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基因编辑有望培育出新的抗病柑橘树
在过去的几十年中，两种细菌性疾病——黄龙病 (HLB) 和柑橘溃疡病——已严重摧毁佛罗里达州的柑橘产业，导致数百万棵树木死亡，该州损失了数十亿美元的税收，产量减少了 80%。HLB 病已蔓延至阿拉巴马州、加利福尼亚州、乔治亚州、路易斯安那州、密西西比州、南卡罗来纳州和德克萨斯州。目前，尚无针对这些威胁行业的疾病的经济实惠的解决方案。种植者正在使用大量农药来对抗这种疾病；这是不可持续的，且收效甚微。“当务之急是找到 HLB 病的解决方案。这不仅关系到所有佛罗里达州种植者的生计，而且这种疾病还威胁着全州 50,000 个工作岗位，以及佛罗里达州标志性作物的延续，”佛罗里达自然资源首席执行官 Bob Behr 说。生物技术初创公司 Soil Cul-ture Solutions, LLC (d/b/a Soilcea) 与佛罗里达大学 (UF) 合作，试图通过使用 CRISPR 精准育种开发抗病柑橘树来解决这一问题。CRISPR 精准育种是一种强大的工具，可用于培育新的抗病品种，美国农业部 (USDA) 可将其归类为
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
初步景观规划 - 树木
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伪cospora ulei的高质量基因组组装对天然橡胶树的主要威胁
伪cospora ulei是南美叶枯萎病（SALB）的因果，这是影响hevea brasiliensis橡胶树的主要疾病，这是亚马逊的本地物种。橡胶树是南美国家的主要农作物，SALB疾病控制策略将受益于真菌病原体的基因组资源的可用性。在这里，我们组装并注释了P. ulei基因组。使用第二代和第三代测序技术进行shot弹枪测序。我们介绍了第一个P. ulei高质量的基因组组件，是Mycosphaerellaceae中最大的，具有93.8 MBP，包括215个脚手架，N50的2.8 MBP和BUSCO基因完整性为97.5％。我们在P. Ulei基因组中鉴定了12,745个蛋白质编码基因模型，其中756个基因编码了分泌的蛋白质和113个编码效应子候选物的基因。大多数基因组（80％）由吉普赛超家族的逆转录子主导的重复元素组成。ulei在Mycosphaerellaceae中具有最大的基因组大小，TE含量最高。总而言之，我们为对ULEI和相关物种的广泛研究建立了基本资源。
以树木为例的“系统方法”植物育种
需要“树木多样性育种”来应对多重全球挑战和趋势 21 世纪的一个关键棘手问题（见词汇表）是如何在支持人类持续发展的同时避开多个地球边界（有些边界已经超越）[1]。树木发挥着至关重要的作用 [2]。除其他积极作用外，它们还可以减缓气候变化、恢复土壤、作为保护生物多样性的生态基质（它们本身也代表着巨大的生物多样性），并作为食物、燃料、纤维、木材等来源为人类提供恢复力和消费选择。支持这些角色的 60 000 多种树种 [3] 占据着许多不同的生产环境，从单一栽培的木材种植园和果园到高度多样化的多功能森林和复杂的农林复合体，并且被驯化到不同程度，从野生到完全依赖人类进行再生 [4]。它们还往往拥有大型基因库，天然林中遗传变异很大（例如 [ 5 ]），可以通过管理来增强其有益作用，尽管这些遗传资源常常受到森林砍伐和农业景观简单化的威胁 [ 6 ]。
以树木为例的“系统方法”植物育种
需要“树木多样性育种”来应对多重全球挑战和趋势 21 世纪的一个关键棘手问题（见词汇表）是如何在支持人类持续发展的同时避开多个地球边界（有些边界已经超越）[1]。树木发挥着至关重要的作用 [2]。除其他积极作用外，它们还可以减缓气候变化、恢复土壤、作为保护生物多样性的生态基质（它们本身也代表着巨大的生物多样性），并作为食物、燃料、纤维、木材等来源为人类提供恢复力和消费选择。支持这些角色的 60 000 多种树种 [3] 占据着许多不同的生产环境，从单一栽培的木材种植园和果园到高度多样化的多功能森林和复杂的农林复合体，并且它们的驯化程度不同，从野生到完全依赖人类进行再生 [4]。它们还往往拥有大型基因库，天然林中遗传变异很大（例如 [ 5 ]），可以通过管理来增强其有益作用，尽管这些遗传资源常常受到森林砍伐和农业景观简单化的威胁 [ 6 ]。
