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微生物组在稻叶上的稳态受木质素生物合成的前体分子调节
在陆地生态系统中，植物叶为高度多样化的微生物群落（称为植物层微生物群）提供了最大的生物栖息地。然而，这些Ubimigitous社区的宿主驱动组装的基本机制在很大程度上仍然难以捉摸。在这里，我们对旨在识别特定宿主链接链接的水稻微生物组进行了大规模和深入评估。一项全基因组关联研究表明，植物基因型与四个细菌秩序，假单胞菌，伯克霍尔德里亚莱斯，肠杆菌和Xanthomo-Nadales之间的牢固关联。某些关联是针对独特的宿主基因组，途径甚至基因的特定关联。化合物4-羟基动力酸（4-HCA）被鉴定为富含假性多农甲菌的细菌的主要驱动力。4-HCA可以由苯基丙烷生物合成途径的宿主植物的OSPAL02合成。OSPAL02的敲除突变体导致假单胞菌丰度降低，叶状部微生物群的营养不良以及水稻植物对疾病的敏感性更高。我们的研究提供了针对新育种策略的特定植物代谢产物和水稻稳态的开放可能性之间的直接联系。
引用：Satya SS Narina和Harbans L Bhardwaj。 “ Tepary Bean-a北美农作物，用于干旱和炎热的世界”。Acta科学营养健康8.粮食生产和加工中的生物技术
16。Amna Qamar S.等。 “金稻：基因工程，宣传，现在的地位和未来前景”。 水稻研究的质量改进：基因组学和基因工程：第2卷：水稻中的营养生物体现以及除草剂和生物胁迫抗性（2020）：581-604。Amna Qamar S.等。“金稻：基因工程，宣传，现在的地位和未来前景”。水稻研究的质量改进：基因组学和基因工程：第2卷：水稻中的营养生物体现以及除草剂和生物胁迫抗性（2020）：581-604。
通过机器学习在自然和受控的光条件下，稻田中杂草歧视的立体视频计算机视觉系统
使用立体摄像机实施了特定于现场的杂草检测和分类系统，以减少化学除草剂在稻田中的不利影响。在自然光（NLC）或受控光条件下（CLC）下，使用计算机视觉和元视觉杂种杂种分类器准确区分两个杂草品种和水稻植物。对来自右相机或左相机通道的图像进行了预处理，细分和匹配过程。使用NN-PSO算法的图像从平均值（算术或几何图像）中选择了大多数判别特征。NLC下的立体计算机视觉系统的精度分类结果为算术平均值（AM）为85.71％，几何平均值（GM），测试集为85.63％。同时，CLC下的计算机视觉系统的准确性分类结果达到了AM情况的96.95％，对于GM情况，计算机视觉系统的准确性分类结果始终高于NLC的准确性结果，为94.74％。
RTC 影响报告 2023 新闻稿
RTC 精心策划的企业合作伙伴关系包括高盛 x RTC BootCamp 体验和 Capital One 领导力静修会。高盛 x RTC BootCamp 体验包括每周六次虚拟会议，最后在高盛纽约总部进行为期两天的现场体验，参与者参加个人和职业发展小组，并与高盛工程师并肩工作。Capital One 领导力静修会让 RTC 的黑翼、RTC 拉丁裔和科技原住民领导者在 Capital One 总部齐聚一堂，共度两天时光。学生领袖参加了由 Capital One 专家主持的教育研讨会，并磨练了有效领导各自社区所需的领导技能。
sma-优先混合证券.pdf
资料来源：截至 2024 年 6 月 30 日的高盛和 ICE 美银全资本证券指数。无法保证一定能实现目标。投资组合和基准未由独立评级机构评级。高盛资产管理可能从三大评级机构（标准普尔、穆迪和惠誉）获得投资组合基础证券及其各自基准的信用质量评级。高盛资产管理根据客户首选方法或高盛资产管理自行选择的其他方法计算投资组合及其各自基准的信用质量细目和总体评级。适用方法可能与基准提供商独立使用的方法不同。未被三家机构全部评级的证券在细目中反映为此类证券。目标可能会发生变化，截至本文件发布之日为最新。为了便于说明，高盛资产管理在报告信用评级细目时将所有评级转换为等效的标准普尔主要评级类别。评级和投资组合信用质量可能会随时间而变化。未评级证券并不一定意味着质量低下，对于此类证券，投资顾问将评估其信用质量。过往业绩并不保证未来业绩，未来业绩可能会有所不同。高盛不提供会计、税务或法律建议。请参阅本文件末尾的附加披露。投资组合风险管理流程包括监控和管理风险的努力，但并不意味着风险低。
