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AGRIC JOR 2020 pg2011 2.cdr
摘要 芋头（Colocasia esculenta 和 Xanthosoma sagittifolium）是世界各地许多农业生态区种植的功能性粮食作物。这种作物主要由自给自足的农民种植，是数百万人的食物和收入来源。就重要性而言，它在撒哈拉以南非洲种植的块根作物和块茎作物中排名第三。尽管具有文化重要性，但世界产量和产量仍在持续下降。除了导致产量下降的几种生理和生物限制因素外，芋头研究资金不足，甚至被忽视。人们对芋头遗传学及其基因组的复杂性了解甚少，这严重阻碍了改良该作物的传统努力。与山药和木薯等作物相比，芋头基因组研究有限。尽管如此，多年来，分子技术已应用于芋头研究，以开发分子标记、遗传连锁图谱、进行功能基因组分析和开发分子诊断工具。已经为某些芋属品种开发了芋属转化和组织培养方案。这些工具有助于更好地了解作物的起源、现有种质的遗传多样性及其影响的病原体、主要疾病的快速检测、复杂性状的保护和遗传改良（包括抗病性和提高产量）。随着下一代测序成本的降低，需要进一步努力资助基因组研究，以便在芋属等非模式生物中进行新基因发现、分子通路分析、基因工程和分子育种。
地瓜和...
背景与动机本地根和块茎食品作物（RTC）表现出广泛的农业生态适应性，对边际环境，混合农业系统的灵活性，在大多数作物无法获得的情况下产生合理产量的能力，因此适用于资源贫乏农民的生产。此外，它们提供高水平的碳水化合物和养分的能力使RTC生产成为改善食品和营养安全的基础，尤其是在小型家庭水平上。尽管产生RTC有许多感知的好处，但这些农作物仍然是侧衬和被遗忘的，即未充分利用。过去，尽管RTC在撒哈拉以南非洲的重要性很重要，但研究的关注主要集中在小麦，大米和玉米等谷物作物上。此外，RTC的生产和贸易也被忽略了其他现金作物，例如茶，咖啡，棉花和可可。RTC的忽视还导致了不一定适合生产高产的传统陆地和生产技术的长期使用。也对各个RTC对水的研究表征进行了不成比例的关注。例如，对马铃薯和木薯进行了广泛的研究，并在红薯上进行了一些工作。但是，有关塔罗，坦尼亚和山药用水的信息仍然很少。文献中针对某些RTC报告的用水量范围很大，而塔罗（Taro）出现了高作物用水。知识差距是从五个RTC的文献综述中确定的（AIM 1;参见第4.3.7和5.3.7节。第6章）。项目的目的是该项目的总体目标是测量和建模所选RTC的用水量，产量和营养含量，而目前存在的信息很少或相互矛盾的信息。第2章和第3章），然后通过现场工作（AIM 2;参见第4章和第5章的重点是（i）橙色肉红薯（Ofsp; Clientrar 199062.1），以及（ii）陆地，Eddoe Type Taro Landrace，称为Dumbe Dumbe。一个作物模拟模型进行了部分校准，并用于对每种作物的蒸散作物（ET）和产量（Y）进行建模（AIM 3;参见然后以国家规模运行该模型，以估算Y和ET，从该模型中，将作物水生产率（CWP）计算为y/et。CWP和营养含量的乘积提供了另一种称为营养水生产率（NWP）的有用度量。图显示了Y，CWP，NWP，农作物周期和作物衰竭风险的空间变异性，以改善有关这两个RTC的现有知识（AIM 5；参见模型模拟还用于开发两种农作物的土地适用性图（AIM 4;参见第8章）并得出特定地点的作物系数。后者被用作水文模型的输入，以评估作物产量对下游水利用率的影响（AIM 6；第7章）。最终项目报告代表AIM 7，这是上述信息的综合，以帮助促进SP和Taro的可持续生产。土著根和块茎食品作物的概述需要使边际农业系统多样化，并使用更少的水生产更多的农作物和营养产量。和YAM（Dioscorea spp。）。一个值得注意的策略是种植具有经济潜力并具有耐旱和营养浓度的农作物。rtcs也称为“干旱保险”作物，已成为在气候变异性和变化下解决食物和营养不安全的合理选择。RTC生产地下食物，包括红薯（ipomoea batatas），木薯（manihot esculenta），塔罗（Colocasia esculenta），tannia（xanthosoma spp。）他们广泛的农业生态适应性，尤其是在边际环境和混合农业系统中，使它们成为解决贫困农村家庭营养不良的核心。
