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抗病的金稻：改善菲律宾的营养和产量
欢迎使用Pinoy Biotek杂志的第四期！与农业部（DA Biotech）的菲律宾农业和渔业生物技术计划合作，我们很高兴与您分享旨在帮助菲律宾农业和渔业行业的不同技术。在这个问题上，我们重点介绍了抗病性作物，这些作物将帮助农民和食品生产者产生更高的产量。其中之一是金米，它将有助于解决菲律宾的维生素A缺乏症，还可以保护稻米作物免受疾病的侵害，尤其是通龙和细菌疫病。关于耐香蕉束顶部病毒（BBTV）的香蕉品种开发的文章强调了其有助于减少产量损失的潜力。在此问题上介绍了两个循环介导的等温扩增（LAMP）技术。用于Abaca病毒检测的Lampara套件有助于农民监测其屁股作物的状况，而Juan Amplification
高通量变体库和机器学习为 Retron 基因编辑器提供设计规则
细菌逆转录酶系统在许多生物技术应用中充当单链 DNA 的细胞内工厂。在这些技术中，天然的逆转录酶非编码 RNA (ncRNA) 被修饰以编码模板，以通过逆转录产生定制 DNA 序列。逆转录效率是逆转录酶技术的主要限制步骤，但我们缺乏系统的知识，了解如何在改变逆转录酶序列以产生定制 DNA 的同时提高或保持逆转录效率。在这里，我们测试了数千种对逆转录酶-Eco1 ncRNA 的不同修饰，并在汇集变体文库实验中测量 DNA 的产生，从而确定了 ncRNA 中对修饰具有耐受性和不耐受性的区域。我们将这些新信息应用于特定应用：使用逆转录酶与 CRISPR-Cas9 RNA 引导核酸酶 (editron) 结合产生精确的基因组编辑供体。我们使用酿酒酵母中的高通量文库来额外定义编辑酶的设计规则。我们将有关 retron DNA 生成和编辑子设计规则的新知识扩展到人类基因组编辑，以实现迄今为止最高效率的 retron-Eco1 编辑子。
气候引起的产量变化和TFP：维持粮食供应需要多少研发？
提高农业生产力对于确保可以满足全球粮食需求至关重要。然而，气候变化对温度和降水的影响可能会通过影响农作物产量来影响农业生产率。本报告结合了从农业模型对比和改进项目中产量变化的最新估计与未来生产力的预测，以未来的生产率变化（TFP）形式的变化，以更好地了解农业生产的未来（以及食品供应）。的产量估计值是从高的温室气体排放场景（显示上限，因为气候对产量的影响最强）用于玉米，大米，大豆和小麦。随后在四种情况下（R＆D）假设确定TFP增长率的四种情况下，将产量变化与TFP估计相结合。最后，评估了收益率和TFP的变化以及人口和收入的变化，以塑造2050年预计的粮食供应状态。结果表明，如果没有额外的研发支出，气候变化将导致生产消费差距。当研发投资通过与剩余的三种情况相对应的数量增加时，TFP增长足以减轻气候变化的影响和预计人口/收入增长的影响，以维持生产水平，以满足全球对食品的需求。
构建具有二甲酸脱氢酶基因的表达载体及其转化为适当的宿主
印度经济的核心是农业，它为印度农村人口提供了大部分收入。随着印度和其他国家的增加，食物的需求呈指数增长。根据对预期的世界人口和食品需求的荟萃分析，在2010年至2050年之间，粮食消费量分别增加 +0％至 +20％和 +35％，至 +56％[1]。为了跟上世界人口的扩大，农业生产的大幅增加是必要的。由于市场需求和生产损失的转变，农业部门也面临许多困难和不确定性。尽管预测气候变化的能力得到了改善，但仍需要更多的技术整合才能做出明智的决策。用传统农业技术生产的农作物将无法满足未来的需求。为了提高生产力，农业部门应在每个阶段进行有条理的改革并整合技术，从种子选择到供需预测。可以通过将技术与农业相结合并自动化流程来确保未来的粮食安全。机器学习（ML）有可能帮助农业行业克服它的问题[2]。为了提高农作物生产率，预测植物性疾病并满足消费者需求，正在进行研究以利用机器学习和以数据为中心的农业策略[3]。
证据的综合产生了由于结构模型变化和不确定性而导致的碳的高社会成本
从一吨二氧化碳（称为碳的社会成本）中估算社会成本（SCC） - 需要将气候系统的模型与气候变化的经济和社会影响相关联，以及在时间和空间之间的多样化，不确定的影响的综合影响。越来越多的文献研究了支持SCC计算的模型的基本结构元素的影响。这项工作以零碎的方式积累，使他们的相对重要性不清楚。在这里，我们对SCC上的证据进行了全面的综合，结合了147项研究的SCC的1823年估计以及对这些研究的作者的调查。已发表的2020 SCC值的分布宽且基本右翼，显示了右尾重的证据（截断的平均值为132美元）。方差分析揭示了包括持续损害，地球系统表示和分布权重的重要作用。但是，我们的调查表明，专家认为，由于结构模型变化的不足和损害功能和折扣率的偏见，文献偏向下降。为了解决这种不平衡，我们对文献中的变化进行了随机森林模型的培训，并使用它来生成合成的SCC分布，该分布更加与适当的模型结构和折现的专家评估更匹配。此合成分配的平均每吨二氧化碳的平均值分别为2020年的脉冲年度（5％–95％的范围：32-874美元），高于所有官方政府估计，包括美国EPA的2023年更新。
