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World File Search System有害生物
在科罗拉多州马铃薯甲虫的控制中使用致病性微生物（Leptinotarsa decemlineata。）
摘要。本文的重点是对马铃薯农业生物症中科罗拉多州马铃薯甲虫种群的全面研究。研究深入研究了甲虫种群的形成和生物生物特征的复杂过程。该文章还深入研究了一个被称为Beauveria bassiana VTQ-28的特定菌株，该菌株是从科罗拉多州马铃薯甲虫中分离出来的。该菌株在实验室环境和现场进行了测试，针对科罗拉多州马铃薯甲虫的各个发育阶段。目的是评估Bassiana VTQ-28作为对甲虫的生物防治剂的有效性。此外，该研究还评估了苏云金芽孢杆菌对科罗拉多州马铃薯甲虫的局部采购菌株的杀虫活性。此分析提供了苏云金芽孢杆菌菌株作为生物控制的另一种途径的潜力的见解。通过彻底检查人口动态，生物生物学特征以及特定微生物控制科罗拉多州马铃薯甲虫的潜力，这项研究有助于理解马铃薯农业生物症中的有害生物管理策略。这些发现对可持续农业实践和这种具有经济意义的害虫的有效控制具有影响。关键字。Beauveria Bassiana，B。苏云金，生物防治，微生物，科罗拉多州马铃薯甲虫。
气候变化中的甘蔗可持续性
面对气候变化的甘蔗（囊式冠状动脉）的种植需要强大的策略来管理害虫，疾病和杂草。这项系统的审查在当前实践中暴露了关键的定义，并强调了对气候自适应策略的需求。气候变化差异化影响了各个地区的害虫行为，疾病的进展和杂草的生长，但缺乏特定区域的反应会损害有效的管理。审查强调了考虑特定气候条件的局部方法的必要性以及预测有害生物和疾病暴发的预测模型的发展。这些模型包括决策支持系统（DSS），支持向量机（SVM），易感性暴露感染性（SEIR）模型，地理信息系统（GIS），物种分布模型（SDMS），农业生产系统模拟器（APSIM）和Integrated Pest Management（IPM）。至关重要的策略包括综合害虫和疾病管理，适应性育种，精确农业和持续的创新。精确的农业技术，例如遥感和无人机，可以提早检测和及时干预措施。通过采取这些适应性措施并解决现有的研究差距，甘蔗行业可以在不断发展的气候条件下增强其韧性并保持生产率。
亚洲气候智能农业的审查
气候变化正对亚洲的农村社区和小农民构成风险，他们的生计传统上是在农业上。为了解决这个问题，气候智能农业（CSA）被广泛鼓励可持续发展。尽管全球认可CSA，但目前有限的证据可以概括和评估该地区CSA的实际进度。鉴于各种农业气候条件，机构环境和社会经济背景，本文对亚洲国家的CSA的成就，挑战和前景进行了系统的审查。我们对CSA实践进行了九组：保护农业，水管理，气候富集品种，农业多样性，综合有害生物管理，营养管理，精度耕作，Agrivoltaics和Rivestock Management。启用政策，知识转移，市场条件，财务机制和社会经济背景的联系对于支持CSA的绩效和可持续性至关重要。除了在不同的标准（生产力，适应和缓解）方面取得的成就外，主要挑战还包括缺乏执行指南，学习平台的短缺，财务支持的限制以及长期合作伙伴关系之间协调的弱点。为了促进亚洲的CSA，应增加多级别利益相关者在多层次的参与，以增强农户的能力，并帮助他们对当地条件采取响应式行动。
遗传基因敲除表明bollworm helicoverpa Zea中的ABCC2蛋白不是CRY1AC杀虫蛋白的主要受体
