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磷和纳米尿素对玉米生长和产量特性的影响
Rahul Raj、Umesha C 和 Pranav Kumar DOI：https://doi.org/10.33545/26174693.2024.v8.i7Si.1606 摘要 田间试验于 2023 年喀里夫季节在农学系作物研究农场进行。实验采用随机区组设计，共十个处理，重复三次。处理细节如下：T 1：磷 40 千克/公顷 + 纳米尿素 1 毫升/升，T 2：磷 60 千克/公顷 + 纳米尿素 1 毫升/升，T 3：磷 80 千克/公顷 + 纳米尿素 1 毫升/升，T 4：磷 40 千克/公顷 + 纳米尿素 3 毫升/升，T 5：磷 60 千克/公顷 + 纳米尿素 3 毫升/升，T 6：磷 80 千克/公顷 + 纳米尿素 3 毫升/升，T 7：磷 40 千克/公顷 + 纳米尿素 4 毫升/升，T 8：磷 60 千克/公顷 + 纳米尿素 4 毫升/升，T 9：磷 80 千克/公顷 + 纳米尿素 4 毫升/升和对照地块。试验结果表明，施用 60 kg/ha 磷肥和 4 ml/l 纳米尿素（处理 8）可显著提高植株高度（202.00 cm）、最大植株干重（310.00 g/plant）、最大作物生长率（27.00 g/m 2 /day）、每穗最大行数（12.93）、行粒数（22.67）、种子指数（22.70 g）、籽粒产量（5.54 t/ha）、秸秆产量（9.92 t/ha）、收获指数（35.86%）。关键词：玉米，磷，纳米尿素，生长和产量。介绍玉米（Zea mays L.）是继水稻和小麦之后最重要的谷物作物之一，在全球农业中占有突出地位。在印度，玉米仅次于水稻和小麦，位居第三。在印度，玉米用于谷物和饲料，以及家禽和牛饲料混合物的成分和其他工业用途。玉米也称为玉蜀黍，是世界上最重要和最具战略意义的作物之一。其原产地是墨西哥（中美洲）。它是一种 C4 植物，被称为“谷物皇后”，因为它具有高生产潜力和跨季节的广泛适应性。它高效利用太阳能，具有巨大的增产潜力，被称为“奇迹作物”。玉米通过优质蛋白质在确保粮食安全和营养安全方面发挥着至关重要的作用。玉米的营养成分（每 100 克）如下：蛋白质 4 克。碳水化合物 30 克，膳食纤维 3.5 克，脂肪 1.5 克，糖 3.6 克，钙 4 毫克，锌 0.72 毫克等。（Dragana 等人，2015 年）[8]。玉米植株的每个部分都具有经济价值（谷粒、叶子、茎秆、穗和穗轴），都可用于生产各种食品和非食品产品。全球 170 多个国家种植玉米，面积达 1.88 亿公顷，产量达 14.23 亿公吨。自 2005 年以来，印度玉米种植面积位居第四位，为 989 万公顷，年产量为 3165 万吨，位居第六。在印度各邦中，中央邦和卡纳塔克邦的玉米种植面积最高（各占 15%），其次是马哈拉施特拉邦（10%）、拉贾斯坦邦（9%）、北方邦（8%）、比哈尔邦（7%）、特伦甘纳邦（6%）。目前，印度生产的玉米 47% 用于家禽饲料，13% 用于牲畜饲料，13% 用于食品，淀粉工业消耗约 14%，加工食品占 7%，6% 用于出口和其他用途。（IIMR，2021 年）。磷的应用会影响植物的生长行为。它是生长、糖和淀粉的利用、光合作用、细胞核形成和细胞分裂、脂肪和蛋白形成所必需的。光合作用和碳水化合物代谢产生的能量储存在磷酸盐化合物中，供以后生长和繁殖使用（Ayub 等人，2002 年）[5]。它在植物体内很容易转移，随着植物细胞的形成，从较老的组织转移到较年轻的组织
图像过滤以使用机器学习算法提高玉米流苏检测精度
