抽象的 。合成培养基是一种可用于微生物繁殖的培养基。使用合成介质的缺点是材料价格相当昂贵。为了降低使用成本,您可以寻找使用天然材料的替代品。青豆和大豆可以作为培养微生物的替代培养基。本研究的目的是计数绿豆和大豆提取物等天然培养基中的枯草芽孢杆菌菌落数量。该研究方法是通过将枯草芽孢杆菌培养到绿豆和大豆提取物培养基中,然后使用菌落总数 (TPC) 法计算生长的菌落数量来进行实验的。研究结果表明,枯草芽孢杆菌能在绿豆提取物培养基中生长,菌落数为1.7×10 10 CFU/mL,而在大豆提取物培养基中则有4.5×10 8 CFU/mL菌落数。从两种替代培养基中获得的菌落结果显示,枯草芽孢杆菌可以在绿豆和大豆提取物培养基中生长。关键词:枯草芽孢杆菌、天然培养基、绿豆提取物、大豆提取物、TPC。
尼日利亚东南部个体饮食中蛋白质不足的问题导致探索负担得起的植物性蛋白质来源,因此引入了绿豆(Vignaradiata L.)来遏制此问题。mung豆种子,并以随机的完整块设计复制三次进行了实验。对农艺和形态特征产生的数据进行了方差分析(ANOVA),该方差(ANOVA)揭示了字符之间的显着差异(p <0•05),并且邓肯的多范围测试(DMRT)被利用用于分离均值。结果表明,农艺特征中存在较高的变化,例如:天数至50%幼苗的出现,幼苗活力,豆荚簇的数量,成熟时的植物高度,10 pod(g),100种子重量(g),种子产量/植物(g),产量/植物/植物(g)和产量为kg/ha。对特征的存在很大的变化,包括:主要分支的数量,成熟时的植物高度,POD长度和每个POD的种子数量。然而,天数到50%的出现,几天到50%开花,几天到第一次豆荚成熟,一小叶长度,宽度和宽度以及末端小叶长度和宽度。欧几里得伸展分析分析将基因型分组为六个簇。群集IV具有最大的基因型(六个),而簇V和VI中只有一个基因型。在TVR1172和TVR125之间观察到最接近的集群距离,并且TVR10和TVR161之间存在最大集群间距离。我们建议在其他农业领域进行更多研究,以提供更普遍可接受的发现。关键字:农艺学,角色,群集,形态,变化https://dx.doi.org/10.4314/jafs.v22i2.5简介
摘要:由于维生素,蛋白质,矿物质元素和活性物质丰富,因此已证明绿豆种子的高药和经济价值被证明对人有益。为了完全识别出优质种质资源的绿豆产量和质量育种的优质种质资源,通过多样性分析,相关性分析,主成分分析(PCA)和群集分析,对八个种子表型特征的遗传多样性水平进行了全面评估。结果表明,八个种子表型性状的遗传多样性具有302个绿豆种质资源,其香农多样性指数范围为0.25至2.09。对于大多数特征,它们的变异系数(CV)超过10%,最高为种子形状(41.51%)。相关分析表明,100种子的重量与种子大小,种子长度,种子宽度和种子厚度具有极为正相关的相关性。PCA表明,前三个主要成分的累积贡献率为78.551%。这些主要成分包括种子宽度,种子外套和种子颜色。通过群集分析将302个绿豆种质资源分为八组。从I组和II组中选择了共有140种具有大种子的种质资源,其中II组中的9种种质资源可能是高收益的品种。关键词:绿豆,种子表型特征,遗传多样性,聚类分析,主要成分。总体而言,这项研究不仅表明研究的种质资源之间有足够的差异,而且还为绿豆种质资源的选择,利用和杂交育种提供了理论基础。
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要,但是由于它们的多样性和相似的外观,传统的分类方法都具有挑战性,以解决这一问题,这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中,基于深度学习模型MobilenetV2,提出了DMS块,并通过引入ECA块和Mish激活函数,即提出了高度优势网络模型,即HPMobileNet,提出,该模型被提出,该模型是在eLBIND中探索的,可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中,收集了八种不同的绿豆种子,并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型,并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整,实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明,HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色,其准确性从87.40%提高到测试集的94.01%,并且与其他经典网络模型相比,结果表明,HPMobileNet可以达到最佳结果。此外,本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响,并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此,这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