摘要：昆虫ATP结合的盒式转运蛋白亚家族C2（ABCC2）的成员被称为苏皮鲁西斯芽孢杆菌（BT）的Cry1ac杀虫蛋白的受体。废除ABCC2功能结构域的突变已知会引起对Cry1ac的抗性，尽管报告的抗药性水平取决于昆虫物种的差异很大。在这项研究中，使用CRISPR/CAS9评估了ABCC2基因作为Helicoverpa Zea的推定CRY1AC受体的功能，该受体的主要有害生物是300多种农作物，以逐步消除不同的功能性ABCC2域。来自具有编辑昆虫线支持的生物测定结果，即ABCC2中的突变与7.3至39.8倍的CRY1AC耐药比（RR）有关。在部分或完全的ABCC2敲除之间检测到H. Zea之间对Cry1ac的敏感性的显着差异，尽管在敲除ABCC2的一半时观察到了最高的公差水平。基于在类似的研究中针对密切相关的飞蛾物种的类似研究中报道的> 500–1000倍的RR，在H. Zea敲除中观察到的低RR支持ABCC2不是该昆虫中主要的Cry1ac受体。
使用传感器和机器学习对害虫昆虫外观的预测
摘要：如果农民不及时反应以抑制其传播，虫害昆虫的出现可能会导致产量损失。可以通过昆虫陷阱来监测昆虫的发生和数量，其中包括它们的永久游览和检查其状况。另一种有效的方法是在陷阱中设置带有相机的传感器设备，将陷阱拍摄并将图像转发到Internet上，其中有害生物昆虫的外观将通过图像分析预测。天气条件，温度和相对湿度是影响某些害虫出现的参数，例如Helicoverpa Armigera。本文提出了一种机器学习模型，该模型可以考虑到空气温度和相对湿度，可以每天在一个季节预测昆虫的出现。应用了几种用于分类的机器学习算法，并提出了其预测昆虫发生的准确性（高达76.5％）。由于根据测量进行测量的日子以时间顺序给出了测试的数据，因此将现有模型扩展，以考虑三天和五天的时间。扩展方法显示出更好的预测准确性和较低的错误检测百分比。在五天的情况下，受影响检测的准确性为86.3％，而虚假检测的百分比为11％。所提出的机器学习模型可以帮助农民检测害虫的发生，并节省检查领域所需的时间和资源。
PDF：使用DNA标记物在面包小麦（Triticum aestivum L.）品种中确定蚜虫抗性基因
俄罗斯小麦蚜虫（RWA； Diuraphis noxia [kurdjumov]）是世界上最重要的和侵入性的小麦，大麦和其他谷物的害虫之一，并且对全球秋季小麦有至关重要的经济影响。抗性品种的发展可能会导致有力控制RWA控制的新RWA生物型的连续出现，从而强调了确定新的抗性来源的需求。用全身性杀虫剂控制RWA在经济上昂贵，对环境和人类健康危害。因此，控制RWA的最有效方法是确定和开发具有耐药基因的小麦品种。提出的研究试图确定25种小麦品种的DN基因，其中包括乌兹别克斯坦小麦育种计划的19种品种和俄罗斯育种的6种品种。PCR筛选进行了六个（XGWM44，XGWM111，XGWM635，XGWM337，XGWM337，XGWM642和XGWM473）SSR标记与DN基因相关的SSR标记，以识别小麦植物中的遗传多态性。结果帮助研究人员参与了育种计划，遗传改善和有害生物管理，这有助于小麦养殖的经济可行性。反过来，它通过提高小麦产量并最大程度地减少损失来增强粮食安全并促进区域和国家一级的财务稳定。
园艺的未来趋势和挑战
摘要未来新兴的园艺发展趋势仅在于最近的技术进步，特别是保护种植，屋顶园艺，垂直耕作，精密园艺，有机农业，有机农业，水培，航空，航空，家庭园艺，室内园艺和食品加工等等等等。生物技术，可持续和有机农业实践，纳米技术，组织文化将成为全国和全球园艺的未来的关键参与者。气候变化是全球关注的尤其是温度和干旱的升高。在干旱和热应激中的生产和生产力下降是园艺场景的另一个巨大挑战，需要最有效的即时护理。主要挑战是优质的种植材料，基础设施，有害生物和疾病侵扰，储存和运输设施差，研发，营销策略和定价政策，可持续性。土地的可用性是全球非常重要的挑战性问题，该问题每天都在减少，而需求每次都在增加。因此，小时的挑战是在持续的气候变化中利用自然或人工状况下的蔬菜，花朵和水果生产的所有自由空间。每个人，公共，政府，非政府组织，私人机构和行业都可能挺身而出，共同努力，以满足园艺的未来挑战，不仅是环境，而且是社会和经济。关键字：园艺，近期和未来趋势，挑战，气候变化，技术进步
