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World File Search System叶绿素
dart 用户手册 (5.9.8)
DART（离散各向异性辐射传输）模型从紫外线到热红外的辐射传输（RT），用于模拟辐射预算（RB），包括太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）和带有大气的自然和城市表面（即地球场景）的遥感（RS）信号（激光雷达、光谱辐射计图像）。本文档 1 解释了 DART 功能及其使用方法： - 第 1 章：主要 RT 模型和 DART 概述，用于使用遥感研究陆地表面。 - 第 2 章：图形用户界面 (GUI) 中的 DART 功能（场景创建、传感器配置等）。 - 第 3 章：使用和不使用 GUI 管理 DART 及其结果的工具。 - 第 4 章：大多数 DART 输入和输出的格式。 - 第 5 章：工作包（WP0：概述，WP1：反射率，WP2：热发射，..）以练习 DART 并更好地理解 RS 的物理学。他们的模拟在 DART 网站上。初学者应该从 WP 1 和 2 开始。I. 自然和城市表面的遥感和辐射预算建模
共价模板指导合成辐条 18-...
摘要：卟啉环模拟了天然的捕光叶绿素阵列，为电子离域提供了见解，为制造具有紧密间隔的卟啉单元的更大纳米环提供了动机。在这里，我们展示了完全由 5,15 连接卟啉组成的大环的首次合成。该卟啉十八聚体是使用共价六臂模板构建的，该模板由钴催化的 H 型二苯并噻嗪环三聚化制成，末端为卟啉三聚体。纳米环周围的卟啉通过分子内氧化中消旋偶联和部分 β-β 融合连接在一起，形成由六个边缘融合的锌 (II) 卟啉二聚体单元和六个未融合的镍 (II) 卟啉组成的纳米环。金表面的 STM 成像证实了辐条 18-卟啉纳米环的尺寸和形状（计算直径：4.7 纳米）。
植物生长发育的关键驱动因素
在光合作用过程中，气体二氧化碳与水和太阳能相互作用形成固体碳水化合物 [1]。碳水化合物的合成是将太阳能储存为“食物”的分子机制。[2]。光合作用是促进植物生长发育的基本生物过程之一。作为重要的能量来源和发育的基础，产生的葡萄糖使植物能够产生蛋白质、脂质和核酸以及其他关键大分子。此外，光合作用的副产物氧气对大多数物种的呼吸至关重要。直接影响植物生长和生产的环境因素，包括温度、光照强度、二氧化碳含量和水资源利用率，都会影响光合作用效率。认识机制了解光合作用及其对植物发育的影响对于改进耕作方法、最大限度提高作物产量以及解决与粮食安全和气候变化有关的问题至关重要。本摘要概述了光合作用在植物生长中的重要性及其对生态系统和人类社会的更广泛影响。由于光合作用使植物能够将光能转化为化学能，因此对植物的生长至关重要。在此过程中，叶绿素吸收阳光，将水和二氧化碳转化为氧气和葡萄糖。植物细胞利用它们产生的葡萄糖作为主要能量来源和构建块，促进生长和必需物质的制造。光、温度和二氧化碳水平等环境因素会影响光合作用，进而影响植物的产量。了解光合作用对于改进耕作方法、提高作物产量以及应对气候变化和粮食安全问题至关重要。所有植物都需要从光合作用过程中产生的碳水化合物中获取能量来生长和维持 [3]。为了使植物的休眠芽和地下部分从生长季节结束到春季返青期间保持活力，秋天碳水化合物会被储存在冠、匍匐茎或根茎中 [4]。阳光很容易获取能量，我们呼吸的空气中也一直存在二氧化碳 [5]。当气温适合植物生长时，土壤水分是光合作用的限制因素。碳水化合物是所有活植物细胞生存和运作所必需的；尽管如此，光合作用只有在具有叶绿素的细胞中并在有阳光的情况下才能进行 [6]。从绿叶或其他来源（树干）转移的碳水化合物是那些不直接参与光合作用的植物细胞的唯一能量来源 [7]。库是接收组织。干旱期间，土壤中可获取的水量会减少 [8]。
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。
枯草芽孢杆菌对不同钾离子水平下的黄瓜幼苗生长和光合系统的影响
简单摘要：进行了实验，以研究枯草芽孢杆菌对不同钾水平下黄瓜幼苗的生长和光合系统的影响。用“ Xinjin 4”作为测试材料进行了锅实验，并进行了两因素实验。这两个因素是不同浓度的钾离子和枯草芽孢杆菌治疗。研究了不同处理对黄瓜幼苗生长，光合特征，根形态和叶绿素荧光参数的影响。结果表明，当钾离子的浓度为0.2 g/锅时，枯草芽孢杆菌对黄瓜幼苗生长和叶片光合作用的影响最大。这项研究为进一步利用枯草芽孢杆菌制造微生物肥料并提高了黄瓜的营养吸收效率以促进农业的发展。
植物学问题的问题库入场测试
C.胶囊D.分析71）花瓣的螺旋被称为b a. caryx B. Corolla C. androecium d. gynoecium 72）萼片的螺纹被称为A. calyx B. Corolla C. Corolla C. androecium androecium androecium androecium d. gynoecium d. gynoecium d. gynoecium d. gynoecium d. gynoecium 73）叶片上的叶子上的叶子上的叶子上的叶子laefax d。薄片被分割成多个平面，然后叶被称为b。简单的叶子B.复合叶C.片状叶D.泡菜叶75）组织的生物层是A. a。细菌B.地衣C.苔藓植物D.孢子菌76）光合色素吸收光能并将其转移到叶绿素的反应中心A：B A：B A.主要颜料B.配件色素C.水溶性色素D.三级色素77）厚壁静止的孢子称为：B a。
