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可编程植物机会种子 - 征集提案
4 作为审核的一部分，我们可能会邀请申请人与项目主任会面，讨论最终选拔之前的任何关键问题/疑虑——此讨论可以以虚拟方式进行，或者我们可能会通过电子邮件就您的提案的某些方面寻求澄清。
花生鲜种子休眠：机制、因素及对作物改良的影响——综述
摘要：花生（Arachis hypogaea L.）是一种全球重要的油籽和豆科粮食作物。然而，最常见的西班牙束状花生品种缺乏鲜种子休眠（FSD），这对花生的产量和质量造成了重大障碍。鉴于其经济意义，目前正在研究模型系统中导致 FSD 的机制和因素，这对花生栽培具有重要意义。最近的评论强调了在揭示遗传控制、分子机制以及影响不同植物物种发芽和休眠的生理和环境因素方面取得的显著进展。在此背景下，我们研究了有关花生 FSD 的最新研究成果，重点关注与 FSD 相关的遗传因素。此外，我们还探讨了旨在培育优良基因型以加强花生改良的尝试。
海洋种子饲养和繁殖高级盆栽混合物
小溢出物穿着防护设备，以防止皮肤和眼睛污染。避免吸入蒸气或灰尘。用吸光剂（干净的抹布或纸巾）擦拭。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。所有未受保护的人员的大量溢出。溢出时湿滑。避免发生事故，立即清理。穿防护设备，以防止皮肤和眼睛污染和灰尘吸入。锻炼风或增加通风。用湿吸收（惰性材料，沙子或土壤）覆盖。扫掠或真空，但避免产生灰尘。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。如果发生了农作物，下水道或水道的污染，请建议当地的紧急服务。危险货物 - 初始紧急响应指南编号：不适用
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
种子企业管理中的挑战
摘要：必须持续提高不同种子的潜在生产力，必须实现农业生产的期望增长。同时，应在正确的时间向用户农民提供合适品种的质量种子，并以合理的成本来实现潜力。这需要对种子部门研究和开发，乘法和分布的子系统进行有效管理。有助于发展这些部门的政策环境至关重要。本文将审查公众，合作社和私营部门的种子企业的性质和功能，以确定与这些企业的管理和整个种子行业有关的问题。这也将建议采用有关政策环境的行业管理的替代方法，以实现经济上可行和技术自力更生的种子行业的长期目标，以应对新兴的挑战。
对理解花生种子开发法规景观的进展
花生（Arachis hypogaea）是一种以其独特的发育过程而闻名的精油作物，其特征是空中浮动，其特征是地下水果的发展。该作物是多倍体，由A和B亚基因组组成，这使其遗传分析变得复杂。OMICS技术的出现和进步 - 包括基因组学，转录组学，蛋白质组学，表观基因组学和代谢组学 - 显着提高了我们对花生生物学的理解，尤其是在种子发育以及种子相关性状的调节的背景下。在完成花生参考基因组完成后，研究利用OMICS数据来阐明与种子重量，油含量，蛋白质含量，脂肪酸成分，蔗糖含量和种子外套的颜色以及调节性机制的定量性状基因座（QTL）。本综述旨在总结基于参考基因组指导的OMICS研究的花生种子发展调节和性状分析的进步。它概述了在理解花生种子发育的分子基础中取得的显着进步，从而洞悉了影响关键的农艺特征的复杂遗传和表观遗传机制。这些研究强调了法律数据的重要性，以深刻阐明花生种子发育的调节机制。此外，它们为未来与性状相关功能基因的研究奠定了基础，强调了综合基因组分析在促进我们对植物生物学的理解方面的关键作用。
印度空间研究组织周六表示，其已收到豇豆种子
2025 年 1 月 5 日——安全措施得到加强。曼尼普尔邦的 Kangpokpi 区，SP ...陆军表示，“在执行任务时。班迪波拉区，一辆车...
利用种子科学与技术中的机器学习和人工智能的力量：评论
摘要：将机器学习（ML）和人工智能（AI）整合到种子科学和技术中代表了农业研究中的变革性范式。这项研究探讨了ML和AI方法的潜力和应用，以增强与种子相关过程的各个方面。从种子生存能力评估到作物产量预测，使用高级算法使人们可以对种子特征有更精确，有效的理解。抽象钻探到了特定的应用中，例如种子育种中的预测性建模，图像识别和数据驱动的决策。通过利用ML和AI的力量，种子科学领域的研究人员和从业人员可以彻底改变传统方法，促进可持续的农业，并确保在不断发展的全球景观中进行粮食安全。
gansu中种子植物空间分布的环境响应策略
植物多样性与环境反应策略之间的相互作用对于生态系统适应性和稳定性至关重要。现代生态学中的一个主要重点是阐明环境因素如何塑造植物多样性模式并调节跨异构景观的物种分布。这项研究采用联合物种分布模型（JSDM）来定量分析中国甘西省植物空间分布的环境变量的影响，同时检查不同条件下的种间相互作用。结果表明，环境因素解释了95.4％的方差，强调了它们在确定植物分布中的主要作用。栖息地类型占差异最大的份额（33.5％），其次是高程（22.1％），平均年温度（20.3％），平均年降水量（15.1％）和太阳辐射（4.4％）。物种对环境协变量的反应主要是独立的，系统发育相关性较弱（后平均值：0.17），反映了家庭一级的有限的生态利基保守主义。从地理上讲，北部Qilian山麓丘陵，Lanzhou-Baiyin荒野，Loess Plateau和Gannan Plateau等地区与大多数植物家庭表现出负相关，在空间变异性中起着关键的限制或驱动因素的作用。此外，有33.7％的种子植物家族与光强度显示出负相关，强调其作为主要限制因素的作用。省级，竞争并不能主要限制甘努的种子植物共存。通过识别跨异质然而，在区域上，观察到明显的环境反应差异。在西北，太阳辐射（37％）和降水（25％）是植物分布的主要驱动因素，而在东南部，太阳辐射（36.3％）和高度（34.7％）占主导地位。这些发现强调了物种共发生的模式是规模依赖性的，并且受区域资源可用性的影响。在资源丰富的东南地区，植物家庭表现出积极的共同出现模式，指示相互作用或共生相互作用，而由于增强了分散竞争的增强，资源筛查的西北地区经历了强化的负面共发生。这项研究强调了环境梯度在gansu中构建种子植物分布中的关键作用，从而提供了对生态适应和进化史相互作用在塑造植物多样性中的相互作用的见解。
与大豆种子重量相关的转录因子
栽培大豆 ( Glycine max (L.) Merrill ) 是由野生大豆 ( Glycine soja ) 驯化而来，其种子比野生大豆更重，含油量更高。在本研究中，我们利用全基因组关联研究 (GWAS) 鉴定了一个与 SW 相关的新型候选基因。连续三年通过 GWAS 分析检测到候选基因 GmWRI14-like。通过构建过表达 GmWRI14-like 基因的转基因大豆和 gmwri14-like 大豆突变体，我们发现 GmWRI14-like 的过表达增加了 SW 和增加了总脂肪酸含量。然后我们利用 RNA-seq 和 qRT-PCR 鉴定了 GmWRI14-like 直接或间接调控的靶基因。过表达GmWRI14-like的转基因大豆比非转基因大豆株系表现出GmCYP78A50和GmCYP78A69的积累增加。有趣的是，我们还利用酵母双杂交和双分子荧光互补技术发现GmWRI14-like蛋白可以与GmCYP78A69/GmCYP78A50相互作用。我们的研究结果不仅揭示了栽培大豆SW的遗传结构，而且为改良大豆SW和含油量奠定了理论基础。