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入学给M.S. （通过研究计划），Rishabh清洁能源研究与创新中心 新闻稿 hkkjrh; izk s | ksfxdh lalfkku tks/kiqj入学给M.S. （通过研究计划），Rishabh清洁能源研究与创新中心新闻稿hkkjrh; izk s | ksfxdh lalfkku tks/kiqj
部门需求的关键领域（指示性且不详尽）生物科学和生物工程基础生物学：生物流，细胞和分子神经科学，癌症生物学，进化生物学，表观遗传学，生态学，结构生物学，具有冷冻微量学显微镜和核磁共振的专业知识，免疫磁共振谐波，免疫磁共振融合。Interdisciplinary Biology : Bioinformatics, Computational Biology, Mathematical Biology, Systems Biology, Biomechanics, Biological flow, Microfluidics, Bioinspired designs, Bioprinting, Biomaterials Engineering, Bio-transport Phenomenon, Bioelectricity, Mechanobiology, Computational drug design, Bio- photonics.高吞吐量生物学：多词（基因组学，蛋白质组学，代谢组学，现象学等）），功能性宏基因组学生物镜，高通量筛选，单细胞技术，芯片上的片段/器官实验室，精密医学。应用生物学：生态系统健康监测和干预措施，一项健康，生态系统建模，环境生物工程，食品和农业生物技术，基因组编辑，基因组工程，代谢工程，合成生物学，生物生物学/生物学工程。化学工程可持续化学工程，分子工程，工艺工程，生化工程，运输现象，化学反应工程，催化，质量转移，过程控制，热传递，化学工程热力学，分离过程，过程强化，过程强化，工艺工程中的AI/ML。Chemistry Chemical Biology & Medicinal Chemistry, Environmental chemistry, Gas phase spectroscopy, Transition Metal Chemistry, Electrochemistry, Physical Organic Chemistry, Supramolecular Chemistry, Bio-inorganic Chemistry, Bio-organic Chemistry, Computational Materials Chemistry, Polymer Chemistry Civil and Infrastructure Engineering Solid waste management, Wastewater Engineering, Transportation Planning, Smart Infrastructure Engineering, Earthquake工程
北欧 - 巴勒克斯人关于农业研究合作，气候变化和气候挑战的观点
Anneli Lundkvist是瑞典农业科学大学作物生态学系的高级讲师（SLU）。她还是SluFältforsk的协调员，这是SLU与外部利益相关者之间的接触与合作机构，从事农业实地试验活动。她将谈论北欧现场试用网络。Erik Alexandersson是瑞典农业科学大学植物育种系（SLU）的植物分子生物学家，研究了植物病原体的相互作用以及实验室和实验室中的防御机制，类carotenoids，carotenoids和Cassava和自动化疾病的生物治疗。他是Plantlink的助理主任，PlantLink是Lund University和Slu Alnarp之间的合作，以加强瑞典南部的植物研究，并成为Nordplant的协调员。关于重点的项目：北欧实地试验网络对现场试验的执行一直是过去50多年来所有北欧国家的经典学科。大多数现场试验由一些机构执行。执行现场试验的方法已得到充分证明多年，并且在行业和高科学水平上具有良好的信誉。必须开发现场试验的经典执行，以便能够对新挑战（即对温室，天然气生产，可持续性的影响。新的技术可能性以我们的工作方式打开了全新的维度。