这项研究的目的是确定阿根廷省的小麦种植对小麦种植的影响。一种由Trichoderma属属的生物学真菌菌株组成的接种剂。,氮杂性巴西菌的细菌菌株,thurigiensis芽孢杆菌,根茎豆科植物和bradyrhizobium sp。被使用。一种随机块设计与两种治疗和三种复制:一种用微生物联盟接种和另一种对照治疗进行治疗。播种后5和43天进行了两次申请。该研究评估了小麦的产量变量(总谷物产量,1000粒的重量,每个峰值的谷物数量,单位面积的峰值数量和收获指数)以及小麦植物的生长和发育变量(根重量和空中生物质体重)。结果表明,与对照处理相比,微生物联盟的应用显着提高了小麦植物的产量,生长和发育。确定所选天然微生物的应用具有植物生长的作用,从而提高了小麦作物的生长和生产力。
作者 J Wang · 2023 年 · 被引用 5 次 — 在基因对基因概念 [10] 中,病原体 Avr 蛋白被同源宿主 R 蛋白识别,从而激活宿主防御反应 [9]。
本研究评估了在混合日粮中加入经处理过的小麦麸皮和有效微生物 (EMWB) 对干物质 (DM) 和粗蛋白 (CP) 的化学成分、体外消化率和囊内降解率的影响。处理组包括 70% 的天然牧草干草 (NPH) 和 30% 的浓缩混合物(小麦麸皮 (35%)、玉米 (20%)、米糠 (21%)、糖蜜 (3%)、黑麦籽饼 (4%)、葵花籽饼 (11%)、盐 (3%) 和石灰石 (3%))。该浓缩混合物分别用不同水平(0、33、66 和 100%)的经处理过的小麦麸皮替代 T 1 、T 2 、T 3 和 T 4 。 CP 含量增加(7.2、9.1、9.2 和 12.2% DM(SEM = 0.214),而中性洗涤纤维(NDF)含量随着 EMWB 水平的增加而降低(分别为 T 1 、T 2 、T 3 和 T 4 的 66.2、64.3、63.7 和 62.1 % DM(SEM = 0.117))。同样,随着饮食中 EMWB 的增加,酸性洗涤纤维(ADF)和酸性洗涤木质素(ADL)的含量均呈下降趋势。体外 DM 消化率(IVDMD)的顺序为 T 4 > T 3 > T 2 > T 1(分别为 54.9、56.2、59.7 和 74.4%(SEM = 0.169)。在饮食中加入 EMWB 能够改善快速降解的(a)和不溶但可能可溶的(b)饮食部分。此外,随着饮食中 EMWB 水平的增加,DM 和 CP 的囊内潜力 (PD) 和有效降解率 (ED) 增加。DM 的 PD 和 ED 分别在 55% 至 70% 和 37% 至 48% 之间。同样,CP 的 PD 和 ED 分别在 25% 至 48% 和 16% 至 22% 之间。使用 EMWB(例如 T 4)的处理对提高营养价值和降解率的影响最为显著。因此,EMWB 可以完全替代当前研究中使用的商业浓缩混合物,从而获得更好的结果。
• 谷物杀菌剂是一种三元配方,包括两种琥珀酸脱氢酶抑制剂 (SDHI) – 氟吡菌酰胺和异氟菌酰胺(也称为 iblon) – 以及脱甲基化抑制剂 (DMI) 丙硫菌唑
1 北京大学现代农业学院、生命科学学院蛋白质与植物基因国家重点实验室,中国北京,2 北京大学现代农业科学研究所,山东省现代农业科学重点实验室,中国山东省潍坊市,3 中国科学院种子创新设计研究院遗传与发育生物学研究所植物细胞与染色体工程国家重点实验室,中国北京,4 中国科学院大学,中国北京,5 中国科学院-吉林省创新中心植物与微生物科学卓越创新中心(CEPAMS),中国科学院遗传与发育生物学研究所,中国北京,6 北京大学生命科学学院蛋白质与植物基因国家重点实验室,中国北京,7 北京大学先进交叉学科研究院定量生物学中心,中国北京,8 植物基因组学国家重点实验室,中国科学院种子创新设计研究院遗传与发育生物学研究所中国科学院设计系,北京,中国
目标: - 目标是在爱达荷州到达200多个农场 - 为生产商提供财务和技术援助 - 所有主要商品的商品:小麦,大麦,牛肉,啤酒,啤酒花,啤酒花,土豆,糖景,糖果 - 建立气候智能市场
