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结合全基因组测序 (BSA-Seq) 的批量分离分析和鉴定调控谷粒长度的新基因座 qGL3.5
GO注释（GO:0043231；GO:0044444）。非同义突变的ORF33基因在SwissProt数据库中被注释为与extensin相关。此外，该基因还被发现与烟草中的伸肌蛋白相关。研究表明，伸肌蛋白是植物细胞壁中重要的结构蛋白，在细胞壁强化中发挥作用。研究还表明，伸肌蛋白的表达与细胞扩张程度呈负相关，增加伸肌蛋白的表达可能促进其表达的组织或器官局部区域细胞密度的增加（Roberts等，2006）。ORF25编码一种参与碳水化合物运输和代谢的蛋白质，根据其功能学，被认为是一种类formin蛋白。
从无人机图像中提取的特征中选择主要变量来解释冬小麦的产量变化
摘要背景：自动化表型分析技术正在不断推进育种过程。然而，在整个生长季节收集各种次要性状并处理大量数据仍然需要巨大的精力和时间。选择具有最大预测能力的最少数量的次要性状有可能减少表型分析工作量。本研究的目的是从无人机图像和关键生长阶段中提取对解释冬小麦产量贡献最大的主要特征。2018 年春季生长季，无人机系统收集了 5 个日期的多光谱图像和 7 个日期的 RGB 图像。从植被指数和植物高度图中提取了两类特征（变量），共计 172 个变量，包括像素统计和动态增长率。采用参数算法、LASSO 回归（最小角度和收缩选择算子）和非参数算法、随机森林进行变量选择。使用 LASSO 估计的回归系数和随机森林提供的置换重要性得分，从每个算法中确定影响粮食产量的十个最重要的变量。结果：两种选择算法都对灌浆期前后与植物高度相关的变量赋予了最高的重要性得分。还选择了一些与植被指数相关的变量
从无人机图像中提取的特征中选择主要变量来解释冬小麦的产量变化
摘要背景：自动化表型分析技术正在不断推进育种进程。然而，在整个生长季节收集各种次要性状并处理大量数据仍然需要付出巨大的努力和时间。选择具有最大预测能力的最少数量的次要性状有可能减少表型分析工作量。本研究的目的是从无人机图像和关键生长阶段中提取出对解释冬小麦产量贡献最大的主要特征。2018 年春季生长季，无人机系统收集了 5 个日期的多光谱图像和 7 个日期的 RGB 图像。从植被指数和植物高度图中提取了两类特征（变量），共计 172 个变量，包括像素统计数据和动态增长率。变量选择采用参数算法 LASSO 回归（最小角度和收缩选择算子）和非参数算法随机森林。使用 LASSO 估计的回归系数和随机森林提供的置换重要性得分来确定每个算法中影响粮食产量的十个最重要的变量。结果：两种选择算法都将最高重要性得分分配给灌浆期前后与植物高度相关的变量。一些植被指数相关变量也被算法选择，主要在生长早期到中期和衰老期间。与使用从测量表型得出的所有 172 个变量进行产量预测相比，使用选定的变量表现相当甚至更好。我们还注意到，适应性 NE 品系的预测准确度 (r = 0.58–0.81) 高于本研究中具有不同遗传背景的其他品系 (r = 0.21–0.59)。
负极化分支的无空体的定量晶粒尺寸估计-I。实验和月球观测的见解
KORA天文学，空间和空间空间。 776大韩民国3 SNU天文学研究中心，首尔1号，格温纳卡（Gwinakan）08826，韩国：679-5313，日本714-1411，日本
对无空体的定量晶粒尺寸估计 - 负极分支-II。黎明任务目标（4）Vesta和（1）Ceres
KORA天文学，空间和空间空间。 776 100，首尔08826，首尔08826韩国4。天文台，157-1 NSSIN，北海道096-0066，日本，
garja合格投资NAICS代码的合格部门.xlsx
