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仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）Haw的农业气象模型在不同的灌溉频率1
摘要：这项研究的目的是校准和验证仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）HAW，为了模拟农作物产量并使模型适用于半干旱区域中产量的模拟。Aquacrop Model 5.0具有四个模块，涵盖了与气候，农作物，灌溉和土壤有关的方面，这些模块是在Semiarid（INSA）的实验农场进行的一项实验中收集的数据，该实验位于位于PB Campina Grande City，PB，Mesoregion，Braz agraz的PB市政府。基于这些数据，进行了产量估计，观察水对作物产量的影响。为了验证模型，将在7和28天的灌溉频率下在田间获得的数据与Aquacrop模型估计的结果进行了比较。针对仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）HAW，对模拟生产率的令人满意的结果，使Aquacrop成为适用于模拟产量和对这些农作物水应力的响应的模型，这可以帮助生产者在其财产上的决策过程中为生产者提供帮助。
饮食草料比例和杂交对哺乳奶牛的饲料效率和甲烷排放的影响
奶牛饮食中增加的草料比例（FP）会减少人类可食用食品的竞争并降低饲料成本，尤其是在低输入系统中。但是，增加FP会降低产生性，并可能增加甲烷（CH 4）发射参数。这项工作旨在研究FP和繁殖对饲料效率和CH 4排放参数的影响。在1992年至2010年之间在Agri-Food和Biosciences研究所进行的32个单个经验的数据在这项研究中被利用，导致来自796 Holstein-Friesian（HF），50名Norwegian Red（NR），46泽西HF（J HF）和16 NR HF HF牛的数据。饮食包括不同比例的草料和浓缩物，取决于每个实验的实验方案。线性混合模型用于研究低（LFP； 10％至30％），培养基（MFP； 30％至59％），高（HFP； 60％至87％）和纯净（对于; 100％）FP（; 100％）FP（干物质[DM]基础）以及对饲料的效率和4发射剂量识别剂量的纯种（干物质[DM]基础）和纯化（100％）FP（DRE）和多种饮食分析的效果。相同的变量。与HFP（15.3 kg/d）和（13.8 kg/d）相比，提供LFP（17.3 kg/d）和MFP（17.9 kg/d）的母牛的总干物质摄入量（DMI）更高（17.9 kg/d）（13.8 kg/d）（p <0.001）。与HFP相比，LFP和MFP的牛奶产量（P <0.001），牛奶产量/DMI（P <0.001），能量校正的牛奶（ECM）/DMI（P <0.001）和牛奶能量/DMI（P <0.001）较高。与MFP（22.4 g/kg）相比，HFP（24.3 g/kg）的甲烷/DMI高（24.3 g/kg）（p <0.001）。可能有机会改善浓缩物输入较少的较低强度农场的利润。与MFP相比，HFP（22.5或21.6 g/kg）和（27.0或25.8 g/kg）的甲烷/牛奶产量（P <0.001）或CH 4/ECM（P <0.001）高于MFP（19.1或17.9 g/kg）。LFP和MFP之间或HFP之间没有差异，以获得牛奶产量，牛奶产量/DMI，ECM/DMI，牛奶能量/DMI，CH 4/牛奶产量和CH 4/ECM（P> 0.05）。在残留饲料摄入量（P¼0.040），牛奶产量 /DMI（P¼0.041）和CH 4 /DMI（P¼0.048）之间存在差异，具有多变量冗余性分析，表明与CH 4 /DMI和CH 4 /DMI和CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /dMI的差异分析表明。进食浓度的70％至90％的DMI（LFP组）不会导致生产率，喂养效率或CH 4的产量和强度的进一步好处，而饲料摄入41％至70％的DMI（MFP组）。©2025作者。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
使用 CRISPR/Cas9 对无融合生殖四倍体草皮和牧草（Paspalum notatum Flügge ́）进行多等位基因编辑
