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加速可持续生物产品的发展
ExpandFibre（2020-2024）是Fortum andMetsägroup启动的50 M€R＆D合作，并由Findum和Metsägroup启动。它专注于从可再生和可持续的稻草和北部木材来源升级纸浆纤维，半纤维素和木质素中，成为新的生物产生。其雄心勃勃是满足对可持续纺织纤维和其他附加价值生物材料的不断增长的需求。
疫苗及相关生物产品咨询委员会2024年6月5日会议最终阵容
代理椅子Arnold S. Monto，M.D。专业知识：流行病学术语：02/01/2022-01/31/2026 Thomas Francis Jr.公共卫生学位教授，公共卫生学位教授，公立健康学院密歇根州Adam C. Berger，Ph.D. 专业知识：全球健康，遗传学期限：02/01/2022-01/31/2026临床和医疗保健研究政策科学政策局主任贝塞斯达国立卫生研究院主任，医学博士20892 20892专业知识：流行病学术语：02/01/2022-01/31/2026 Thomas Francis Jr.公共卫生学位教授，公共卫生学位教授，公立健康学院密歇根州Adam C. Berger，Ph.D.专业知识：全球健康，遗传学期限：02/01/2022-01/31/2026临床和医疗保健研究政策科学政策局主任贝塞斯达国立卫生研究院主任，医学博士20892 20892
改善光合作用以提高作物产量的前景
1 阿姆斯特丹自由大学理学院物理与天文系，荷兰阿姆斯特丹 1081 HV 2 兰卡斯特大学兰卡斯特环境中心，英国兰卡斯特 LA1 3SX 3 伊利诺伊大学植物生物学系 Carl R. Woese 基因组生物学研究所，美国伊利诺伊州厄巴纳 61801 4 莫纳什大学理学院生物科学学院，澳大利亚维多利亚州墨尔本 3800 5 瓦赫宁根大学生物物理实验室，荷兰瓦赫宁根 6708 WE 6 埃塞克斯大学生命科学学院，英国埃塞克斯 CO4 3SQ 7 爱丁堡大学生物科学学院、分子植物科学研究所，英国爱丁堡 EH9 3BF 8 爱丁堡大学生物科学学院工程生物学中心，英国爱丁堡 EH9 3BF 9 系加州大学植物与微生物生物学系，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 10 加州大学霍华德休斯医学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 11 加州大学创新基因组学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 12 劳伦斯伯克利国家实验室分子生物物理和综合生物成像部，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 13 米兰大学生物科学系，意大利米兰 20133 14 海因里希海涅大学植物生物化学研究所，植物科学卓越集群 (CEPLAS)，杜塞尔多夫 40225，德国 15 中国科学院碳捕获重点实验室，分子植物科学卓越中心，上海 200032，中国 *通讯作者：r.croce@vu.nl † 作者按字母顺序列出（以除了主要作者/协调编辑之外）。根据作者须知 ( https://academic.oup.com/plcell ) 中所述的政策，负责分发与本文所述研究结果相关的材料的作者是：Roberta Croce ( r.croce@vu.nl )。
第1章光合微生物产生...