文章历史:24-049 收稿日期:2024 年 7 月 19 日 修订日期:2024 年 8 月 21 日 接受日期:2024 年 8 月 27 日 摘要 绿豆从古老的驯化到成为遗传和基因组学进步的前沿,其演变历程表明了农业和科学进步的非凡历程。绿豆起源于早期农业社会的重要作物,在传统育种实践和现代技术创新的推动下发生了重大转变。本综述全面概述了绿豆的进化,强调了从古代选择方法到当代遗传和基因组学方法的过渡。它探讨了历史上的驯化过程、通过传统和现代育种技术开发多样化品种,以及高通量表型分析、下一代测序和基因编辑工具等尖端技术的整合。这些进步不仅增强了我们对绿豆遗传学的了解,而且还促成了具有抗病、耐旱和营养品质提高等特性的改良品种的诞生。尽管取得了这些成就,但遗传多样性和可持续实践等挑战仍然存在,需要持续的研究和创新。评论最后强调了新兴技术和合作努力在塑造绿豆研究的未来和促进全球粮食安全方面的潜力。关键词:绿豆、遗传改良、基因组进步、基因编辑、高通量表型分析
暴露于高浓度 NaCl 的绿豆植株的生长、产量、生理参数、叶绿素含量、离子吸收(Na + 较少和 K + 离子较多)和养分含量均有所变化,冬季作物比夏季作物表现出更高的敏感性。然而,引入 B. pseudomycoides 产生了明显的缓解效果,这反映在植物生长、产量属性、生理参数、离子吸收和养分含量的改善上。研究结果强调了绿豆冬季和夏季作物对 NaCl 胁迫的不同反应,并强调了耐盐细菌作为减少盐分引起损害的可持续解决方案的潜力。这项研究为制定能够减轻盐分胁迫对不同季节绿豆作物的不利影响的弹性农业实践提供了宝贵的见解,从而提高了易受土壤盐渍化影响地区的粮食安全。
营养不良,对正常生长的支持,可能有助于解决发育障碍儿童常见的喂养不耐受;包括真正的食物,例如豌豆,胡萝卜,番茄酱,绿豆,桃子和蔓越莓汁浓缩物。含有脱水鸡肉粉,牛奶蛋白浓缩物和豌豆蛋白分离株的蛋白质
mung bean是一种重要的经济作物,被认为是一种植物蛋白成分含量较高的作物,被视为蔬菜和谷物。在各种与产量相关的性状中,一百种种子重量(HSW)对于确定绿豆的产生至关重要。这项研究采用了200条线的重组植物线(RIL)人群,这些线群是通过全基因组重新取代进行基因分型的,以在四个环境中鉴定出HSW相关的定量性状基因座(QTL)。我们识别了HSW的5个QTL,每个QTL都解释了2.46 - 26.15%的表型差异。其中,QHSW1在所有四个环境中均在1号染色体上映射,解释了表型变化的16.65-26.15%。精细的映射和基于地图的克隆程序,以及重组的后代测试,有助于将QHSW1的候选间隔缩小到506 kb。QHSW1基因组间隔和与QHSW1紧密联系的标记的这种识别对于改善种子重量较高的绿豆品种的繁殖工作可能是有价值的。
促进根瘤菌(PGPR)的植物生长的应用为提高农作物的生长和生产率提供了环保的方法。这项研究评估了竹根对生长指标(例如茎直径和分支计数)的PGPR的影响,以及产量性状(例如POD计数,新鲜和干燥的POD重量,以及收获的豆重量)(Vigna Radiata L.)。竹根被选择为PGPR的独特来源,因为它为有益微生物的有利环境增强了环境,从而增强了植物的营养吸收。遵循完全随机的设计,测试了六个PGPR剂量:0 ml/polybag(H0),10 ml/polybag(H1),20 ml/polybag(H2),30 mL/polybag(H2),30 mL/polybag(H3),40 ml/polybag(H4),40 ml/polybag(h4)和50 ml/polybag(H5)(h5)周日结果显示,在植物阶段后期有显着的生长促进,H3得出的最佳结果改善了茎直径,分支数,POD计数和种子干重。较高的剂量(H4,H5)对生长产生了负面影响,这可能是由于微生物竞争,营养失衡或压力所致。这种环保方法展示了竹子衍生的PGPR的潜力,可以提高绿豆生产率,支持粮食安全和盈利能力。进一步的研究应研究其长期影响和适应能力,包括各种农作物和农业系统,从而增强了其可持续农业的效用。关键字:绿豆产量的优化; pgpr源自竹子;根际生态学如何引用:Nareswari,A.H.P。,Saptorini和Noviady,I。(2025)。在绿豆生长和产量上优化竹根PGPR剂量。Div> Biolink:环境生物学杂志,工业,健康,第11卷(2):222-234
补充图3。在口服DSRNA处理后的14天期间,评估了第二龄H. HALYS若虫的死亡率。若虫为100 ng/µl dsRNA-CHC,dsRNA-CHC加上DSDNA-S,DSRNA-GFP,DSRNA-GFP,DSRNA-GFP加上DSDNA-S,DSDNA-S,DSDNA-S,DSDNA-S,1%蔗糖和未经培养的控制。还包括1%的蔗糖溶液和未处理的对照组。在DSRNA溶液中喂食72小时后,每天记录生存率。新鲜的绿豆。显示了平均值±SE(n = 5-7)。误差条表示平均值(SEM)的标准误差。点表示单个重复,并且在某些治疗中可见离群值。使用GLM进行统计分析。