XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System育种
以树木为例的“系统方法”植物育种
需要“树木多样性育种”来应对多重全球挑战和趋势 21 世纪的一个关键棘手问题（见词汇表）是如何在支持人类持续发展的同时避开多个地球边界（有些边界已经超越）[1]。树木发挥着至关重要的作用 [2]。除其他积极作用外，它们还可以减缓气候变化、恢复土壤、作为保护生物多样性的生态基质（它们本身也代表着巨大的生物多样性），并作为食物、燃料、纤维、木材等来源为人类提供恢复力和消费选择。支持这些角色的 60 000 多种树种 [3] 占据着许多不同的生产环境，从单一栽培的木材种植园和果园到高度多样化的多功能森林和复杂的农林复合体，并且它们的驯化程度不同，从野生到完全依赖人类进行再生 [4]。它们还往往拥有大型基因库，天然林中遗传变异很大（例如 [ 5 ]），可以通过管理来增强其有益作用，尽管这些遗传资源常常受到森林砍伐和农业景观简单化的威胁 [ 6 ]。
特刊 - 绿色作物的基因组育种
植物是一个开放式通道杂志，为与植物功能，其生理学，生物学，分类学，压力及其与其他生物的相互作用有关的领域的研究结果提供了高级论坛。它发表了原始研究文章，评论，报告，会议记录（同行评审的完整文章）和沟通。在原始研究论文中，重要的是提供完整的实验细节。我们还鼓励及时审查和评论植物研究社区感兴趣的主题。
植物育种是我们食品系统的核心
以这种方式，植物育种为保护生物多样性和减少温室气体排放做出了贡献，并将继续贡献，从而支持欧盟绿色交易目标和几个联合国可持续发展目标4,5。ngts可以补充现有的植物育种方法，以加快更好地适应气候变化影响的植物品种的发展，同时确保食品和营养安全，并提高可持续性。
林木功能基因组学及育种研究进展
森林生态系统是世界上最大的碳汇之一，在陆地生物多样性和碳封存中发挥着关键作用。树木是重要的可持续资源，是农艺和经济特性的丰富来源，可提供木材、纸浆和纸张、纤维相关产品、能源和化学产品。在过去的几十年里，常规杂交育种有助于产生具有改良农艺和经济特性的植物品种。然而，林业中的常规杂交育种耗时长，已达到瓶颈。因此，需要注意改善树种的生长和农艺及经济重要性状。由于高质量基因组组装和注释工具、基因识别技术和高效基因编辑的发展，生物技术最近在作物育种方面取得了巨大进展。但与作物相比，还需要开展大量工作来组装和注释高质量基因组，鉴定调控农艺和经济重要性状的关键基因，并在表现出高杂合性的树种中进行高效的基因编辑。本前沿研究主题旨在介绍林木基因组学领域的最新基础发现，包括针对与关键农艺和经济重要性状相关的基因和途径的遗传学研究、次生生长调控的分子机制以及生物技术在木本植物遗传改良中的潜在应用。本卷分为以下部分：（1）基因组组装和注释；（2）调节树木生长、维管发育和应激反应的关键基因的功能鉴定；（3）木本植物的遗传转化和基因编辑。
低甲烷排放的牛育种
Deadlin e fo r申请的提交是2024年11月15日。如果此日期之后仍然可用的地方，则申请将保持开放，直到2024年12月15日仅适用于不申请财政支持并且不需要签证的候选人。候选人的申请要求授权参加该课程。本课程由欧洲联盟资助，因此没有收取费用的重新征收but parti cipants t c c c c c c c cipant to n of他们的旅行和住宿费用。2024年11月15日。如果此日期之后仍然可用的地方，则申请将保持开放，直到2024年12月15日仅适用于不申请财政支持并且不需要签证的候选人。要求授权参加该课程的候选人的申请可以临时接受。本课程由欧盟资助，因此没有注册费，但参与者必须支付自己的旅行和住宿费用。
![黑豆 [Vigna] 的遗传学、基因组学和育种...](/simg/6\63958e51a91c0fee5a7ca1caedab25f5a752827a.webp)
黑豆 [Vigna] 的遗传学、基因组学和育种...