航天局完成了巴林棕榈树的高科技调查
国家太空科学局（NSSA）已根据高分辨率图像和准确的太空数据完成了一项人口普查，以调查王国中棕榈树的数量。这项研究符合NSSA通过提供空间数据和地球观察信息来满足国家需求的战略目标，这些信息为国家全面发展提供了行进，并为太空科学进步做出了贡献。
嘉宾专栏：决策树与通信之间的计算模型 1
通信复杂性研究计算一个函数所需的通信量，该函数的值取决于分布在多个实体之间的信息。姚期智 [Yao79] 于 40 多年前发起了通信复杂性研究，如今它已成为理论计算机科学的核心领域，在数据结构、流算法、属性测试、近似算法、编码理论和机器学习等不同领域都有广泛应用。教科书 [KN06,RY20] 对该理论及其应用进行了出色的概述。在通信复杂性的基本版本中，两个玩家，分别称为 Alice 和 Bob，希望计算一个函数 F : X × Y →{ 0 , 1 }，其中 X 和 Y 是一些有限集。Alice 持有一个输入 x ∈ X，Bob 持有一个输入 y ∈ Y，他们希望通过按照某种协议来回发送消息来计算 F(x, y)。重要的是，Alice 和 Bob 具有任意的计算能力，因为我们只关心计算该函数需要交换多少信息。目标是设计低成本协议，以 Alice 和 Bob 交换的位数来衡量（在最坏情况下），理想情况下，我们会显示感兴趣的通信问题的通信复杂度的严格上限和下限。让 D cc ( F ) 表示确定性协议在所有输入上正确计算 F 的最低可实现成本。
鉴定宽阔的森林和开放土地具有高生态重要性的斑块，瓦尔>
在2015年，瑞典的县行政委员会被赋予制定绿色基础设施的区域行动计划，以增强当局在其工作中所做的战略工作，包括土地使用变化，以增强物理计划，申请和许可。行动计划的目的是在景观水平上识别生物型和结构，这些景观水平对管理层维护或改善生物多样性和生态系统服务的状态至关重要。为瑞典每个县发布的区域行动计划。在VästraGötaland县的计划中（2019年县行政委员会），Valle-Billingen地区被确定为具有阔叶森林密度重要的景观。这种类型的生物管道（指定的生物群落）具有特殊的兴趣，而绿色基础设施行动计划指出，在该领域中保护和改善基础设施的重要性。但是，还有一棵需要开放土地的有珍贵的树木的生物群。，并且，由于阔叶森林是一片封闭的森林，但是宝贵的树木需要开放的土地，因此这两个生物植物可能会争夺太空。要检查如何解决这场潜在的冲突，我们在这里提出了一项研究，该研究使用了整体研究，同时考虑了Valle-Billingen（以下称）在瑞典的VästraGötaland的Valle-Billingen（以下简称Valle）的生物多样性能力和管理。
通过三元树实现费米子到量子比特的最佳映射，并应用于简化量子态学习
我们引入一个在三元树上定义的费米子到量子比特的映射，其中 n 模式费米子系统上的任何单个 Majorana 算子都映射到对 ⌈ log 3 (2 n + 1) ⌉ 个量子比特进行非平凡作用的多量子比特 Pauli 算子。该映射结构简单，并且是最优的，因为在任何对少于 log 3 (2 n ) 个量子比特进行非平凡作用的费米子到量子比特映射中都不可能构造 Pauli 算子。我们将它应用于学习 k 费米子约化密度矩阵 (RDM) 的问题，该问题与各种量子模拟应用有关。我们表明，通过重复单个量子电路 ≲ (2 n + 1) k ϵ − 2 次，可以并行确定所有 k 费米子 RDM 中的各个元素，精度为 ϵ。这一结果基于我们在此开发的方法，该方法允许人们并行确定所有 k 量子比特 RDM 的各个元素，精度为 ϵ，方法是将单个量子电路重复 ≲ 3 k ϵ − 2 次，与系统大小无关。这改进了现有的确定量子比特 RDM 的方案。