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最大化产量：水培农业中的高级技术。
在寻求可持续和高效的农业时，水培农业已成为一种开创性的解决方案，在有限的空间中提供了对植物生长参数的无与伦比的控制，并最大程度地提高了产量。本引言研究了水培农业的先进技术，探索旨在优化农作物生产，提高资源效率并彻底改变农业未来的尖端创新和策略。从精确的营养递送系统到最先进的自动化和基因工程，水培农业已经演变成科学，技术和可持续性的交集，成熟的学科[1]。
番茄工程可生产出更大、含糖量更高的果实
北京中国农业科学院遗传学家领导的团队利用 CRISPR-Cas9 技术识别了番茄品种 Solanum lycopersicum 中控制糖含量的一对基因：钙依赖性蛋白激酶 27（SlCDPK27 或 SlCPK27）及其同源物 SlCDPK26。研究人员称，这些基因通过降解负责蔗糖生产的酶，充当番茄的“糖制动器”。只需使这两个基因失活，新品种的果实中的葡萄糖和果糖含量就会比普通的大规模生产番茄高出 30%。更重要的是，这样做不会导致果实大小或总量发生可测量的变化。基因改变不会降低产量，他们发现的唯一其他差异是番茄产生的种子更少，而且更小。他们认为消费者可能会喜欢这个附加功能。
通过AI驱动的精度最大化农作物的产量
人工智能（AI）和机器学习（ML）正在推动精确农业的革命性变化，提供农民工具以最大程度地提高农作物的产量，同时最大程度地减少资源的使用。本文研究了AI驱动的技术如何分析来自无人机，传感器和卫星图像的数据，以提供可行的见解以进行优化的作物管理。通过确定最有效的种植时间表，检测早期的疾病迹象，并提供实时建议，以灌溉，施肥和农药施用，AI可以实现更精确和可持续的农业实践。AI与其他新兴技术（例如无人机和机器人技术）的整合，通过促进对设备的预测维护，并确保农作物获得理想的水，养分和害虫控制，从而提高了农业生产力。案例研究强调了AI在某些农作物中的产量最多增加了30％，这强调了其革新现代农业的潜力。本文还探讨了AI驱动的模型如何通过更有效地利用资源来减少环境影响，从而帮助农民平衡生产力与可持续性。的挑战，例如数据可访问性和小农户采用AI技术，以及AI在缓解与气候变化和可变性相关的风险方面的潜力。驱动的精确农业为改善粮食安全和确保长期农业可持续性提供了重要的机会。
生成潜在扩散语言建模产生反...
生成人工智能（AI）为肽设计提供了强大的途径，但是由于庞大的序列空间，复杂的结构 - 活性关系以及平衡抗菌效力和低毒性的需求，此过程仍然具有挑战性。传统方法通常依赖于试验筛选，并且无法有效浏览潜在序列的巨大多样性。在这里，我们介绍了AMP-Diffusion，这是一种使用蛋白质语言模型的嵌入在抗菌肽（AMP）序列上微调的潜在潜扩散模型。通过系统地探索序列空间，AMP扩散可以快速发现有希望的抗生素候选物。我们生成了50,000个候选序列，随后使用我们的APEX预测模型对其进行过滤和排名。从这些过程中，合成了46位顶级候选人并通过实验验证。所得的AMP扩散肽表现出广泛的抗菌活性，靶向临床相关的病原体（包括多药抗性菌株），而人类细胞分析中的细胞毒性较低。机械研究表明，通过膜通透性和去极化进行细菌杀死，肽显示出良好的物理化学特征。在感染的临床前小鼠模型中，铅肽有效地减轻了细菌负担，表现出与多粘蛋白B和Levofloxacin相当的功效，没有可检测到的不良影响。这项研究强调了AMP扩散是设计新型抗生素和生物活性肽的强大生成平台的潜力，提供了一种有希望的策略来解决抗菌耐药性升级的挑战。
气候变化对世界各地香蕉产量的影响
补充数据关于模型拟合图的解释的注释（补充图1-7）：为清楚起见，以下模型拟合数字可视化二维表面的二维表面。在每个补充图1-7中，面板（a）是产量与温度的关系，当降水保持恒定时（以估计的最佳为单位）。同样，面板（b）代表当温度恒定时（以估计的最佳量）保持温度时产量与总年沉淀的关系。The amount of scatter in observed yields around the fitted curves in supplementary figures 1-7 is a consequence of (a) viewing the three-dimensional raw data in two dimensions, (b) differences in technological inputs in different regions where data come from, but which share similar climatic conditions, (c) change in technological input over time for the same region, and (d) unaccounted for variability (sources are discussed in the methods部分；有关模型拟合和变化源的进一步详细讨论，请参见附录I。
覆盖作物潜在生物燃料产量综述
摘要：美国和欧盟种植了数百万公顷的覆盖作物，以控制土壤侵蚀、土壤肥力、水质、杂草和气候变化。尽管只有一小部分覆盖作物被收获，但不断增长的覆盖作物种植面积为生物燃料行业生产生物能源提供了新的生物质来源。油菜籽、向日葵和大豆等油籽作物是商品，已用于生产生物柴油和可持续航空燃料 (SAF)。其他覆盖作物，如黑麦、三叶草和苜蓿，已在小规模或中试规模上进行了测试，以生产纤维素乙醇、沼气、合成气、生物油和 SAF。鉴于各种生物燃料产品和途径，本综述旨在全面比较不同覆盖作物的生物燃料产量，并概述已采用的提高生物燃料产量的技术。人们设想，基因编辑工具可能会对生物燃料行业产生革命性的影响，覆盖作物供应链的工作对于系统扩大规模至关重要，而且可能需要高耐受性技术来处理生物燃料覆盖作物生物质的高度成分异质性和多变性。
裂变碎片质量产额和总动能……
洛斯阿拉莫斯中子科学中心测量了 233 U 裂变的特性，入射中子能量从热能到 40 MeV。使用带有弗里希格栅的双电离室同时观察到碎片。使用基于质量和动量守恒的双能量分析法确定了释放的平均总动能和碎片质量产额。使用 232 Th 验证了实验方法，并使用 235 U 的热中子诱导裂变校准了绝对能量。这项工作结合了多机会裂变通道截面和裂变模型的新应用，以解释高能下瞬时中子发射引入的复杂性，并将结果扩展到比以前测量的更高的入射中子能量。必须对这些参数进行准确的实验测量，以更好地了解钍燃料循环中同位素的裂变过程。
使用AI和机器学习来预测果实产量
“目前，我们可以根据水果数量和增长率来预测树的产量，”她说。“但这还不够好。我们正在根据树上的芽数进行预测，以帮助指导修剪。芽在花朵之前很好地出现，因此它为农民提供了更多时间采取适当的行动 - 即需要多少修剪才能优化产量。，但这非常困难。我们继续以计算机视觉和机器学习模型为基础，以扩大我们的预测能力。Caain的贡献使我们能够雇用更多的人来构建更多数据集，这反过来又使我们能够在树木休眠时检测到相关因素。反过来，这将使我们能够预先预测一棵树的农作物负荷，以使果园经理可以修剪休眠的分支，以使每棵树的最佳农作物负载，从而使其更健康。”