使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题
大多数昆虫都能在其生命周期的关键阶段（例如繁殖）中改变气味景观，以便与其同伴进行交流。他们在附近环境中释放信息素，挥发性化合物由具有异常特异性和敏感性的同一物种的昆虫检测到。有效的信息素检测是害虫管理的有趣杠杆。使用信息素传感器对害虫的精确和早期检测是在出没之前的害虫管理策略。在本文中，我们开发了一个生物学知情的逆问题框架，该框架利用信息素传感器网络中的时间信号来构建昆虫存在图。使用种群动力学PDE残差，通过特定惩罚的平均值在反问题中引入了先前的生物学知识。我们将在简化的玩具模型中对生物信息的惩罚进行基准使用其他正规化术语，例如Tikhonov，Lasso或复合惩罚。我们使用classical比较标准，例如目标重建误差或在害虫散布的jaccard距离。，但我们还使用了更多的任务标准，例如推理过程中的信息传感器数量。最后，在秋季军虫（Spodoptera Frugiperda）的农业景观中，在现实的有害生物侵扰的背景下解决了反问题。
倒下的Apple检测作为辅助任务-UCL Discovery
在现代农业实践中，先进的机器学习技术在优化产量和管理方面起着关键作用。果园管理中的一个重大挑战是检测到树木上的苹果，这对于有效的收获计划和收益率估算至关重要。YOLO系列，尤其是Yolov8模型，它是用于对象检测的最新解决方案，但其在果园中的潜力仍未开发。解决这个问题，我们的研究评估了Yolov8在果园Apple检测中的能力，旨在设定基准。通过采用图像增强技术，例如曝光，旋转，马赛克和切口，我们将模型的性能提升到了最新的水平。我们进一步整合了多任务学习，还通过在地面上识别出苹果来增强苹果的检测。这种方法在评估指标之间产生了具有稳健精度的模型。我们的结果强调了Yolov8模型达到了果园Apple检测的领先标准。在接受树木和倒下的苹果发现训练时，当专门为前者接受培训时，它的表现优于苹果。认识到堕落的苹果不仅减少了废物，而且还可能表明有害生物活动，影响战略或凝视的决策并有可能提高经济回报。将尖端技术与农业需求合并，我们的研究展示了在深度学习中进行多任务学习在水果检测中学习的希望。
田纳西州校正局提案申请＃32944-00009 South Cen Cen的运营，维护和管理＃32944-00009
3。RFP第13页，第4.4节分配和分包和RFP第25页，项目C.14要求提议者确定他们打算在合同履行中使用的分包商。 类似地，第57页，第57页的备考合同第57条要求承包商在输入合同执行的任何分包合同之前先获得州的事先书面批准。 请确认，建议者/承包商只需要在提案中列出，否则请寻求该州事先批准的分包商，以执行整个潜在运营管理的主要领域（例如，食品服务，小卖部等））RFP第13页，第4.4节分配和分包和RFP第25页，项目C.14要求提议者确定他们打算在合同履行中使用的分包商。类似地，第57页，第57页的备考合同第57条要求承包商在输入合同执行的任何分包合同之前先获得州的事先书面批准。请确认，建议者/承包商只需要在提案中列出，否则请寻求该州事先批准的分包商，以执行整个潜在运营管理的主要领域（例如，食品服务，小卖部等），不需要在提案中列出或获得将在该设施中执行服务的供应商的批准（例如，有害生物控制，废物管理服务等。）。