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葡萄改良的生物技术和策略
摘要：葡萄（Vitis vinifera subsp. vinifera）是世界上分布最广泛、经济价值最高的多年生果树作物之一。多年来，随着环境条件和市场需求的变化，葡萄栽培方式也发生了变化，引发了新品种和改良品种的开发，以确保作物的可持续性。本综述旨在介绍生物技术和分子生物学的最新发展，并确定这些技术在葡萄遗传改良方面的潜力。本文讨论了以下方面：（i）基于分子标记的方法对于正确鉴定品种的重要性，以及基于NGS的高通量技术如何极大地促进了基因分型技术、性状图谱和基因组选择的发展；（ii）葡萄再生、遗传转化和基因组编辑的最新进展，例如用于提高葡萄产量、改善品质和选择有价值品种和栽培品种的新育种技术方法。强调了与葡萄生物技术相关的具体问题和挑战，以及整合传统技术与新技术的重要性。
菊花改良育种方面
菊花 (Dendranthema grandiflora Tzvelve syn. Chrysanthemum morifolium Ramat.) 是世界上最重要的开花作物之一。花卉因其多样的颜色、形态、大小、形状和用途而备受推崇。开发具有新特征的菊花品种，以适应其不同的花色、形状、大小、开花时间、采后品质对生物和非生物胁迫的耐受性。近年来，研究人员使用各种常规和非常规育种技术来了解形态和分子水平上的分类研究、相关性和关联，包括转基因技术、基因组编辑和标记辅助选择 (MAS) 与野生近缘种，以将各种观赏性状从野生型引入栽培品种。此外，高通量技术，特别是基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和微生物组学（统称为组学平台）的最新进展导致了大量数据的收集。通过生物技术方法实现的主要特性包括开发新的花色、改变花和植物形态、抗虫害和抗病性以及增强收获后属性。本综述总结了传统和现代分子育种方法以及新兴技术在花卉栽培方面取得的最新成就。
稗子（Echinochloa）的遗传改良......
摘要 稗子是一种至关重要但尚未得到充分利用的谷类作物，因为其遗传研究和改良工作有限。本综述探讨了 QTL 定位和标记辅助选择等有前景的途径，用于定向育种，以及基因组选择和快速育种等令人兴奋的可能性，以加快稗子品种的开发。即使使用 CRISPR-Cas 进行基因编辑也很有希望，但需要解决基因组知识不完整等挑战。此外，生物信息学和系统生物学方法提供了强大的工具来了解稗子中基因和性状的复杂相互作用。虽然存在局限性，但积极追求这些进步可以释放稗子的全部潜力，对全球粮食安全和可持续农业产生重大影响。
小米（Eleusine coracana）改良
印度 72 PR 高产、耐旱、耐盐、耐倒伏、耐寒、抗病（稻瘟病、疫病、花叶病、褐斑病、病毒病）和抗虫（抗螟虫、蚜虫、烟草夜蛾、蚜虫、耳毛虫和草虱）、营养品质较好、对光不敏感、适合灌溉和丘陵地区的品种
基因组编辑用于作物改良
印度农业研究理事会 (ICAR) 下属的国家植物生物技术研究所 (ICAR-NIPB) 是印度农业研究理事会 (ICAR) 下属的一家顶级研究机构。该研究所成立于 1985 年，最初名为印度农业研究所 (IARI) 的“生物技术中心”，旨在设计和利用分子生物学工具和技术进行农业研究。对生物技术在农业中的作用的预见使该中心声名鹊起，并于 1993 年升格为国家植物生物技术研究中心，2019 年升格为国家植物生物技术研究所 (NIPB)。国家植物生物技术研究所负责开发新工具和技术，并在植物生物技术领域取得突破，以改良作物。NIPB 的职责之一是培养植物生物技术领域的人力资源。
基因组编辑用于作物改良
ALLEA-KVAB 研讨会跟进了科学界大部分人士对欧洲法院 (ECJ) 2018 年 7 月 25 日的裁决所表达的担忧和批评，该裁决认为，通过定向诱变技术（例如使用 CRISPR 进行基因组编辑）产生的生物体应被视为 2001/18 号转基因生物指令所定义的转基因生物 (GMO)。科学界还表示担心，通过应用转基因生物立法大幅限制利用基因组编辑的可能性将对农业、社会和经济产生相当大的负面影响。更具体地说，持续的限制可能会妨碍选择产量更高、种类更多、气候适应性更强、环境足迹更小的作物。
CRISPR/Cas 用于作物改良∗
CRISPR/Cas 技术与 TALEN、ZFN 和归巢内切酶等其他基因编辑系统一起，是所有类型生物（从微生物、植物到动物）基因组改造的首选，在工业、基础研究和医学等不同领域有着无数的应用。近年来，这种基因编辑技术已用于靶向拟南芥、水稻、玉米、大豆和烟草等多种作物的多个基因，以生产具有改良性状（如产量增加、生物和非生物胁迫耐受性、食品质量改善）的新品种。与生产优良植物（非转基因）的基因工程相比，该技术的优势在于可以避免与公众接受这些植物相关的严格监管测试和伦理问题。
表观基因组指导作物改良
表观基因组学涵盖了广泛的研究领域，包括研究染色质状态、染色质修饰及其对基因调控的影响；以及表观遗传现象。表观基因组是叠加在 DNA 序列上的多模式信息层，指导它们在基因表达中的使用。因此，它已成为提高作物性能的一个新兴焦点。广义上讲，这可以分为利用染色质信息更好地注释和解码植物基因组的途径，以及旨在识别和选择控制作物性状的可遗传表观等位基因的互补策略，这些基因型与潜在基因型无关。在这篇综述中，我们重点关注第一种方法，我们称之为“表观基因组引导”改良。这包括使用染色质谱来增强我们对复杂作物基因组的组成和结构的理解。我们讨论了将这些表观基因组信息整合到作物改良策略中的当前进展和未来前景；特别是 CRISPR/Cas9 基因编辑和精准基因组工程。我们还重点介绍了谷物和园艺作物面临的一些具体机遇和挑战。
使用改良的Googlenet预测心脏病...
摘要：根据世界卫生组织（WHO）的数据，诊断心脏病是一项伟大的任务，因为心脏病（HD）是全球最普遍的疾病。我们提出了一种基于心脏声音的方法来处理这一困难问题，因为心脏声音（HS）是检测心脏状况的重要组成部分。在建议的策略中使用了特征提取技术和分类器。我们使用GoogleNet卷积神经网络（CNN）结构进行一些修改，以将HS的最关键属性分开，并且根据这些属性，心脏病被分类为患病或未患病的患病。使用Adabelief Optimizer训练该模型，以调整我们修改的GoogLenet架构的参数。使用Physionet 2016的各种数据集对模型进行了培训和验证。通过将Pascal数据集与Physionet 2016数据集集成在一起，提供了其他培训样本。此外，来自各种来源的各种样本使我们的系统能够更准确地了解日常生活中的声音。我们的结果表明，使用Adabelief Optimizer进行修改的Googlenet架构，训练有素的模型分别在Physionet和合并数据集的看不见的HS录音中获得了100％和99.9％的测试精度。通过将我们提出的模型与这些数据集中的官员Physionet网站上列出的得分最高的方法进行比较，结果显示出显着改进。