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家禽技术工具包目录
关于 TAAT。粮食商品生产和供应薄弱是造成非洲粮食不安全、需要过度进口粮食以及非洲粮食出口扩张未实现的原因。由国际热带农业研究所 (IITA) 领导的 TAAT 计划正在开拓向非洲农民部署成熟技术的新方法。TAAT 是 IITA 和非洲开发银行 (AfDB) 共同努力的结果；是后者“养活非洲战略”的重要组成部分。目前，TAAT 正在通过围绕 15 个“契约”在 31 个国家开展的 88 项干预措施推进 100 多项精心挑选的技术，这些“契约”代表了实现非洲实现粮食安全和提升其在全球农业贸易中的作用方面的优先事项。其中九项契约涉及鱼类、小型牲畜（包括家禽）、普通豆、大米、小麦、玉米、木薯、红薯、高粱和小米的特定优先价值链。这些契约与国家计划共同设计干预措施，以引进技术和创新，实现农业发展的宏伟目标。在许多情况下，这些目标是通过实施开发银行授予的主权国家贷款项目来实现的，而 TAAT 在这些贷款项目的设计、规划和执行中的作用是这些项目成功和被接受的关键因素。
从农田中隔离和表征微生物及其对植物害虫的控制的评估
由于害虫引起的植物疾病每年造成农作物田地巨大损失。为控制植物有害生物，正在使用农药。镰刀菌是由植物病原体氧气引起的。由于该病毒引起的这种疾病，有100多种受影响。真菌每年也会影响洋葱植物作物的产量。它将增加洋葱产量的成本，并且对靶向害虫以外的环境和生物生物也很危险。当前正在使用许多微生物，例如真菌，细菌和线虫来控制不同类型的农业生态系统的害虫。在当前的研究中，从从5种不同的（小麦，玉米，高粱，巴尔塞姆，菠菜）农作物收集的土壤样品中分离出25种不同的细菌。中，有11个分离株具有植物生长促进能力。各种生化，生理和形态学测试表明，在这11个细菌分离株中，有3个是革兰氏阳性杆菌，其中2个是革兰氏阴性杆菌，3个是革兰氏阳性球菌，2个是革兰氏杆菌，革兰氏阴性杆，1个革兰氏阳性杆。分离株进一步筛选其对洋葱植物病原体的拮抗活性，从而导致镰刀菌病。只有两个细菌分离株显示阳性结果，并抑制了植物真菌病原体的生长进行POT实验。当前研究的目的是对土壤细菌的剥削来控制植物病毒，作为获得更好的作物产量的有效方法。
ALS基因作为CRISPR>的遗传靶标
乙酰乳酸合酶（ALS）或乙酰羟基酸合酶（AHAS）是分支链必需氨基酸丝线，Leucine，Leucine和Isopoilucine的生物合成途径中的第一个酶（1,2）。来自五个化学组的磺酰脲（SU），咪唑酮（IMI），三唑吡吡咪定（TP），嘧啶基 - 硫代苯甲酸盐（PTB）和磺酰基 - 氨基氨基苯甲酸 - 氨基苯甲基 - 苯甲酸 - 苯二唑诺酮（SCT）抑制Als Amniv的序列化的除草剂。 乙酰乳酸合酶抑制剂除草剂自1982年首次引入（3）以来，已广泛用于世界农业。 因此，许多对ALS抑制剂除草剂具有抗性的农作物已被商业化，例如耐药玉米，低芥酸菜籽，小麦，大米和葵花籽，以及抗性的大豆，向日葵和高粱（4）。 但是，耐药的杂草很快出现了，即 在1987年在美国确定的抗性刺芽生菜（5）。 从那时起，由于ALS基因中的点突变，许多物种在全球范围内进化了对这些除草剂的抗性，ALS基因中的点突变产生了ALS蛋白中的氨基酸取代（AAS），因此对除草剂的敏感性降低，但其固有的生物学功能（6）。 研究人员报道了至少29个AA，在8个ALS肽位置赋予除草剂耐药性（A 122，P 197，A 205，D 376，R 377，R 377，W 574，W 574，S 653和S 653和G 654）在60多种物种中（氨基酸编号对应于Als Als Als in Alibiana in Abiriana thaliana thaliana thaliana thaliana thaliana thaliana in Als Als）。 基因遗传力的研究（7-9）表明，与ALS相关的除草剂耐药性由具有可变程度的优势程度的核基因控制。除草剂。乙酰乳酸合酶抑制剂除草剂自1982年首次引入（3）以来，已广泛用于世界农业。