摘要：基于无人机（UAV）的图像已被广泛用于收集时间序列的农艺数据，然后将其纳入植物育种计划中，以增强作物的改善。在本研究中，通过利用航空摄影数据集进行有效的分析，从玉米多样性面板中进行了233种不同的近交系的现场试验，我们开发了机器学习方法，以在地图水平上获得自动化的流苏数。我们既采用了基于对象的逐项计数（CBD）方法，也采用了基于密度的划分（CBR）方法。使用一种图像分割方法，该方法删除了与植物流苏无关的大多数像素，结果表明，基于对象（CBD）检测的准确性有了显着提高，并且在探测器训练有滤过90的图像上，在0.7033上达到0.7033的交叉验证预测准确性（R 2）峰值。使用未经过滤的图像时，CBR方法的准确性最高，平均绝对误差（MAE）为7.99。但是，当使用引导时，在90的阈值中过滤的图像显示出比未经过滤的图像（8.90）更好的MAE（8.65）。这些方法将允许对开花相关性状进行准确的估计，并有助于做出繁殖决定以改善作物。
通过遗传多样性和种群结构来优化早期培养白玉米的繁殖策略
玉米的生产和撒哈拉以南非洲的生产力受到各种因素的约束。评估新开发的精英亲属线的遗传多样性可以帮助识别具有理想基因的线条并探索杂种育种的遗传相关性。这项研究的目标是评估遗传多样性和种群结构的水平，并确定适当的聚类方法，以将玉米含量分配为杂种群体。使用多样性阵列技术（DARTTAG）中密度平台对从三个来源种群中提取的三百七十六个精英杂种进行了基因分型。从1904年获得的3,305个SNP标记的结果显示，平均标记物多态性信息含量（PIC）为0.39，观察到0.02的杂合性，基因多样性为0.37，次要等位基因频率为0.29，Shannon和Simpson Intices，分别为6.86和949.09，分别为6.86和949.09，以及787.70.70.70.70.70.70.70.70.70.70.70.70。最佳亚群是由基于混合的模型和主成分分析定义的三个。平均遗传距离为0.303，从0.03（TZEI 2772×TZEI 2761）到0.372（TZEI 2273×TZEI 2832）。对于376个精英杂交的认可杂质分类，使用IBS距离矩阵和平均链接聚类方法提供了最高的辅助相关系数（0.97）。使用IBS距离鉴定了三个杂种组（HG），而Hg 1的平均连锁聚类方法具有188个近交，Hg 2具有137个，Hg 3具有59个近百列。基于血统的系统发育树与确定的异质基团表现出很大的一致性。基于潜在人口结构的F统计量显示，亚种群之间的差异为10％，遗传分化水平中等的亚群中的差异为90％（0.10）。精英杂交线表现出高度的遗传多样性，这可能有益于开发新的，早期培养的白色杂种，以减轻撒哈拉以南非洲的生产约束。
对玉米中与内核大小相关特征的遗传结构和基因资源进行系统研究
摘要：谷物产量是玉米中最关键和最复杂的定量性状。内核长度（KL），内核宽度（kW），内核厚度（KT）和与核大小相关的数百 - 内核重量（HKW）是玉米中与产量相关性状的必不可少的组成部分。通过广泛使用定量性状基因座（QTL）映射和全基因组关联研究（GWAS）分析，已经发现了数千个QTL和定量性状核苷酸（QTN）来控制这些性状。但是，只有其中一些被克隆并成功地用于育种计划。在这项研究中，我们详尽地收集了与四个性状相关的基因，QTL和QTN，进行了QTL和QTN的聚类识别，然后将QTL和QTN簇合并以检测共识热点区域。总共确定了与内核大小相关性状的31个热点。他们的候选基因被预测与调节内核发展过程的众所周知的途径有关。可以进一步探索识别的热点，以进行细化和候选基因验证。最后，我们提供了高产和优质玉米的策略。这项研究不仅会促进因果基因的克隆，还可以指导玉米的繁殖实践。
申请对美国农业部动植物卫生检验局 BRS 监管状态进行审查，DSL 玉米抗病性改良第 1 步
Pioneer Hi-Bred International, Inc.（“Pioneer”，Corteva Agriscience 集团成员）正在将此请求中的信息提交给美国农业部进行审查，作为监管流程的一部分。通过提交此信息，Pioneer 不授权将其发布给任何第三方，除非根据《信息自由法》（FOIA）、5 USC 第 522 节（或美国农业部的 FOIA 实施条例）提出要求。如果美国农业部收到涵盖此提交内容中全部或部分信息的 FOIA 请求，Pioneer 希望在文件发布之前，美国农业部将向 Pioneer 提供拟发布材料的副本，并提供机会根据适当的法律依据（例如响应性、保密性或其他）反对发布任何信息。Pioneer 希望不会向任何第三方提供任何被确定为机密商业信息 (CBI) 的信息。未经先锋公司事先通知和同意，先锋公司不授权发布、出版或以其他方式分发此信息（包括网站发布）。
