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小胶质形态分析-ORCA-加的夫大学
长期以来，通过形态计量分析量化小胶质细胞激活一直是神经免疫学家工具包的主要内容。小胶质形态现象学可以通过手动分类或构造数字骨骼并从中提取形态计量数据来进行。可以使用半自动化和/或完全自动化的方法以不同程度的准确性来生成这些骨架的多个开放式和付费软件包。尽管在产生形态计量学的方法方面取得了进步（细胞形态的定量测量），但工具的开发有限，可以分析它们生成的数据集，尤其是那些包含来自全自动管道分析的成千上万个单元的参数的工具。在这篇综述中，我们使用集群分析和机器学习驱动的预测算法进行比较和批评，这些算法已开发出来解决这些大数据集，并提出了这些方法的改进。，我们强调了对开放这些分类者的群体开放科学的承诺的必要性。此外，我们引起人们对具有强大软件工程/计算机科学背景的人与神经免疫学家之间进行沟通的需求，以生产具有简化可操作性的有效分析工具，如果我们要看到神经胶质生物学社区的广泛采用。
Sumitra（Suma）Muralidhar，博士学位，资深资深计划（MVP）董事VA-DOE联合研究计划VHA研发办公室
Sumitra（Suma）Muralidhar是VA百万退伍军人计划的计划总监，这是世界上至少一百万退伍军人的遗传，临床，生活方式和军事暴露数据的全球最大数据库之一。在这个角色中，她监督了数据收集的政策，资金和实施，MVP数据的安全存储和使用。她还担任弗吉尼亚州和能源联合研究系的主任，并负责监督ORD的集中互动现象资源（CIPHER）。Suma担任奥巴马总统领导下的白宫精密医学倡议的ORD联络人，并继续代表ORD/MVP参加联邦Precision Medicine的联邦机构间小组。她还曾担任VA基因组医学计划咨询委员会的指定联邦官员，该委员会从2006 - 2018年开始为VA基因组医学研究和临床秘书提供建议。她以前曾担任参议院退伍军人事务委员会（SVAC）的健康和科学顾问，乔治敦大学医学中心的微生物学副教授。她获得了马里兰大学的分子生物学博士学位，并获得了印度班加罗尔大学的遗传学硕士学位。
植物育种与保护生物学 VT2025（BI1296）
预定时间 讲座 教师 在线或 讲座室 (Ultuna 或 Alnarp) 文学 第 4 周 1 月 20 日星期一 13-15 课程介绍 SRS/MD (13-14) Alnarp/Uppsala 强制性 1 月 21 日星期二 10-11 植物育种简介 MG Alnarp/Uppsala Ortiz_1;奥尔蒂斯_2； Ortiz_3 1 月 21 日星期二 11-12 作物驯化 CH Alnarp/Uppsala Fernie 和 Yan 2019； Purugganan 2019 周二 1 月 21 日 13-15 植物保护生物学简介和历史 + 入门研讨会 SRS Alnarp/Uppsala Tronsmo Ch 1+2；丹尼斯·墨菲 (Denis Murphy) 第 7 章，第 7.5 节 + 第 9 章，第 9.1-9.3 节 星期二 1 月 21 日 15-16 参与式驯化 AM Alnarp/Uppsala Leakey 等人2022，Franzel 等人1996 星期三 1 月 22 日 10-12 谷物育种方法 AC Online Tee 等人1975 年；根据 El-Hosarya 等人的说法。 (2014)。 George Acquaah 第 16 章 讲座 1 月 23 日 10-12 作物表型和表型组学 AC Alnarp/Uppsala George Acquaah 第 12 章 讲座 1 月 23 日 13-15 生物信息学概论 LP Alnarp/Uppsala 必修 周五 1 月 24 日 13-15 学习日
植物对气候变化的反应，全球变暖如何影响粮食安全：一项关键审查
到2050年，全球农业生产必须翻一番，以满足世界人口日益增长的需求，但气候变化进一步加剧了这一挑战。环境压力，热量和干旱是粮食安全方面的主要驱动力，对农作物生产力产生了强烈影响。此外，全球变暖正在威胁着许多物种的生存，包括我们依赖于粮食生产的物种，迫使耕种地区的迁移，并进一步使环境进一步贫困，以及农作物物种的遗传变异性，对粮食安全产生了影响。本综述考虑了气候变化的关系及其对自然和农业生态系统的可持续性的影响，以及Omics技术，基因组学，蛋白质组学，代谢组学，现象学和离子学的作用。使用资源节省技术（例如精确农业和新的受精技术）进行了讨论，重点是它们在具有较高耐受性和适应性的繁殖植物中使用，并作为用于全球变暖和气候变化的缓解工具。尽管如此，植物仍会承受多种压力。这项研究为新的研究范式提出的主张奠定了基础，该研究范式被称为整体方法，它超出了作物产量的独家概念，但其中包括可持续性，生产，商业化和农业生态系统管理的社会经济影响。
第五级 - igm- ...
