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温度和光周期对受控条件下青萍和小青萍生长发育的影响
摘要 本研究旨在分析两种浮萍：青萍和浮萍在不同温度（15–25 °C）和光周期（12–24 小时）组合下生长发育的情况，同时控制电导率、pH 值和氧含量等物理化学参数。将植物置于合成氮培养基中，并监测其生长 40 天。使用方差分析 (ANOVA) 和主成分分析 (PCA) 等统计学方法进行数据分析。结果表明，这两种浮萍在较高温度（25 °C）和较长光周期（24 小时）下生长得更好。在最佳条件（25 °C 和 12 小时光周期）下，青萍的表面积覆盖率高达 58.4%，生物量超过 1.44 克鲜重，表明其能高效利用有利条件。而 Lemna trisulca 在极端条件下（15 °C 和 12 小时光照周期）表现出更稳定的生物量（1.03 克鲜重）增长和 45.8% 的覆盖率。关于对变化的物理化学条件的适应性，Lemna minor 对有利参数的响应更好，在最佳 pH 6.05 和电导率 31.6 µS/cm 下实现更高的生长率，而 Lemna trisulca 即使在变化更大的条件下也表现出稳定的生长，在较高电导率（583 µS/cm）和较低 pH（6.96）下生长下降最小。研究结果表明，Lemna minor 在最佳条件下更具竞争力，这可能是由于其更有效地利用了可用资源。其快速生长使其在生物修复中特别有价值，而 Lemna trisulca 可能更好地应对变化的水生条件。结论强调了这两个物种之间的适应性差异，这对于管理水生生态系统具有重要意义。浮萍适合于稳定的环境，而浮萍则适用于变化多端的条件，这表明它们在环境保护和生物修复方面具有多种潜在用途。这些研究为浮萍的适应能力提供了重要数据，这对于有效管理水生生态系统至关重要。
驼鹿身体成分的评估
我们评估了在野外条件下估计驼鹿身体成分的技术。通过生物电阻抗分析 (BIA) 估计了 2 只驼鹿的体内水分，并通过尿素稀释估计了其中 1 只的体内水分。这些动物被屠宰，并对组织样本的蛋白质、水分、脂肪和灰分含量进行了分析。此外，还从其中 1 只身上解剖出腓骨肌群并进行相同的分析。化学测定的无食物体 (IFB) 脂肪测量值为鲜重的 15.4% 和 13.1%，IFB 水分含量范围为 58.6% 和 62.0%。在我们之前的估计值上再增加一个样本，我们确定腓骨肌脂肪的估计值与 IFB 脂肪有关，但有两个样本的收集方式与其余样本不同。尿素稀释法测定的空体水空间 (EBWS) 被证明不能精确估计 IFB 水量，因此我们终止了对这项技术的进一步研究。剃毛皮肤、去皮空胴体和空内脏中的脂肪百分比随 IFB 脂肪百分比线性下降，这表明这些身体成分中的脂肪被同时利用，这与长期以来认为驼鹿脂肪动员顺序的观点相矛盾。化学测定的 IFB 脂肪和水分含量与许多因素显著相关，包括 BIA 参数、活重 (LW)、总长度 (TL) 和细胞压积 (PCV)。然而，并非所有模型都包括 BIA 参数，在我们的分析中，LW 和 TL 似乎是身体成分最重要的预测因素。驼鹿的活重 (LW) 最好通过结合总长度、心脏周长和状况等级评分的线性模型进行预测。
接种微生物菌群可增加土壤微生物多样性，改善缺水缺氮条件下番茄的农艺性状
微生物刺激素可作为生物和非生物胁迫保护剂和生长促进剂，在气候变化的背景下，在农业中也变得越来越重要。寻找能够在各种田间条件下帮助减少化学投入的新产品是新的挑战。在这项研究中，我们测试了两种具有互补作用模式的微生物生长促进剂（Azotobacter chroococcum 76A 和 Trichoderma afroharzianum T22）的组合是否可以帮助番茄适应最佳水和氮需求减少 30% 的情况。在最佳水和营养条件下，微生物接种物可提高番茄产量 (+48.5%)。此外，微生物应用提高了胁迫条件下的叶片水势 (+9.5%)，降低了叶片整体温度 (-4.6%)，并增加了地上部鲜重 (+15%)，表明该组合可在有限的水和氮供应下充当植物水分关系的积极调节剂。在胁迫条件下施用 A. chroococcum 76A 和 T. afroharzianum T22 可显著增加根际微生物种群，这表明这些接种物可增强土壤微生物丰度，包括本地有益微生物的丰度。采样时间、有限的水和氮状况以及微生物接种均会影响根际土壤中的细菌和真菌种群。总体而言，这些结果表明，所选微生物群落可作为植物生长促进剂和胁迫保护剂，可能通过土壤微生物多样性和相对丰度的功能性变化触发适应机制。