因此，许多对ALS抑制剂除草剂具有抗性的农作物已被商业化，例如耐药玉米，低芥酸菜籽，小麦，大米和葵花籽，以及抗性的大豆，向日葵和高粱（4）。但是，耐药的杂草很快出现了，即在1987年在美国确定的抗性刺芽生菜（5）。从那时起，由于ALS基因中的点突变，许多物种在全球范围内进化了对这些除草剂的抗性，ALS基因中的点突变产生了ALS蛋白中的氨基酸取代（AAS），因此对除草剂的敏感性降低，但其固有的生物学功能（6）。研究人员报道了至少29个AA，在8个ALS肽位置赋予除草剂耐药性（A 122，P 197，A 205，D 376，R 377，R 377，W 574，W 574，S 653和S 653和G 654）在60多种物种中（氨基酸编号对应于Als Als Als in Alibiana in Abiriana thaliana thaliana thaliana thaliana thaliana thaliana in Als Als）。基因遗传力的研究（7-9）表明，与ALS相关的除草剂耐药性由具有可变程度的优势程度的核基因控制。网站http://www.weedscience.org呈现了根据每个AAS对ALS抑制剂获得的抗性除草剂杂草获得的阻力模式的更新记录[1]。
返回对气候弹性的作品的投资。 ...
由于气候变化而导致的高热量，干旱和洪水的增加将导致对撒哈拉以南非洲千万人口生计至关重要的农作物产量下降。开发并广泛采用气候富裕的农作物品种将减轻数十亿美元的农业生产损失。然而，农民并没有立即对气候富裕的作物特征进行重视，农民只能在经历严重的气候影响后才信任这些特征，从而限制了创新者收取更高价格的能力。，如果成功开发和分发耐热量的主食农作物可能会产生超过24美元的经济利益，那么每花费1美元，他们就会向创新者支付一项提前的市场承诺。我们确定撒哈拉以南非洲的农作物，其富含热弹性的社会回报很高，而作物品种创新市场却忽略了。我们通过将未来的气候预测与有关温度变化，价格，多样性发行和创新成本相关的农作物收益数据结合在一起来计算净社会回报。我们通过两个渠道对作物品种创新进行建模：传统的繁殖和先进技术，这些技术利用了CRISPR和RNA甲基化等最新的科学进步。我们的结果表明，增加农作物的热弹性具有巨大的经济利益（请参见表-1 -1）。我们通过减少29至40摄氏度对作物产量的高温的负面影响来对热弹性进行建模。玉米和高粱的热弹性改善提供了最大的好处。但是，花生和大豆的收益也很大，在先进的品种开发方案中，每种都产生了超过1亿美元的经济利益。
一个概念框架，用于参与式研究中作物模型的应用和输出的上下文化
将通用科学知识对特定于上下文的农民知识的抽象背景化是农民的创新过程中的必要步骤，并且可以使用农作物和农场模型来实现。这项工作探讨了基于农民对环境和实践的描述来模拟大量场景的可能性，以便将每个参与的农民讨论的讨论背景。它提出了一个新的框架，该框架由六个阶段分开的六个动作组成，即第一阶段 - 向农民的世界出发：（i）项目初始化； （ii）确定在农民背景下锚定的农艺问题； （iii）表征环境，管理选项和描述正在考虑的系统的指标；第二阶段 - 研究人员的世界：（iv）作物模型参数化； （v）将模型输出转换为农民支持的指标；和第三阶段 - 返回农民的世界：（vi）与农民探索情境化的管理选择。在此过程中创建了两个通信工具，一个包含模拟结果以供应讨论的结果，而第二个则是创建其记录的第二个通信工具。框架的有用性是用肥料和堆肥应用来探索土壤生育能力管理的，以高粱生产在苏德诺 - 撒哈利亚布尔基纳·菲萨（Sudano-Sahelian Brkina Faso）的小小的背景下。该框架与15名农民的应用提供了证据，证明了农民和农艺学家对通过更好的有机修正管理进行改善作物系统绩效的选择的理解。这种方法使农民能够识别并与模拟的方案相关，但强调了有关如何使作物模型输出适应特定情况的审讯。虽然在现场层面上与战术变化有关的问题应用，但该框架为农民（例如农场重新配置）探索更广泛的问题提供了机会。
基于机器学习的南印度作物产量预测：各种模型的性能分析
