小麦品种和加工方法对糖尿病风险的影响：系统评价
糖尿病仍然是全球重大健康挑战，饮食在其管理和预防中都起着至关重要的作用。在饮食因素中，基于小麦的产品是全球的主食，但它们对糖尿病风险的影响受到多种小麦的影响以及其加工中使用的方法。该系统评价旨在综合有关不同小麦品种及其加工方法如何影响糖尿病风险的研究。我们对多个数据库进行了全面的搜索，选择了符合针对小麦特征和糖尿病结果的预定义纳入标准的研究。我们的评论根据其遗传特征和血糖指数对小麦品种进行了分类，并研究了传统和现代加工方法（例如铣削和发酵）如何改变这些特性并影响健康结果。初步发现表明，与精致和转基因菌株相比，全谷物和古老的小麦品种通常具有较低的血糖反应。此外，已经证明诸如石材研磨和发酵之类的过程可改善血糖概况，并可能降低糖尿病的风险。本综述凸显了当前研究中的显着差距，尤其是在长期临床结果和遗传变异的比较中。我们讨论了对饮食准则的影响，并提出了未来研究的方向，以更好地理解和利用小麦预防糖尿病的营养潜力。
氮在面包小麦中使用效率：遗传变异和改善前景
人类对自然的经验对我们的文化，经济和健康至关重要。良心驱动的气候变化正在引起生物多样性的广泛转变，而居民城市野生动植物也不例外。我们对超过2,000种动物物种进行了建模，以预测环境变化将如何影响60个加拿大和美国城市内的陆地野生动植物。我们发现了即将发生的大城市变化的证据，其中成千上万的物种将在选定的城市中消失，被新物种取代，或者根本没有取代。效应在很大程度上是特定于物种的，最负面影响的分类单元是两栖动物，犬和懒惰。在温室气体排放的情况下，这些预测的转变是一致的，但是我们的结果表明，变化的严重性将由我们的行动或无所作为来减轻气候变化。即将发生的城市野生动植物的大规模转变将影响人类居民的文化经历，生态系统服务的提供以及我们与自然的关系。
快速且高效的形态学基因介导的六倍小麦转化
成功使用了形态学调节基因，ZM-BABY BOOM（ZMBBM）和ZM-WUSCHEL2（ZMWUS2），用于农杆菌介导的玉米（Zea Mays L.）和高粱（Sorghum Bicolor L.）的玉米转化（Zea Mays L.在这里，我们报告了两种形态学基因介导的小麦转化方法，无论是否有或没有形态学和标记基因切除。这些方法分别产生高达58％和75％的独立转化效率。在这两种情况下，用于产生转基因植物的组织培养时间从80天显着降低到近50天。此外，通过消除了消除胚胎轴切除的需求，绕开了延长愈伤组织形成的双重选择步骤的必要性，从而使该过程减少了劳动密集型，更高的劳动力，更高的劳动力，更高的劳动力，更高的劳动力，更具成本效益。此外，我们证明了这些方法的灵活性，并使用除草剂（磷酸素，乙酰硫磺磺酮）和抗生素（G418）选择了多种基因型的高质量转基因事件。
文章 基于空间人工智能的小麦检测和防撞农业机器人平台
摘要：为了在小麦生长季节获得更一致的测量结果，我们构思并设计了一个自主机器人平台，该平台使用空间人工智能 (AI) 在作物行中导航时执行防撞。农学家的主要限制是在驾驶时不要碾过小麦。因此，我们训练了一个空间深度学习模型，该模型可帮助机器人在田间自主导航，同时避免与小麦发生碰撞。为了训练这个模型，我们使用了公开的预标记小麦图像数据库，以及我们在田间收集的小麦图像。我们使用 MobileNet 单次检测器 (SSD) 作为我们的深度学习模型来检测田间的小麦。为了提高机器人实时响应田间环境的帧速率，我们在小麦图像上训练了 MobileNet SSD，并使用了新的立体相机 Luxonis Depth AI 相机。新训练的模型和相机可以实现每秒 18-23 帧 (fps) 的帧速率 - 足够快，让机器人每行驶 2-3 英寸就能处理一次周围环境。一旦我们知道机器人准确地检测到周围环境，我们就会解决机器人的自主导航问题。新的立体摄像头使机器人能够确定与训练物体的距离。在这项工作中，我们还开发了一种导航和防撞算法，该算法利用这些距离信息帮助机器人观察周围环境并在田间机动，从而精确避免与小麦作物发生碰撞。我们进行了大量实验来评估我们提出的方法的性能。我们还将我们提出的 MobileNet SSD 模型获得的定量结果与其他最先进的物体检测模型（例如 YOLO V5 和 Faster 区域的卷积神经网络 (R-CNN) 模型）的定量结果进行了比较。详细的比较分析揭示了我们的方法在模型精度和推理速度方面的有效性。