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Rangamati区Kaptai国家公园的树种多样性，通过靶向遗传电位来增加水稻产量...
孟加拉国需要平均粗大的水稻产量为9.11 t ha -1到2050年，在所有地理区域中都无法平等地实现，因为该国具有各种“水稻类型”，其产量有不同。本文着重于通过精炼水稻类型来达到产量目标的战略创新。基于水稻生态系统和紧迫需求，我们将孟加拉国的水稻地区分为17种不同的类型。我们估计每种水稻类型的逐年土地区域和可实现的收益率目标。最后，我们比较了到2020年，孟加拉国的目标产量和最高水稻品种的产量，以了解我们品种改善计划的当前状态。我们弄清了每种水稻类型需要多少改进。在大米类型中，冷耐（北部和西部）被整理为水稻产量的最潜在领域，在该地区将释放大米品种的产量优势为4.04 t ha -1到2050年。The chronology of next priority areas for high yielding variety development and their target yield advantages in t ha -1 are saline Boro (4.03), Favourable Boro (long duration) (4), cold-tolerant (Haor) (3.83), tidal submergence (3.8), Healthier rice (Boro) (3.58), Favourable Boro (short duration) (3.33), Healthier rice （Aman）（3.3），有利的Aman（3.23），山洪（3.09），山地大米（2.89），盐水Aman（2.8），更健康的大米（AUS）（2.53）（2.53），优质米饭（2.53），干旱（2.38），T.AUS（2.05）和深水。结合了遗传干预措施，例如通过环状繁殖，基因组选择，标记辅助选择，基因组编辑，遗传转化，通过基因组范围的关联研究和现象学研究以及超级混合水稻的开发在该国使用不同类型的产量靶标。
利用遥感技术预测作物产量...
农业是印度经济的重要部门，在确保粮食安全方面发挥着至关重要的作用。印度是世界上少数几个使用陆基观测和空间技术定期更新以帮助农民的国家之一，这有助于提高农作物产量，并为实现可持续农业提供投入。这些技术有助于在粮食安全问题上做出明智的决定，合法仓储，及时提供农业信息。为了确保粮食安全，政府不时强调农业，并推出计划。最近推出了一些重大计划，以提高每滴农作物的产量，增加农作物，农作物保险，Rashtriya Krishi Vikas Yojna。小麦是印度种植面积第二大的粮食作物，仅次于大米，每天为数百万印度人提供食物。印度的小麦产量约占世界总产量的 8.7%。它是该国北部和西北部各邦特别重要的主粮。北方邦、旁遮普邦、哈里亚纳邦和中央邦是该国的主要小麦产区。哈里亚纳邦位于印度北部地区，以小麦产量和消费量巨大而闻名。该邦在全邦 250 万公顷的土地上种植了约 116.30 万吨净小麦。修订稿于 2020 年 2 月 5 日收到。
动态美国战略收益基金 - F 系列
一般而言，您必须为从基金中赚取的任何资金缴纳所得税。您缴纳多少税款取决于您所在地的税法以及您是否在注册计划中持有基金，例如注册退休储蓄计划或免税储蓄账户。请记住，如果您在非注册账户中持有基金，基金分配将包含在您的应税收入中，无论您是以现金形式获得还是将其再投资。对采用不同对冲策略的同一基金系列进行重新分类可能会导致出于税收目的的处置，因此，您可能会实现资本收益或资本损失。
使用深度学习和...
