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粗糙的钻石
在大规模生态系统的边缘中摘要我们的星球摇摇欲坠，而干旱地区经历了多种环境和气候挑战，这些挑战可能会使已经压力很大的生态体上的选择性压力大小。最终，这导致了它们的干旱和荒漠化，也就是说，随着功能和食物网的改变，简化而贫瘠的生态系统（具有比例减少的微生物负载和多样性）以及对微观社区网络的修改。因此，在这种脆弱的生物群落中保存和恢复土壤健康可以帮助缓冲气候变化的影响。我们认为，微生物及其功能性能和网络的保护是抗击荒漠化的关键。具体来说，我们声称依靠本地旱地层状微生物和微生物群落以及旱地植物及其相关的微生物来保护和恢复土壤健康并减轻土壤的枯竭。此外，这将满足全球保护/稳定（甚至增强）土壤生物多样性的目标。没有考虑微生物多样性的紧急保守和恢复行动，我们最终将不再有任何保护。
农业警惕柴Mandal
帖子的名称1。头，班加罗尔地区中心ICAR-Central Inland Fisheries Research Institute，Barrackpore 2。头部，山丘环境和资源管理，Coldwater Fisheries Research的ICAR导演，Bhimtal 3。头，iCAR-中心内陆渔业研究所的Prayagraj区域中心，Barrackpore 4。主管，阿萨姆邦ICAR-印度农业研究所作物改善部门5。主管部门负责管理部门，ICAR非生物压力管理研究所，Baramati 6。主管，伊卡特 - 中国土壤盐度研究所社会科学研究部，卡尔纳尔7。负责人，土壤科学与农艺部，ICAR - 印度土壤和水保护研究所，德拉登8.头，NEH地区ICAR Research Comply的Mizoram中心头，NEH地区ICAR Research Consex的Head，Barapani Umiam，Barapani 10。头部，区域中心，乔尔哈特（Jorhat负责人政策支持研究部，ICAR非生物压力管理研究所，Baramati
自动化核图分析，用于早期检测遗传和神经退行性疾病：一种混合机器学习方法
微生物在土壤中起关键作用。众所周知，气候因素，edaphic特性和植物群落影响土壤微生物多样性和社区组成（Delgado-Baquerizo等，2016;Köninger等，2022）。尽管如此，如果我们旨在将土壤微生物特征纳入生态系统模型中，以提高其预测能力，则需要更深入地了解土壤微生物，植被和土壤特性之间的关系（Fry等，2019）。在这种情况下，海拔梯度被认为是有用的“自然实验”，可以评估各种环境因素对土壤微生物群落的影响，因为它们的特征是气候变化和短期地理距离的生物特征发生了巨大变化（Körner，2007年）。在过去的几年中，关于土壤微生物和海拔的研究激增。已经确定了土壤微生物多样性和升高丰度的不同模式，这些模式是由温度，降水，土壤pH值，养分含量，碳/氮比和植物生产率驱动的，具体取决于给定的梯度及其地理位置及其地理位置；但是，也已经报道了这种模式的缺乏（Looby and Martin，2020）。这指出需要进一步研究的需要。此外，土壤养分含量和土壤有机物变化的化学成分随升高（Bardelli等，2017; Siles等，2017）。了解这些变化是如何由土壤微生物控制的，反之亦然，与最先进的生态模型有关。在这种情况下，目前的研究主题是动机的。本研究主题的目的是为研究人员提供一个平台，以分享其关于海拔梯度及其驱动因素的土壤微生物的新研究。该研究主题特别有兴趣汇编有关季节性动态，网络结构以及土壤微生物群落和垃圾分解的新信息，沿着整个地球的高度梯度。
针对特定地点的棉花害虫防治方法。取样...