蚯蚓堆肥率和微量元素对
摘要 在埃及农业研究中心农场 (Kaha) 连续两个冬季（2020/2021 和 2021/2022）对朝鲜蓟进行了田间试验。本研究调查了以不同比率在土壤中施用蚯蚓堆肥的影响。结合叶面施用微量元素和不同比率的蚯蚓清洗剂对朝鲜蓟植物生长、鲜重和干重、产量构成和化学成分的影响。试验采用裂区设计；在主地块中以不同的速率（1、1.5 和 2 吨/次）添加蚯蚓堆肥，并与推荐剂量的堆肥（2 吨/次作为对照）进行比较。子区分别在种植后 60-80-100-120 天进行叶面喷洒，1-水为对照，2-微量元素（Fe、Mn、Cu 和 Zn）为 50 g/100 升水，3-蚯蚓冲洗液为 10 升/100 升水。结果表明，（蚯蚓堆肥 1.5 吨/次施肥和喷洒蚯蚓冲洗液处理）之间的相互作用记录了最高的总产量，同时，（堆肥+蚯蚓冲洗液和微量元素）组合记录了最低的花头产量。而早期作物的最高值来自以 1 吨/吨蚯蚓堆肥+蚯蚓冲洗液的施肥率。叶面喷洒施用蚯蚓冲洗液和 2 吨/次施肥。增加了菊粉百分比。另一方面，叶面施用微量营养素以及 1 吨/次蚯蚓堆肥可提高干物质百分比。关键词：蚯蚓堆肥-蚯蚓清洗-微量元素-洋蓟-有机施肥。
壳聚糖减少发酵损失并提高复水玉米青贮饲料的有氧稳定性
摘要 ：青贮复水玉米粒 (RC) 已被用于提高营养价值和促进农场储存。本研究评估了壳聚糖和乳酸微生物接种剂对青贮复水玉米微生物学、发酵特性和损失、化学成分、体外降解和有氧稳定性的影响。采用完全随机设计，使用了 40 个实验筒仓来评估以下处理：1) 对照 (CON)：不含添加剂的 RC 青贮饲料；2) 壳聚糖 (CHI)：含 6 g/kg 干物质 (DM) 壳聚糖的 RC 青贮饲料；3) 布赫纳乳杆菌 (LB)：每克鲜重用 5 × 10 5 个 L. buchneri 菌落形成单位 (CFU) 的 RC 青贮饲料； 4) 植物乳杆菌和乳酸干酪杆菌 (LPPA)：RC 每克鲜重青贮饲料中接种 1.6 × 10 5 个植物乳杆菌和 1.6 × 10 5 个乳酸干酪杆菌。添加剂增加了乳酸菌数量以及乳酸和丙酸浓度，减少了霉菌和酵母数量以及气体和发酵损失，提高了干物质回收率。与接种微生物的青贮饲料相比，CHI 青贮饲料的 pH 值、氨氮浓度和发酵损失均较低，而乙酸浓度较高。此外，CHI 和 LB 降低了青贮饲料有氧暴露后的 pH 值和温度。虽然各种处理对 RC 的营养价值影响不大，但 CHI 提高了青贮饲料的有氧稳定性，减少了发酵损失。 关键词 : 发酵概况、仁粒青贮饲料、乳酸菌、L. buchneri。
细胞外自身 DNA 诱导水稻根部局部生长抑制、调节活性氧产生和基因表达
胞外自身 DNA (esDNA) 抑制生长的能力正受到越来越多的研究关注，因为这可用于多种目的，包括开发特定的生物除草剂。虽然已经对几种双子叶植物的抑制作用进行了研究，但是对其在单子叶植物中的作用和随后的信号传导过程知之甚少。在本文中，我们测量了水稻 (Oryza sativa L.) 的生长情况，计算了侧根和冠根的数量，确定了绿度指数，量化了 O 2 .- 和 H 2 O 2 的产生，并确定了编码抗氧化酶 (SOD s 和 CAT s) 基因的表达，水稻是单子叶植物的模型植物。发芽 7 天后，水稻根系暴露于 0、75 和 150 µg cm -3 的 esDNA。结果发现，抑制作用与 esDNA 浓度呈负相关，这可以通过主根的长度来判断。有趣的是，这种负面影响只在直接暴露的器官（根部）中观察到，而在整个幼苗的芽长或鲜重中没有观察到。不同处理组的叶片绿度指数百分比和冠根和侧根数量也相似。然而，esDNA 暴露于根部会增加根部 O 2 .- 和 H 2 O 2 的产生。在分子水平上，这种反应的特点是抗氧化基因 SOD 3、CAT B 和 CAT C 表达减少。这些发现表明 esDNA 会局部抑制水稻生长，例如在经过处理的根部，这种反应包括增加 ROS 的产生和抑制抗氧化剂。这项研究可以作为确定浓度和暴露时间组合的基础，以显著抑制单子叶杂草的总生长，同时将对作物的影响降至最低。
