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野生葡萄藤的质体基因组学（Vitis Vinifera subsp。...
种类葡萄葡萄（常见的葡萄）分为两个子种：Vitis Vinifera subsp。vinifera（培养的葡萄）和Vitis Vinifera subsp。sylvestris（野葡萄）。Vitis Vinifera subsp。Vinifera广泛用于餐桌水果，并作为生产与葡萄相关饮料的主要来源，包括葡萄酒和醋。野葡萄（Vitis Vinifera subsp。sylvestris）引起了人们的极大兴趣，因为它们被认为是培养品种的祖细胞，并且是一般理解葡萄树驯化过程的关键。为了解锁葡萄藤驯化的分子机制，基于基因组的研究被广泛进行。在这项研究中，两个格鲁吉亚野生葡萄树样品的完整叶绿体基因组受到光照射测序和计算机基因组组装，然后进行基因注释。根据结果，每个分析的叶绿体基因组的长度为160.928 bp，共有128个基因（83个蛋白质编码，37个tRNA，8 rRNA），属于遗传上独特的“ rkatsiteli'rkatsiteli'haplotype（AAA）。一项比较基因组研究揭示了叶绿体基因组中某些插入和SNP的存在。
来自瑞士腹地的大米和醋
你的食物来自哪里？谁在什么条件下生产的？越来越多的人想知道他们的盘子里有什么——这是一件好事。我们种植食物的方式对自然有着巨大的影响。对于世界各地的农民家庭来说，一天结束时他们的碗里也装满了食物是至关重要的。因此，我们在米饭和醋这两大支柱产品上非常重视公平贸易和环境保护。
重组牛甘露糖结合蛋白C（MBL）
质粒载体整合了编码牛 MBL 蛋白 (21-249aa) 的基因，生成重组质粒，然后将其引入杆状病毒细胞。阳性杆状病毒细胞的选择基于其抵抗特定抗生素的能力。随后，在有利于牛 MBL 基因表达的条件下培养含有重组质粒的杆状病毒细胞。该蛋白质带有 N 端 10xHis 标签。表达后，采用亲和纯化从细胞裂解物中分离和纯化重组牛 MBL 蛋白。变性 SDS-PAGE 用于分离所得重组蛋白，从而可以估计其纯度超过 85%。
预先存在的 H1N1 免疫力可降低牛 H5N1 流感病毒的严重疾病
。CC-BY-NC 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 10 月 23 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.10.23.619881 doi：bioRxiv 预印本
从牛胚胎干细胞中产生培养的牛肉
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年10月18日发布的此版本中显示在版权所有者中。 https://doi.org/10.1101/2024.10.15.618593 doi：Biorxiv Preprint
我是葡萄树，你们是枝子。你们若常在我里面，我也常在你们里面，你们就必结出
• 获取并发展对主要宗教和世界观的知识和理解。 • 了解信仰、价值观和传统对个人、社区、社会和文化的影响，从地方到全球。 • 参考主要宗教和世界观的教义，培养对宗教和道德问题做出合理和知情判断的能力。 • 促进他们的精神、道德、社会和文化发展； • 培养对持有不同观点和信仰的其他人的尊重态度，并愿意生活在一个观点和信仰多元化的社会中。 • 用讨论和主题适当的词汇谈论、倾听、提问和回答话题 • 使用各种来源了解更多有关世界宗教的信息； • 访客/访问和其他第一手体验让学习变得生动有趣；
胎牛血清与富含生长因子的血小板
胎牛血清（FBS）是一种流行的细胞培养补充剂，具有生长，增殖和粘附因子，但其高成本，安全问题，潜在的异种剂传播以及可及性问题阻碍了其使用。已经提出了替代选择，每个选项都有自己的优势和缺点。但是，选择替代品时会谨慎，因为对培养细胞的基本特征的改变可能会引入偏见并影响临床应用。在此，作者通过检查NALM6，NB4和U266细胞系中的形态，生存力和凋亡率，评估了10％PRGF的功能，而10％FBS和5％FBS+5％PRGF的功能。尽管在这三种细胞系中没有观察到的细胞形态差异，但在有10％PRGF的情况下，NALM6和NB4细胞在24和48 h孵育后表现出更大的活力。同时，联合组中NALM6和NB4细胞的增殖速率和所有组的U266细胞的增殖速率与10％FBS组的增殖速率保持不相同。此外，在所需的添加剂浓度下，在培养的细胞中未检测到凋亡的显着发生率。我们的研究表明，PRGF可以被认为是FBS的最佳，可访问，安全和负担得起的补充剂。
使用UAV多光谱图像的葡萄园冠层检测的不同计算机视觉方法的比较
在葡萄栽培中，通过超高的空间分解图像快速而准确地获取了冠层光谱信息以进行决策支持。普遍的做法涉及使用从纯藤冠像素获得的光谱数据创建活力图。基于对象的图像分析（OBIA）在常规方法中表现出由于其特征提取的功能而在树冠分类中表现出合理的效率。近年来，深度学习（DL）技术在果园监测中表现出了巨大的潜力，并利用了它们自动学习图像特征的能力。这项研究评估了不同方法的性能，包括掩盖R-CNN，U-NET，OBIA和无监督方法，以识别纯冠类像素。比较了阴影和背景检测方法的有效性以及错误分类像素对NDVI的影响。将结果与2021年和2022年生长季节进行的农艺调查进行了比较，重点是两个不同的物候阶段（BBCH65-BBCH85）。蒙版R-CNN和U-NET在整体准确性（OA），F1得分和与联合（IOU）相交方面表现出卓越的性能。在OBIA方法中，高斯混合模型（GMM）被证明是冠层分割的最有效的分类器，并且支持向量机（SVM）也表现出合理的稳定性。相反，随机森林（RF）和K-均值的准确性和较高的错误率产生了较低的误差率。由于准确性有限，因此在葡萄园行高的葡萄园排被高估了，而对于高活力的檐篷，NDVI被低估了。可显着提高确定系数，以进行总叶面积（TLA）与源自蒙版R-CNN和U-NET得出的NDVI数据之间的比较。还发现了来自GMM和SVM算法的NDVI数据的正相关性。关于叶叶绿素（CHL）和NDVI相关性，蒙版R-CNN和U-NET方法显示出较高的性能。此外，TLA和投影冠层区域（PCA）之间的关系得到了U-NET和Mask R-CNN的明显代表，而不建议使用PCA来估计叶绿素含量。这项调查确定，改善了葡萄树冠划界的贡献，可改善葡萄园活力监测，为葡萄酒生长提供了更准确，更可靠的农艺信息，以进行管理决策。