11 Agriculture, Forestry, Fishing and HuntingT 111 Crop ProductionT 1111 Oilseed and Grain FarmingT 11111 Soybean FarmingT 111110 Soybean Farming 11112 Oilseed (except Soybean) FarmingT 111120 Oilseed (except Soybean) Farming 11113 Dry Pea and Bean FarmingT 111130 Dry Pea and Bean Farming 11114 Wheat FarmingT 111140 Wheat Farming 11115 Corn FarmingT 111150 Corn Farming 11116 Rice FarmingT 111160 Rice Farming 11119 Other Grain FarmingT 111191 Oilseed and Grain Combination Farming 111199 All Other Grain Farming 1112 Vegetable and Melon FarmingT 11121 Vegetable and Melon FarmingT 111211 Potato Farming 111219 Other Vegetable (except Potato) and Melon Farming 1113 Fruit and Tree Nut FarmingT 11131橙色贪婪111310橙种植11132柑橘（橙色除外）grovest 111320柑橘（橙色除外）树林11133 Noncitrus果实和树坚果农场111331苹果园111333葡萄农业111339其他非citrus水果养殖1114 Greenhouse，Nursery和Florulture Productiont 11141 Covert 111411蘑菇生产生产的食品作物111419其他食品作物在封面下种植的其他食物
研究镍添加剂对激光辅助增材制造 Ti-6Al-4V 晶粒细化和强度增强的内在机制
摘要 众所周知，晶粒细化剂可以调整微观结构并提高增材制造 (AM) 钛合金的机械性能。然而，Ni 添加对 AM 制造的 Ti-6Al-4V 合金的内在机制尚不十分清楚。这限制了它的工业应用。本研究系统地研究了 Ni 添加剂对激光辅助增材制造 (LAAM) 制造的 Ti-6Al-4V 合金的影响。结果表明，Ni 添加对 LAAM 制造的 Ti-6Al-4V 合金的微观结构演变产生三个关键影响。(a) Ni 添加剂显着细化了前 β 晶粒，这是由于凝固范围扩大所致。随着 Ni 添加量从 0 增加到 2.5 wt。%，原β晶粒的长轴长度和长宽比分别从1500 µ m和7减小到97.7 µ m和1.46。(b) Ni添加剂可以明显诱导球状α相的形成，这归因于β相和α相之间增强的浓度梯度。根据终止传质理论，这是球化驱动力。随着Ni添加量从0增加到2.5 wt，α板条的长宽比从4.14降低到2.79。%(c) Ni是一种众所周知的β稳定剂，它可以显著增加β相的体积分数。室温拉伸结果表明，随着 Ni 含量的增加，机械强度增加，伸长率几乎呈线性下降。使用改进的数学模型定量分析了强化机制。从结果可以看出，α 板条相和固溶体对本研究中 LAAM 构建的 Ti-6Al-4V-x Ni 合金的总屈服强度贡献最大。此外，随着 Ni 含量的增加，伸长率降低是由于大量固溶体 Ni 原子导致 β 相的变形能力下降。这些发现可以加速增材制造钛合金的开发。
全基因组关联研究研究谷物蛋白，千核重量和面包小麦（Triticum aestivum L.）的归一化差异指数
摘要：研究谷物蛋白含量（GPC），1000个核重量（TKW）和归一化差异植被指数（NDVI）的基因组区域，以280种面包小麦类型类型进行了研究。使用35K公理阵列对全基因组关联（GWAS）面板进行了基因分型，并在三个环境中进行了表型。在覆盖面包小麦的A，B和D亚基因组的18个染色体上检测到总共26个标记性属性关联（MTA）。GPC显示最大MTA（16），其次是NDVI（6）和TKW（4）。最多10 mTA位于B亚基因组上，而在A和D亚基因组上映射了8个MTA。In silico analysis suggest that the SNPs were located on important putative candidate genes such as NAC domain superfamily, zinc finger RING-H2-type, aspartic peptidase domain, folylpolyglutamate syn- thase, serine/threonine-protein kinase LRK10, pentatricopeptide repeat, protein kinase-like domain superfamily,细胞色素P450和扩张蛋白。发现这些候选基因具有不同的作用，包括调节胁迫耐受性，养分重液，蛋白质积累，氮利用率，光合作用，谷物填充，线粒体功能和核心发育。新鉴定的MTA的影响将在不同的遗传背景中得到验证，以进一步利用标记育种。