为此，北欧国家必须动员科学和各个边界的挑战是相同的，并且有一种表达的渴望互相学习，并在协作中创新了新方法。该网络将主要通过举行会议和研讨会来开展活动，在该活动中，该领域的专家将聚集在一起以交换体验并开发新方法。网络在SLU，NIBIO，INGES INNOVATION和丹麦技术研究所之间的合作中进行了协调。欢迎每个人加入网络，我们可以在进行现场试验方面提供多年的经验，我们都很好奇学习新事物。不断变化的气候变化和农业土地是农业和森林生产的全球挑战。这些紧迫的问题以及减少自然资源的减少将同时增加农业食品系统和林业的压力，因为我们必须为不断增长的世界人口提供足够，安全和营养的食物。例如，较温暖和湿润的北欧夏天将需要新的，改编的植物来保留生产和产量稳定。温和的冬季将使新的植物病原体向北迁移，导致北欧国家发生变化的植物病原体压力。这些挑战迫切需要采取新的植物育种和保护努力，以在未来的北欧气候条件下确保农作物和森林生产。在北植物联盟中，五所北欧大学拥有多功能和补充研究基础设施，促进了促进教育，研究流动性和技术发展，以应对农业和林业的未来挑战。最近建立的植物现象学和气候建模的设施是该项目的一部分。现象学是研究基因型，表型和环境之间相互作用的研究领域。目前，由于更好的成像方法，更便宜，更有效地获取了大规模分子数据，并通过高性能计算机提高了建模能力，因此该研究领域正在迅速发展。为了充分利用这一更好的跨学科合作，还需要解决未来北欧气候条件的特定问题。
作物生物强化中的遗传和基因组干预
微量营养素缺乏症对发展中国家的人类构成了严重威胁，因为发展中国家的人口主要依赖缺乏多样性和微量营养素的谷物类饮食。除了主要谷物之外，小米还是居住在南亚和撒哈拉以南非洲旱地热带和干旱多发地区的人们的主要能量、蛋白质、维生素和矿物质来源。小米是一种多用途作物，具有几个显著的特性，包括耐非生物胁迫、适应多样化的农业生态、在贫瘠土壤中产量更高以及营养丰富。考虑到小米在增强小农户能力、适应气候变化和转变农业粮食体系方面的潜力，联合国已宣布 2023 年为国际小米年。在这篇评论中，我们重点介绍了最近的遗传和基因组创新，这些创新可用于提高小米的谷物微量营养素密度。我们总结了高通量表型分析在准确测量谷物中微量营养素含量方面取得的进展。我们阐明了全球现有小米种质资源集合的遗传多样性，可以利用这些遗传多样性开发营养密集型和高产品种，以解决粮食和营养安全问题。此外，我们描述了基因组学、蛋白质组学、代谢组学和表型组学领域的进展，重点是提高谷物的营养含量，以设计未来具有竞争力的生物强化品种。考虑到谷物内部的密切遗传相关性，未来的研究应侧重于确定小米营养特征的遗传和基因组基础，并通过综合组学方法将其渗入主要谷物中。基因组编辑工具箱的最新突破对于小米生物强化的主流化至关重要。
大数据、人工智能和综合基因组环境预测驱动的智能育种
植物育种的第一个范例是基于直接选择的表型观察，其次是使用基于遗传实验设计构建的数量性状统计模型进行预测育种，以及最近通过结合分子标记基因型进行预测育种。然而，植物性能或表型 (P) 是由基因型 (G)、环境型 (E) 和基因型与环境相互作用 (GEI) 的综合影响决定的。通过使用从多个来源收集的数据（包括时空组学（跨时间和空间的基因组学、表型组学和环境组学））训练模型，可以更准确地预测表型。具有多维性的 3D 信息谱 (GPE) 的集成为预测育种提供了巨大的机遇和挑战。在这里，我们首先回顾一下预测育种的创新技术。然后，我们评估了可以与预测育种策略相结合的多维信息概况，特别是环境数据，这些数据在数据收集中基本上被忽视了，在模型构建中几乎没有涉及。我们提出了一种智能育种方案，即综合基因组-环境预测 (iGEP)，作为基因组预测的扩展，使用综合多组学信息、大数据技术和人工智能（主要侧重于机器和深度学习）。我们讨论了如何实施 iGEP，包括时空模型、环境指标、植物育种数据的因子和时空结构以及跨物种预测。然后提出了一种基于预测的作物重新设计策略，既包括宏观（个体、种群和物种），也包括微观（基因、代谢和网络）尺度。最后，我们提供了通过综合育种平台和开源育种计划将智能育种转化为遗传增益的观点。我们呼吁通过 iGEP、机构合作伙伴关系和创新技术支持，协调智能育种方面的努力。
Rangamati区Kaptai国家公园的树种多样性，通过靶向遗传电位来增加水稻产量...
