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刺梨种子：从蔬菜纤维到高级应用：评论
刺梨（PP）或Opuntia ficus-Indica（Ofi），其科学名称来自Oponte的拉丁语Opuntius；希腊城市的名称[2]。通用名称是仙人掌，它来自希腊语“ kaktos”，意思是：棘手的植物[3]。根据Schweizer（1997）的说法，该植物的名称可能不同，具体取决于当地的成语：Nopal，Tuna，African Thistle，Prickly Pear，El-Tin-El-Choki等[2]。Opuntia原产于墨西哥，此外，刺梨的果实出现在墨西哥国旗的标志上[4]。它主要生长在干旱和半干旱地区和极端条件下。其地理分布主要位于墨西哥，西西里岛，智利，巴西，土耳其，韩国，阿根廷和北非[5]。粮食和农业组织强调，低水的紧急性和高水利用效率比有利于仙人掌生产的扩展[6]。
最近繁殖蔬菜作物的方法，富含营养和营养素
Shubham Singh，Sandeep Yadav和Abhilash Singh抽象类黄酮，这是一组属于苯基丙烷类的次级代谢物，其颜色最宽，范围从浅黄色到蓝色。花青素，天然存在的色素，具有高抗氧化剂，负责茄子，洋葱，红卷心菜，紫色卷心菜等蔬菜中的红色，蓝色和紫色（Zhang等，2013）[5，20，28，29]。在最近的一年中，已经在几种蔬菜作物中获得了一些改善的花青素浓度，例如紫色胡萝卜（200-350mg），紫色土豆（17-20mg），红肉土豆（20-38mg），红洋葱（25-40mg），红色卷心菜（200-3320mg），纯净番茄（20-60-60-60mg）。在研究目的中，已经确定了诸如OR（花椰菜）和MYB（红卷心菜和紫色花椰菜），后，ABG，ABG，ABG，ATV（Purple Tomato）之类的各种突变体和负责颜色发展和营养质量改善的转基因基因。番茄（Solanum lycopersicum L.）是世界各地生长的重要的茄型植物作物，用于其多功能用途。它是重要的“保护食品”之一，因为它具有大量的维生素和矿物质，有时正确地称为“穷人的橙色”。传统的遗传研究已经确定了几种控制番茄中果实形状的基因，例如PR（吡咯），O（Ovate），BK（喙番茄），N（乳头番茄），F（着迷）和LC（For LC（对于Bocule number），FS8.1 FS8.1在较长的水平过程中更换pre-Acture froun和更大的水平。是世界上大多数发展中国家的阴险挑战。同样，在分子水平上映射，克隆并表征了另一个主要的水果形QTL卵形卵形，控制了从圆形到梨形水果的过渡。CRISPR/CAS-9用于选择特定的SGRNA靶向SGR1，LCY-E，BLC，LCY-B1和LCY-B2，用于显着改善番茄果实中番茄红素含量，具有高效率，罕见的非目标突变和稳定的遗传。基因组编辑技术，转基因，RNA干扰，转录组学和CRISPR/CAS-9在蔬菜方面具有巨大的潜力，可以丰富健康有益的成分。关键词：植物作物，质量改善，花青素，类胡萝卜素，转基因方法，分子标记介绍蓬勃发展的世界种群，食物和营养不足，必需微量营养素和维生素的营养不良等。微量营养素营养不良是一个令人震惊的健康问题，导致隐藏的饥饿感，它使人们震惊的是，他们似乎正在消耗足够数量的营养质量的食物。在营养不良的人群中，铁，锌，碘，硒和维生素A缺乏症等微量营养素占主导地位。在怀孕期间和儿童增长年龄的营养不良导致一系列严重影响，包括发病率，死亡率，身体缺陷和心理缺陷。儿童发育迟缓和浪费率在印度，由于能源蛋白营养不良的长期性，在世界上大约三分之一的儿童中发生了（粮农组织，2013年[9]；国际人口科学研究所，2016年）。根据印度政府在印度乡村的国家卫生和家庭调查（2015-16）的最新数据，大约27％的女性和23％的男性营养不良（Verma和Kumar，2019年）[15，25，26]。全面的国家营养调查（2016-18）数据显示，5岁以下的儿童中有34.7％的年龄仍然很低（发育迟缓），而33.4％的年龄低体重（体重不足）（Kumar and Kumar，2020）[15，25，26]。随后的成人人口中隐藏饥饿的健康和生产力成本也导致严重的经济损失；印度微量营养素不足的经济成本约为GDP的2.4％，相当于15-4.6亿美元。全球级别的MAL-NUTRITIONAL的状态日期表明，全世界总共有20亿人营养不良，而全球约有7.95亿人营养不良。儿童中观看的麦芽疟疾日期表明，儿童（<5年）1.55亿次发育迟缓，而浪费了5200万，分别浪费了1700万。MAL-NUTRITINAL促成国际食品政策研究所报道的亚洲和非洲11％GDP的损失（IFPRI，2013年）。
水果和蔬菜采摘机器人机器视觉的关键问题和对策