Porto 7抽象的生物聚合物具有巨大的适用性，除了与化石能源相比，还具有可生物降解的来源和相对较短的寿命。其中一些生物聚合物是多羟基烷酸酯（PHAS），这是一类具有形成塑料膜的聚合物，类似于石化塑料。几项研究表明，微藻/蓝细菌是光合微生物的类型，可用于以较低的成本获取PHA，因为它们对生长的营养需求最少，并且自然是光自养生的，这意味着它们使用光和CO 2作为主要能源。此外，微藻具有高生产率的潜力，对环境条件的变化具有耐受性，并且可以在不适合农业的地区种植。这些光合微生物产生的这些PHA塑料膜可以是构建具有抗菌特性的功能性膜的替代方法，该膜与精油（著名的活性包装，包装行业的未来）一起融合在一起。这项工作展示了这些生物聚合物在包装行业中的生产，提取，生物合成和应用观点，例如与精油合并的薄膜。关键词：微藻，蓝细菌，生物塑料，生物聚合物，多羟基烷烃，精油。
基于机器学习的南印度作物产量预测：各种模型的性能分析
摘要：农业是最重要的活动之一，它生产对人类生存至关重要的农作物和食物。如今，农产品和农作物不仅用于满足当地需求，而且全球化使我们能够将农产品出口到其他国家并从其他国家进口。印度是一个农业国家，很大程度上依赖其农业活动。预测作物产量和单产是一项必要的活动，它使农民能够估算储存量、优化资源、提高效率和降低成本。然而，农民通常根据经验和估计，根据地区、土壤、天气条件和作物本身来预测作物，这可能不太准确，尤其是在当今不断变化和不可预测的气候条件下。为了解决这个问题，我们的目标是使用机器学习 (ML) 模型来预测各种作物（如大米、高粱、棉花、甘蔗和拉比）的产量和单产。我们用天气、土壤和作物数据训练这些模型，以预测这些作物未来的产量和单产。我们汇编了影响印度特定邦农作物生产和产量的属性数据集，并对各种 ML 回归模型在预测农作物生产和产量方面的表现进行了全面研究。结果表明，在所考察的模型中，Extra Trees 回归器取得了最高的性能。它的 R 平方得分为 0.9615，平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 最低，分别为 21.06 和 33.99。紧随其后的是随机森林回归器和 LGBM 回归器，它们的 R 平方得分分别为 0.9437 和 0.9398。此外，进一步的分析表明，基于树的模型的 R 平方得分为 0.9353，与线性和基于邻居的模型相比表现出更好的性能，后两者的 R 平方得分分别为 0.8568 和 0.9002。
使用机器学习谷物的作物产量预测
农业是印度金融福祉的主要贡献者。但是，人口增长和气候变化等挑战会影响作物产量。机器学习对于作物预测和决策至关重要，根据我们的分析，有助于选择农作物并优化农作物实践，最常用的特征是湿度，温度，土壤类型，降雨，降雨，pH，面积，生产和应用算法是决策树，决策树，支持矢量机（SVM），随机森林和梯度培养。此预测有助于根据天气条件确定最佳的谷物作物。近年来，农民面临着降雨量降低和土壤质量差的问题，导致农作物失败。cision养殖有助于使作物管理适应不断变化的环境条件，从而使智能耕作发展。该研究旨在帮助人们种植高产谷物作物，计划其活动，并找到解决农业挑战的解决方案。
三井物产的基本金属业务
1960~1970 年代: 在 Cowichan (加拿大 1958 年)、Bougainville (巴布亚新几内亚 1968 年)、Nchanga (赞比亚 1968 年)、El Teniente (智利 1969 年)、Cuajone (秘鲁 1976 年) 等大型矿山获得承购融资。
毛状根：生产植物产品的未开发潜力
虽然植物是宝贵天然产物的丰富来源，但生产这些产品用于商业应用往往具有挑战性。通常有机合成对于可行的商业产品来说过于昂贵，并且生物合成途径通常非常复杂，以至于将它们转移到微生物中并非易事或不可行。对于不适合农业生产天然产物的植物，毛状根培养物为生产平台提供了一个有吸引力的选择，该平台提供遗传和生化稳定性、快速生长和无激素培养基。代谢工程和合成生物学工具在设计毛状根以及生物反应器技术方面取得的进展已达到该技术的商业应用即将实现的地步。我们讨论了毛状根的不同应用。我们还以理解长春花毛状根中萜类吲哚生物碱途径的进展为例，说明了途径发现和途径工程方面的进展和挑战。
粮食损失和废弃物产生研究
关于研究：研究于 2023 年 12 月至 2024 年 4 月期间进行（“研究”），旨在了解住宅、机构和商业等各个部门的粮食损失和浪费情况。研究量化了按子部门细分的粮食损失和浪费总量，并列出了后续的产生趋势和特征。这些见解将为减少、恢复和回收粮食损失和浪费以及减轻温室气体排放的战略和必要基础设施提供参考。该研究由资源回收系统 (RRS)、缅因大学参议员乔治·米切尔可持续发展解决方案中心和生态技术中心执行，并得到缅因州州长政策创新和未来办公室的支持以及美国环保署气候污染减排补助计划的资助。