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World File Search System水稻
水稻株型的遗传基础及其育种改良
地上部和根系结构是作物生产力的基础。在人工选择驯化和驯化后育种的历史中，水稻的结构与其野生祖先相比发生了显著变化，以满足农业要求。我们回顾了最近关于水稻发育生物学的研究，重点关注决定水稻植株结构的组成部分；地上部分生组织、叶片、分蘖、茎、花序和根。我们还重点介绍了影响这些结构并在栽培品种中利用的自然变异。重要的是，从发育突变体中鉴定出的许多核心调控因子已被用作育种中的弱等位基因，对这些结构产生中度影响。鉴于功能基因组学和基因组编辑的激增，本文讨论的水稻植株结构的遗传机制将为进一步推动不仅在水稻而且在其他作物及其野生近缘种中的育种提供理论基础。
数字发现 - 水稻研究存储库
FJH的可伸缩性使其成为合成FG的有前途的方法，但是在这个遥远的平衡过程（FFE）过程中，许多未知数仍然存在，7使得它很难成为处理 - 属性关系。8,9最近出现的数据驱动建模可能提供替代解决方案。在过去的几年中，一些模型被证明是针对各种挑战在内的强大的，包括指导材料合成。10 - 14此外，我们最近对纯数据驱动的模型进行了构建，以发现控制FG产量的参数。15然而，尽管在预测FG产量方面达到了令人印象深刻的准确性，但模型性能取决于从反应中测得的当前参数。因此，如果尚未执行实验，则这些中间参数不可用，作为预测的输入参数。因此，无法应用此类模型来准确预测一组新的直接输入参数的反应结果，例如电压，脉冲持续时间和电容
3000 水稻基因组计划向前迈进
为了确保全球粮食安全，可以利用获得的遗传信息培育出产量潜力更大、抗逆性更强的新水稻品种。利用该项目的数据，育种者将能够培育出特别适合特定地理区域、气候条件和农业技术的水稻品种，从而提高水稻产量，同时减少对环境的影响。发现的遗传信息将使以水稻为基础的可持续发展产品的创造变得更加容易，包括生物燃料、生物塑料和药物。此外，为了改良水稻并加速其在其他作物中的应用，该项目将促进创新基因组技术和基因编辑和精准育种等技术的开发。
来自非洲水稻（Oryza glaberrima）的基因组渗入……
© 作者 2023。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecom-mons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
用于水稻改良的基因组编辑技术
水稻 (Oryza sativa) 是世界范围内重要的主粮作物；面对气候变化，为了满足日益增长的人口日益增长的营养需求，需要改良水稻的质和量性状。必须开发在胁迫条件下产量稳定或更高的抗逆作物品种。基因组编辑和快速育种提高了水稻育种的准确性和速度。包括基因组编辑在内的新育种技术已在水稻中建立，扩大了作物改良的潜力。最近，其他基因组编辑技术，如 CRISPR 定向进化、CRISPR-Cas12a 和碱基编辑器也已用于水稻的有效基因组编辑。由于水稻基因组较小且与其他谷类作物的同源关系密切，是功能研究的极佳模型系统，因此新的基因组编辑技术不断被开发用于水稻。在这篇综述中，我们重点介绍了用于水稻改良的基因组编辑工具，以应对当前的挑战，并提供了水稻基因组编辑的例子。我们还阐明了扩大基因组编辑的范围和提供同源定向修复模板的系统。最后，我们讨论了安全问题和获取无转基因作物的方法。
基于MDSR的低碳水稻学习工具包...
•技术指南：水稻种植降低成本，提高效率，适应红河三角洲的气候变化-https：//hdl.handle.net/10568/135008•经济，社会和环境的经济，社会和环境影响量表机械化直接种子水稻技术包的影响： https://hdl.handle.net/10568/163228•国家机械化湿直接种子的国家技术指南，以提高生产率，质量和降低米孔河三角洲稻米生产的碳足迹 -
使用机器学习的水稻谷物检测系统
稻米是一种重要的主食，是从100多个国家 /地区跨越1.63亿公顷土地的地区收获的，以满足全球约35亿人口的食物需求。实验结果表明，识别整个米饭的正确率超过95％。将借助彩色数码相机获取图像，并执行不同的操作，例如预处理，背景估计和RGB到二进制转换。第二步是构建用于系统培训的数据库。系统通过至少100张具有白色背景的大米的图像来训练。以形态特征，特征值和所有数据库图像的向量形式的数据将存储。分类和质量分析是通过将示例图像与数据库进行比较来完成的。手动质量分析耗时且昂贵。根据物理和化学特性，提出了用于质量分析质量分析的替代解决方案。物理特性包括大小，形状，粉笔，铣削程度，而化学特性则包括胶质化和温度。
估算水稻 SDP 项目区作物产量差距
在新冠疫情导致的封锁和行动限制期间，赖斯 SDP 项目管理部门在全球农业和粮食安全计划 (GAFSP) 的资金支持下探索了远程监控项目实施的方法。为了估计每个作物季节项目受益人的生产力提高情况，数据科学家和人工智能专家绘制了地块边界，估计了单个地块的作物产量，并根据作物调查、卫星数据和对被调查的单个地块的地理标记，绘制了九个灌溉方案内估计产量的分布图。
评估水稻品种混合物的产量变化（VarMix®）...
传统上，水稻种植严重依赖于针对特定性状而定制的单一品种，但这些方法在恢复力和稳定性方面表现出局限性。采用品种混合（VarMix）使我们能够利用遗传多样性，从而提高产量稳定性，加强病虫害管理，优化资源效率，最终促进更可持续、更具恢复力的水稻生产系统。本研究使用加性主效应和乘性相互作用（AMMI）方法，结合方差和主成分分析（PCA），研究了 12 个不同环境中 12 个水稻品种混合物和单一品种的表现。分析表明，环境因素是遗传变异的主要驱动因素，对水稻产量动态有重大贡献。值得注意的是，NSIC Rc298 (A)、NSIC Rc298: NSIC Rc214: NSIC Rc216 (ABC) 和 NSIC Rc214: PSB Rc82: NSIC Rc238 等基因型
小麦和水稻基因组学科学文献知识图
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