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PD-生物技术及其颜色
绿色农业相关的生物技术专注于以抗病性或增加产量等诸如抗病性或增加的靶向方式改善农作物。例如，使用微生物来改善土壤生育能力和植物生长。通过开发包括疫苗和抗生素在内的高级药物和疗法的医疗保健中心。一个例子是开发基因疗法来治疗遗传疾病和癌症。
在灰度中看不到的大脑首先在颜色上过度融合
他们汇集了一群8至26岁之间的视觉障碍儿童和年轻人，并要求他们识别图像中的物体 - 一棵树，公共汽车，鸡，一堆书等。- 首先在灰度中，然后是颜色。在另一项测试中，他们要求小组确定提交给它们的两个圆盘中的哪个具有更轻的色调，而研究人员调整了颜色。
使用深度学习技术的颜色检测-IJRPR
使用深度学习的颜色检测代表了计算机视觉和机器学习的引人入胜的交集，为识别和解释数字图像或视频中的颜色提供了强大的功能。利用高级神经网络体系结构，该技术使计算机不仅可以识别单个颜色，还可以理解复杂的颜色模式和关系。以其核心，该过程涉及在标记为颜色图像的庞大数据集上训练深层神经网络，从而使模型可以学会区分不同的色调，饱和度和强度。随着应用程序从图像处理和增强现实到质量控制和医学诊断的应用，使用深度学习的颜色检测的潜在影响是深远的。通过利用深度学习的能力，开发人员和研究人员可以在准确的颜色分析至关重要的领域中解锁新的可能性，从而彻底改变了我们感知，互动和利用视觉信息的方式。图像中的颜色检测是计算机视觉的关键方面，可以在给定图像中识别和分类。此过程涉及多个关键步骤。首先，该图像是从源代码（例如相机提要或数字文件）中获取的。之后，通常采用预处理技术来增强图像质量并降低噪声。颜色空间转换以在合适的彩色空间（例如HSV或LAB）中表示图像。阈值用于定义感兴趣的颜色范围，根据这些标准将图像分割为区域。接下来，从分段区域提取区域质心和区域等特征。最后，使用基于规则的方法或更高级的机器学习技术，根据这些功能对检测到的颜色进行分类。颜色检测发现了各个领域的应用程序，包括对象跟踪，工业自动化和医学成像，由于其在分析视觉数据方面的多功能性和实用性。
通过核糖核蛋白复合物的CRISPR/CAS9系统的核糖蛋白蛋白复合物破坏了马铃薯（茄状结核L.）块茎的颜色变化。
加工品种，源自1902年的“ Burbank”突变（Bethke等，2014）。世界上有4000多个马铃薯品种，在英国列表中有500多个（Ghimire，2022年）。这表明一旦某种品种吸引了一旦捕捉到一个新的来代替它就很难。为了进一步使繁殖复杂的栽培马铃薯是四倍体的，具有高度的杂合性和同样高的近交抑郁症的可能性（Slater等，2014），需要12-20年的年度，用于开发和释放一种新的马铃薯品种（Bonierbale等人（Bonierbale等，2020年）。它的四倍体性质使得难以繁殖所有四个等位基因的特征，其中所有四个等位基因都必须是基因的最佳版本，例如对疾病的抗性。一旦进行了交叉，所有特征就在发挥作用，并且会重新组合以创建新型的马铃薯类型，但不一定与所需特征的结合，或者只有一个或几个特定的改变特征。此外，
冷藏储存对微生物生长，颜色稳定性和火鸡大腿肌肉pH的影响
摘要：提供给消费者的家禽肉的质量主要取决于其生产，存储时间和温度的所有阶段的卫生水平。这项研究研究了冷藏储存对六天内1℃的火鸡大腿肌肉的微生物污染，颜色和pH值的影响。微生物的生长，包括总中嗜性雄性，推定的乳酸菌和肠杆菌科，显着增加，从而影响肉的感觉属性和安全性。在肉类储存的第六天，总中嗜雄性的含量，前乳酸菌细菌和肠杆菌科的含量分别为1.82×10 7 cfu/g，1.00×10 4 cfu/g和1.87×10 5 cfu/g。