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World File Search System疫病
通过从xanthomonas oryzae PV中筛选稻米魔法种群中鉴定出的抗性和敏感性QTL。 oryzae
大米的细菌疫病（BB）的抗抗病性抗病性是由于病原体xanthomonas oryzae PV的进化和适应而是一项持续挑战。oryzae（XOO），耕种水稻品种。对这种病原体的毒力的基础是转录激活剂（TAL）效应子，可激活宿主基因的转录，对病原体的毒力，效果或两者兼而有之。宿主植物的耐药性预计如果针对影响病原体毒力和舒适性的策略性毒力因子会更耐用。我们表征了TAL7B，这是一种导致大米病原体毒力的少量毒力因子，是病原体的效果因子，并且在XOO的地理上多样化的菌株中广泛存在。为了识别对这种保守效应器的抵抗来源，我们使用了带有质粒寄生的TAL7B副本的高毒素菌株来筛选Indica多父母的高级高级杂交（魔术）种群。，特定于TAL7B（QBB-TAL7B）。总体而言，有150个预测TAL7B基因靶标与QBB-TAL7B QTL重叠。其中21个在预测的效应结合元件（EBE）位点中显示了多态性，而23个完全失去了EBE序列。接种和生物信息学研究表明，TAL7B特异性QTL之一QBB-TAL7B -8中的TAL7B靶向是一个疾病敏感性基因，并且该基因座的抗性机制可能是通过易感性丧失。我们的工作表明，较小的毒力因素显着促进疾病，并提供了一种潜在的新方法来识别有效的疾病抗性。
Plants-12-01223.pdf
摘要：镰刀菌疫病（FHB）和镰刀冠腐烂（FCR）由咪唑杀真菌剂的应用管理，如欧洲绿色交易所述，这些杀菌剂将在2030年受到严格限制。在这里，通过遵循循环经济的原理，提出了一种新颖和生态可持续的纳米结构颗粒制剂（NPF）。纤维素纳米晶体（CNC）和抗性淀粉是从高淀粉（HA）面包小麦的麸皮中获得的，并用作载体和赋形剂，而壳聚糖和长石酸则作为抗真菌和抗真菌和INICITOTITRITITITOR主动原理功能化。NPF抑制了分生孢子发芽和菌丝体的生长，并与分生孢子机械相互作用。NPF在易感面包小麦基因型中最佳降低了FHB和FCR症状，同时在植物上具有生物相容性。The expression level of 21 genes involved in the induction of innate immunity was investigated in Sumai3 (FHB resistant) Cadenza (susceptible) and Cadenza SBEIIa (a mutant characterized by high-amylose starch content) and most of them were up-regulated in Cadenza SBEIIa spikes treated with the NPF, indicating that this genotype may possess an interesting genomic background particularly对诱导剂样分子的反应。量化表明NPF控制的FHB扩散，而Cadenza Sbeiia对FCR真菌扩散具有抗性。目前的研究工作强调，NPF是FHB可持续管理的强大武器，而Cadenza Sbeiia的基因组应深入研究，因为对类似Esicor的分子和对FCR真菌差的耐药性特别敏感。
细菌抗抗抗衡基因在主要品种中的分布以及XA23在水稻育种中的应用
