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World File Search System棉木
lbcas12a介导的棉叶卷曲的抑制作用
begomovirus具有传染性，并且严重影响了商业上重要的食物和粮食作物。棉叶卷曲的木木病毒（Clcumuv）是巴基斯坦棉花病毒最主要的特征之一，是对棉花产量的主要限制。目前，植物基因组编辑领域正在通过CRISPR/CAS系统应用（例如基础编辑，主要编辑和基于CRISPR的基因驱动器）进行革命。CRISPR/CAS9系统已成功用于模型和作物植物中的概念概念研究，以针对生物和非生物植物应力。CRISPR/CAS12和CRISPR/CAS13最近已在植物科学中应用于基础和应用研究。在这项研究中，我们使用了一种新型的方法，基于CRRNA的CAS12A工具箱，同时在多个位点靶向Clcumuv基因组的不同ORF。这种方法成功地消除了烟熏本尼亚娜和烟草的症状。从Clcumuv基因组设计了三个单独的CRRNA，针对四个不同ORF（C1，V1和C2和C3重叠区）的特定位点。基于CAS12A的构建体Cas12a-MV是通过金门三向克隆设计的，用于精确编辑Clcumuv Genome。cas12a-MV构建体是通过使用引物UBI-Intron-F1和M13-R1的整个基因组测序来确认的。通过农业纤维化方法，在4周大的尼古蒂亚纳本田植物中进行了瞬态测定。sanger测序表明，CAS12A-MV构建体在病毒基因组的靶位点上产生了相当大的突变。此外，对Sanger测序结果的潮汐分析显示了CRRNA1（21.7％），CRRNA2（24.9％）和CRRNA3（55.6％）的编辑效率。此外，Cas12a-MV构建体通过叶盘方法稳定地转化为烟草Tabacum，以评估转基因植物对Clcumuv的潜力。进行转基因分析，对烟草的转基因植物的DNA进行了PCR，以扩大具有特定底漆的Cas12a基因。传染性克隆在感染性测定中的转基因和非转基因植物（对照）中被农民接种。与具有严重症状的对照植物相比，含有Cas12a-MV的转基因植物表现出少数症状，并且保持健康。与对照植物相比，含有CAS12A-MV的转基因植物显示出病毒积累的显着降低（0.05）（1.0）。结果表明，多重LBCAS12A系统的潜在用途在模型和作物植物中针对贝诺维病毒中发展病毒抗性。
自主棉收成的GNSS的依赖成本
Bishop, R.L., Bart Ciastkowski, Alisa Coffin, Patricia Doherty, Terry W. Griffin, Steven W Lewis, William J Murtagh, Mark L Rentz, Stuart Riley, Stephen F Rounds, Robert Rutledge, Howard J Singer, Robert A Steenburgh, Ken Sudduth, Jehosafat J. Cabrera-guzman, Timothy B公会，T。PaulO'Brien和Endawoke Yizengaw。2022。太空环境工程和科学应用研讨会 - 电离层影响：精确应用（精密农业）航空航天公司航空航天报告号ATR-2022-00943 2022年3月1日。https：//agmanager.info/news/recent-videos/global-cost-cost-assessment-ansessment-gnsss-ustage-abricultural-agricultural-ricultural-fiterivity Federal-Prodoductivity Federal-Prodoductivity Federal-Prodoductivity Federal-Prodoductivity Federal Aviation Administration（FAA）。2024。U.S. Department of Transportation Federal Aviation Administration Safety Alert for Operators (SAFO) 24002 Washington, DC 25 January 2024. https://www.faa.gov/other_visit/aviation_industry/airline_operators/airline_safety/safo/all_safos/SAFO24002.pdf Federal Aviation Administration (FAA).2016。太阳辐射警报区域。联邦航空管理局。美国运输部。华盛顿特区。2016年2月13日https://www.faa.gov/data_research/research/med_humanfacs/aeromedical/radiobiology/solarradiation Griffin，T。2024.5月10日的GPS中断将如何影响美国农场的盈利能力？FarmDoc Daily（14）：103，伊利诺伊大学农业和消费者经济学系，伊利诺伊大学，乌尔巴纳 - 奇姆赛姆大学，2024年5月31日。 Lowenberg-Deboer，J.，Lambert，D.M。2005。J.V.Lightbar和Auto-Inguidance GPS导航技术的经济学。斯塔福德（ed。）精确农业'05。第五届欧洲精密农业会议，瑞典乌普萨拉。pp 581-587 Griffin，T.W.，Mark，T.B.，Dobbins，C.L.，Lowenberg-Deboer，J.2014。估计进行农场研究的整个农场成本：线性编程方法。