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World File Search System叶斑
在水稻中管理棕叶斑
双极性or蛋蛋白是一种严重的子宫菌病原体，负责大米的棕色叶斑，导致数量和质量的产量损失很大。这种疾病在全球范围内普遍存在，影响大多数水稻种植地区，并对许多生产大米的国家具有历史意义。病原体可以在任何生长阶段感染大米，表现出各种植物部分的症状。最初的症状看起来像小，圆形，深棕色至紫色的斑点，可以发展为带有浅棕色至灰色中心的圆形或椭圆形病变，最终导致脱落的边缘。尽管化学杀菌剂提供了一定的控制，但它们通常对环境和人类健康产生不利影响。杀菌剂，例如carbendazim，丙吡啶唑，M-45和Ridomil，在控制该疾病方面表现出不同程度的疗效，合成杀真菌剂显示出最高的有效性，可实现高达100％的抑制作用。可以防止致病机制定植，降低致病性和增强植物免疫反应的生物学剂，已被分析为最环保的疾病控制替代方法。尽管Oryzae的全球意义具有全球意义，但关于生物防治药物，微生物组工程，患病率，遗传多样性以及与产量损失相关的协同应用的全面数据有限。需要进一步的研究来解决这些知识差距并增强疾病管理策略。关键词：生物防治，化学控制，疾病症状，病原体可变性，管理，水稻产量。简介稻米（Oryza sativa L.）是全球粮食安全的基石，为世界一半以上的人口提供了必不可少的营养。作为全球第二大农作物，米饭是关键
2022 ACSC Cercospora叶斑杀菌剂程序
水量 - CLS杀菌剂需要出色的覆盖范围来保护糖叶表面。要实现这一目标，需要每英亩15至20加仑的水。使用将产生250-350µm（微米）中等液滴尺寸的喷嘴最适合杀菌剂应用。利用喷嘴制造商的建议申请压力，以最大程度地覆盖叶子。喷雾间隔 - 在您所在地区发现CL后，提早开始并保持正轨。应用之间的时间间隔不得超过12天，在不利天气条件（雨，风，冰雹）周围尽可能最好地计划。仅EBDC的效果遵循7-8天的喷雾间隔。草甘膦罐混合物 - 不建议使用CLS杀菌剂应用，因为草甘膦和CLS杀菌剂应用的最佳水量需求不同，因为目标害虫不相同。三唑
脉冲中的基因组编辑
限制脉冲潜在产量的主要限制因素包括除了社会经济因素以外的脉冲生长区域中普遍存在的生物和非生物应力。在生物胁迫中，与根腐病配合物相结合的镰刀菌可能是最广泛的疾病，除了干根腐烂和锁骨腐烂外，还会造成鹰嘴豆的巨大损失。虽然镰刀菌，无菌性摩西和植物疫病会导致鸽子，黄色马赛克，尾虫叶斑，粉状霉菌和叶片皱纹和叶片造成大量损失，并在Vigna作物（Mungbean和Urdbean）中造成了相当大的损害。在鹰嘴豆和鸽子中的革兰氏荚虫（Helicoverpa Armigera）中，岩豆和鸽子中的革兰氏pod虫，木豆中的豆荚在乌尔德比恩和蒙比e造成严重损害各自的作物的豆荚，粉丝，粉丝，jassids和thrips。bruchids是储存的脉冲晶粒中最严重的害虫，在管理中需要最高优先级。杂草也会大大损失脉冲。最近，线虫已成为许多地区成功种植脉冲的潜在威胁。
调节镉pterocarpus pterocarpus pterocarpus pterocarpus pterocarpus mildbraedii诱导的血液学和肾脏损害
pterocarpus mildbraedii的叶子是尼日利亚民族医学中流行的蔬菜，在各种疾病的管理中都应用了它。进行了这项研究，以研究Mildbreadii乙醇叶提取物对镉诱导的雄性Wistar大鼠的血液学和肾脏损害的改善潜力。以400 mg/kg和10 mg/kg体重的剂量分别向四组大鼠口服叶提取物和有毒物质，持续14天。使用标准方法分析了肾功能（血清尿素，肌酐，钠和钾）和血液学参数的指标。镉在尿素，肌酐，钠和钾的浓度中导致显着增加（p <0.05）。它还引起了血液学参数的显着降低（P <0.05），例如HB，HCT，RBC，MCV，MCH，MCHC，淋巴细胞和血小板，而WBC，中性粒细胞和单核细胞的水平增加了。Mildbreadii的乙醇叶提取物逆转了镉诱导的血液和肾脏指数的改变。对肾脏组织的组织学观察结果揭示了用镉陶醉的动物的组织学异常。用叶片假发疟原虫叶提取物处理的动物在肾脏组织的组织学上没有显示任何损害。这些结果表明，在大鼠的血液学和肾脏疾病中，叶斑杆菌的叶提取物的改善潜力。
促进草莓（fragaria ananassa）压力...