困难。由于土壤和环境影响，棉田被划分为不同的栖息地，而这些栖息地的侵染速度也不同，因此同一物种会存在不同的种群密度。这些不同的栖息地在空间分布上随时间而变化，表现出不同的散布模式、形状和大小。因此，在不考虑栖息地结构影响的情况下对多个种群密度进行抽样时，估计的种群平均值代表了具有不同平均值和方差的不同种群分布的汇总。这种对平均丰度的单一估计可能会导致错误的害虫管理决策，因为它可能会高估或低估棉田不同区域的害虫密度。划分栖息地类别对于制定局部控制决策至关重要。在大型商业棉田中，地面观察员绘制栖息地边界图过于费力，但遥感可以有效地创建棉田栖息地的地理参考分层地图。通过使用这些地图、简单的随机抽样设计和更大的样本单位大小，可以在没有大量样本的情况下估计每个栖息地的害虫丰度。按栖息地估计的害虫丰度，加上生态准则和顾问/生产者的经验，为害虫控制的空间方法提供了基础。使用小样本量，综合抽样方法可以绘制
草豌豆双重目的干物质和种子在不同环境的雨养条件下产生
草豌豆（lathyrus sativus L.）由于其有利的农艺特征，包括一种强大的根系，它深入渗透到土壤中，及其针对各种生物和非生物胁迫的弹性，这是可持续农业的绝佳选择。在这项研究中，在“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Kuhdasht”和“ Shirvan-Chardavol”地点的“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”的雨水基因型的干燥产量和种子产量连续三年连续三年评估。使用随机完整的块设计进行了实验现场试验，并将每个实验设置复制三次。描述性统计量显示出4.030（吨/ha）和1.530（吨/ha）的平均值，表型系数分别为54.77和61.56，用于干燥的产量和种子产量。地理，气候和缘变量对产量测量的投影描述了四个研究环境之间的显着差异。高程对Mehran位置的干物质和种子产量产生更大的影响。降雨和相对湿度的气候因素分别在“ Gachsaran”和“ Shirvan-Chardavol”中起着重要作用。对于种子产量，与温度相关的属性在“ Mehran”位置更为重要。观察到低宽义的遗传力，基因型 - 环境相互作用的R 2显示了GEI的干燥产量（0.126）和种子产量（0.223）。基于脉冲的稳定性指数分别显示G10和G13是种子产量和干燥物产量的优质基因型。AMMI1和AMMI2都可以识别出其他基因型的不稳定基因型，并且AMMI都将基因型G10和G3识别为高产物且稳定的基因型。使用GGE Biplot鉴定出三个和两个大环境，以进行干燥的产量和种子产量。对于被识别的巨型环境，G1，G13和G2，以及种子收益的大型环境，可以引入G10和G15。“ Mehran”和“ Gachsaran”从研究的位置出来，考虑到干燥的产量和种子产量，并且为了进一步的GE相互作用研究，最好在这些位置建立适应性试验。该研究得出结论，考虑到环境因素的影响，为了促进雨水供应区域的可持续农业，培养已鉴定的草豌豆基因型的培养具有希望。
卵菌作为生物防治剂：揭示其在植物病害防治中的潜力和机制 Li Y 1* 、Ahmadi F 2* 、Wan S 1 和 Kariman K 2 1
植物病害爆发代表着全球粮食安全和环境可持续性的重大挑战，导致初级生产力下降、生物多样性减少，以及全球严重的粮食/饲料短缺。合成杀菌剂的滥用已经对人类健康和生态系统造成了重大危害。某些人类疾病，如阿尔茨海默氏症和自闭症，在过去几十年中急剧上升，这一趋势部分归因于现代农业和园艺中杀菌剂的使用/过度使用。鉴于这些令人担忧的迹象，现在应该重新考虑植物病害管理策略了。使用某些有益微生物（称为生物防治剂）有望成为对抗植物病原体的环保方法。卵菌通常被视为植物界的坏人，通过晚疫病、猝倒病和枯萎病等破坏性疾病造成混乱，这可能会造成灾难性的后果，例如爱尔兰马铃薯饥荒。然而，并非所有卵菌都是有害的！有些菌是伪装的好家伙，显示出帮助我们对抗植物疾病的潜力，可以作为有效的生物防治剂。了解生物防治卵菌保护作用的潜在机制对于实现理想结果和制定创新策略至关重要。卵菌的生物防治机制可分为五类：i）菌寄生，ii）分泌溶解酶，iii）与病原体竞争营养和空间，iv）诱导系统抗性（ISR），v）产生注射细胞（枪细胞）。本综述阐明了卵菌采用的生物防治机制，强调了它们的潜在实际意义以及对植物生长的积极影响。本文还讨论了影响生物防治卵菌功效的土壤和环境因素，以及旨在提高其生物防治效率或扩大目标病原体范围的各种策略。尽管对生物防治卵菌的了解取得了进展，但由于受环境条件、土壤类型、接种物活力、竞争微生物的影响，其田间表现不一致，因此其商业应用面临挑战。通过开发稳定的配方、基因改造、合成生物学、结合多种菌株以及与其他农艺实践相结合来提高生物防治卵菌的功效，可以帮助克服这些挑战并促进其在可持续农业中的应用。进行全面的风险评估以避免非目标效应，并简化监管审批流程也至关重要。了解生物防治卵菌如何抵抗植物病原体将提高我们对有益和有害微生物之间相互作用的基本认识，增强我们预测受其影响的植物疾病发展动态的能力
2022-23 年度研究评审研讨会 XIV ...