近年来，国内人口股息逐渐消失，劳动力短缺问题已成为一种瓶颈，限制了农业发展，尤其是劳动密集型行业的发展。选择机器人技术已从前瞻性研究变为实际需求。以计算机图像处理技术，工业机器人技术和人工智能技术代表的高和新技术逐渐渗透到农业领域，采摘机器人的研究和开发已经进入了一个快速发展的时期。目前，国内外的许多企业都在开发水果和蔬菜采摘机器人，例如日本松下，美国在美国收获Croo机器人，以色列的Ffrobotics等。农业采摘机器人的工作环境非常复杂，采摘机器人需要从混乱的背景中找到随机分布的水果和蔬菜，包括分支和叶子，天空和其他干扰[1]。解决此问题的关键是将机器视觉系统引入采摘机器人，以使拾取机器人具有很高的识别率和定位准确性，并在非结构化的环境中实现自动导航。从搜索，扫描，识别，定位到最终效应器控制和操作中实现，并最终实现农作物的自动收获。例如，智能农业采摘平台
基于多链区块链的水果和蔬菜供应链的优质可追溯性系统
为了提高水果和蔬菜行业的可追溯性效率和安全性，本文提出了一种基于多链区块链技术的优化模型。首先，对水果和蔬菜行业的供应链信息进行了分析，该信息的可追溯性代码和产品信息来自供应链的各个阶段。接下来，基于区块链技术建立了可信赖的可追溯性优化模型。最后，使用HyperLeDger Fabric实现了VFSC的信息可追溯性系统，并提出了改进的Kafka负载平衡算法来提高消息传输效率。仿真结果表明，当数据记录数量超过1000时，多链可追溯性模型就查询效率而言优于传统的单链区块链模型。在区块链上部署了10000个数据记录后，与传统的单链模型相比，多链模型的效率提高了90％以上。
植物工厂技术是提高蔬菜品质的有力工具：以生菜为例
摘要 消费者对更高质量和营养丰富的新鲜蔬菜的需求日益增长。因此，迫切需要优良品种和改进的栽培方法来提高蔬菜品质。植物工厂技术 (PFT) 提供了一种先进的农业系统，其中可以精确控制环境因素，然而，由于动态人工环境中需要较长的育种过程，因此仍然有必要研究和预测 PFT 对蔬菜品质的影响。这里，选择了一种新的生菜品种作为利用 PFT 促进育种过程的案例研究。通过精确控制环境因素（例如光照配方、温度范围、二氧化碳水平和营养物质），使用 PFT 生产出高品质蔬菜，从而比露天栽培在更短的时间内获得更高的营养含量。因此，PFT 在促进育种和栽培实践以及实现收获期间蔬菜品质稳定方面显示出巨大潜力。
社论：牙根识别，开发和使用以改善植物作物的害虫和抗病性
将易感农作物植物植物和耐虫害的茎植物是一种有价值的管理实践，可减少全球植物性寄生虫和植物病原体造成的损害。抗甲酸中的耐药根可广泛用于嫁接番茄，茄子和胡椒作物，以控制多种疾病和线虫。已经开发出耐药的甲壳虫根stocks，用于嫁接西瓜，黄瓜，Luffa和Melon。几种果树种类（包括易感柑橘，苹果和橄榄）被嫁接在耐药的砧木上，尤其是用于管理土壤传播疾病和植物 - 寄生虫线虫。嫁接是土壤熏蒸的一种广泛使用的替代品，也是控制土壤传播疾病和线虫害虫的其他农药。Rootstocks of several crops have been developed with speci fi c resistance(s) to soil-borne diseases and plant-parasitic nematodes, including Verticillium wilt, Fusarium wilt, Fusarium crown and root rots, Southern blight, bacterial wilt, Huanlongbing (HLB), Phytophthora root rot, citrus tristeza virus, citrus Canker（Xanthomonas axonopodis），Meloidogyne Incognita，M。Arenaria，M。Javanica和Apple Repleant疾病（phytophthora，Pythium，Pythium，Cylindrocarpon和Rhizoctonia spp。与根神经线虫相互作用，Pratylenchus渗透性）。南部的根管线虫（M. inognita）易感番茄在线虫 - 耐药根上嫁接可降低根的腐蚀和增加的产量（Kunwar等，2015； Frey等，2020）。Meloidogyne Incognita会导致西瓜中的根，植物发育迟缓和果实产量降低。在耐药根stock上敏感的西红柿易受细菌枯萎病（ralstonia solanacearum）的果实，其果实产量高88％至125％（Sostoff等，2019）。野生西瓜根stocks对南部的根管耐药性具有
探索 CRISPR/Cas 基因组编辑对蔬菜作物改良的潜力：挑战和方法概述