摘要：农业是最重要的活动之一，它生产对人类生存至关重要的农作物和食物。如今，农产品和农作物不仅用于满足当地需求，而且全球化使我们能够将农产品出口到其他国家并从其他国家进口。印度是一个农业国家，很大程度上依赖其农业活动。预测作物产量和单产是一项必要的活动，它使农民能够估算储存量、优化资源、提高效率和降低成本。然而，农民通常根据经验和估计，根据地区、土壤、天气条件和作物本身来预测作物，这可能不太准确，尤其是在当今不断变化和不可预测的气候条件下。为了解决这个问题，我们的目标是使用机器学习 (ML) 模型来预测各种作物（如大米、高粱、棉花、甘蔗和拉比）的产量和单产。我们用天气、土壤和作物数据训练这些模型，以预测这些作物未来的产量和单产。我们汇编了影响印度特定邦农作物生产和产量的属性数据集，并对各种 ML 回归模型在预测农作物生产和产量方面的表现进行了全面研究。结果表明，在所考察的模型中，Extra Trees 回归器取得了最高的性能。它的 R 平方得分为 0.9615，平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 最低，分别为 21.06 和 33.99。紧随其后的是随机森林回归器和 LGBM 回归器，它们的 R 平方得分分别为 0.9437 和 0.9398。此外，进一步的分析表明，基于树的模型的 R 平方得分为 0.9353，与线性和基于邻居的模型相比表现出更好的性能，后两者的 R 平方得分分别为 0.8568 和 0.9002。
基因组编辑助力非洲可持续农业
非洲农业的可持续集约化对于实现粮食和营养安全以及应对日益严重的气候变化问题至关重要。迫切需要缩小主食作物的产量差距并提高粮食产量，以满足不断增长的人口的需求。为了满足日益增长的粮食需求，需要采用更有效的粮食生产方法。需要利用工具箱中的所有工具，包括现代生物技术和传统生物技术，来改良作物。除了传统技术外，还需要充分利用基因组编辑等新育种工具的潜力。基于成簇的规律间隔短回文重复序列/CRISPR 相关蛋白 (CRISPR/Cas) 的基因组编辑因其简单、高效、特异性和易于使用而迅速成为开发改良作物品种最流行的基因工程方法。基因组编辑通过修改作物内源基因组，使其不含任何外来基因，从而改良作物品种。因此，在一些国家，没有外来基因整合的基因组编辑作物不作为转基因生物 (GMO) 进行监管。研究人员正在使用基于 CRISPR/Cas 的基因组编辑来改良非洲主要作物，使其具有抗生物和非生物胁迫的能力，并提高营养品质。许多产品，如抗病香蕉、抗致死性坏死病的玉米、抗寄生植物 Striga 和提高品质的高粱，正在为非洲农民开发中。有必要在非洲创造一个有利的环境，制定基于科学的监管指南，以发布和采用使用 CRISPR/Cas9 介导的基因组编辑开发的产品。在这方面已经取得了一些进展。尼日利亚和肯尼亚最近发布了国家生物安全指南，用于监管基因编辑。本文总结了工具开发、基因组编辑在改良主要作物方面的潜在应用以及非洲监管政策方面的最新进展。
在新的CMIP6气候模拟合奏中，气候变化对西非作物产量的负面影响较小
粮食不安全是非洲气候变化带来的最大风险之一，那里有90％至95％的非洲粮食生产是雨天，很大一部分人口已经面临慢性饥饿和营养不良。尽管有几项研究发现了在气候变化情景下未来农作物产量损失的有力证据，但农作物和地区之间存在广泛的差异以及大型建模不确定性。这种不足的很大一部分源于气候预测，因为气候模型可能在模拟未来的降水和温度变化方面有所不同，这可能导致未来的作物产生情况。这项工作研究了西非气候变化对西非玉米，小米和高粱作物产量的影响，使用耦合模型对比项目对比项目第五阶段（CMIP5）和新一代来自耦合模型模型库库对间项目的气候模型的预测（CMIP5）（CMIP6）（CMIP6）。我们使用模拟作物建模框架来模拟历史和未来的作物产量，并使用引导技术来评估CMIP5和CMIP6合奏之间作物生产力的预计变化。使用新一代气候模型CMIP6，我们发现CMIP5模拟所示的负作物产量预测大大降低，当大气CO 2浓度在作物模型中所考虑时，也大大增加了作物产量。这种结果突出了在评估该地区气候变化的影响以及最终用户预期适应策略的差异方面仍然存在的巨大不确定性。CMIP5和CMIP6模拟之间作物产量影响的这些差异主要是由于西非温度和沉淀的气候不同。到本世纪末，CMIP6预测在本世纪中叶和较小程度上都显着湿润和凉爽。