目录 页码 ii 人员 iii 摘要 1 水稻研究中的统计方法 1 BRRI 品种的稳定性分析 6 多性状稳定性指数 (MTSI) 的动态变化，用于识别孟加拉国三个水稻生长季节最稳定的基因型 12 通过调整水分含量进行水稻产量估算的比较研究 14 识别影响气候参数和孟加拉国季节性干旱预测的最佳模型：机器学习算法的应用 22 BRRI 品种的多元分析 22 BRRI 品种的基因型 × 环境相互作用 25 水稻和水稻相关数据库 25 水稻和相关数据库的维护 28 农业气象学和作物模型 28 最大限度地减少农业微气候风险因素，最大限度地实现孟加拉国可持续水稻生产 29 地理信息系统 (GIS) 在水稻研究中的应用 29 BRRI 适宜性 (土壤) 制图dhan96-99 30 温度（最高和最低）和降雨量的气候制图 31 孟加拉国分季节稻米种植区制图 32 孟加拉国预测气候因素（2050 年）地图 34 各种种植模式的适宜性制图 35 使用遥感数据和机器学习方法描绘孟加拉国沿海地区稻米种植面积的变化 38 通过培训进行能力建设 38 实验数据分析培训计划 39 多元数据分析培训计划 40 计算机编程、软件开发和数字化 40 开发 Web 应用程序以计算 BRRI 稳定性模型的稳定性指数 41 为 BBRI 开发的管理信息系统（MIS）平台 41 BRRI 的数字化预算管理系统 42 BRRI 的数字化配额管理系统 43 BRRI 的数字化薪酬管理系统 44 BRRI 的数字化劳动力管理系统 45 数字化事假申请系统46 信息和通信技术 (ICT) 46 孟加拉国水稻品种智能分析 47 新版水稻知识库 (RKB) 移动应用程序 48 BRRI 通过人工智能 (AI) 技术进行基于传感器的水稻病虫害管理 49 为 BRRI 开发新网站 50 加强 BRRI 的网络安全系统 51 BRRI 的 BRRI Alapon 电话簿移动应用程序 52 BRRI 的车辆申请管理系统 52 针对创新、服务流程简化 (SPS) 和电子通知管理的培训，以提高 BRRI 员工的能力 53 BRRI 稻米医生移动和 Web 应用程序 54 BRRI 的 BRKB 网站管理 55 BRKB 网站的动态视图连接系统、孟加拉语搜索系统和内部横幅系统 56 BRRI Web 邮件和群发邮件 57 为 BRRI Web 邮件和群发邮件开发安全系统 57 BRRI 的在线申请系统 58 BRRI 的电子通知系统59 BRRI 区域站 (R/S) 的 LAN 和互联网连接 60 BRRI 门户网站管理 61 BRRI 局域网和互联网连接的管理 61 BRRI 网络更新，维护和扩展 62 BRRI 个人数据表数据库 63 BRRI 视频会议系统 64 & 65 BRRI 新版管理信息系统 (MIS)；水稻病虫害防治角 66 & 67 BRRI 遗产；ICT 单元的支持服务