证据的综合产生了由于结构模型变化和不确定性而导致的碳的高社会成本
M.D.在德国的卓越策略（EXC 2037和CLICCS）项目编号下，非常感谢DFG的支持。390683824，对汉堡大学地球系统研究与可持续性中心（CEN）的贡献。We are very grateful to our many survey respondents, to David Anthoff, Kenneth Gillingham, Frikk Nesje, James Archsmith, Radley Horton, Jim Stock, Bob Litterman, and seminar audiences at AERE 2022, AURO 2023, CESifo 2023, ASSA 2024, University of Potsdam, University of California San Diego, Columbia Business School, Harvard肯尼迪学校（Kennedy School）和在皮克（Pik）向罗伯特·鲍（Robert Bao）寻求技术援助的有益评论，并向约翰娜·达姆斯塔特（Johanna Darmstadt），卢克·埃斯普朗（Luc Esprabens），戴维·卢修斯（David Esprabens），戴维·卢修斯（David Lucius），尼尔·斯坦布雷赫（Nele Steinbrecher），亨利·威廉姆斯（Henry Williams），安吉拉·郑（Angela Zeng），尤其是马克·卢斯蒂格（Mark Lustig），以提供出色的研究帮助。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。
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。
协同效应提高 CMP 产量 - 生命科学
特征尺寸的缩小、互连金属的进步以及对缺陷控制的日益严格的需求都表明，化学机械平面化 (CMP) 对于优化晶圆厂产量的重要性日益增加。每个芯片的更多层需要 CMP 才能达到平面度规格，并且必须将污染保持在最低限度。平面度和纯度是每层能否按预期执行的关键指标。表面异常和残留物可能会影响晶圆产量、设备性能和电子系统的长期可靠性。
甲基杆菌作为叶面接种剂对增强固氮和生菜干物质产量效果不大
摘要：氮 (N) 是大多数农业生态系统中限制植物生长的生态因素。近几十年来，生物固氮，尤其是来自结瘤豆科植物的固氮，已被推广为工业合成氮肥的替代品或补充。利用叶际固氮生物对多种作物都具有效果的可能性尤其令人兴奋。在本研究中，我们研究了最近投放市场的一种接种剂的固氮能力及其对生菜生长的影响，该接种剂含有微生物共生甲基杆菌，推荐用于各种栽培品种。采用因子设计进行了盆栽试验，包括接种剂（否和是）和四种氮施用率（0 (N0)、25 (N25)、50 (N50) 和 100 (N100) kg ha −1 N），在四个生菜生长周期内重复四次。接种剂仅在四个生长周期中的第二个周期对干物质产量 (DMY) 有显著影响。在四个生长周期中，接种和未接种接种剂的盆中，平均值分别为 9.9 至 13.7 g pot −1 和 9.9 至 12.6 g kg −1 。另一方面，植物对施入土壤的氮表现出强烈的反应，在所有生长周期中 DMY 和组织氮浓度都显著增加。处理 N0 和 N100 中 DMY 的平均值分别为 5.6 至 8.9 g pot −1 和 12.5 至 16.1 g pot −1 。组织中的氮浓度与 DMY 成反比，表明存在浓度/稀释效应。用以估计固定氮的经处理和未处理植物之间的氮浓度差异对于每种土壤的施氮率来说都非常小，假设四个生长周期的平均值分别为 N0、N25、N50 和 N100 的 -1.5、-0.9、2.4 和 6.3 kg ha -1。这项研究强调了接种剂提供给生菜的氮量低及其对 DMY 的影响有限。通常，在具有固氮微生物的生物系统中，要实现高固定率需要微生物和宿主植物之间具有高度的特异性，而生菜似乎并不满足这一条件。考虑到这个课题的重要性，必须进行进一步研究，以更准确地确定在哪些作物和在什么样的生长条件下接种剂被证明是农民的宝贵投入和减少氮矿物施肥的有效方法。