细菌疫病（BB）是实现高稳定的米粒产量的重要限制。已经确定并克隆了越来越多的BB抗性（R）基因，以增加抗稻病抗性繁殖的可用选择。但是，有必要了解R基因在水稻品种中的分布进行合理分布和繁殖。在这里，我们的基因分型基因，即XA4，XA7，XA21，XA23和XA27，使用相应的特定标记在中国广东省的70个主要品种中。我们的结果表明，在所有测试的品种中均未检测到61个品种携带XA4，只有三个携带的XA27和XA7，XA21或XA23。值得注意的是，只有33个品种表现出对病原体IV XO菌株的抗性。这些结果表明XA4不再适合在水稻繁殖中广泛使用，尽管XA4在测试品种中广泛存在。值得注意的是，在中国南部，病原IX的强烈毒性BB菌株迅速发展，发现XA23有效地赋予了对病原体IX菌株的抗性。随后，我们使用宽光谱XA23通过标记物辅助选择（MAS）结合了现场型型选择，成功地繁殖了两个新型的近交稻品种，并成为修复剂线和两个光周期和热敏感的基因雄性无菌（P/TGMS）系。所有开发的线条和衍生的杂种表现出对BB的增强性，其产量表现出色。我们的研究可能有可能促进近交和杂交水稻耐药性繁殖。
甲状腺癌治疗中的药物重新定位
生物压力是稳定稻米生产的主要威胁之一。气候变化会影响时空和空间上的害虫爆发的转移。遗传改善了水稻中生物胁迫抗性的方法是一种具有成本效益和环境友好的控制疾病和害虫的方式。通过标记辅助选择（MAS）在本地精英品种中快速部署可用的基因/等位基因（MAS）对于稳定的高产量水稻生产至关重要。在这篇综述中，我们专注于合并所有可用的克隆基因/等位基因，以赋予对水稻病原体（病毒，细菌和真菌）和虫害的耐药性，相应的供体材料以及与识别基因相关的DNA标记。迄今为止，仅针对主要的生物胁迫克隆了48个基因（独立基因座）：棕色Planthopper的7个基因（BPH），爆炸的23个基因，13个用于细菌疫病的基因，病毒的五个基因。图形上将48个基因的物理位置映射在12个水稻染色体上，以便育种者可以轻松地发现所有生物抗性抗性基因和任何其他靶性状基因的靶基因的位置和距离。为克隆基因的有效使用，我们收集了与识别基因相关的所有公开可用的DNA标记（〜500个标记）。对于其他生物应力尚无可用的克隆基因，我们提供了简短的信息，例如供体种质，定量性状基因座（QTL）和相关论文。本综述中描述的所有信息都可以促进稳定的高产水稻生产大米中生物胁迫耐药性的快速遗传改善。
İşhayatındaAnhedoniSorunu Anhedonia的问题...
番茄（Solanum lycopersicum L.）是热带和亚热带地区的重要作物，但它非常容易受到生物胁迫，尤其是由植物疫霉引起的晚疫病。这种真菌疾病会导致突然爆发，导致严重的作物损失。化学控制仍然是管理这种爆发的重要策略。这项研究评估了以建议剂量喷洒的20种不同杀菌剂的有效性，用于控制晚期番茄和改善番茄的生产。易感番茄品种纳吉纳（Nagina）在体内随机完整块设计（RCBD）下种植。基于在番茄植物上产生的疾病感染的百分比和统计分析结果，结果发现，氯化脂蛋白（13.62％），Cabrio Top（14.91％），Curzate M（15.38％），Ridomil Gold（16.77％），Jalva（17.13％），Jalva（17.13％），Nanok（17.13％），Nanok（19.2％），以及34％（199.2％），和34 and and and，and and and and and and and and and and and and（and）针对p的杀菌剂。İnfestans。其他杀菌剂，例如共同仿制（21.1％），Flumax（21.54％），Alliette（23.81％），得分（24.35％），成功40 WSP（25.13％）和旋律应得的（28.82％）也表现出有效的结果。然而，杀菌剂如拉力赛（32.23％），cytrol（34.28％），刺激性（37.46％），evito（37.52％），什叶州（43.63％），TOPAS（45.83％）和倾斜度（48.59％）在疾病中的有效性较小。这些发现突出了使用氯糖蛋白，Cabrio Top，Curzate M，Ridomil Gold，Jalva，Nanok和Antracol的重要性，是高效杀真菌剂来对抗晚期疫病。这种靶向方法可确保在最有效地预防疾病暴发，减少杀菌剂的总体使用和成本时，可以应用它们。
用机器学习模型检测棉叶疾病