孟加拉国需要平均粗大的水稻产量为9.11 t ha -1到2050年，在所有地理区域中都无法平等地实现，因为该国具有各种“水稻类型”，其产量有不同。本文着重于通过精炼水稻类型来达到产量目标的战略创新。基于水稻生态系统和紧迫需求，我们将孟加拉国的水稻地区分为17种不同的类型。我们估计每种水稻类型的逐年土地区域和可实现的收益率目标。最后，我们比较了到2020年，孟加拉国的目标产量和最高水稻品种的产量，以了解我们品种改善计划的当前状态。我们弄清了每种水稻类型需要多少改进。在大米类型中，冷耐（北部和西部）被整理为水稻产量的最潜在领域，在该地区将释放大米品种的产量优势为4.04 t ha -1到2050年。The chronology of next priority areas for high yielding variety development and their target yield advantages in t ha -1 are saline Boro (4.03), Favourable Boro (long duration) (4), cold-tolerant (Haor) (3.83), tidal submergence (3.8), Healthier rice (Boro) (3.58), Favourable Boro (short duration) (3.33), Healthier rice （Aman）（3.3），有利的Aman（3.23），山洪（3.09），山地大米（2.89），盐水Aman（2.8），更健康的大米（AUS）（2.53）（2.53），优质米饭（2.53），干旱（2.38），T.AUS（2.05）和深水。结合了遗传干预措施，例如通过环状繁殖，基因组选择，标记辅助选择，基因组编辑，遗传转化，通过基因组范围的关联研究和现象学研究以及超级混合水稻的开发在该国使用不同类型的产量靶标。
农业创新战略完整报告数据
需要开发新的除草剂耐受性和抗病虫害作用模式，例如，敲除导致发病的宿主易感基因或设计引发广谱抗性的免疫受体。需要开发在恶劣气候条件下表现更好的种子。需要了解基因组调控和各种发育和时间尺度上的表型出现，包括短期昼夜节律反应、压力适应和记忆以及长期物候反应和适应。需要模拟基因组对产量的影响，以加速和预测基因组在进一步测试之前的潜在结果，从而实现基因组设计目标的快速进展。研究 - 需要可靠、自动、多功能和高通量的地上和地下表型分析技术，以实现基于表型的研究，该研究被定义为从细胞水平、器官水平、植物水平到种群水平的多个水平收集多维表型数据。表型组学需要以高通量的方式将农业创新与作物表型信息结合起来，将表型与潜在的 DNA 序列变异联系起来，目的是通过表型选择产生具有所需特性的作物。需要突破性的技术和方法来将高通量表型分析确定的地上和地下特性联系起来，包括微生物组成员的存在和活性。研究 - 需要一个完全索引的全球种质收集系统，包括现代作物物种的野生亲属，以支持未来的作物开发和 GxExM 分析。该系统应完全基因分型，并包括 DivSeek 和 CGIAR 等全球合作伙伴以及公私伙伴关系，例如玉米种质改良 (GEM) 项目。还需要一些工具，使野生植物能够快速驯化为新作物，以满足特定需求，例如营养成分、耐旱性和耐热性。研究 - 评估、开发和优化土壤和植物微生物组以及作物遗传学，以提高作物的活力、恢复力、产量、养分和水分利用效率以及土壤健康和碳封存。识别可能作为接种剂的促进磷吸收和/或氮固定的天然真菌或细菌。研究管理系统的影响以及遗传环境对作物-土壤微生物组相互作用的影响。支持和扩展国家微生物组计划等项目，目标是全面了解植物、动物和土壤微生物组，以产生与土壤健康和生产力、食品安全和保障、动物健康、人类健康、气候变化等相关的积极成果。监管 - 对于基因编辑等新创新，全球监管格局尚不明朗；尽管使用基因编辑开发的许多新产品不包含来自植物基因库之外的 DNA，但基因组编辑产品仍可能受到过时、歧视性和高度繁重的监管框架的监管，这些框架以前用于转基因农业生物技术产品。这可能会给这个新兴行业带来巨大的进入壁垒，可能将这种改变游戏规则的技术的使用限制在少数几家公司，并且只用于大规模作物和应用。美国农业部应与其他联邦机构和贸易伙伴合作，帮助确保建立强有力的、以科学为基础的监管框架和协调的国际政策，支持这些产品从开发到商业化。想方设法确保被标记为转基因生物 (GMO) 的新特性不会因为国际国家不批准而在美国被推迟采用。国际批准的长期拖延和风险正在抑制对新特性和新基因编辑技术的投资。考虑建立所有转基因生物的国家登记处