摘要 生物技术可能有助于解决食品安全和保障挑战。然而,基因技术一直受到公众的严格审查,与媒体和公众话语的框架有关。这项研究旨在调查人们对食品生物技术的看法和接受程度,重点是转基因遗传修饰与基因组编辑。进行了一项在线实验,参与者来自英国(n = 490)和瑞士(n = 505)。向参与者展示了食品生物技术的主题,更具体地说,展示了转基因和遗传修饰以及基因组编辑的实验性变化片段(科学不确定性:高与低,媒体形式:新闻与用户生成的博客)。结果表明,与转基因遗传修饰相比,这两个国家的参与者对基因组编辑的接受程度更高。这些技术的普遍和个人接受度在很大程度上取决于参与者是否认为该应用有益、他们如何看待科学的不确定性以及他们所居住的国家。我们的研究结果表明,未来关于基因技术的交流应该更多地侧重于讨论使用农业技术与有形相关利益之间的权衡,而不是单方面关注风险和安全。
摘要:花青素是一大批水溶性类黄酮色素。这些专门的代谢产物在植物王国无处不在,不仅在植物的繁殖和分散中发挥了至关重要的作用,而且在对生物和非生物胁迫的反应中也起着至关重要的作用。花青素被认为是人类饮食中重要的健康促进和慢性病的成分。因此,对开发这些重要营养素水平和成分的粮食作物的兴趣正在增长。本综述着重于阐明花青素途径的遗传控制的工作,并调节茄子(Solanum Melongena L.)和番茄(Solanum lycopersicum L.)中的花青素含量,两种全球相关性的静电性水果蔬菜。虽然茄子果实中的花色蛋白水平一直是重要的品质特征,但基于花色素的紫色番茄品种目前是一种新颖性。在本综述中详细介绍的是,培养种质的花青素含量的这种差异在很大程度上影响了遗传学研究以及育种和转基因方法,以改善这两种重要的卵巢作物的花青素含量/概况。所提供的信息应有助于研究人员和育种者制定策略,以应对消费者对营养食品的需求不断增长。
摘要:使用基因编辑工具(例如锌指核酸酶、TALEN 和 CRISPR/Cas)可以修改多种作物的生理、形态和其他特性,以减轻人为气候变化或生物胁迫造成的压力的负面影响。重要的是,这些工具有可能提高作物的适应力并提高产量以应对具有挑战性的环境条件。本综述概述了植物中使用的基因编辑技术,重点介绍了栽培番茄。选择了数十个已成功使用 CRISPR/Cas 系统编辑的基因,以说明该技术在提高水果产量和质量、对病原体的耐受性或对干旱和土壤盐分的反应等方面的可能性。还给出了如何使用 CRISPR/Cas 加速野生物种的驯化以产生更适应新气候条件或适合室内农业的新作物的例子。
抽象的番茄植物,分类为溶菌番茄L.,是索拉纳科家族中一种流行的植物作物,在全球范围内种植和广泛使用。到2020年,农业部长已经引入了204个番茄品种,其中大多数是通过与国家和跨国私人种子公司合作而开发的混合品种。这项研究旨在确定玫瑰番茄,巴雷托番茄和樱桃金番茄之间定性属性的区别。采用的研究方法涉及对各种番茄品种的定性和定量属性的描述性分析,特别是樱桃金,巴雷托和罗斯。研究结果表明,不同种类的番茄植物(包括樱桃金番茄,巴雷托番茄和玫瑰番茄)的定性性状有明显的变化。这些差异在生长习惯,叶子颜色,叶子形态,花结构和水果颜色中尤为明显。此外,定量性状(例如植物的高度)在不同番茄品种的定期时间内观察到了明显的变化。
MUTTI SPA - 这家历史悠久的帕尔马公司是欧洲番茄产品市场的领导者。Marcellino 和 Callisto Mutti 于 1899 年启动了第一个番茄加工项目。从那时起,Mutti 家族专注于质量和意大利传统的核心价值,尊重供应链和当地风土,专注于 100% 意大利番茄,生产番茄酱、番茄泥和番茄浆,这些产品如今在世界各地都很受欢迎。创新的愿望是公司自成立以来的 DNA 的一部分,它促使 Mutti 的产品范围逐渐扩大,包括各种现成的酱汁和汤。凭借 125 年的行业经验,Mutti 集团如今已遍布全球 100 个国家,2023 年的净营业额为 6.65 亿欧元,加工番茄 525,000 吨。至于销售额,由于国际市场多年来保持两位数增长,2023 年意大利的销售额超过了出口量。Montechiarugolo (PR) 是该集团历史悠久的业务总部,该集团已逐步扩大以满足其消费者的所有需求。Oliveto Citra 工厂 (SA) 加工典型的意大利南部特色产品,例如李子番茄和樱桃番茄。最后,在 2017 年 11 月,Mutti 收购了位于 Collecchio 的 CO.PAD.OR 工厂,成立了新公司 Pomodoro 43044 Srl,该公司随后于 2021 年 1 月 1 日起并入 Mutti SpA。
人工智能(AI)在预期我们的行为方面变得越来越有效。这种影响在不久的将来会影响我们对使用AI助攻产生的事件的控制权?这反过来会影响我们的决策,行动,心理健康和责任感。在日常生活中,我们对我们的行动适应这些延误后在各种延误中发生的事件的代理意识。在这里,我们调查了我们的代理意识是否也可以适应不寻常的情况,在这种情况下是在行动之前的。我们使用了一个在线游戏,玩家旨在击败计算机来查找和单击目标以触发动画,而实际上,算法在播放器单击之前触发了动画。动画不是由算法随机控制的,而是基于玩家过去动作的历史和当前运动的开始。我们使用相关性,机器学习解码和建模方法来捕获玩家如何计算其在动画上报告的代理意识。我们发现证据表明,在不到一个小时的时间里,玩家隐含地了解到动画的时机与他们自己的行为有关,并相应地调整了他们的代理意识。这样的发现可能会帮助我们预测人类将如何整合AI辅助以指导其行为。