IAEA和粮农组织将种子发送到国际空间站IAEA和粮农组织将种子发送到国际空间站
使命旨在帮助发展能够适应地球上的气候变化，20122年7月11日弗吉尼亚州，美国/罗马/维也纳 - 国际原子能局（IAEA）和联合国粮食和农业组织（FAO）（FAO）将种子推向了太空，因为他们将种子推进了新的努力，以加强他们在这里进行新作物的努力，以发展新的作品，以适应新的作品，以适应Ravages Clavages Clavages Clavages Clavages。，IAEA和粮农组织农业和生物技术实验室的种子正前往国际空间站，就像领导人在联合国气候变化会议上与Sharm El Sheikh举行的COP 27会议，以讨论紧迫的环境挑战，包括气候危机对世界农业食品生产系统的重大影响。“核科学再次向我们展示了它可以应对气候变化的非凡能力，”国际原子能机构总干事拉斐尔·马里亚诺·格罗西（Rafael Mariano Grossi）说。“我希望这个实验能带来突破：我们与科学家和新作物自由分享的结果，这些作物可以帮助农民适应气候变化并促进食品供应。”粮农组织总干事Qu dongyu说：“世界上数百万的小农户迫切需要弹性，高质量的种子，适合日益挑战性的生长条件。回来后，食品和农业核技术联合核技术中心的科学家将成长和筛选它们的有用性状，以更好地了解太空引起的创新的科学（例如改进的农作物品种的空间繁殖）可以帮助铺平生产，更好的营养，更好的环境和更好生活的更美好未来的道路。”拟南芥的种子是基因实验中常用的一种植物，由于其独特的特征，以及高粱，一种营养丰富的谷物，用于人类食物，动物饲料和乙醇的植物，将在国际空间站内外暴露于国际空间站内外的三个月，以大约三个月的时间在太空中出现的条件大约三个月，主要是微层次，主要是微层次，主要是cosmic cosmic sadiviation and Extreme cosmic sadivure and Extreme cosmic sadivure and Emerty cosmic sadiviation and Empery cosmic sadivure。
塞内加尔的时空温度和降雨模式的40年遥感分析
气候变化的影响在全球范围内显现出来，许多非洲国家（包括塞内加尔）特别脆弱。地面观察和对这些观察结果的有限访问的下降继续阻碍研究范围来理解，计划和减轻气候变化的当前和未来影响。这发生在地球观测（EO）数据，方法和计算能力的快速增长时，这可能会增加数据筛分区域的研究。在这项研究中，我们利用了使用Google Earth Engine利用历史EO数据的卫星遥感数据来研究1981年至2020年塞内加尔的时空降雨和温度模式。我们将chirps降水数据和ERA5-Land重新分析数据集结合在一起，用于遥感分析，并使用Mann – Kendall和Sen的坡度统计测试进行趋势检测。我们的结果表明，从1981年到2020年，塞内加尔的年度温度和降水增加了0.73℃和18毫米。塞内加尔的所有六个农业生态区都表现出统计学上显着的向上降水趋势。然而，卡萨姆斯，费洛，塞内加尔东部，花生盆地和塞内加尔河谷地区在温度上表现出统计学上显着的向上趋势。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。 相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在塞内加尔东部地区的萨拉亚（Saraya），古迪里（Goudiry）和坦巴丘加（Tambacounda）等主要农作物区域的高温也威胁着农作物产量，尤其是玉米，高粱，小米和花生。通过承认和解决气候变化对各种农业生态区的独特影响，决策者和利益相关者可以制定和实施定制的适应策略，这些策略在促进韧性和确保面对不断变化的气候的情况下更加成功，并确保可持续的农业生产。