摘要:高度保守的 Sal1 编码一种双功能酶,具有肌醇多磷酸-1-磷酸酶和 3 ′ (2 ′),5 ′-二磷酸核苷酸酶活性,已被证明在被破坏时会改变植物的非生物胁迫耐受性。精确的基因编辑技术被用于在六倍体面包小麦中产生 Sal1 突变体。带有三个向导 RNA (gRNA) 的 CRISPR(成簇调节间隔短回文重复序列)Cas9 系统被用于灭活 Bobwhite 小麦基因组中的六个 Sal1 同源基因。所产生的所有 Sal1 基因均被禁用的突变小麦植株茎更细,生物量略有减少,在缺水条件下衰老更慢,但在干旱条件下产量没有提高。我们的结果表明,多重 gRNA 能够有效地对六倍体小麦中的 Sal1 基因家族进行靶向基因编辑。这些 Sal1 突变小麦植株将成为进一步研究该基因家族在小麦中功能的资源。
本文提出了一种通过从文本科学语料库中提取相关实体并以结构化和有意义的方式组织它们来构建两个特定领域知识图的方法。该方法使用语义Web技术,涉及重复使用共享的基于RDF的标准词汇。theaiageresearchgroup 1收集了8,496Scientificarticlespublybethighthewewewnebetnexweew中与小麦的选择有关。我们使用alvisnlp [1]工作流程来识别指定的实体(NE)以及小麦品种和表型之间的关系。总共有88,880个提及4,318个不同命名的实体已被识别为frompubMedAbstractsantles。同样,收集的ThediaDeresearchGroup 217,058Sci-InfificarticlespublyBetebethextewnekewnevewnemtheybetebetikeentbewnextectikeentebetike from thearoryzabasedatabase [2],该[2]在手术中检查了与水稻基因组学相关的PubMed条目。我们使用hunflair ner tagger [3]在标题和文章摘要中提取NES。总共确定了351,003个提及63,591个不同的NE。双皮属性介于thatrefertogenes,遗传标记,特征,表型,分类群和品种实体中提到的标题和摘要出版物中提到的实体。在可能的情况下,这些NE与现有语义资源相关。小麦表型和特质提及与小麦特质本体论3(WTO)中的类别有关,分类单元与NCBI 4分类学类别有关。inderfaphsthecorepartofthedatamodelisbasadeonthew3cwebannotationology(OA),已与不同的词汇相辅相成,描述了Yacoubi等人中描述的文档。[4]。施工管道涉及两个主要步骤。首先,我们使用SPARQL微服务[5]来查询PubMed的Web API,并将文章的元数据(包括标题和摘要)转换为RDF 5。其次,使用Alvisnlp [1]和Hunflair [3]来提取和链接
摘要。本研究致力于量子方法在小麦传染病诊断领域的开发和应用。考虑到农业问题的相关性以及提高植物病害防治效率的需要,本研究提出了一种基于量子计算、图像处理和机器学习相结合的新方法。量子图像处理技术已被用于改善对比度、过滤噪声和分析传染病在发展早期的关键特征。开发的量子机器学习模型在图像分类中表现出很高的准确性,有助于更早、更准确地检测疾病。研究结果突出了量子方法在农业中的有效性,并为更准确地诊断植物传染病提供了新工具。将这种方法引入农业的前景意味着有可能提高产量、减少化学品的使用并确保粮食安全。
白粉病是小麦上最具破坏性的疾病之一,是由野生营养性植物疾病的强制性bllameria graminis f引起的。 sp。tritici(BGT)。由于大麦及其近亲的复杂性,对白粉病耐药性基因的识别已被阻碍,直到最近在大规模测序,基因组学和快速基因分离技术中进展为止。在这里,我们描述并总结了小麦白粉病耐药性的当前进展,强调了有关鉴定基因赋予白粉病耐药性以及这些基因的相似性,多样性和分子功能的最新发现。对小麦中白粉病的多层耐药性可用于抵消BGT,包括耐用,宽光谱但部分耐药性,以及特定于种族特异性的,并且主要由核苷酸结合和Leucine Rich Repotin(NLR)蛋白质介导。除了上述层外,对易感性和负调节基因的操纵可能代表另一层,可用于小麦耐用和宽光谱的耐药性。我们建议,通过同时部署多层免疫力来制定有效耐用的策略来打击小麦中的白粉病。