第5届国际集团会议的会议记录会议园艺谷物农业：弹性和可持续性谷物农业的策略是全球粮食安全的基石，为全球数十亿人提供了维持。然而，气候变化的不断升级对谷物作物构成了重大威胁，从而挑战了粮食生产和生计。第5届国际卫生谷物农业会议（IGM）：弹性和可持续性的战略曾于2024年3月27日至29日举行ICAR-Indian Wheat and Barley Research Institute（IIWBR），以应对这些挑战，并解决这些挑战的解决方案。The meeting was conducted under six thematic themes viz., Theme I: Conventional breeding, biotechnology, bio-informatics, genetic engineering, phenomics, genomics and proteomics for cereal improvement, Theme II: Mitigation Strategies for abiotic stress management in cereal crops, Theme III: Biotic Stress dynamics under changing environments, Theme IV: Cereal quality, nutrition, post-harvest processing, value addition和食品安全和全球营养安全的营销，主题V：气候变化缓解策略，资源管理，保护农业，可持续谷物生产系统的综合农业和主题VI：行业联系和农业饮食和营养安全。来自外国和印度机构的演讲者参加了这次会议，并通过在线和离线模式作为主角/主题演讲者进行讲座。总共有179个演讲，其中37个是口头演示，其余的是海报演示。在不同会议的科学审议期间提出了以下建议。
对植物细胞壁进行多组学和基因组编辑研究以提高生物质质量
摘要：生物质是最重要的可再生能源之一，在减少我们对化石燃料的依赖方面发挥着重要作用。高效的生物质生产对于以最小的环境成本获得大量可持续能源至关重要。然而，生物质主要成分合成背后的生化和分子过程仍未完全了解。本综述全面总结了有关细胞壁生物合成和降解机制的最相关研究，重点关注木质纤维素成分，由于其难降解的特性，其转化为可发酵糖的过程成本高昂。重点关注涉及基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和表型组学的多组学研究，因为多组学方法为研究表征细胞壁能源作物的基因型性状背后的生物学途径提供了独特的机会。此外，我们的研究强调了基因组编辑方法的进展，并提出修改复杂细胞壁结构中涉及的基因是实现高效生物质生产的可行解决方案。本文还讨论了基于这些新兴技术的未来研究活动的几个关键点，重点关注多组学和基因编辑方法的结合，这为提高生物质价值和开发有形生物产品提供了潜力。
研究论文的气候和遗传数据增强了使用深度学习分析来改善玉米的产量可预测性
尽管努力收集基因组学和现象学（“ OMICS”）和环境数据，时空的可用性以及对数字资源的访问仍然限制了我们预测植物对气候变化的反应的能力。我们的目标是通过增强气候数据来提高玉米产量可预测性的提高。大规模实验（例如基因组（G2F））是提供“ OMICS”和气候数据的机会。在这里，目标是：（i）通过使用深层神经网络减少气候数据的差距来改善G2F“ OMICS”和环境数据库； （ii）估计气候和遗传数据库增强对玉米产量通过环境（G×E）建模中基因型中的可预测性的贡献； （iii）量化因气候数据增强，G×E模型的实施以及三个试验选择方案的应用（即随机化，排名和降水梯度）。结果表明，由于气候和“ OMICS”数据库增强，可预测性增加了12.1％。随之而来的协方差结构在所有列车检验方案中证明了协方差结构，表明玉米的产量可预测性有所提高。在“基于随机”的方法中观察到最大的改进，这为模型增加了环境变异性。