在现场水平上的作物产量预测（CYP）对于制定进出口策略的农产品计划并增强农民收入至关重要。作物育种始终需要大量的时间和金钱。CYP开发以预测农作物的产量更高。本文提出了有效的深度学习（DL）和降低尺寸（DR）方法（DR）用于印度地区作物的CYP。本文包括“ 3”阶段：预处理，DR和分类。最初，从数据集收集了南印度地区的农业数据。然后，通过执行数据清洁和归一化将预处理应用于收集的数据集。之后，使用基于指数内核的主组件分析（SEKPCA）进行DR。最后，CYP基于重量调节的深卷积神经网络（WTDCNN），该卷积神经网络可预测高作物的产量。模拟结果表明，与退出方案相比，所提出的方法的精度为98.96％。关键词：作物产量预测，深度卷积神经网络，机器学习，深度学习，主要成分分析。
通过精确的农艺技术优化作物产量
在全球人口不断增长和气候变化的情况下，在维持可持续的农业实践的同时，保持较高的农作物产量一直是一个不断的挑战。Precision农学是一种现代农业方法，已成为解决这一挑战的解决方案。该抽象探讨了精确农学及其最大化作物产量的技术的概念，同时最大程度地减少了资源浪费。精确的农学以数据驱动的决策，利用技术，数据分析和高级管理策略为中心，以改变传统的农业实践。它始于全面的土壤分析，以了解土壤成分，养分水平和其他影响农作物生长的因素。地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）随后被用来创建详细的现场图，帮助农民根据特定地点的条件做出精确的决策。精确农学的关键组成部分之一是可变率应用（VRA）。通过根据土壤分析，产量图和作物健康监测的数据来调整诸如肥料和农药等投入的施用率，农民可以优化资源利用率。这种有针对性的方法不仅可以最大化收益率，还可以降低环境影响并降低生产成本。除了资源管理外，精确的农学还强调了有效的种植实践，包括最佳的种植深度，种子间距和作物选择。疾病和害虫管理策略都纳入了综合害虫管理（IPM），以最大程度地减少农药使用并保护作物健康。 简介疾病和害虫管理策略都纳入了综合害虫管理（IPM），以最大程度地减少农药使用并保护作物健康。简介灌溉是精确农学的另一个关键方面。通过使用有关土壤水分，天气预报和植物需求的实时数据，农民可以微调灌溉实践，减少水浪费，同时确保作物健康。Precision农学的未来有望有望更大的进步，包括人工智能和机器学习的整合，提高了数据分析和决策建议的速度和准确性。可持续实践有望发挥重要作用，这为农业的生态友好和资源有效的未来做出了重要作用。总而言之，Precision农学是解决全球粮食生产，气候韧性和资源效率的全球需求的强大工具。通过采用数据驱动的决策和采用高级技术，精密农学为农业提供了更可持续和生产力的未来。关键字：GIS，GPS，Precision农业，精确农学，作物产量优化，数据驱动的决策，土壤分析，可变费率应用，有效的种植习惯，疾病和有害生物管理，灌溉优化，灌溉优化引用：Wasay A，Ahmed Z，Abid Z，Abid Au，Sarwar A和Sarwar A和Ali A，20224。通过精确的农艺技术优化作物产量。趋势生物技术植物科学2（1）：25-35。 https://doi.org/10.62460/tbps/2024.014 1。
增强西葫芦（Cucurbita pepo L.）生长和产量...
摘要 - 西葫芦种植的主要问题是水的可用性。作为葫芦科家族的成员，西葫芦对供水特别敏感，这会严重影响植物的生长和生产力。植物的每个生长阶段都有特定的水需求，必须满足最佳开发。这项研究的目的是确定根据西葫芦生长阶段量身定制的最佳浇水管理，以确保可持续的培养实践。该研究是使用带有12种处理的随机块设计（RBD）设计的。基于现场容量（40％，60％，80％和100％）的四个水平的浇水管理与两个主要生长阶段（营养和生成剂）结合使用。重复处理三次，导致36个实验单位。这项研究的结果表明，治疗v 40 g 60，v 40 g 80和v 60 g 60导致西葫芦植物的生长和产量降低。其中包括生长参数，例如植物长度，叶子数，雄花的数量，雌花数量，植物新鲜重量和植物干重。此外，V 40 g 60处理可显着降低产量参数，包括果实的重量和植物产量。
pplus aav助手提高产量和质量海报
利用RAAV作为治疗转基因交付的病毒载体仍需要提高产量和特异性，以提高较低的矢量剂量，从而提高制造成本，并提高患者的安全性。为此，我们的研究重点是开发新型技术，以确保使用瞬态转染的高产RAAV颗粒制造，并增强RAAV矢量的特征，这些功能对包装材料的整体规模和交付的特异性作用。在这里，我们介绍了设计新的辅助质粒（Phelpers）的最先进方法，目的是提高从悬浮培养物获得的病毒粒子的感染率（TU/mL）和质量（完全|空比）。我们借此机会利用了我们的专有DNA组装方法技术，以探索在合成质粒中模块化组装的多种遗传特征的协同作用。比较几种版本的合理设计的Phelpers的生物学活性，这使我们确定了在每个经过测试的生物生产条件下都能超过现有的辅助质粒的最佳构型。我们在DNA质粒设计和组装方面的专业知识以及RAAV生产的可扩展转染解决方案使我们有可能提高基因治疗产品的生产率和特异性。
评估水稻品种混合物的产量变化（VarMix®）...