图 3 使用 CRISPR/Cas 编辑植物基因组的列表图； （1）卷心菜（来源：Wikimedia Commons；知识共享署名 - 相同方式共享 2.05）； （2）亚麻荠（来源：Wikimedia Commons；知识共享署名-相同方式共享3.0） （3）黄瓜（来源：Wikimedia Commons；知识共享署名-相同方式共享3.0） （4）茄子（来源：Wikimedia Commons；知识共享署名-相同方式共享3.0） （5）羽衣甘蓝（来源：Wikimedia Commons；知识共享署名-相同方式共享3.0） （6）油菜籽（来源：Wikimedia Commons；知识共享署名-相同方式共享 4.0） （7）番茄（来源：Wikimedia Commons；知识共享署名-相同方式共享2.0） （8）土豆（来源：Wikimedia Commons；Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0） （9）南瓜（来源：Wikimedia Commons；知识共享署名-相同方式共享 4.0） （10）红薯（来源：Wikimedia Commons；Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0）。 CRISPR/Cas9，成簇的规律间隔的短回文重复序列/CRISPR 相关蛋白-9； HDR，同源性定向修复。
使用储存经过处理的市政废水对灌溉对蔬菜作物的微生物质量和安全性的影响
气候变化正在增加对替代水源的需求，从废水处理厂（WWTP）中处理过的市政废水是潜在的替代方案。进行了现场研究，以检查储存对WWTP水的微生物质量的影响，以及可能的微生物传播到从WWTP灌溉（储存）水的三种蔬菜作物的影响。该分析由13个微生物指标，卫生和致病参数组成。结果表明，将水从WWTP储存到32天，可能会导致4.8 log CFU/100 ml大肠杆菌和没有沙门氏菌属的水。和李斯特菌单核细胞增生植物。此外，灌溉后7天的等待期会导致灌溉农作物的Mi Crobial传播非常有限。但是，由于作物类型和细菌类型的差异，持续的研究和监测对于在实践中应用这种方法至关重要。到目前为止，为了符合欧洲立法（2020/741/EC），并取决于收获后加工的影响，进一步的水处理（例如，消毒）仍然需要安全地使用存储的WWTP水作为灌溉的替代水源。
M.Sc的教学大纲（园艺）...
主要课程（20个学分）VSC 501*生产凉爽季节蔬菜作物2+1 VSC 502*生产温暖的季节蔬菜作物2+1 VSC 503*蔬菜作物的生长和开发2+1 VSC 504*原理蔬菜育种原理3+0 Vegetable Crops 1+1 VSC 508 Seed Production of Vegetable Crops 2+1 VSC 509 Production of Underutilized Vegetable Crops 2+1 VSC 510 Systematics of Vegetable Crops 1+1 VSC 511 Organic Vegetable Production 1+1 VSC 512 Production of Spice Crops 2+1 VSC 513 Processing of Vegetable 1+1 VSC 514 Postharvest Management of Vegetable Crops 2+1 Minor Courses 08支持课程06公共强制性课程05 VSC 591研讨会0+1 VSC 599研究0+30总学分70
估计植物生产和农业水管理的作物系数，在亚人类热带地区的气候变化下
了解当前和未来的作物需求对于提高农业生产力和管理长期水资源在不断变化的气候下至关重要。这项研究旨在估计在不同的水管理实践和气候变化方案下，作物用水需求将如何变化。使用灌溉决策工具的现场实验是在2016年和2017年在埃塞俄比亚Lemo进行的。农作物和水管理数据是在白菜和胡萝卜生产上收集的。现场数据用于估计作物系数（KC），并将结果与模拟的KC与农业政策环境扩展器（APEX）模型进行了比较。在顶点中使用了预测的未来气候数据来评估气候变化对未来作物水需求和KC的影响。现场数据分析表明，平均而言，农民传统实践（FTP）治疗比润湿前探测器（WFD）处理更多的水。使用土壤水平衡法，卷心菜的初始，中和晚期两种处理的KC值的平均值分别为0.71、1.21和0.8，胡萝卜分别为0.69、1.27和0.86。顶端模拟的KC捕获了FAO KC模式，其测定系数（R-square）在0.5到0.74之间。最高模拟和土壤水平估计的KC还表明，卷心菜的R平方与R平方的关系很强，而胡萝卜的含量在0.5到0.75之间，0.66和0.96。预计的气候变化分析表明，由于温度升高，预计将来的作物水需求将在未来增加。在气候变化方案下，与基线期相比，2025年，2055年和2085年的生长季节潜在蒸散量将在2025年，2055年和2085年增加2.5％，5.1和6.0％。模拟的KC表示2085年的变化系数较高，卷心菜为19％，胡萝卜为24％，而2025个时期模拟的KC表示变异系数最小（分别为16％和21％的卷心菜和胡萝卜）。该研究表明，当前使用可用水资源的灌溉计划应考虑到该地区较高的农作物水需求，以减少缺水的风险。