国际农业管理杂志。4（1）：21-27 Griffin，T.W.，E.A. Yeager，Griffin，T.G.，Rains，G.C.，Raper，T.B.，Lindhorst，C.M。 2023。 评估棉花的多通选择性收获系统的盈利能力。 棉花工程的进步：生产，收获和处理ASABE AIM 2023，奥马哈内布拉斯加州2023年7月10日。 2024年3月7日的当前版本在https://drive.google.com/file/d/1uyvtaik6mgcclhxmns-cuk-i3zuc0lph/view langley，Richard B. 2024。 创新见解：GNSS干扰和欺骗。 GPS世界。 2024年5月24日https://www.gpsworld.com/innovation-innovation-insights-gnss-jamming-and-spoofing/太空天气预测中心（SWPC NOAA），2024。 美国航天天气预测中心，国家气象局。 美国。 https://www.swpc.noaa.gov4（1）：21-27 Griffin，T.W.，E.A. Yeager，Griffin，T.G.，Rains，G.C.，Raper，T.B.，Lindhorst，C.M。2023。评估棉花的多通选择性收获系统的盈利能力。棉花工程的进步：生产，收获和处理ASABE AIM 2023，奥马哈内布拉斯加州2023年7月10日。2024年3月7日的当前版本在https://drive.google.com/file/d/1uyvtaik6mgcclhxmns-cuk-i3zuc0lph/view langley，Richard B.2024。创新见解：GNSS干扰和欺骗。GPS世界。 2024年5月24日https://www.gpsworld.com/innovation-innovation-insights-gnss-jamming-and-spoofing/太空天气预测中心（SWPC NOAA），2024。 美国航天天气预测中心，国家气象局。 美国。 https://www.swpc.noaa.govGPS世界。2024年5月24日https://www.gpsworld.com/innovation-innovation-insights-gnss-jamming-and-spoofing/太空天气预测中心（SWPC NOAA），2024。美国航天天气预测中心，国家气象局。美国。https://www.swpc.noaa.govhttps://www.swpc.noaa.gov
厚木空军基地空缺公共关系 (MLC) - 日本海军区司令
6.主要职责：根据需要驾驶消防车到达现场，在队长指挥下，执行灭火、救援及辅助紧急医疗任务。灭火时，将水带连接并部署在现场，通过喷水或喷射化学药剂来灭火。携带灭火器，必要时可灭火。确定火源，隔离区域，防止火势蔓延。到达现场后，他们会根据需要使用撬棍或斧头等设备拆除障碍物。救出陷入火灾或烟雾中的人员并给予他们急救。 维护、调整和简单维修消防和救援行动所需的工具、设备、软管、梯子、消防车等。 参加各种培训课程并上课以学习工作所需的技能和知识并保持认证。 注意健康管理，注意体质，注意卫生。还履行分配的相关和附带职责。 突出的工作条件（如果有）：过热或过烟、密闭空间、灾区或任何天气条件。 在厚木空军基地，他们有时会在喷气发动机性能测试期间在消防车内或附近等候。 * 此职位被指定为任务必需职位。任职者可能被指示在任何时间、任何交通/天气条件下报到和/或被指示继续执勤。您可能会被要求随时上班，无论交通或天气状况如何，或者您可能会被要求留在工作场所值班。 7. 资格/身体要求 BWT 3-3：
Coats® EcoVerde™ Dual Duty™ 超级棉
由于产品的使用条件和应用差异很大，客户和/或用户应确保产品符合最终客户的要求并适合预期的最终用途。Coats 对产品的不适当或不当使用或应用不承担任何责任。所提供的信息基于当前平均值，仅供参考。Coats 对所提供信息的准确性和正确性不承担任何责任。产品信息表会不时更新，请确保您参考的是最新出版物。Coats 可根据要求为客户提供有关个别应用的建议；如果您有任何问题或疑虑，请联系我们。Coats ® 是 J. & P. Coats, Limited 的注册商标。Coats EcoVerde ™ 和 Dual Duty ™ 是 J. & P. Coats, Limited 的商标。© 版权所有 2024。
用机器学习模型检测棉叶疾病
本研究旨在使用机器学习（ML）模型将四个棉花叶的数据集准确地分类为感染或健康。细菌疫病，卷曲病毒，叶片和健康叶子被用作研究的数据集。mL是检测棉叶疾病的有用工具，可以最大程度地降低疾病率。问题在于，如果没有机器学习技术，检测疾病的疾病是非常困难的，那么就提出了机器学习模型并测试所提出模型的准确性，使用了混淆矩阵概念。研究人员已经通过使用（ML）模型进行了研究工作来诊断疾病，但其研究的缺点是不同（ML）模型给出的结果不准确。该研究的目标是使用传统技术在早期阶段鉴定影响棉花植物的疾病。但是，利用各种图像处理技术和机器学习算法（包括卷积神经网络）被证明有助于诊断疾病。这种技术方法可以简化发现叶片受损的发现，并最大程度地减少农民在发现这些疾病方面的努力。棉花是一种大规模生产的天然纤维，它在整体农艺土地的2.5％上生长。发现棉花叶疾病对于维持农作物的生产力并为农民提供可靠的收入至关重要。混淆矩阵是n x n矩阵，用于评估分类模型的性能，其中n是目标类的数量。矩阵将实际目标值与机器学习模型预测的目标值进行了比较。该技术具有四个参数，可以测试我的研究工作中给出的结果的准确性。
