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植物微生物相互作用
前言与世界人口的持续增加相反，可耕地不断减少。这种情况导致有必要以最有效的方式使用现有的农业场。实际上，当研究生产数字时，尽管农业地区有所减少，但观察到农作物产量的增加。这只有通过提高单位面积的生产率才有可能。提高生产率的最重要因素是将新的已发达品种引入农业生产中。但同时，农民还发展了文化实践，从而提高了农业生产的生产率。但是，自然资源和生态系统平衡的最新恶化导致质疑当前实践的可靠性。危险情况，例如由于过度施肥而导致地下水的富营养化，由于过度使用农药活性成分引起的残留问题以及耐药/害虫剂的新品种的发展危害了可持续性。但是，如果我们有意识地采取行动，就无需遇到这些负面情况，并且有可能降低生产成本。如何？当然，使用微生物通过与植物建立积极关系来做出积极贡献的微生物。某些微生物对植物根部区域的根际环境有积极影响，而有些微生物对地上部分的植物球有积极的影响，从而对营养和耐药性提供了积极的影响。即使某些微生物在植物根部内生长，它们的延伸也扩展到周围土壤中的其他植物。植物通过此分支共享和交流。此外，这些扩展的生长对植物营养和耐旱性有重大贡献。为了防止农药的使用，某些有利的微生物在减少疾病或有害生物种群中起着至关重要的作用，因为它们是引起疾病的其他微生物的自然敌人。在这本书中，有关一些微生物的重要信息，这些微生物是可以与植物建立不同方式并表现出不同积极作用的一些微生物。我们代表所有作家表示尊重，并希望我们是我们的书的编辑，将使整个农业社区受益。我们还声明，我们对这本书的任何反馈都开放。
GAO-24-106326，核电站：NRC应采取行动以完全考虑气候变化的潜在影响
但是，NRC解决来自自然危害风险的行动并不能完全考虑潜在的气候变化影响。例如，NRC主要在其许可和监督过程中使用历史数据，而不是气候预测数据。NRC官员GAO接受采访时说，他们认为他们当前的过程为解决气候风险提供了足够的安全余地。 但是，NRC尚未进行评估以证明情况。 评估其过程以确定它们是否充分解决了气候变化增加风险的潜力将有助于确保NRC充分考虑对现有植物的风险。 具体来说，确定其流程中的任何差距并制定了解决这些问题的计划，包括使用气候预测数据，将有助于确保NRC采用更全面的方法来评估风险，并能够更好地实现其保护公共卫生和安全的使命。NRC官员GAO接受采访时说，他们认为他们当前的过程为解决气候风险提供了足够的安全余地。但是，NRC尚未进行评估以证明情况。评估其过程以确定它们是否充分解决了气候变化增加风险的潜力将有助于确保NRC充分考虑对现有植物的风险。具体来说，确定其流程中的任何差距并制定了解决这些问题的计划，包括使用气候预测数据，将有助于确保NRC采用更全面的方法来评估风险，并能够更好地实现其保护公共卫生和安全的使命。
允许移动活植物害虫，生物防治生物，
1）进口，州际运动和环境释放已经过基因工程的列出的监管生物可能需要根据第340部分第7 CFR颁发的不同许可。任何未经授权的进口，州际运动或环境释放（包括意外释放）的受管制有机体违反这些法规。在移动基因工程生物之前，请在：https：//www.aphis.usda.gov/aphis/aphis/ourfocus/biotechnology上联系APHIS生物技术监管服务（BRS）。如果BR不需要许可证，请联系害虫，病原体和生物防治许可单元，以获取进一步的指导：pest.permits@usda.gov 2）如果在发货中确定了动物病原体，以确保适当的保障，请参考http://www.aphis.usda.gov/import_export/animals/animal_import/animal_import/animal_imports_anproducts.shtml 3）如果确定了人类病原体国家监管机构。请联系适当的机构，例如美国环境保护局，美国鱼类和野生动物服务局，美国食品和药物管理局，疾病控制与预防中心，Aphis兽医服务部门，Aphis Biotechnology监管服务或您所在州的农业部确保正确许可。5）如果您考虑续签本许可证，则应在本许可到期日之前的90天提交申请，以确保继续承保。要求需要遏制设施的许可可能需要更长的时间来处理。6）当受调节的材料包括国内土壤时，您必须遵守所有当地检疫，请参见：http：//wwwww.aphis.usda.gov/planthealth/pests_and_and_disease，特别关心土壤从某些大陆区域移动的特殊关注：进口消防蚂蚁： Golden Nematodes：http：//www.aphis.usda.gov/planthealth/gn;土豆/苍白的囊肿线虫：http：//www.aphis.usda.gov/planthealth/pcn; phytophthora ramorum（突然的橡木死亡）：http：//www.aphis.usda.gov/plant-health/sod
氮杂类物种和其他土壤微生物增强了植物
在2024年1月21日收到的文章于201/02/2024修订的文章在2010年1月3日接受了文章，简介Azotobacterspecies是革兰氏阴性含量为革兰氏阴性含量，免费生活，有氧，非亲生氮固定细菌可增加土壤的生育能力。Lohnis和Smith（1923）描述了具有复杂生命周期的氮杂杆菌。纯培养中氮杂杆菌的形态差异很大。它是钝性的杆状或大约2x4µ的椭圆形细胞（Winogradsky，1930; 1938）。称为囊肿的静息细胞是球形，圆形和代谢性休眠的（Hitchins and Sadoff，1970; 1973）。已经报道了Azotobacter属的六种物种，其中一些是通过钙鞭毛蛋白鞭毛的运动，而其他鞭毛则是非运动的（Martyniuk and Martyniuk，2003年）。Azotobacter属在1901年被荷兰微生物学家，植物学家和环境微生物学 - 贝吉林克及其同事的创始人认可。关于作物生产中氮杂杆菌的研究表明，其在改善植物营养和改善土壤生育能力方面的重要性（Kurrey等，2018）。在补充了各种碳和氮来源的培养基中生长的几种氮杂杆菌菌株可以产生氨基酸（Gonzalez-Lopez等，2005）。这些根瘤菌产生的这种物质与几种
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2024/3/6 11:00 11:15氮化物半导体4室D 06AD04O 1224屏障生长温度对绿色Gainn LED特征Mitsuki Yanagawa
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摘要：现代农业在确保粮食安全和可持续作物生产方面面临重大挑战。植物疾病是对农作物产量和质量的主要威胁。为了解决这个问题，我们针对现代农业遇到紧迫挑战的创新解决方案是一种智能的农业机器人，融合了早期植物性疾病检测的先进机器学习算法。这个自主机器人会导航田地，并通过高分辨率摄像头和传感器视觉检查农作物。这些捕获了由在不同数据集上训练的机器学习模型处理的植物健康数据。带有坚固的底盘和高级导航，机器人有效地穿越了不同的地形，不仅从图像，而且还从环境传感器（温度，湿度，土壤水分）收集实时数据。深度学习模型根据此综合数据集确定并分类疾病。这种综合方法可以提高作物产量和质量，从而解决粮食安全和可持续农业的关键方面。关键字：智能农业机器人，植物疾病检测，卷积神经网络，机器学习，深度学习
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