整合基因组学、表型分析
豆科植物是人类饮食的重要组成部分，为牲畜提供饲料，并通过生物固氮补充土壤肥力。全球对食用豆科植物的需求正在增加，因为它们可以补充谷物的蛋白质需求，并且具有很高的可消化蛋白质百分比。气候变化增加了干旱胁迫的频率和强度，对生产造成了严重的限制，尤其是在生产大多数豆科植物的雨养地区。在过去的半个世纪里，豆科植物的遗传改良与其他作物一样，主要基于谱系和基于性能的选择。为了在雨养条件下更快地实现豆科植物的遗传增益，本综述提出了将现代基因组学方法、高通量表型组学和模拟建模相结合，以支持作物改良，从而产生具有适当农艺性能的改良品种。选择强度、世代间隔和育种操作效率的提高有望进一步提高实验地块的遗传增益。改善农民的种子获取途径，再加上农民田地中适当的农艺方案，将带来更高的遗传增益。增强遗传增益，不仅包括生产力，还包括营养和市场特性，将提高农业的盈利能力和负担得起的营养食品的供应，特别是在发展中国家。
计算机视觉支持的 GWAS 识别出大量毛果杨植物再生的候选调控因子
植物再生是植物繁殖的一个重要方面，也是转基因植物生产的关键步骤。然而，不同基因型和物种的再生能力差异很大，其分子基础在很大程度上是未知的。全基因组关联研究 (GWAS) 等关联作图方法早已证明能够帮助揭示植物性状变异的遗传基础；然而，这些方法的性能取决于表型分析的准确性和规模。为了对模型树杨树的植物愈伤组织和芽再生进行大规模 GWAS，我们开发了一个涉及语义分割的表型组学工作流程，以量化再生植物组织随时间的改变。我们发现得到的统计数据高度非正态分布，因此采用了变换或排列以避免违反 GWAS 中使用的线性模型的假设。我们报告了超过200个统计学上支持的数量性状基因位点（QTL），其中基因包含或接近顶级QTL，包括细胞粘附、应激信号和激素信号通路的调控因子，以及其他多种功能。我们的研究结果鼓励植物再生过程中激素信号转导模型除了通常考虑的生长素和细胞分裂素途径外，还应考虑应激相关信号（例如涉及茉莉酸和水杨酸）的关键作用。我们鉴定的假定调控基因和生物学过程为理解植物再生的生物学复杂性提供了新的见解，并可能成为改善顽固基因型和物种再生和转化的新方法。
提高谷物种子寿命的生物技术干预：进展与前景
摘要 种子寿命是衡量种子在长期储存期间活力的指标，对于种质保存和作物改良计划至关重要。此外，寿命也是确保粮食和营养安全的重要特征。因此，更好地了解调节种子寿命的各种因素对于改善这一特性和尽量减少种质再生过程中的遗传漂变是必不可少的。特别是，谷物作物种子在储存过程中的变质会对农业生产力和粮食安全产生不利影响。种子变质的不可逆过程涉及不同基因和调控途径之间的复杂相互作用，导致：DNA 完整性丧失、膜损伤、储存酶失活和线粒体功能障碍。确定种子寿命的遗传决定因素并使用生物技术工具对其进行操纵是确保长期种子储存的关键。遗传学和基因组学方法已经确定了几个调节主要谷物（如水稻、小麦、玉米和大麦）寿命特征的基因组区域。然而，对包括小米在内的其他禾本科植物的研究却非常少。部署基因组学、蛋白质组学、代谢组学和表型组学等组学工具并整合数据集将精确定位影响种子存活率的分子决定因素。鉴于此，本综述列举了调节寿命的遗传因素，并证明了综合组学策略对于剖析种子变质的分子机制的重要性。此外，本综述还提供了部署生物技术方法来操纵基因和基因组区域以开发具有长期储存潜力的改良品种的路线图。