已经对与光合作用和呼吸有关的误解进行了广泛的研究。,这些研究大多数都没有考虑学习者的异质性。在这项研究中,使用潜在概况分析来确定学生对生物学概念的理解的差异。学生的概况通过将他们与他们的年级水平,生物学的学术成就以及认知信念的成熟程度联系在一起来验证。在对光合作用和呼吸的科学和非科学理解之间,在这项横截面研究中存在不同的概念概念概念(有用的,不准确的先入后的牙齿,分散和合成),这有助于理解可能的误解和科学理解之间可能不同的步骤。更高的年级,更高的生物学等级和更复杂的认知信念与具有更科学的知识的属于亚组的概率有关。教育相关性和含义:对光合作用和呼吸的科学和非科学理解,存在着不同的概念概况(先验性,不准确的先知,分散和合成),这有助于理解从误解到科学理解的步骤。更高的年级,更高的生物学成绩和更复杂的认知信念与具有更科学的概念知识的属于亚组的概率有关。因此,教师应分配时间来了解学生的先验知识水平和质量。教师应意识到,就他们对中央生物学主题的理解水平和理解质量而言,学生之间可能会有很大的差异。他们应该专注于帮助学习者将正确的信息片段整合到完整的系统性理解中,并鼓励他们认真评估和将现有概念与科学解释进行比较。为了提高对科学的理解,教师应考虑到特定的认知信念的关键方面,应解决知识本质的话题。这种方法将帮助学生了解科学研究的性质,基础和原则以及接受的经验理由。
动植物对于维持生态平衡和支持地球上的生命很重要。植物(Flora)是主要生产者,通过光合作用将阳光转化为能量,这形成了食物链的基础。他们为无数生物提供氧气,食物和栖息地。动物群作为消费者,从食草动物到捕食,分解有机物和授粉植物中扮演着各种角色,所有这些对营养循环和生态系统健康都是必不可少的。
光合作用是驱动植物生长和生产力的基本生物学过程,直接使农作物产量和农业可持续性降低。随着全球人口的不断增长,对粮食产量增加的需求已成为提高农作物的光合作用的关键。本评论全面研究了理解和改善光合作用的最新进展,旨在应对全球粮食安全挑战。我们深入研究了诸如基因工程等创新策略,以优化参与光合作用的关键酶,提高光捕获效率的技术以及操纵碳ϔ偶偶体途径的方法。此外,我们探讨了包括CRISPR-CAS9和合成生物学在内的先进生物技术工具和方法的整合,以重新启动和优化光合作用过程。本文还讨论了将这些科学进步转化为实际农业应用所面临的重大挑战,包括环境变异性,监管障碍和公众接受问题。未来的研究方向,强调了跨学科合作和可持续农业实践的需求。通过综合最新发展并确定关键领域以进行进一步调查,该综述概述了提高光合作用的潜在和挑战,以满足未来的粮食生产需求。
二氧化碳去除(CDR)技术,这些技术依赖于被动光合作用过程,以从大脑中去除碳,并随后稳定和隔离生物质碳。2特定的cally,BICRS技术必须(1)使用生物质从大气中删除CO 2,(2)将Co 2地下或长寿命的产品存储,并且(3)对 - 理想地促进 - 粮食安全,农村生计,生物 - versity保存和其他重要值。2相对于直接捕获技术,BICRS技术要求在电力和热量形式的能量降低能量,这使CO 2捕获和稳定的成本显着降低。3领先的BICRS技术包括气体阳离子,热解,燃烧,厌氧挖掘,发酵和生物质埋葬。4鉴于气候变化的紧迫性,社会需要BICRS解决方案,这些解决方案以最小的风险迅速扩展。在此,我们证明了co 2捕获和封存作为一种新的BICRS技术途径的第一个时间堆肥,并有潜力通过实质性的二氧化碳来提供近期的碳去除。堆肥与所有BICRS技术一样,从光合作用的生物量中的Co 2Xation开始,然后是各种形式的生物量产品的临时碳存储,如图1。堆肥利用自然发生的微生物
自然通过光合作用吸收CO 2,并将其存储为生物量。如果将生物量收获并用于能量目的,例如产生液体燃料或用于热量产生的燃烧,则如果捕获并存储在地下的地下,则可以作为BECC符合BECC的资格。BECC的优势在于,最初有一个很好的业务案例,而CO 2排放可以随后以相对较高的浓度捕获。但是,BECC的潜力,例如造林,受生物量的可用量和对基于生物量的能量的需求的限制。
在植物适应区域中,复合叶子证明了自然的创造力。与简单的叶子不同,该叶子由单个未分离的叶片组成,复合叶子分为一个连接到公共rachis上的多个传单。这种独特的结构提供了一系列的生理和生态优势,提高了光合作用的效率并确保在各种环境中生存。在植物生物化学和生理学杂志的范围内,复合叶体现了一种精致的进化解决方案,用于优化光合作用和植物强度。
植物使用光合作用以化学键的形式存储太阳能。但是,此过程的效率取决于光的颜色,这表明使用频谱优化来源来增强植物的生长。在这个项目中,成功的候选人将使用无机荧光纳米颗粒将太阳能光谱聚焦于光谱区域,该光谱区域更有效地针对光合作用过程。旁边是尖端纳米材料的合成和普通表征,在太阳能下,候选人将有机会直接测试其光学性能对藻类或植物生长的影响。
图4。虚拟温室模拟器从易于修改的基于文本的JSON文件中加载模型。上面:光合作用函数phi_phot_c很容易将其更改为0,并立即显示结果(请注意a和b之间的差异)。下面(c):文本格式允许轻松地将公开的模型从文献转换为在Python环境中模拟的工作模型。在这种情况下,来自van Henten的参数列表,2003年生物系统工程的参数列表在已发表的文章(右)和模型(左)中显示。
