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西米棕榈（Metoxylon sagu Rottboll）首个高质量基因组组装数据
西米棕榈（Metoxylon sagu Rottboll）是一种全能型棕榈树，它既是热带耐盐生淀粉生产棕榈树，也是观赏植物。最近，利用 Illumina 测序平台对这种棕榈树进行了基因组调查，但 BUSCO 基因组完整性非常低（21.5%），其中大多数（~78%）是碎片化或缺失的。因此，在本研究中，利用可产生更长读取量的 Nanopore 测序平台进一步提高了西米棕榈基因组的完整性。进行了混合基因组组装，结果是一个更完整的西米棕榈基因组，其中 BUSCO 完整性高达 97.9%，其中只有~2% 是碎片化或缺失的。在本研究中，西米棕榈的估计基因组大小为 509,812,790 bp。从西米棕榈基因组中共发现了 33,242 个蛋白质编码基因，其中约 96.39% 的基因已进行了功能注释。对碳水化合物代谢 KEGG 通路的研究还发现，淀粉合成是西米棕榈的主要活动之一。这些数据对于未来的分子进化和全基因组关联研究必不可少。
根修剪对油棕榈种植园中有机碳库存水平的影响
摘要棕榈油（Elaeis Guineensis Jacq。）是一种可以将二氧化碳转移到土壤中的碳存储中的农作物。根修剪也在增强植物中的碳库存中起作用。这项研究旨在评估根修剪对油棕榈碳储量的影响及其与营养吸收的关联。这项研究使用了四岁的油棕榈植物进行了六个月的时间。采用了具有两个因素的嵌套实验设计。第一个因素是主要的地块，涉及三个根切割深度（0、10和20厘米），而第二个因子构成了四个根切割强度（0％，25％，50％和75％）。调查结果表明，根修剪增加了植物的碳库存，尽管与对照相比，植物的碳量保持较低。下午记录了最高的CO 2发射，特别是在75％强度的20 cm根切割处理中，尺寸为4.3μmol·M -2·SEC -1。最大的碳储备，16.98吨·C·Ha -1·年-1年，在20 cm的深度和75％的强度下观察到，相关性为正相关。
棕榈油厂废水中微藻葡萄藻的加工繁殖
棕榈油厂废水 (POME) 的化学和生物需氧量 (BOD 和 COD) 高，因此污染程度远远高于城市污水。本研究检查了典型物理环境下 POME 废水的特性，以追踪不同体积和不同 POME 稀释度下微藻（即葡萄藻属）的生长条件。从分析 POME 的水质测量结果开始，然后得出微藻的生长条件。葡萄藻属微藻无法在稀释的原始 POME 中繁殖。然而，在充足的光照和氧气条件下，它可以在稀释的厌氧 POME 中很好地繁殖。研究结果表明，70% 的稀释厌氧 POME 是微藻葡萄藻属增殖的理想稀释度。原始 POME 在物理上被描述为水中含有的高总固体和浊度浓度的浓稠褐色液体。该研究探讨了葡萄藻属的用途。在 POME 材料中进行培养和繁殖以实现可持续的生物能源生产，突出了微藻在未来经济效益方面的潜力。关键词：POME；微藻 Botryococcus sp.；微藻培养；废水
森林到油棕榈种植的碳库存动力学转换生态系统康复计划
背景和目标：增强碳储备和增强碳吸收潜力的努力对于缓解气候变化至关重要。Peatland生态系统以其高的有机含量而闻名，特别容易受到环境管理的影响。这项研究旨在检查1998年至2022年之间的土地使用和土地覆盖的变化，涵盖了24年的持续时间。此外，它试图评估指定的Kepau Jaya特定目的森林区域内的碳库存的相关变化。所调查的地区涵盖了一个泥炭地生态系统，该生态系统在土地覆盖和土地使用方面发生了很大变化。这项研究调查了由这些改变引起的碳库存波动，并就农业验证系统的潜力促进了更广泛的土地用途的潜力提供了宝贵的观点。此外，它强调了它们在生态系统修复计划中的作用以及对森林泥炭地地区的更好管理。方法：通过使用Google Earth Engine Platform中存储的ShapeFile数据，在Landsat 5和8卫星图像上进行了空间分析。使用分类和回归树进行数据分析，这是用于指导分类的机器学习中的决策树算法。此外，利用有目的的抽样来收集社会经济数据，然后实施福利成本分析。从1998年到2022年，碳库存的年度下降持续下降，导致每年减少1,933.11吨碳。