摘要：草莓的产生受到了几种非生物和生物胁迫的挑战，例如干旱，土壤盐度和叶thomonas fragariae引起的角叶斑（ALS）疾病。近几十年来，开发含有不同植物促进（PGP）微生物组合的商业产品一直是农业研究的主要重点之一。然而，根据农作物物种，环境条件以及不同菌株或土著植物菌群之间的竞争，它们的结果通常是不稳定的。使用从特定于农作物的微生物群中选择的有益微生物可能有助于克服这一局限性，从而促进了其可持续农业的局限性。筛选了草莓植物的可培养细菌，以便在体外鉴定PGP活性。细菌分离株在最佳和胁迫（X. fragariae感染或盐度）条件下在草莓植物上进行了测试，从而可以选择假单胞菌的假单胞菌菌株的菌株，促嗜性嗜性嗜性嗜性嗜性菌群和农业杆菌在植物上的生产和植物的生产均高于七个效果（均可提高了七个-F），甚至会增加了七个效果（均可提高效果，甚至可以超出七个。 ALS超过50％。通过协调接种测试了PGP分离株之间潜在的协同作用。然而，与M23和M27单晶型处理相比，通过协调接种，植物的生长和果实质量没有得到促进，除了果实的重量和大小。
使用Inception V3 检测番茄叶疾病使用Inception V3
abhishek_official@hotmail.com，mahato.satyajeet1@gmail.com摘要：农业是我们社会最关键的领域之一，自从中世纪以来。作物疾病是对粮食安全的重大威胁，但是由于世界许多地方缺乏设施，因此很难及时检测。细菌和真菌以多种方式感染番茄植物。早期疫病和晚期疫病是两种影响植物的真菌疾病。细菌斑是由四种xanthomonas物种引起的，可以在多于西红柿的任何地方找到。智能手机辅助疾病检测现在是可能的，这要归功于全球智能手机的渗透不断上升，并且通过深度学习使机器视觉的最新发展成为可能。为了区分不同的番茄叶，我们使用了54,306张在受控条件下收集的患病和健康植物叶片图像的公共数据集训练了深度卷积神经网络疾病，并选择了西红柿的图像。对越来越广泛且公共可访问的图像数据集的培训深度学习模型指向技术诊断的直接途径。关键字：早期疫病，晚疫病，细菌斑点，叶片，片状叶斑，靶点点，黄色叶卷病毒，Mosiac病毒，两个斑点的蜘蛛螨1.引言农业是每个文明的基本基础之一。种植蔬菜（如西红柿）在印度各种亚热带气候中有效。一种患病的植物无法达到其正常状态。晚疫病和早期疫病是两种常见的番茄疾病[1]。一种疾病也可以描述为干扰植物的产量并降低其活力。在印度，疾病随季节的变化而受到环境因素的影响。病原体和本季节种植的各种作物在这些疾病中起作用。他们有可能破坏番茄植物和农业土地。可能会发现晚期疫病和植物叶的早期疫病，但是如果手动执行需要很长时间。结果，需要更新的更改。借助图像处理和计算机视觉，有很多方法可以检测对象及其独特的特征。深度学习CNN模型[2]是最常见的方法之一。在我们的情况下，该模型将根据叶子的图片检测疾病。
cajanus cajan
Sravani Gogisetty，Mihira Kumara Mishra和Prabhat Ranjan Mishra摘要生物学世界由真菌的多样性和复杂性以及无与伦比的自然美所占据主导地位。各种微生物，包括丝状真菌，细菌和酵母菌，栖息在复杂的陆地生态系统中，称为叶斑铂，在植物叶的表面上发现。在叶子表面生长的霉菌称为phylloplane真菌。内生真菌经常在植物组织空间中无知地生活。在某个宿主植物中，它们会在细胞内或细胞间发育，以完成其生命周期的全部或一部分。他们被发现与在自然环境中生长的每种植物几乎都相连。，由于它们在植物的生存中的关键功能，因此他们被选为在整个进化过程中与宿主共同发展。传统的压力治疗方法一直以化学物质的使用为中心，由于化学物质的使用，由于其挥之不去的毒性，这种方法被证明是环境有害的。