l)简介... 20 2)材料和方法(1)材料... 21(2)DNA提取... 。 ... 21(3)PCR反应液体组成和反应条件... 21 3)结果和考虑... 23
如何申请 主席和主管当局转发的规定格式的完整申请表应在 2023 年 7 月 5 日或之前通过电子邮件发送至新德里 ICAR-IARI 昆虫学部课程协调员,电子邮件 ID:labnumber54@gmail.com。 申请表可从 IARI 网站 https://www.iari.res.in 或 NAHEP-CAAST 网站(https://nahep-caast.iari.res.in)下载。 选定的候选人将在 2023 年 7 月 25 日之前通过邮件通知。 谁可以参加 ICAR 视为大学/SAU/CAU/CU/其他 UGC 认可的大学和研究机构的硕士和博士生有资格申请。 该培训计划最多选拔 25 名参与者。 注册费:无需支付注册费;该计划完全由 NAHEP-CAAST TRAVEL 赞助。 组织者将根据规范提供旅行津贴。 入选学员仅有资格获得卧铺/AC III 级票。 学生应自行安排在所有工作日上午 9:00 到达培训地点。 餐饮和住宿 将为外部学生提供餐饮和住宿。 课程期间将提供茶和小吃,费用将从培训预算中支付。 重要日期: 培训日期:2023 年 9 月 12 日至 22 日 申请截止日期:2023 年 7 月 5 日 选拔通知:2023 年 7 月 25 日。
第1部分理解和破坏害虫•1。对蓟马和其他小型飞行昆虫的视力和嗅觉的理解,以增强生物控制:新西兰的植物和食品研究; •2。昆虫的基因工程以抑制虫害繁殖:美国北卡罗来纳州立大学的麦克斯·斯科特(Max Scott); •3。开发基于植物的昆虫生物防治剂:Azucena Gonzalez-Coloma,CSIC,西班牙; •4。基于神经肽的生物防治剂的开发用于管理害虫:英国格拉斯哥大学Shireen Davies; •5。使用基因沉默(RNA干扰)技术产生安全的杀虫化合物:意大利Enea的Salvatore Arpaia; •6。理解反对害虫攻击的植物防御:美国路易斯安那州立大学的迈克尔·斯托特;第2部分改善了生物防治产品开发和使用•7。制定生物防治剂以进行植物保护的钥匙问题:琳达·马斯卡特(Linda Muskat),应用科学大学 - 德国比勒菲尔德(Bielefeld); •8,促进新的生物防治产品来控制害虫:新西兰林肯大学Travis Glare; •9,用于害虫控制的生物防治剂的应用技术开发:奥地利奥地利理工学院的Claudia Preininger; •10。对害虫的生物防治剂进行改进:美国环境保护局的香农·博尔赫斯,生物农药和污染预防司;
植物暴露于与其他生物体相互作用引起的生物胁迫。这会导致对其增长,发展和生产力的不利影响。植物已经发展出了复杂的防御机制来保护自己,包括感测生物提示,信号转导,转录物重编程,蛋白质以及代谢物水平以增强其防御状态。植物的一种重要大量营养素是钙,它在控制植物性相互作用的早期信号通路中起着重要作用。植物会响应害虫或病原体攻击而产生钙特征,该钙具有信号。为了激活防御机制,这些信号由钙传感器检测到,然后发送到下游信号传导组件。Our comprehension of the biochemical and molecular elements of calcium signaling, such as Calmodulin (CaM), CaM-like proteins (CML), Calcineurin B-like proteins (CBL), Calcium dependent protein kinases (CDPKs) and their transporters viz Cyclic nucleotide gated channels (CNGCs), two pore channels (TPCs), Annexins,谷氨酸样受体通道,Ca 2+ /阳离子交换器(CCXS),Ca 2+ -ATPases,Ca 2+ /H+交换器(CAXS)最近已进展。即使已经进行了许多尖端研究,但对于钙信号通路的完整组件的解码及其与其他相关相关的途径(例如活化蛋白激活的蛋白质激酶(MAPK)途径,病原体和pest相互作用时)的解码知之甚少。在本研究主题中,Neelam等。防御信号系统是通过基因组编辑和基因工程,科学家将能够修改钙信号系统及其成分,这些钙在植物防御中至关重要,以产生对虫害和疾病更具耐药性的植物。强调了钙信号通路在植物对有害和有用的微生物的反应中的关键参与,从而阐明了这些相互作用的复杂动力学。