土地使用和覆盖的变化与这种下降密切相关。调查结果：结果表明，在24年期间，Kepau Jaya特定目的区域内土地覆盖率发生了重大变化，森林地区和开放区域每年分别减少23.15公顷，每年分别16.94公顷，而油棕种植园每年扩大40.10公顷。为了增加该地区的植物物种多样性并支持从单一培养物中逐渐过渡，通过将咖啡馆和沙兰格兰在农业式示范中的2公顷油棕榈种植块中的油棕榈行中进行了互动，从而实现了参与性的农林业计划。根据在乳房高度进行的测量结果，测量了这些物种的地上生物量，预计估计了Kepau Jaya Jaya特定目的区域的碳库存，到2030年，碳量达到19,455吨碳，咖啡自由女神（Coffea Liberica）贡献了4,148吨碳和Shorea balangeran balangeranananaan parnangeran parnangeran parnangeran贡献了15.30吨碳酸盐。结论：研究区域的森林覆盖率大大减少，而油棕区域的程度显着扩大。这些发现强调了采取积极措施来通过社区授权和建立示威图来促进农林业发展的特定森林地区的治理。这项研究的结果提供了旨在促进可持续森林管理的长期森林康复策略的见解，从长远来看，可持续的森林管理会产生环境和社会经济益处。
评估贝宁>红棕榈油生产过程中的良好卫生和制造实践
使用的处理方法（Ayompe等，2021； Foong等，2018； Ordway等，2017； Neszmelyi，2014）。这种质量恶化可以由脂质氧化组成，脂质氧化通常由光，热或金属催化（Kärt等，2022）。在西非，除了被用作几乎所有餐食准备的成分外，棕榈油的生产主要是由不知道最佳实践和技术的人们所实践的，用于提高产品的提取产量和产品质量（Houssou等，2020; Gesteiro等，Gesteiro等，2019; Dongho，2019; Dongho等。在加纳，由于所用设备的质量和相关的微生物污染，棕榈油的生产和消费逐渐成为安全问题（MacArthur等人，2021b）。根据Dongho等人的说法。 （2021），在批量销售期间生产和暴露的油可能会受到微生物的污染。 在尼日利亚和喀麦隆（Ayompe等，2021）中强调了类似的卫生风险，并且与生产商缺乏对良好卫生和制造实践的知识有关。 因此，粗棕榈油的消耗可能对消费者有风险，尤其是在未遵循良好卫生规则的情况下产生的情况。 因此，地方一级的生产过程需要改进。根据Dongho等人的说法。（2021），在批量销售期间生产和暴露的油可能会受到微生物的污染。在尼日利亚和喀麦隆（Ayompe等，2021）中强调了类似的卫生风险，并且与生产商缺乏对良好卫生和制造实践的知识有关。因此，粗棕榈油的消耗可能对消费者有风险，尤其是在未遵循良好卫生规则的情况下产生的情况。因此，地方一级的生产过程需要改进。
棕榈油在天然海水中的微生物降解及油脂降解菌群的鉴定
摘要 棕榈油产业是马来西亚最重要的大宗商品产业之一，马来西亚分别占全球棕榈油产量和出口量的 39% 和 44%。大部分棕榈油通过海运出口到各个国家，这增加了船舶漏油等海洋污染的风险。微生物降解研究对于建立基线数据非常重要，而基线数据对于缓解规划和政策制定至关重要。根据 OECD 化学品测试指南 OECD TG 306（海水中的生物降解性）中所述的改良摇瓶法，使用从巴生港收集的天然海水和分离的细菌铜绿假单胞菌 UMTKB-5 研究了棕榈油衍生物的降解。测定 CPO 和 CPKO 降解的分析方法包括测量溶解有机碳 (DOC)、菌落形成单位 (CFU)、使用基于 16S rDNA 基因的宏基因组分析的细菌多样性以及脂肪酸测量。从巴生港收集的海水中 CPO 和 CPKO 的降解表明细菌数量增加，并分别在第 7 天和第 21 天达到峰值，随后下降，表明棕榈油被用作细菌生长的底物，同时降解由选定的细菌产生的脂肪酶辅助进行。在 P. aeruginosa UKTKB-5 培养样品中观察到类似的生长模式。样品中的 DOC 去除显示负值，表明 CPO 和 CPKO 降解的碳输入高于细菌的消耗。脂肪酸测量显示细菌降解和油利用过程中的成分变化。宏基因组分析显示不同采样地点的细菌种群多样，并在生物降解实验结束时分离出四种产脂肪酶的细菌菌株。该研究表明棕榈油在海水中的生物降解性，并能够提供基线数据以了解和制定海洋环境泄漏事件的行动计划。