编辑淀粉分支酶基因 SBE2 可在木薯中产生高直链淀粉块茎
摘要 关键信息 首次通过 CRISPR/Cas9 介导的淀粉分支酶基因 SBE2 诱变生产高直链淀粉木薯。摘要 高直链淀粉木薯 ( Manihot esculenta Crantz) 适用于淀粉工业应用和生产供人类食用的更健康的加工食品。在本研究中，我们报告了通过 CRISPR/Cas9 介导的淀粉分支酶 2 (SBE2) 诱变生产高直链淀粉木薯。在所有再生植物中均发现了 SBE2 两个目标外显子的突变；这些突变包括核苷酸插入以及 SBE2 基因中的短或长缺失，被分为 8 个突变系。三个突变体 M6、M7 和 M8 在 SBE2 的第二个外显子中有长片段缺失，没有表现出 SBE2 蛋白的积累。从田间收获后，与野生型相比，这些突变体中的直链淀粉（表观直链淀粉含量高达 56%）和抗性淀粉（高达 35%）含量明显较高，导致快速碘染色后淀粉颗粒呈现深蓝色，淀粉粘度改变，糊化温度和峰值时间更高。进一步的 1 H-NMR 分析表明，淀粉支链度显著降低，支链淀粉的短链减少（聚合度 [DP] 15–25），长链增加（DP>25，尤其是 DP>40），这表明木薯 SBE2 在支链淀粉生物合成过程中催化短链的形成。在淀粉中还检测到了从 A 型到 B 型晶体的转变。我们的研究表明，CRISPR/Cas9 介导的木薯淀粉生物合成基因诱变是产生具有有价值的淀粉特性用于食品和工业应用的新品种的有效方法。
卷。第5期，第1和2期，第2023页，第36-50页P-issn 2714-5174 Matesun＆Makolo（2023），利用机器学习算法来预测作物产物
摘要随着世界人口的不断扩大，对农产品的需求不断增长。为了确保粮食安全，精确的农作物生产率预测已成为必不可少的。农作物，木薯（Manihot esculenta crantz），是尼日利亚和非洲其他地区种植的温带作物。这是所有部落和地理区域中大部分人口的主要食物来源。为了制定增加木薯生产的实用计划，有必要理解表型元素，其中包括疾病，影响木薯的产量。利用数据集和环境因素预测农业产量，机器学习（ML）技术为这一问题提供了充满希望的解决方案。本研究评论重点介绍了一项旨在使用机器学习估算作物生产率的研究的技术，数据集和结果。基于ML的农业生产力预测模型涉及的数据收集和预处理步骤。木薯的叶子表型和Kaggle收集的图像数据集对于训练和评估机器学习（ML）算法至关重要，这对于准确预测作物生产率至关重要。研究需要选择合适的ML算法。支持向量机（SVM），随机森林（RF）和梯度提升技术。使用多个指标（包括精度，召回和F1得分）评估这些ML模型的有效性。使用模型的弹性，估计模型的性能并防止拟合，交叉验证技术。与SMV和RF相比，研究结果表明，模型的极端增强梯度的准确性预测为0.56（56％）。用于评估模型精度性能率的标准包括精度，召回和F1得分。为了增加农作物的产量，木薯生产率与表型健康成反比。本研究预测数据集的生产率水平将为56％。关键字：表型，木薯，生产力，机器学习。
红薯遗传和基因组研究助力可持续粮食和营养安全
粮食安全是发展中国家，特别是最不发达国家面临的主要挑战。在全球 78 亿人口中，约有 8.2 亿人遭受长期饥饿（www.un.org/，2020 年 6 月 9 日访问）。根据《2022 年全球粮食危机报告》（GRFC 2022），53 个国家/地区有 1.93 亿人生活在严重粮食不安全地区。尽管在一些发达国家，营养过剩而不是营养不足才是主要的公共卫生问题。然而，从全球角度来看，粮食不安全和营养不足是主要问题。此外，正在进行的 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行和俄罗斯-乌克兰冲突将使这一数字进一步增加，因为发展中国家受到疾病、饥饿、供应链、经济后果以及农产品出口禁令的多重打击。