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课程规格一般信息
土壤，水和空气微生物学简介1-埃德孔：土壤微生物的特征2-埃德芬：土壤微生物的数量和分布3- edaphic因素：水，渗透压，氧化还原潜力，土壤pH，…。4 - Activity of microorganisms 5 - Soil bioremediation 6 - Water and water organisms 7 - Polluted water organisms and Water health standard 8 - Waste water treatment 9 - The air as an environment of microorganisms 10 - Adaptation of microorganisms to the air environment, Biological aerosols 11 - Mechanisms protecting lungs against bioaerosol penetration 12 - Survival and spread of bioaerosols,生物气溶胶作为人类的危险来源13-
生物和非生物因子塑造与广泛的蕨类植物（Ophioglossaceae）的根源有关
Arbuscular mycorrhizal真菌（AMF）通过与地下社区和下面的社区以及影响Edaphic特性相互作用，在陆地生态系统中扮演着重要角色。与Fern botrychium luna-ria（Ophioglossaceae）的根部相关的AMF群落在2400 m A.S.L.的四个样带中采样。在瑞士阿尔卑斯山中，并使用元法编码进行了分析。在71个样本中鉴定了五个肾小球菌的成员。我们的分离揭示了由四个丰富的Glomus操作分类单元（OTUS）以及样品之间的低OTU更新组成的核心微生物组。AMF社区不是空间结构化的，这与与被子植物相关的大多数螺柱形成对比。pH，微观连通性和腐殖质覆盖物显着
如何达到
niasm是印度农业研究理事会（ICAR）的独特研究所，于2009年在巴拉马蒂的Malegaon Khurd成立。该研究所的目的是探索管理非生物压力的大街，影响了国家粮食生产系统的可持续性。它可以解决由水，大气和体面因素引起的压力，这些压力取决于其幅度，从而导致作物生产率巨大损失。由于这些应力由于气候变化而预计会放大，因此该研究所的主要任务是对农业中的非生物压力进行缓解和适应方案进行基础和经验研究。该研究所的结构是为了提高学生，科学家和政策制定者的能力，主要是通过传授知识并为多学科和多商品研究提供最先进的设施。有关该研究的更多详细信息，请访问https://niasm.icar.gov.in/
生物信息学博士学位（f/m/x）在植物领域 -
我们正在寻求一位有积极进取和才华横溢的博士候选人（F/M/X）加入我们的尖端研究团队。我们的重点是了解微生物效应子影响植物生理和免疫的分子机制。通过利用先进的生物信息学工具和技术，您将揭示植物与其微生物伴侣之间的复杂相互作用。如果您对生物信息学充满热情，并渴望了解植物微生物群的组成和活动如何通过宿主的营养和代谢状况来确定，以及宿主的免疫力和养育因素，我们邀请您加入由Zuccaro教授领导的Zuccaro教授在该植物上的动态团队。
陆地生态系统生产：基于全球卫星和地面数据的过程模型
摘要。本文提出了一种建模方法，旨在季节性地解决全球气候和土壤对陆地生态系统生产和土壤微生物呼吸模式的控制。我们使用卫星图像（高级甚高分辨率辐射计和国际卫星云气候学项目太阳辐射），以及来自全球（1 o）数据集的历史气候（每月温度和降水量）和土壤属性（质地、C 和 N 含量）作为模型输入。卡内基-艾姆斯-斯坦福方法 (CASA) 生物圈模型按月运行，以模拟植物净碳固定、生物量和养分分配、凋落物、土壤氮矿化和微生物 CO2 生成的季节性模式。模型估计的全球陆地净初级生产力为 48 Pg C yr -•，最大光利用效率为 0.39 g C MJ -• PAR。超过 70% 的陆地净产量来自
一项关于印度阿萨姆邦巴利帕拉昆虫物种的生物多样性和丰富性的研究
抽象的昆虫是地球上庞大而高度多样的动物。这一群体的多样性广泛取决于气候，生态和朝代因素，这就是为什么地球的每个角落和地球角都由昆虫的不同组成组成的原因。进行了这项研究，以估计位于纳梅里国家公园附近的印度阿萨姆邦巴利帕拉不同地点的昆虫物种的多样性。从该地区报告了23个家庭中分布于23个家庭的32种物种。发现主要的顺序是鳞翅目，其次是鞘翅目。记录的其他订单是双翅目，骨翅目，半翅目，膜翅目，odonata，Dermaptera和Blattodea。这项研究将有助于详细探索该特定地区的昆虫物种。关键字：阿萨姆邦，生物多样性，保护，昆虫，传粉媒介
爱尔兰：申请服务提供商开发...
标题：在不断变化的气候描述中为爱尔兰森林中的树种选择开发决策支持系统：拟议工作的核心目标是为森林经理和政策制定者提供决策支持工具，以评估当前和预测的未来气候变化情景下的物种适用性和收益率，并根据其最低的土地要求对树木的支持和生长进行分类。更新的决策支持工具应基于ClimAdapt项目下进行的工作，并应考虑到气候和增长因素的最新可用信息，并包括一个空间分析模块，以评估影响物种适合性和生产力的关键环境因素的区域评估。过程标识符：3B5E0D16AD684C1EA78A654481975464程序类型：打开程序是加速的：加速过程没有理由：该过程的主要特征：
非侵入性口腔癌诊断中的唾液生物标志物
Euterpe Precatoria mart。（Açaí-Do-Amazonas）和Euterpe Oleracea Mart。（açaí-do-pará）是对巴西具有社会经济重要性的棕榈树，由于其营养特征，水果需求增加了。这项研究旨在评估全球气候变化对precatoria和oilacea大肠杆菌的当前地理分布以及未来的气候场景的影响，并使用巴西领土范围的生态位模型。模型使用了28个环境变量，包括气候和源数据。在参考期（2009-2019）中验证了当前的分布，并在两种情况下评估了未来的预测（共享社会经济途径-SSP）：SSP 245（较少的悲观）和SSP 585（更悲观），在2061-2080的时间间隔中。所有算法都呈现令人满意的评估指数。euterpe precatoria在亚马逊域中具有主要地理分布，而大肠杆菌在三个巴西植物地理领域中有潜在的发生：亚马逊，塞拉多和大西洋森林。euterpe橄榄石表明对气候变化更为敏感，而E. precatoria则更具弹性至一定水平的温度升高（SSP 245）。
未来气候场景下的森林兰花：栖息地适用性建模，以告知保护策略
摘要：Orchidaceae是世界上最大，最多样化的开花植物家族之一，但也是最受威胁的植物之一。气候变化是植物分布的全球驱动力，可能是它们在某些地区消失的原因。森林兰花与特定的生物和非生物环境因素有关，这会影响其局部存在/不存在。这些条件的变化可能导致物种分布的显着差异。我们研究了属于不同属（头孢烷，epipactis和limodorum）的三个森林兰花，以在北部阿平宁斯的保护区（PA）中的潜在当前和未来分布。根据仅存在的数据为每个物种构建了一个栖息地适用性模型，并将最大熵算法（Maxent）用于建模。气候，媒介，地形，人为和土地覆盖变量被用作环境预测因子，并在模型中处理。目的是确定最大程度地影响当前物种分布的环境因素，以及可能包含适合为森林兰花提供避难所的栖息地的地区，并在未来情况下确保其生存。这将使PA当局能够决定是否将更多资源投资于保护受威胁物种的潜在避难的地区。