通过量化总血红素色素来评估颜色的稳定性，比较肌红蛋白，羟蛋白蛋白和Metmyoglobin浓度，分析颜色参数l*，a*，a*，b*以及表面颜色的感觉评估，显示总血红素pig-egents，三种myoglobin形式，表面下降，表面下降（a*）。相反，大喊（B*）增加。这些变化与影响肉类色素沉着和pH的变质微生物的生长相关，pH值与微生物代谢相关。基于进行的研究，发现在1℃的温度下，火鸡大腿肌肉的最大储存时间为4天。在存储的第4天，总中含量的可吸烟含量为3.5×10 5 cfu/g。这项研究强调了维持受控制冷条件的关键需求，以减轻变质，确保食品安全并保留土耳其肉类的感觉和营养品质。有必要通过研究使用不同包装材料（具有不同屏障特性）或使用天然防腐剂的影响来改善土耳其肉类储存技术。此外，未来的研究可以专注于评估冷链管理实践的有效性，以确保在存储期间土耳其产品的质量和安全性。通过解决这些研究差距，从业人员和研究人员可以为开发更高效，更可持续的火鸡肉类供应链做出贡献，这可能通过维护肉类的质量和安全性来帮助减轻食物浪费。
在haloferax火山中的颜色荧光标记 - uts
收到2024年3月14日； 2024年4月26日接受；于2024年5月24日出版作者分支：1澳大利亚微生物学研究所，悉尼科技大学，新南威尔士州锡德尼大学，2007年，澳大利亚。*信件：Solenne Ithurbide，Solenne。Ithurbide@umontreal。CA; Iain G. Duggin，Iain。Duggin@uts。Edu。Au关键字：Archaea; cetz;克隆向量；细胞骨架；荧光蛋白； ftsz。缩写：BSW，缓冲盐水； CFP，青色荧光蛋白； FP，荧光蛋白； GFP，绿色荧光蛋白； MC，多个克隆网站； ORF，开放阅读框； SLG，S层糖蛋白； wt，野生型； YFP，黄色荧光蛋白。†目前的地址：départementde Microbiologie，Infectiologie et immunologie，蒙特利尔大学，蒙特利尔大学，蒙特利尔，QC，加拿大，加拿大，地址：目前的地址：亚利桑那州立大学，亚利桑那州立大学，美国亚利桑那州凤凰城。本文的在线版本提供了五个补充数据和两个补充表。001461©2024作者
基于颜色对象的设计和实现
本评论深入研究了智能颜色分类机的世界。我们剖析了利用Arduino Nano微控制器的处理能力，TCS3200传感器的颜色辨别力，伺服电动机的敏捷性以及输送机带的效率。分析不仅仅是硬件，还探讨了在实现完美的分类中的机器人技术，计算机视觉和逆运动学的引人入胜的相互作用。此外，它研究了物联网（IoT）的整合，以将这些机器编织到连接且聪明的结构中。挑战诸如计算密集的任务，细致的传感器校准，气质照明条件和强大的网络安全性都不会避开。本文通过强调这些系统跨行业的变革潜力，为在这个动态领域的未来进步奠定了路线图。
肌动蛋白细胞骨架在蝴蝶翼尺度中的结构颜色形成中扮演多个角色
黄油中的生动结构颜色是由光子纳米结构散射光引起的。结构颜色用于众多生物信号功能，并具有重要的技术应用。从光学上讲，这种结构是充分理解的，但是对它们在体内发展的洞察力仍然很少。我们表明，肌动蛋白与黄油翼鳞片中的结构颜色形成密切相关。使用成人和发展中H. sara的虹彩（结构上有色）和非冰箱尺度之间的比较，我们表明虹彩尺度具有更密集的肌动蛋白束，导致倾斜脊密度增加。超分辨率的微分析跨三个遥远相关的黄油种类揭示，肌动蛋白在尺度发育过程中反复重新安排，并且在形成光学纳米结构时至关重要。此外，在这些后期的发育阶段进行肌动蛋白扰动实验导致H. Sara的结构颜色几乎几乎总损失。总体而言，这表明肌动蛋白在黄油含量尺度的结构颜色形成过程中起着至关重要的直接模板作用，从而提供了在鳞翅目中可能具有普遍性的脊模式机制。
海洋颜色仪 (OCI) 用于检测浮游生物、气溶胶...