多倍体在禾本科植物中很常见，对传统育种提出了挑战。基因组编辑技术绕过了杂交和自交，能够在一代中对多个基因拷贝进行有针对性的修改，同时保持许多多倍体基因组的杂合背景。巴哈草（Paspalum notatum Flügge ́；2 n =4 x =40）是一种无融合生殖的四倍体 C4 物种，在美国东南部广泛种植，作为肉牛生产和公用事业草坪的饲料。叶绿素生物合成基因镁螯合酶（MgCh）被选为在四倍体巴哈草中建立基因组编辑的快速读出目标。含有 sgRNA、Cas9 和 npt II 的载体通过基因枪法递送到愈伤组织培养物中。通过基于 PCR 的检测和 DNA 测序对编辑植物进行了表征，并观察到高达 99% 的 Illumina 读数的诱变频率。野生型 (WT) 巴哈草的测序显示，MgCh 的序列变异水平很高，这可能是因为存在至少两个拷贝，可能包含八种不同的等位基因，包括假基因。MgCh 突变体表现出明显的叶绿素消耗，叶片绿度降低了 82%。两种品系显示出随时间推移的编辑进展，这与体细胞编辑有关。获得了嵌合 MgCh 编辑事件的无融合生殖后代，并允许在一系列叶绿素消耗表型中识别出统一编辑的后代植物。高度编辑的突变体的 Sanger 测序显示 WT 等位基因的频率升高，可能是由于频繁的同源定向修复 (HDR)。据我们所知，这些实验是首次报道将基因组编辑应用于多年生暖季草皮或牧草。该技术将加速巴哈草品种的开发。
改进了有关增强牲畜农业饲料生产的农艺实践
缺乏富含营养的饲料和草料是牲畜种植的问题之一。足够的耕作作业，及时且合适的水管理，杂草管理，虫害和疾病管理，肥料管理，以适当的时间和种子速率，及时收获以及其他农艺技术的播种，都可以帮助增加饲料和草料作物的营养含量和产量。在本研究中已系统地审查了许多研究和审查论文。与零耕种相比，耕作练习（例如原发性，次要，常规和深耕种）可以增强绿色饲料的干物质和产量。饲料作物的有机物（OM）含量和干物质（DM）通过常规且适当的灌溉增加。早期收获的草料的DMD（干物质消化率）和CP（粗蛋白）含量高于最近收获的草料的含量。氮的应用促进了农作物的发育和生长，增加了绿色饲料的产量并提高了其质量。间作对于增加饲料作物的产量至关重要。与玉米和牛豆的唯一种植相比，在玉米 +牛豆间的间作中发现产量更高。饲料的产量和质量通过晚期播种而降低。虫害和疾病的管理可增强饲料和草料的产生和质量。因此，我们得出一个结论，即饲料和草料作物的生产及其质量参数受农艺实践的极大影响。关键字：品种，种子速率，播种，灌溉，切割时间
案例报告
摘要有证据表明花生对营养价值和青贮饲料发酵型的有益影响；但是，尚未确定其对甘蔗青贮饲料的影响。该研究的目的是评估含有各种饲料花生的甘蔗青贮饲料的化学成分，发酵型，微生物组成和干物质回收（DMR）（Arachis pintoi cv。Belmonte）（在新物质上为0％，25％，50％和75％），用乳酸乳杆菌（乳杆菌）处理或未治疗。使用三个复制的完全随机的4×2阶乘设计。觅食花生水平与接种剂之间的相互作用影响了干物质，粗蛋白，中性洗涤剂纤维和酸洗涤剂纤维，有机酸和乙醇，乳酸细菌和酵母菌，气体，气体和废损失的浓度。草料花生水平对干物质，半纤维素，酸洗涤剂不溶性氮，pH和氨氮有影响。增加的草料比例增加了蛋白质含量并减少了青贮饲料中的纤维含量，同时还减少了乙醇和废水的产生。我们建议将40％–75％的花生纳入甘蔗含中，以改善化学成分和发酵型。此外，与草料花生相关的Buchneri接种，增加了青贮饲料中抗真菌酸的浓度，并降低了酵母菌种群和乙醇的产生。关键词：化学成分；干物质恢复；乙醇；微生物；有机酸
混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
7.9.1 解释和绘制预测变量和目标变量 ...................................................... 107 7.9.2 活动 0：空闲摘要图 ...................................................................... 109 7.9.3 活动 0（空闲）：简化图 ...................................................................... 110 7.9.4 活动 1（移动）摘要图 ...................................................................... 111 7.9.5 活动 1（移动）：简化图 ...................................................................... 112 7.9.6 活动 2（觅食）：摘要图 ...................................................................... 113 7.9.7 活动 2（觅食）：简化图 ...................................................................... 113 7.9.8 活动 3（吃）：摘要图 ...................................................................... 115 7.9.9 活动 3（吃）：简化图 ...................................................................... 116
混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
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