，由于它们是如此安全地使用，因此在科学界，生物学方法变得越来越受欢迎。作物植物植物植物是非致病微生物的重要来源，其中一些生物在治疗细菌和真菌感染方面表现出了有效性。使用琼脂板和湿室技术，从Arhar Cajanus Cajan的健康叶子中分离出了从9种不同属的14种真菌物种。关键字：Arhar，内生菌，霉菌，Phylloplane简介Cajanus Cajan（L。）通常被称为Pigeon Pea，Arhar，Red Gram或tur是亚洲和非洲半干旱热带地区的重要食用豆类（Kumar Cv等，2015，2015年）[11] [11]。在各种环境中，它在全球475万英亩（Choudhary AK等，2014）[5]上生长。它填补了小农雨养农民的可持续农业方法中的关键空隙。它在印度雨林农业中占有重要地位。这是该国各种农业生态学的重要组成部分，通常与谷物，豆类，油籽和小米相互互动。这是鹰嘴豆后的第二大脉冲作物，面积超过442万公顷（HA），输出为2.86吨或所有脉搏产生的16％，产量约为707 kg/ha。以及各种鸽子豌豆植物组件的多种用途，它主要被消耗为全国干燥的Dhal。在印度，大多数人口是素食主义者，提高农作物的生产力尤为重要，因为它有助于打击蛋白质缺乏症（Kumar Cv等，2015）[11]。由于必需氨基酸的免费性质，当小麦或大米与红克结合时，生物学值显着增加。核黄素，赖氨酸，烟酸，铁和硫胺素特别丰富。此外，众所周知，通过以每公顷40 kg的速度固定氮，并释放土壤结合的磷（Choudhary Ak等，2014）
基于图像的植物病害深度学习方法...
摘要 植物疾病严重影响农业生产力和质量，危及全球粮食安全。因此，应尽早发现和治疗这些疾病，以减轻损失，同时实现可持续农业。多年来，由于深度学习技术的出现，优化了基于图像的植物疾病检测过程，取得了巨大进步。本研究的目的是基于基于图像的深度学习方法准确有效地诊断农业疾病，以进行植物疾病识别。作为一种建议，该方法涉及使用卷积神经网络 (CNN) 来识别植物图像中的适当特征，随后可用于确定它们是健康的还是生病的。在训练和评估过程中，使用一组包含健康和患病植物的图像。模型架构由多个卷积层和池化层组成，用于从输入图像中提取相关特征。为了防止过度拟合，添加了 dropout 层，并以 0.0001 的小学习率对模型进行训练。 CNN 在 70,295 张训练图像的数据集上进行训练，并在属于 38 种不同植物疾病类别的 17,572 张验证图像上进行验证。该模型实现了 97.82% 的高训练准确率和 94.59% 的验证准确率。此外，模型性能的评估涉及多个指标，包括精确度、召回率和 F1 分数，这些指标显示出在农业实际应用中的良好效果。 关键词：植物病害诊断、深度学习、CNN、食品安全。1. 引言 农业是最古老的工作之一，自古以来就一直存在。植物是我们生活的重要组成部分。在印度，51% 的人口直接或间接依赖农业部门。然而，由于环境因素、污染等多种异常发育活动，导致不同类型的疾病，从而影响植物的正常生长。与哺乳动物类似，植物也会遭受各种异常疾病的困扰。导致植物疾病的生物因素被称为病原体。1.1。植物中的病原体 引起植物疾病的微生物被称为病原体，包括细菌、真菌、病毒、线虫和其他微生物。病原体侵袭植物的各个部位，包括叶子、茎、根和果实，从而表现出叶斑、枯萎、腐烂和发育不良等症状。每种病原体都有其特定的特征和入侵方式。例如，真菌病原体通常会产生孢子，这些孢子可以通过风、水或昆虫传播，而细菌生物则可以通过伤口或自然开口进入植物。另一方面，病毒通常通过昆虫媒介或受感染的植物材料传播。当病原体进入植物时，它会繁殖并传播，导致疾病发展。已知由病原体引发的植物疾病具有巨大的经济和环境影响，会降低作物产量和质量。下面列出了一些植物病原体：