面向可持续性的农业供应链网络设计：以椰枣为例
摘要。如今，农业和食品供应链吸引了学术界和工业界的关注。本文首先考虑枣产品的特性，将其作为最著名和最丰富的产品之一来设计和解决其供应链设计。枣产品的特殊特性使得供应链设计独一无二。因此，考虑不同的客户以及特定的产品流程是本文的另一个贡献。据报道，目前还没有关于这个主题的研究。在多目标元启发式算法中采用了几种旧的和最新的元启发式算法，以达到更好的集约化和多样化权衡。通过田口设计实验方法，选择了所提算法的适当参数值。此外，通过相对百分比偏差 (RPD)、CPU 时间和加权 LP 度量方法等方法来研究解决方案的质量。结果表明，多目标 Keshtel 算法 (MOKA) 效率更高，并且始终优于其他使用的算法。
用于评估棕榈油厂可持续供应链性能
摘要。棕榈油行业的现状在印度尼西亚具有重要的战略重要性，是该国国内生产总值（GDP）的主要贡献者。必须利用SCOR（供应链操作参考）方法中概述的三种性能类别，即弹性，经济效率和可持续性，是必须评估和评估棕榈油行业供应链的性能。这项研究分析了印度尼西亚棕榈油行业的可持续供应链绩效。收集并分析了来自东加利曼丹八个工厂的二级数据。通过AHP分析分析了通过专家问卷调查表的主要数据。最高权重归因于0.3995的环境方面，其次是0.169，可靠性为0.139，敏捷性为0.134，成本为0.082，资产管理为0.074。综合指标评估了可靠性，响应能力，敏捷性，成本，资产管理和环境可持续性。结果表明，在技术采用和减少排放计划的推动下，磨坊E，H和C表现出最高的总体表现。该框架提供了战略见解，以加强供应链管理并提高整个行业的环境可持续性。根据专家评估，预计在可预见的将来，环境和可持续性因素将成为这些公司成功的关键决定因素。
来自印度尼西亚卡利曼丹中部的泥炭沼泽森林和油棕种植园的碳库存
摘要保存高碳密度的热带泥炭森林是国家和全球层次降低气候变化的最成本较高的策略之一。在过去的几十年中，在印度尼西亚的大片热带泥炭森林已转化为油棕种植园，导致碳排放量显着。在这里，我们在总共六个地点中量化了生态系统碳库存：两个主要的泥炭沼泽森林地点，一个二次泥炭沼泽森林地点和印度尼西亚市中心中部Tanjung Put的三个年轻的油棕种植园。我们进一步确定了由于泥炭沼泽森林转换为油棕榈种植的植被变化所带来的潜在碳排放。原发性泥炭沼泽森林的平均总生态系统碳库存分别为1770±123 mg c/ha和533±49 mg c/ha。相比之下，油棕种植园的平均碳库存为759±87 mg c/ha或占泥炭沼泽森林的42％。在次生森林中，地上与地下C库存的比率最高，估计值为0.48，其次是0.19的原发性森林，油棕园为0.04。使用股票差异，由原发性泥炭沼泽森林转化为油棕种植园的质量量征收征收
使用Yolov4和RGB-D
摘要。松散的棕榈果（LPF）是一种油棕果，已从其堆中成熟并掉落，含有高油脂含量。LPF的每个损失都会影响石油提取率并导致财务损失。现有的LPF收集方法不是很有效，因为它们需要人类的控制和监督。常规方法，例如机械和滚筒型LPF收集器，由于LPF散布在广泛的人工林上，因此效率低下。因此，必须使用自主LPF检测系统。但是，基于图像的检测系统通常受到诸如亮度和草的环境因素的干扰，而LPF位置随机器人和摄像头的位置而变化。这项研究的一般目标是开发一种基于图像的LPF检测算法。这需要基于深度学习的实时应用的有效检测算法。另外，使用图像深度（RGB-D）准确地确定LPF位置是必不可少的。该项目采用高效率和准确性的Yolov4对象检测器来实现实时LPF检测。使用深度图像和Intel Realsense D435i相机的视野，LPF位置是通过LPF边界框的中心坐标与相机之间的距离确定的。该系统已集成到机器人操作系统（ROS）中，以确保机器人的可用性。该系统达到了98.74％的平均准确性（MAP@IOU 0.5），平均损失为0.124，检测时间为5.14ms。对于LPF位置确定，算法的计算位置和手动测量之间的差异仅为X坐标的3.82厘米，而Y坐标的差异仅为1.80厘米。