对尼日利亚阿比亚州农民中转基因玉米作物的认识和感知
摘要该研究确定了玉米农民对尼日利亚阿比亚州转基因作物的认识和感知。使用多阶段抽样程序选择了一百八十四名受访者进行调查。用结构化的查询范围收集数据，并以百分比，均值和回归分析进行分析。多数（67.4％）的农民不知道转基因的玉米作物，而农作物不在供应中（x̄= 1.5）。玉米农民对转基因作物的看法不是很喜欢（x̄= 2.4）。很难在市场上出售它们（x̄= 3.4），气候变化对预期产量的负面影响的威胁（x̄= 3.2）以及这些农作物可能需要大量投入的可能性，例如肥料和肉质（x̄= 2.8）。年龄（β= 1.023），以前具有改善的作物品种（β= 2.112）和Internet访问（β= 2.317）的经验对农民的看法有积极影响，但是高等学校学位的家庭成员人数（β= -0.721）具有负面影响。应该创建对转基因玉米作物的更多认识，以使农民能够根据对农作物的看法做出反对的决定。扩展服务应得到充分资金来实现这一目标。
玉米的水关系和生理学响应土壤水分水平和温室受精系统1
摘要：农作物的水状态直接受土壤水的供应影响。因此，本研究旨在分析不同土壤水分含量（80、90、100、100、110、110、110、110和120％的现场容量-FC）和受精系统（常规和施肥）的玉米中的水关系（双跨混合AG 1051）。该实验是在2019年8月至2019年10月至10月的巴西雷夫市，在巴西佩尔南布科州雷·佩恩市的农村乡村农村乡村的农业工程系中进行的实验。实验设计是具有5×2阶乘方案的随机块，四个重复和40个实验单元。在土壤湿度水平以下低于田间容量（100％FC）的100％，增加了玉米植物的相对水分含量，叶片，叶水的潜力和渗透调节。与常规施肥相比，施肥会导致较高的蒸腾率和以95％的田间容量（95％FC）灌溉的农作物中的水效率提高。在提交土壤水分水平以下的植物中，受精系统会影响水，渗透和压力潜力，以及渗透调节。
稻草回报对中国玉米场的温室气体排放的影响：荟萃分析
结果：发现分别显示出140和40％的CO 2和N 2 O的大幅增加。甲烷排放量增加了3％，而CO 2排放的最大效应值为2.66，氮速率<150 kg/hm 2。CH 4排放的效应值随土壤有机含量的降低而增加，CH 4排放的效应值从浓度> 6 g/kg时变为正变为正。随着氮速率增加，在稻草回流下的n 2 O排放效应最初增加然后减少。n 2 o排放量显着增加。随机森林模型的结果表明，在稻草返回下影响CO 2和N 2 O排放的最重要因素是施用的氮量，并且影响稻草返回下玉米领域的CH 4排放的最重要因素是土壤有机碳含量。
玉米的水关系和生理学响应土壤水分水平和温室受精系统1
摘要：农作物的水状态直接受土壤水的供应影响。因此，本研究旨在分析不同土壤水分含量（80、90、100、100、110、110、110、110和120％的现场容量-FC）和受精系统（常规和施肥）的玉米中的水关系（双跨混合AG 1051）。该实验是在2019年8月至2019年10月至10月的巴西雷夫市，在巴西佩尔南布科州雷·佩恩市的农村乡村农村乡村的农业工程系中进行的实验。实验设计是具有5×2阶乘方案的随机块，四个重复和40个实验单元。在土壤湿度水平以下低于田间容量（100％FC）的100％，增加了玉米植物的相对水分含量，叶片，叶水的潜力和渗透调节。与常规施肥相比，施肥会导致较高的蒸腾率和以95％的田间容量（95％FC）灌溉的农作物中的水效率提高。在提交土壤水分水平以下的植物中，受精系统会影响水，渗透和压力潜力，以及渗透调节。
环境遗产影响影响玉米的生长和在干旱压力下的微生物组装配
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月8日。 https://doi.org/10.1101/2023.04.11.536405 doi：Biorxiv Preprint