葡萄糖作物一般称为“ cucullits”。杯子覆盖印度和其他热带国家的最多土地。杯子的卡路里,矿物质和维生素含量很高。杯子种子因其高油脂和蛋白质含量而受到珍贵。通过采用诸如植物生长监管机构之类的投入来提高生产力和食品安全,印度农业已经变得更加机械化和基于科学;植物生长调节剂对农作物营养和产量的影响更快。PGR在葫芦中的给药可通过帮助葡萄藤伸长,增加果实的环境,变化形态和生长特征,并帮助植物耐受疾病相关的困难来刺激生长。在低浓度下GA 3的应用会影响植物的生长并增强生长指标,例如雄花的数量和第一雄花的出现。生长素通过增加分支和叶子的数量来刺激发育。使用空灵,通过增加雌花的数量和抑制雄性开花来改变性别比,从而增加了产量参数。PGRS的外源应用对植物内源激素有影响,从而改变了植物的生理过程。建议的各种植物生长调节剂提高了更快的生长,更早的开花,较低的性别比,更高的水果产量和改善的水果质量。通常,增长调节剂有助于在短时间内生产可销售的水果。关键字:葫芦,PGRS,生长素,Ethrel,Ga 3不同的PGR应用对茎长度,分支数,花的总数,结果,产量和其他产量的特征具有重大影响。pgrs调节奶油作物植物中的生理过程,例如生根,开花,生长,发芽和成熟,并且已证明PGR在葫芦生产中使用PGRs有利于产量和产量,并有助于产量。
该课程主要是为SAU和ICAR研究所的教职员工设计的,以熟悉植物生长调节剂(PGR)和营养在作物生产中的重要性。鉴于人口不断增加和耗尽自然资源,要应对这一惊人的挑战,科学家必须开发实现“常绿”革命所需的技术,从而在不降低自然资源的情况下提高作物生产力。必须通过更好和综合的管理实践来满足额外粮食生产的任何进一步需求。尽管在正常的管理实践下,高产的杂种作物品种非常出色,但很少实现其全部基因潜力。PGR诱发的较高产量是由于植物内的光合作用分布模式改变,因此不需要更多的其他农业投入。PGR可以通过改变基因表达来进一步提高高收益作物,水果等的产量,这也使植物能够与不利的环境变化作用,而这些变化无法通过任何其他方式轻易调节。此外,它们还有助于通过农作物更好地利用营养。生物技术的应用将为理解植物代谢和修饰的同化过程提供更好的工具,从发芽到衰老。因此,他们将有助于提高农作物效率的农业生产率。用植物生长调节剂的作物中的作物操纵产量潜力·PGR和植物对气候变化的适应性·园艺作物中的生长调节剂的使用·生长调节剂的生长调节剂的生长调节剂和收获后的生长寿命和后期培养物中的pgr在组织培养物中的生长和质量的策略·自然植物的策略差异植物的策略。诊断营养障碍(土壤测试,植物分析,视觉症状,作物生长反应和养分障碍的纠正)呈现替代性生长技术(水培,自动化学,养分,养分技术,具有充气,流动和降解的繁殖力,滴灌和亚基式的繁殖力)用植物生长调节剂的作物中的作物操纵产量潜力·PGR和植物对气候变化的适应性·园艺作物中的生长调节剂的使用·生长调节剂的生长调节剂的生长调节剂和收获后的生长寿命和后期培养物中的pgr在组织培养物中的生长和质量的策略·自然植物的策略差异植物的策略。诊断营养障碍(土壤测试,植物分析,视觉症状,作物生长反应和养分障碍的纠正)呈现替代性生长技术(水培,自动化学,养分,养分技术,具有充气,流动和降解的繁殖力,滴灌和亚基式的繁殖力)用植物生长调节剂的作物中的作物操纵产量潜力·PGR和植物对气候变化的适应性·园艺作物中的生长调节剂的使用·生长调节剂的生长调节剂的生长调节剂和收获后的生长寿命和后期培养物中的pgr在组织培养物中的生长和质量的策略·自然植物的策略差异植物的策略。诊断营养障碍(土壤测试,植物分析,视觉症状,作物生长反应和养分障碍的纠正)呈现替代性生长技术(水培,自动化学,养分,养分技术,具有充气,流动和降解的繁殖力,滴灌和亚基式的繁殖力)
Callogenesofene是用于体外次生代谢产生和间接器官发生的最强大的生物技术方法之一。可以通过应用机器学习(ML)和优化算法的组合来获得对呼应和优化方案的全面知识。在当前的研究中,p的call灭响应(即call灭率和愈伤组织新鲜重量)。caerule。使用多层感知器(MLP)。此外,将开发的模型集成到遗传算法(GA)中,以优化PGRS和Explant类型的浓度,以最大程度地提高卡尔生成反应。此外,进行了敏感性分析,以评估每个输入变量对卡尔生成响应的重要性。结果表明,在训练和测试集中,MLP具有高预测精度(R 2> 0.81),用于建模所有研究参数。基于优化过程的结果,将从补充有0.52 mg/l IBA的培养基中培养的叶植物中获得最高的卡生成率(100%),加上0.43 mg/l NAA,加上1.4 mg/l 2,4-D 2,4-D Plus 0.2 mg/l bap。敏感性分析的结果表明,PGRS外源应用对call菌的外源性的影响。gentally,结果表明,MLP和GA的组合可以显示出具有前瞻性的辅助工具,以优化和预测体外培养系统,并因此应对巴西列拉组织培养中目前面临的几个挑战。