稿件收到日期：2024 年 2 月 21 日；修订日期：2024 年 3 月 21 日；接受日期：2024 年 3 月 23 日。出版日期：2024 年 4 月 1 日；当前版本日期：2024 年 5 月 13 日。这项工作得到了美国国家航空航天局 (NASA) 浮游生物、气溶胶、云、海洋生态系统 (PACE) 项目的支持。（通讯作者：Gerhard Meister。）Gerhard Meister、Joseph J. Knuble、Robert H. Estep Jr.、David Kubalak 和 P. Jeremy Werdell 均就职于 NASA，戈达德太空飞行中心，美国马里兰州格林贝尔特 20771（电子邮件：gerhard.meister@nasa.gov；joseph.j.knuble@ nasa.gov；robert.h.estep@nasa.gov；david.kubalak@nasa.gov；jeremy。werdell@nasa.gov）。Ulrik Gliese 就职于 KBR，美国马里兰州富尔顿 20759（电子邮件：ulrik.b.gliese@nasa.gov）。Robert Bousquet 就职于 Genesis Engineering Solutions Inc.，地址：美国马里兰州兰汉姆 20706（电子邮件：robert.r.bousquet@nasa.gov）。Leland H. Chemerys、Samuel Kitchen-McKinley 和 Jeffrey W. McIntire 就职于 Science Systems and Applications Inc.，地址：美国马里兰州兰汉姆 20706（电子邮件：leland.h.chemerys@nasa.gov；samuel.kitchen@ssaihq.com；jeffrey.mcintire@ssaihq.com）。Hyeungu Choi 就职于 Global Science & Technology Inc.，地址：美国马里兰州格林贝尔特 20707（电子邮件：HChoi@gst.com）。Robert E. Eplee、Shihyan Lee 和 Frederick S. Patt 就职于 Science Applications International Corporation，地址：美国弗吉尼亚州雷斯顿 20190（电子邮件：robert.e.eplee@nasa.gov；shihyan.lee@nasa.gov；frederick.s.patt@nasa.gov）。Eric T. Gorman 就职于 Northrop Grumman，地址：美国马里兰州巴尔的摩 21240（电子邮件：eric.gorman@quantumspace.us）。Charles McClain 已退休，曾就职于 NASA，地址：美国马里兰州格林贝尔特 20771，戈达德太空飞行中心。他现在就职于美国马里兰州塞弗纳帕克 21146（电子邮件：chuckmcclain@verizon.net）。Zakk Rhodes 就职于美国 UT 84341 空间动力学实验室（电子邮件：zakk.rhodes@nasa.gov）。数字对象标识符 10.1109/TGRS.2024.3383812
使用极端梯度增强从变异模式推断藜麦种子颜色的基因组基础
摘要 藜麦是一种重要的农业作物，最初在南美洲中部的安第斯山脉种植。其最重要的表型特征之一是种子颜色。种子颜色的变化由甜菜红素的丰度对比决定，甜菜红素是一类强抗氧化剂和自由基清除色素，仅存在于石竹目植物中。然而，种子中这些色素的遗传基础仍有待确定。在这里，我们展示了机器学习（极端梯度提升）在识别可预测种子颜色的遗传变异中的应用。我们表明，极端梯度提升优于经典的全基因组关联方法。我们为 156 个南美藜麦种质提供了重新测序和表型数据，并确定了可能控制藜麦种子中甜菜红素含量的候选基因。已识别的基因包括新的细胞色素 P450 基因和已知的甜菜红素合成途径成员，以及注释为参与种子发育的基因。我们的工作展示了现代机器学习方法从大型测序数据集中提取具有生物学意义的信息的强大功能。