CRISPR/Cas9 介导的日本柳杉 (Cryptomeria japonica D. Don) 定向诱变
明显分为阳性和阴性；根据我们的观察，没有子叶表现出嵌合 GFP 荧光（图 4a-j）。在具有活性 GFP 的绿色发芽体细胞胚中，由于叶绿素自发荧光强，几乎观察不到 GFP 荧光；相反，在胚基部的愈伤组织中观察到 GFP 荧光（图 4d，i）。为了研究子叶体细胞胚中的嵌合性，使用 8-30 个子叶胚（来自 6 个品系的 139 个）进行了测序分析。来自品系#47-2 的一个子叶胚在一个体细胞胚中有两种修饰模式。然而，在其他品系中，突变模式在单个子叶胚中明显分开（图 4k）。接下来，通过分析 4 个品系（分别为 #42 - 2、#18、#31 - 2 和 #11）中各 10 个通过体细胞胚胎发生再生的幼苗，分析了突变模式的稳定性。
冬季和夏季氯化钠胁迫对绿豆品种的影响：采用假丝酵母芽孢杆菌接种物的缓解策略
暴露于高浓度 NaCl 的绿豆植株的生长、产量、生理参数、叶绿素含量、离子吸收（Na + 较少和 K + 离子较多）和养分含量均有所变化，冬季作物比夏季作物表现出更高的敏感性。然而，引入 B. pseudomycoides 产生了明显的缓解效果，这反映在植物生长、产量属性、生理参数、离子吸收和养分含量的改善上。研究结果强调了绿豆冬季和夏季作物对 NaCl 胁迫的不同反应，并强调了耐盐细菌作为减少盐分引起损害的可持续解决方案的潜力。这项研究为制定能够减轻盐分胁迫对不同季节绿豆作物的不利影响的弹性农业实践提供了宝贵的见解，从而提高了易受土壤盐渍化影响地区的粮食安全。
形态计量关系及其对...
缩写：AUDPC，疾病进度曲线下的区域； CBC，Cannabichromene； CBD，大麻二醇； CBDV，大麻素； CBL，大麻赛； DAP，种植后的几天； DBM，总干生物量； DSBM，完全干燥的花卉生物量； EVI，增强的植被指数； GCI，绿色叶绿素指数； GDVI，广义差异植被指数； HTP，高通量表型； MNLI，修改的非线性植被指数； MSAVI2，修饰的二次土壤调整植被指数； NDVI，归一化差异植被指数； Osavi，优化的土壤调整植被指数； PM，大麻粉状霉菌； THC，四氢大麻酚； UAS，无人空中系统； WBM，总湿生物质。©作者2021。由牛津大学出版社出版，代表实验生物学学会。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一份开放访问文章，该文章在任何媒介中都不受限制地重复使用，分发和复制，前提是原始作品被适当地提到了任何媒介。
工程picochlorum藻类了解巨型病毒感染和
picochlorum，是微藻生物学的新兴模型。是绿藻进化枝（Trebouxiophyceae）的成员，并于2004年发现，P。senew3的基因组于2014年首次出版，发现是在真核生物中最小的（13MB）和最小的基因密集（7k基因）之一，在真核生物中（Henley等人）（Henley等人（Henley等）（Henley等人）（Henley等人，2004年； 2004年； fofllonke an an an al an an al an al an an an an an al al an an an an an al al an an an al an an an an an an an an an an。picochlorum非常耐受性，并且具有快速的增长率，使其成为了解气候变化和病毒感染的良好候选者。尽管具有工业潜力，但其光合作用反应和新陈代谢仍未清楚。此外，地中海沿海泻湖中越来越多的皮克洛鲁姆盛开量是牡蛎养殖（THAU）的环境问题，从而损害了牡蛎的生长，无法消耗小藻类。因此，了解picochlorum种群在本质上，尤其是病毒的调节是一般的重要性。在Biam和Mio Labs之间的新兴合作中，该项目的假设（已经由AMU Transivir 2022-2025项目资助），我们已经与Berre Lagoon隔离并测序了一个Picochlorum，并将其测序为“ Pico A”。我们还隔离了在PICO A中复制的各种巨型病毒，这些病毒的一部分具有基因组，其中包含两个非常古老的辅助代谢基因（AMG）。巨型病毒在这些酶中可以使用什么使用？它们是否在感染过程中调节宿主细胞代谢以提高复制效率？使受感染的宿主在人群中更具竞争力？picochlorum sp。这些基因代码对于血红素氧化酶（HMOX）和植物苯胺蛋白：铁毒素氧化还原酶（PCYA）一种在藻类叶绿体中产生色素具有重要调节功能的途径：具有重要调节功能：叶绿素合成的叶绿素（Zhang et al。稳定光系统I（Wittkopp等，2017）。我们博士项目的主要目的是将分子生物学和遗传学方案调整为PICO A，目的是通过操纵HMOX和PCYA来了解巨型病毒 - 微藻相互作用。博士学位候选人还将尝试使用工程化的CRISPR/CAS9 PICO A作为底盘，以在感染期间设计我们的巨型病毒（Noel等，2021； Bisio等，2023）。由于其对温度和盐度的耐药性高以及前所未有的2小时双倍时间，作为可再生生物量的来源，人们获得了越来越多的兴趣。但是，它的光合作用和异养代谢几乎完全没有表征，并将提供理解其适应性的关键之一。因此，我们在该项目中的支持目的是对电子流，光保护途径和二氧化碳摄取机制进行完整的光合特征，并评估其在还原碳源上生长的能力。共同服务员