黑豆 [ Vigna mungo (L.) Hepper] 是一种营养丰富的豆科作物，主要生长在南亚和东南亚，其中印度的种植面积最大，那里的黑豆作物受到多种生物和非生物胁迫的挑战，导致产量严重损失。改善遗传收益以提高农场产量是黑豆育种计划的主要目标。这可以通过开发对主要疾病（如绿豆黄花叶病、乌豆叶皱缩病毒、尾孢叶斑病、炭疽病、白粉病）和昆虫害虫（如白蝇、豇豆蚜虫、蓟马、茎蝇和豆象）具有抗性的品种来实现。除了提高农场产量外，结合市场偏好的性状还能确保采用优良品种。黑豆育种计划依赖于有限数量的亲本系，导致所开发品种的遗传基础狭窄。为了加速遗传增益，迫切需要纳入更多不同的遗传物质，以改善育种群体的适应性和抗逆性。本综述总结了黑豆的重要性、主要的生物和非生物胁迫、可用的遗传和基因组资源、潜在作物改良的主要性状、它们的遗传以及黑豆用于开发新品种的育种方法。
植物细胞器基因组育种的潜力
Maeda, A., S. Takenaka, T. Wang, B. Frink, T. Shikanai 和 M. Takenaka (2022) DYW 脱氨酶结构域对靶标 RNA 编辑位点的邻近核苷酸有明显的偏好。Plant J. 111: 756–767。Melonek, J., J. Duarte, J. Martin, L. Beuf, A. Murigneux, P. Varenne, J. Comadran, S. Specel, S. Levadoux, K. Bernath-Levin 等人 (2021) 小麦细胞质雄性不育和育性恢复的遗传基础。Nat. Commun. 12: 1036。Mok, BY, MH de Moraes, J. Zeng, DE Bosch, AV Kotrys, A. Raguram, F. Hsu, MC Radey, SB Peterson, VK Mootha 等人(2020) 细菌胞苷脱氨酶毒素可实现无 CRISPR 的线粒体碱基编辑。《自然》583：631-637。 Mok, YG, S. Hong, S.-J. Bae, S.-I. Cho 和 J.-S. Kim (2022) 植物叶绿体 DNA 的靶向 A 到 G 碱基编辑。《自然植物》8：1378-1384。 Motomura, K., Z. Moromizato 和 S. Adaniya (2003) 源自 Oryza rufipogon 的水稻品系 RT102 细胞质雄性不育的遗传和育性恢复。《日本热带农业杂志》 47: 70–76. Nakazato, I., M. Okuno, H. Yamamoto, Y. Tamura, T. Itoh, T. Shikanai, H. Takanashi, N. Tsutsumi 和 S. Arimura (2021) 拟南芥质体基因组中的靶向碱基编辑。纳特。植物 7：906–913。 Nakazato, I.、M. Okuno、C. Zhou、T. Itoh、N. Tsutsumi、M. Takenaka 和 S. Arimura (2022) 拟南芥线粒体基因组中的靶向碱基编辑。过程。国家。阿卡德。科学。美国 119：e2121177119。 Nakazato, I., M. Okuno, T. Itoh, N. Tsutsumi 和 S. Arimura (2023) 质体基因组碱基编辑器 ptpTALECD 的表征与开发。Plant J. 115: 1151–1162。Omukai, S., SI Arimura, K. Toriyama 和 T. Kazama (2021) 线粒体开放阅读框 352 的破坏可部分恢复细胞质雄性不育水稻花粉的发育。Plant Physiol. 187: 236–246。Takei, H., K. Shirasawa, K. Kuwabara, A. Toyoda, Y. Matsuzawa, S. Iioka 和 T. Ariizumi (2021) 两个番茄祖先 Solanum pimpinellifolium 和 Solanum lycopersicum var 的从头基因组组装。 cerasiforme，通过长读测序。DNA
推动植物育种未来的新技术
▪使用自定义的单链寡核苷酸来干扰目标基因内复制叉处的DNA复制，从而导致将所需碱（因此，突变）引入DNA中。▪使用：在设计寡核苷酸是互补的精确位置中引入非随机突变（例如，基本变化）。▪非转基因作为产品
1孕妇的养育和自愿的选择性育种...
本文考虑了一种新型的多代理线性随机近似算法，该算法是由多维亚噪声和一般共识型相互作用驱动的，其中每个剂的局部随机近似过程都取决于其邻居的信息。用定向的图形描述了代理之间的互连结构。当通过双随机矩阵（至少在预期中）描述了基于共识的随机近似算法的收敛性，而当互连矩阵简单地是随机的情况下，对这种情况的了解较少。对于任何相关相互作用矩阵的均匀连接的图形序列，该论文在均方误差上得出有限的时间界限，定义为算法偏离相关普通微分方程的唯一平衡点的偏差。对于互连矩阵随机的情况，在没有通信的情况下，平衡点可以是所有局部平衡的任何未指定的凸组合。都考虑了恒定和随时间变化的台阶尺寸的情况。分布式的时间差学习将作为说明性应用。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。在要求凸组合必须是直接平均值并且任何一对邻近代理之间的互动的情况下，可能是单向的，因此不能以分布的方式实现双重随机矩阵，本文提出了按下的Push-type分布式近似算法，并为时间限制的范围分析范围，以实现其范围，并为时间限制范围，以实现其范围，以实现时间表，以实现时间表的范围，以实现时间范围的范围，以实现时间范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现范围的范围，以实现时间范围。带有随机矩阵的算法，并开发了Push-sum算法的新型特性。