植物生长调节剂(PGR)对于通过激活其增殖和发育途径来调节植物如何应对植物至关重要。植物在开发周期中遇到的非生物压力源是由生长调节剂管理的。生长激素是控制植物的定期生长和对外部刺激的反应的化学信使。他们控制组织的发育和分化,从而控制植物的发展速度。PGR对于植物对非生物应激的反应是必需的。此外,植物中的激素使它们能够识别不利的环境环境。植物生物合成的能力使植物激素能够适应其环境。脱离的酸性辅助植物应对盐和干旱胁迫,而盐度,过度浇水,寒冷和干旱的乙烯艾滋病植物。植物可以借助茉莉酸从机械损伤和干旱胁迫中恢复。研究还提供了一些技巧,以最大程度地提高生长调节剂增强作物对非生物压力源的耐受性的能力。
即使使用SNP搜索工具,我们也不能依靠提出的变体。有一些结核分枝杆菌基因组的区域很难有效地映射,例如高度重复的PE / PPE / PGRS基因和IS(插入序列位点)。此外,当我们的样品中出现插入或缺失(Indel)相对于参考时,它可能会导致独特的核苷酸的假变体显得靠近Indel。最后,如果很少有序列映射到参考基因组的区域,这要么是由于缺失序列或由于基因组区域中的GC含量高,因此我们无法确定这些变体的鉴定质量。“ TB变体过滤器”工具可以根据各种标准(包括上面列出的标准)帮助过滤变体。
简介 – 研究生研究员 (PGR) 将在维持我们未来国际一流的研究活动中发挥核心和关键作用。PGR 战略是研究、知识交流和创新 (RKEI) 支柱的核心,与 RKEI 战略中规定的目标(关键绩效指标)密切相关。我们认识到需要从招聘到成功完成提供高质量的 PGR 体验,并希望与我们的 PGR 校友建立牢固的关系,他们是我们大学核心价值观的大使。我们认识到,为了实现这些抱负,我们需要持续投资于研究生研究环境,并且需要改变我们当前的基础设施,以使我们能够成长并实现我们作为一个机构的抱负。
尽管脱氧核糖核酸 (DNA) 的组成简单,只有 4 个核苷酸变体,但它却存储着物种间和物种内大量变异的独特信息。遗传密码由单核苷酸多态性 (SNP) 的顺序和位置、它们之间的空间关系以及它们与其他 SNP 的上位相互作用决定 [8–10]。全基因组关联研究 (GWAS) 方法通过对痴呆症患者和认知未受损 (CU) 的个体进行组比较来识别与 AD 相关的 SNP [11–15]。然而,GWAS 不考虑上位相互作用。为了更好地解释遗传性并确定 AD 的遗传结构,开发了使用载脂蛋白 E (APOE) Ɛ 4 单倍型(最重要的散发性 AD 风险因素)以及通过 GWAS 方法和多基因风险评分 (PGRS) 确定的许多其他 AD 风险 SNP 的多元回归方法 [16–19]。然而,它们仅解释了疾病遗传性的一部分,表明缺少额外的风险 SNP 和有关相互作用的关键信息。
在主要类别的植物激素,生长素,gibberellins和cytokinins中广泛用于植物传播。这些激素会影响植物的生理和发育过程,例如根开始,顶端优势,种子发芽,叶片扩张以及芽,花朵和水果的发育。发现其外源应用可显着改善几种重要植物的生长。这项研究旨在确定植物生长调节剂(PGR)的有效性,这些调节剂(PGRS)来自自然存在的植物生长细菌(PGPB)在所选农作物的生产和传播中的有效性。在这项研究中,从天然存在的PGPB芽孢杆菌sp中提取吲哚 - 3-乙酸(IAA)和gaberellicac(GA)。提取的激素被纳米成型,以使植物中的受控释放和增加。将纳米成型激素应用于咖啡的繁殖以及茄子和装饰物的产生中。结果表明,与市售的生长素相比,纳米成型IAA(纳米-IAA)的应用显着提高了咖啡的存活率。纳米-IAA提高了酸性土壤中茄子的发芽率和九重奏在阴性对照(水)上的根源出现,但与市售的生长素相当。纳米制造的气体和市售
联合国成员国在2015年采用的可持续发展目标(SDG)认识到需要可持续农业,这将使人类的生计和保护环境有益。随着对食品,饲料,饲料和生物燃料生产的需求继续加剧,气候变化的影响(SDG 17)和相关的环境因素仍然是农业的关注。在全球范围内,现代技术在农业中的应用,例如精确耕作技术(例如,GPS引导的拖拉机,无人机和传感器),生物技术(包括遗传工程和分子育种),人工智能(AI)和Robotics和Robots在高度的研究中遇到了重要的研究,并且是多元化的研究,并且是多样化的研究,并且是多元化的研究。营养丰富的作物品种(Abiri等,2023; Ivezic ́等,2023)。例如,生物技术系统(例如使用植物激素在维持植物生产力中)在农业生产力中表现出巨大的潜力。植物激素,通常被视为植物生长调节剂(PGR),是关键信号分子,在有利且不利的条件下调节植物生理和生化过程(El Sabagh等,2022)。这些多样化的植物激素[ 2016)。