传统上，水稻种植严重依赖于针对特定性状而定制的单一品种，但这些方法在恢复力和稳定性方面表现出局限性。采用品种混合（VarMix）使我们能够利用遗传多样性，从而提高产量稳定性，加强病虫害管理，优化资源效率，最终促进更可持续、更具恢复力的水稻生产系统。本研究使用加性主效应和乘性相互作用（AMMI）方法，结合方差和主成分分析（PCA），研究了 12 个不同环境中 12 个水稻品种混合物和单一品种的表现。分析表明，环境因素是遗传变异的主要驱动因素，对水稻产量动态有重大贡献。值得注意的是，NSIC Rc298 (A)、NSIC Rc298: NSIC Rc214: NSIC Rc216 (ABC) 和 NSIC Rc214: PSB Rc82: NSIC Rc238 等基因型
使用地理空间数据评估茶树健康和产量...
茶是印度最重要的饮料之一。它是第一大外汇收入来源。印度是世界上最大的茶叶生产国。印度的阿萨姆邦、梅加拉亚邦、特里普拉邦、北孟加拉邦（大吉岭）和锡金邦对该国的茶叶总产量贡献巨大。除此之外，印度南部的泰米尔纳德邦、卡纳塔克邦和喀拉拉邦也为茶叶生产做出了贡献。过去几年，人们发现茶产业正在失去立足之地。这主要是因为生产结构错误、由于生产成本高而无法与其他茶叶生产国竞争、小农户组织化、加工阶段的质量控制不佳以及更重要的害虫和疾病侵扰。遥感和 GIS 技术已被有效用于监测水稻、小麦等多种一年生作物。因此，开发一种使用遥感和 GIS 监测茶园的方法已成为迫切需要。之前缺乏使用遥感监测茶叶的研究，这为开发一种方法提供了想法，该方法可以帮助监测种植园的生长并在需要时采取有效措施。在本研究中，尝试使用遥感图像的纹理和色调变化来评估茶树的健康状况。应用灰度共生矩阵 (GLCM) 技术将茶斑分为健康、中度健康和患病茶。使用纹理和分类图像来描绘患病斑块。得出了健康、中度健康和患病茶的百分比。观察发现，2001 年 12 月的 LANDSAT 图像显示健康茶树的面积为 60.4%，中度感染茶树的面积为 23.6%，患病茶树的面积为 16.2%。对于 2004 年 2 月的 LISS III 图像，发现健康茶树的面积为 43.9%，中度感染茶树的面积为 36.8%，患病茶树的面积为 19.3%。同样，对于 2004 年 6 月的 ASTER 图像，发现健康茶树的面积为 24.9%，中度健康茶树的面积为 50.1%，患病茶树的面积为 25.1%。最后将结果与地面叶面积指数 (LAI) 和产量进行了比较。因此，这里尝试的纹理分析和色调变化可以在识别和检测茶园中的病斑方面发挥重要作用。这项研究表明，4 月、6 月和 8 月基于 MODIS 的 NDVI 与庄园层面的茶叶产量有显著相关性。为进一步检验 MODIS 得出的 NDVI 是否与 LAI 相关，建立了一个经验方程，结果表明茶叶的 LAI 与 NDVI 具有显著的线性关系 (R 2 =0.36)。然而，研究发现，仅凭不同时间段的 NDVI 观测结果无法解释茶叶产量的差异。这表明茶叶产量的统计模型似乎并不令人鼓舞。
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