○ 模型 1:原始 InceptionV3 ○ 模型 2:冻结主体 + 自定义顶层 ○ 模型 3:自定义顶层 + 微调完整模型
需要在多年生果实和坚果作物中控制害虫的新型策略,因为由于对少数活性成分和调节性问题的过度依赖,目标害虫通常表现出对化学控制的敏感性降低。作为化学控制的替代方法,可以将昆虫病作用真菌用作生物控制剂来管理害虫群体。但是,缺乏基本知识会阻碍现有产品的开发。现成的产品的开发需要收集,筛查和表征更多潜在的昆虫病变真菌和菌株。创建一个标准化的研究框架来研究昆虫病变真菌,将有助于确定真菌可能具有的生物控制活性的潜在机制,包括抗生素代谢物的产生;最适合在不同气候和农业生态系统中生存的菌株和物种;并优化了昆虫病作用真菌和新型制剂的组合。因此,这项迷你综述讨论了收集和表征新的昆虫病毒菌株,测试生物防治活性的不同潜在机制,检查不同物种和菌株耐受不同气候的能力的策略,最后如何利用这些信息将这些信息开发为种植者的产品。
基因技术的进步有望解决日益严重的入侵害虫问题。当前的研究旨在提高我们对公众看法的理解,以及在研究和开发该技术以供部署时潜在的公众参与途径和信息需求。对 1,149 名澳大利亚人进行了调查,并根据他们的态度将样本分为 4 组:某些反对者、骑墙派、谨慎支持者和某些支持者。“轻触式”参与活动似乎让大多数人感到满意;但对于对该技术持负面看法的一小部分人来说,更深入的参与可能更合适。总体而言,人们希望了解基因编辑技术的潜在风险以及相关的监管和控制。持更积极看法的人也对科学过程和技术表现出兴趣,而持更消极看法的人则想知道正在采取哪些措施来处理社会和道德问题。研究结果提供了以下方面的见解:1)当公众面临采用合成生物学方法解决环境问题时,他们的观点以及相关信念和感受的多样性;2)如何定制公众参与活动以符合人们的参与信念和既定偏好;3)生物技术开发人员在努力以对社会负责的方式设计基因技术时应解决哪些问题。
气候变化、受侵染物质的国际交换增加以及害虫防治问题导致农民面临不可预测的害虫爆发。为了克服这些问题,需要一种可持续的害虫控制策略,即综合害虫管理 (IPM),以有效利用自然资源。IPM 是一种基于生态的控制管理策略,它考虑了所有因素(即天敌、经济阈值、植物易感性和繁殖因素、害虫生物学和气候条件)。在 IPM 中,专家人员是必不可少的要素。专家在系统设计、监测生态因素和决策机制中发挥作用。对于可持续的害虫管理,可以通过人工智能执行常规过程,例如监测生物和环境成分以及选择适当的时间和方法。在本章中,将解释人工智能在 IPM 中的应用以及有关人工智能中使用的算法、工具、方法的信息。
摘要 - 今天,有害生物侵扰导致全世界的农业生产力大大降低。为了控制害虫,由于难以在早期阶段手动检测害虫,农民经常施加过多的农药。他们过度使用农药已导致环境污染和健康风险。为了应对这些挑战,已经开发出许多新型系统来尽早识别害虫,从而使农民受到检测到害虫的确切位置的警报。但是,这些系统受到缺乏实时检测功能,有限的移动集成,仅检测少数有害生物类别的能力以及缺乏基于Web的监视系统的能力来限制。本文介绍了一个害虫检测系统,该系统利用了轻巧的Yolo深度学习框架,并与基于Web的监视平台集成在一起。研究并优化了包括Yolov8n,Yolov9T和Yolov10-N在内的Yolo对象检测体系结构,以在智能手机上检测有害生物。使用包含29个害虫类的公开数据集对模型进行了培训和验证。其中,Yolov9t以map@0.5的价值为89.8%,精度为87.4%,召回84.4%,推理时间为250.6ms。基于Web的监视系统可以通过为农民提供即时更新和可行的见解,以实现动态实时监控,以实现有效且可持续的害虫管理。从那里,农民可以立即采取必要的行动来减轻害虫损害,减少农药过度使用并促进可持续的农业实践。
到2050年:实现一种综合方法来实现淡水害虫管理,将传统知识与强大的社区领导力和公共教育结合在一起,以影响行为的改变。