本研究旨在使用机器学习（ML）模型将四个棉花叶的数据集准确地分类为感染或健康。细菌疫病，卷曲病毒，叶片和健康叶子被用作研究的数据集。mL是检测棉叶疾病的有用工具，可以最大程度地降低疾病率。问题在于，如果没有机器学习技术，检测疾病的疾病是非常困难的，那么就提出了机器学习模型并测试所提出模型的准确性，使用了混淆矩阵概念。研究人员已经通过使用（ML）模型进行了研究工作来诊断疾病，但其研究的缺点是不同（ML）模型给出的结果不准确。该研究的目标是使用传统技术在早期阶段鉴定影响棉花植物的疾病。但是，利用各种图像处理技术和机器学习算法（包括卷积神经网络）被证明有助于诊断疾病。这种技术方法可以简化发现叶片受损的发现，并最大程度地减少农民在发现这些疾病方面的努力。棉花是一种大规模生产的天然纤维，它在整体农艺土地的2.5％上生长。发现棉花叶疾病对于维持农作物的生产力并为农民提供可靠的收入至关重要。混淆矩阵是n x n矩阵，用于评估分类模型的性能，其中n是目标类的数量。矩阵将实际目标值与机器学习模型预测的目标值进行了比较。该技术具有四个参数，可以测试我的研究工作中给出的结果的准确性。
引用这项研究：Jain，R.，Bekele，S.K.，Palaniappan，D.，Parmar，K。，Premavathi，T。，（2025年）。采用深层卷积神经网络来增强
在人工智能中的图像处理和技术方面的进步使计算机可以看到和学习。本文介绍了一项技术，该技术已利用Mobilenetv2深卷积神经网络体系结构来自动识别和诊断图像中的植物疾病。植物疾病的识别和分类现在仅由人类专家 - 杂种延伸代理人和农民，昂贵的劳动力，容易犯错。这项研究依靠数据集收集作为分类和识别植物疾病的技术。这是一个多步骤过程，涉及有关原始集合的预处理数据，叶片的面罩绿色区域，删除绿色部分，转换为灰度，然后获得一些特征，选择并在疾病管理方面进行分类。考虑了两种不同类型的植物，即玉米和马铃薯，以显示拟议模型结果的有效性。混淆矩阵和分类性能报告用于评估系统。土豆和玉米的数据集分别包括6228和6878张叶子的图像。精确，召回和F1得分分别记录为95.15％，94.76％和94.93％，分别记录为马铃薯和玉米数据集的累积性能。这转化为在为这些农作物挑选大多数疾病的抵抗力，使其成为可以在农业疾病检测中信心使用的资源。Mobilenetv2模型在两种农作物中都表现良好，尤其是对于马铃薯早期的疫病和玉米共同生锈。在识别健康的马铃薯叶子方面的性能较低表明，健康和患病的叶子的特征空间可能会重叠。Mobilenetv2模型通常在检测大多数影响马铃薯叶和玉米叶子的疾病时具有强大的能力，但是需要将某些特定区域作为目标以进一步增强。
新西兰Pinus radiata和本地林业托儿所供应链描述
自1950年代以来，商业工业一直在努力改善林业领域中使用的辐射型遗传库存，即种质。最好的标本，即树木，通过嫁接选择并传播。通过鼓励这些改良的树木的穿越来产生新的增强种子。这些是当前新西兰Pinus radiata育种种群的开始。目前，这项工作由新西兰Radiata Pine育种公司（RPBC）协调，其股东，即种子果园，一些托儿所和林业管理公司。scion在树木育种和遗传改善方面起关键作用。rpbc最初于1988年成立为合作社，并于2002年成为一家公司，由新西兰和澳大利亚股东主持的试验。试验输出改进了遗传材料和提供给股东（例如种子果园2和组织培养实验室3）的详细数据，他们使用结果生产特定的树种。通过使用GF Plus™（估计的育种值-EBV）评估生长，形式，分支，木材特性和对Dothistroma theederoma针疫病的耐药性，通过使用GF Plus™（估计的育种值 - EBV）评级系统进行评分；这些值指定种子的遗传潜力。在1998年首次引入GF Plus™4之前，使用一种称为生长和形式（GF）评级系统的不同方案进行了树库存遗传学的比较。该系统于1987年首次用于开放授粉（OP）品种，使用单个数字值来标记生长的增长（茎直径）和形式（直度）。GF等级越高，在增长和形式方面的性能越好。gf19是使用此系统5的最后一个OP种子。大型林业公司作为RPBC的股东数十年来一直在利用改善的遗传股票。相比之下，较小的种植者倾向于使用数十年来一直存在的GF评级库存（即GF 16至19），而不是将最新的遗传库存用作新遗传学：