从种子到酸面团和大麦再到啤酒：基于价值的谷物供应链模型，以支持上东北的中期农场可行性
我没有可能在我自己完成论文的这一刻到达。我非常感谢我的汤姆·萨福德（Tom Safford），希瑟·达比（Heather Darby），米歇尔·米勒（Michelle Miller），马修·霍夫曼（Matthew Hoffman）的支持委员会，最重要的是，我的委员会主席兼顾问analena bruce。感谢您对该项目的每项贡献，以重要的方式塑造它，并指导我成为一名周到的研究人员。Analena，感谢您的不懈支持，鼓励我遵循好奇心，并在每一步的每一步都提供指导。我对与您合作的经历感到非常感激，我仍然可以记得我觉得自己在您的实验室中获得职位的那一天的怀疑。感谢我令人愉快的实验室同伴辛迪·郑和奥利维亚·伯顿（Cindy Zheng）和奥利维亚·伯顿（Olivia Burton）以及实验室博士后汉娜·斯托克斯·拉莫斯（Hannah Stokes-Ramos）创造了一个快乐而支持的学习和工作场所。您对该项目的各种迭代和阶段的反馈对于建立我的信心非常宝贵。我感谢我的ANFS朋友为我加油并为有时忘记我们的工作提供好的公司。我亲爱的家人和甜蜜的伴侣扎克（Zach）花了几个月的时间倾听我的想法，看着我被这个项目所吸收。感谢您的日常鼓励和相信我。我很幸运。
具有纳米晶界的等静压热压 W-Cu 复合材料：微观结构、组织及对伽马射线的辐射屏蔽效率
1 磁膜物理实验室，SSPA“白俄罗斯国家科学院科学与实用材料研究中心”，P. Brovki 街 19，220072 明斯克，白俄罗斯；fix.tatyana@gmail.com (TIZ)；zheludkevich27@gmail.com (ALZ)；ir23.by@gmail.com (IUR)；bondruk625@gmail.com (AAB)；katenickerd@gmail.com (EKZ)；truhanov86@mail.ru (AVT) 2 南乌拉尔国立大学单晶生长实验室，列宁大街 76，454080 车里雅宾斯克，俄罗斯 3 联合核研究中心弗兰克中子物理实验室，Joliot-Curie 街 6，141980 杜布纳，俄罗斯； vershinina@nf.jinr.ru 4 杜布纳国立大学自然科学与工程科学学院，Universitetskaya Str. 19, 141980 Dubna，俄罗斯 5 白俄罗斯国立信息与无线电电子大学微纳米电子系，P. Brovki Str. 6, 220013 Minsk，白俄罗斯 6 东北大学资源环境系，沈阳市文化路 3-11 号 110819，中国；mg_dong@163.com 7 乌拉尔联邦大学物理与技术研究所，Mira Str. 19, 620002 Yekaterinburg，俄罗斯；mokhamed.khanfi@urfu.ru 8 核材料管理局，El Maadi，开罗 PO Box 530，埃及 9 伊斯拉大学理学院物理系，Al Hezam Road，安曼 1162，约旦； dr.mabualssayed@gmail.com 10 核医学研究系，医学研究与咨询学院，伊玛目阿卜杜拉赫曼·本·费萨尔大学，沙特阿拉伯达曼 31441 11 莫斯科谢切诺夫第一国立医科大学生物医学科技园，Bolshaya Pirogovskaya Str. 2/4，119991 莫斯科，俄罗斯；sil_m@mail.ru 12 国立科技大学 MISiS 电子材料技术系，列宁大街 4/1，119049 莫斯科，俄罗斯 * 通讯地址：dashachushkova@gmail.com (DIT)；sv_truhanov@mail.ru (SVT)；电话：+375-29-562-81-87 (DIT)；+375-29-536-86-19 (SVT)