过去几十年，大米、小麦和玉米这三种主要谷物占所有主食作物的 60%。然而，过度依赖少数作物品种会影响全球人口的粮食和营养安全，而作物生产多样化对于可持续的粮食系统至关重要。解决这些挑战的一个潜在方法是利用孤儿作物，它可以使作物生产多样化，提供更多的食物来源，并有助于遗传变异。孤儿作物也被称为未充分利用、丢失、次要或被忽视的作物，以及未来作物。一些孤儿作物的优势在于能够很好地适应当地和区域条件，即使在边缘地区和不利环境下，也需要较少的农业投入，并且可能受气候变化的影响较小。因此，孤儿作物对于保护农业生物多样性和农业生态系统非常重要，而这些对于粮食和农业生产的长期可持续性至关重要。红薯 [Ipomoea batatas (L.) Lam] 是旋花科（Convolvulaceae）的双子叶植物。继马铃薯（Solanum tuberosum L.）和木薯（Manihot esculenta Crantz）之后，红薯是世界第三大块根和块茎作物。传统上，红薯被视为“穷人的作物”，只有在饥荒或战争等紧急需要的时候才会吃，或是一种“孤儿作物”，与其他主要作物相比，它受到的关注有限。然而，在过去十年中，这种看法发生了变化，人们普遍承认红薯在缓解发展中国家的营养不良和饥饿方面具有巨大潜力。现在人们普遍认为，红薯是一种对营养和粮食安全很重要的作物，也是加工淀粉、生物乙醇和饲料用于各个领域的原料。重要的是，红薯具有比大多数主要粮食作物产生更多可食用能量的内在能力。如今，红薯被认为是一种营养价值很高的食物，因为其维生素A和C、β-胡萝卜素、花青素、钙和膳食纤维含量超过大多数其他主食。
GDPR对网络安全的影响：重点是美国和欧洲实践的审查 对供应链管理中当前技术的评估 Keystone物种：生物多样性与稳定的生态建筑师：评论 通过先进技术和正在进行的专业人士培训来促进医疗保健创新文化 使用SVM 的心脏病预测 AI供应链优化：美国和非洲趋势的比较审查 分子鉴定细菌（klebsiella aerogenes，p35235）从街头食品（炒饭）中分离出来；研究果汁的抗生素灵敏度模式和益生菌强化（fragaria ananassa，spasiflora ligularis和phyllanthus 铜绿假单胞菌对塑料的生物降解 鉴定与木偶（OGI/AKAMU）相关的细菌，并冷藏温度 利用AI在建筑环境中进行能源优化 分析木薯（Manihot esculenta crantz）DNA模式和过氧化物酶活性诱导水杨酸的抗性 对一些在尼日利亚卡诺（Gwale “智能”供应链的兴起：AI和自动化如何革新物流 基于Yolov8的多级交通标志检测方法
一般数据保护法规（GDPR）已成为一项具有里程碑意义的立法，重塑了数据隐私和网络安全的全球格局。在2018年5月执行，GDPR对全球组织产生了深远的影响，促使对网络安全实践进行了重新评估，以确保遵守严格的数据保护标准。本文对GDPR对网络安全的影响进行了全面综述，并特别强调了美国（美国）和欧洲采用的对比方法和实践。GDPR介绍了一组旨在保护个人的权利和隐私的强大原则，强调需要透明度，问责制和主动措施来保护个人数据。其域外范围将其影响扩大到欧洲边界之外，迫使全球业务遵守其法规。本文探讨了GDPR合规性带来的挑战和机遇，研究了美国和欧洲的组织如何导航不断发展的网络安全景观。在美国，在美国，在整个州的隐私法规都有不同的情况下，GDPR促使讨论有关联邦隐私法的制定。考虑到州和联邦法规之间在塑造网络安全策略中的相互作用，审查研究了美国企业采用的不同方法。相反，欧洲实践反映了对GDPR的积极反应，因为组织已经接受了规定中嵌入的原则以加强网络安全框架。本文调查了欧洲网络安全标准的发展，强调了成功的策略和潜在的改进领域。通过综合大西洋两岸的经验，这项综述有助于更深入地了解GDPR对网络安全的影响。它阐明了数据保护的不断发展的动态，为寻求增强其网络安全弹性的组织提供了见解，面对迅速变化的监管景观。