利用机器学习提高矮牵牛组织培养效率：改善愈伤组织形成的途径
矮牵牛在组织培养中的重要特征是其不可预测且依赖于基因型的愈伤组织发生，这对高效再生和生物技术应用提出了挑战。为了解决这个问题，机器学习 (ML) 可以被视为一种强有力的工具，用于分析愈伤组织发生数据、提取关键参数和预测矮牵牛愈伤组织发生的最佳条件，从而促进更可控和更高效的组织培养过程。该研究旨在利用 ML 算法开发矮牵牛愈伤组织发生的预测模型，并优化植物激素浓度以提高愈伤组织形成率 (CFR) 和愈伤组织鲜重 (CFW)。该模型的输入为 BAP、KIN、IBA 和 NAA，输出为 CFR 和 CFW。比较了三种 ML 算法，即 MLP、RBF 和 GRNN，结果表明 GRNN (R 2 83) 在准确性方面优于 MLP 和 RBF。此外，还进行了敏感性分析以确定四种植物激素的相对重要性。IBA 的重要性最高，其次是 NAA、BAP 和 KIN。利用 GRNN 模型的卓越性能，集成遗传算法（GA）来优化植物激素浓度，以最大化 CFR 和 CFW。遗传算法确定了最佳植物激素组合，即 1.31 mg/L BAP、1.02 mg/L KIN、1.44 mg/L NAA 和 1.70 mg/L IBA，CFR 为 95.83%。为了验证预测结果的可靠性，在实验室实验中测试了优化的植物激素组合。验证实验的结果表明，通过 GA 获得的实验结果和优化结果之间没有显著差异。本研究提出了一种结合机器学习、敏感性分析和遗传算法的新方法，用于建模和预测矮牵牛的愈伤组织形成。研究结果为优化植物激素浓度、促进愈伤组织形成以及在植物组织培养和基因工程中的潜在应用提供了宝贵的见解。
Gunvant Patil
1.Patil G 、Patel R、Jaat R、Pattanayak A、Jain P、Srinivasan R. (2009) 谷氨酰胺改善鹰嘴豆 (Cicer arietinum L.) 芽形态发生 Acta Physiologiae Plantarum 。1;31(5):1077-84。2.Patil G 、Deokar A、Jain PK、Thengane RJ 和 Srinivasan R (2009) 开发基于磷酸甘露糖异构酶的农杆菌介导鹰嘴豆 (Cicer arietinum L.) 转化系统 Plant Cell Reports , 28 (11), pp.1669-1676。3.Patil G, Nicander B (2013) 在小立碗藓中鉴定出 tRNA 异戊烯基转移酶家族的另外两个成员。植物分子生物学。1;82(4- 5):417-26。4.Deshmukh R, Sonah H, Patil G , Chen W, Prince S, Mutava R, Vuong T, Valliyodan B 和 Nguyen HT (2014) 整合组学方法，提高大豆对非生物胁迫的耐受性。植物科学前沿，5，第 244 页。5.Patil G、Valliyodan B、Deshmukh R、Prince S、Nicander B、Zhao M、Sonah H、Song L、Lin L、Chaudhary J、Liu Y、Nguyen H (2015) 大豆 (Glycine max) SWEET 基因家族：通过比较基因组学、转录组分析和全基因组重测序分析获得的见解。BMC Genomics，16 (1)，第 520 页。6.Chen W, He S, Liu D, Patil GB , Zhai H, Wang F, Stephenson TJ, Wang Y, Wang B, Valliyodan B 和 Nguyen HT (2015) 甘薯香叶基香叶基焦磷酸合酶基因 IbGGPS 可增加拟南芥的类胡萝卜素含量并增强其渗透胁迫耐受性。PLoS One , 10 (9) 7.Prince SJ, Joshi T, Mutava RN, Syed N, Vitor, M, Patil G, Song L, Wang J, Lin L, Chen W, Shannon JG, Nguyen H (2015) 大豆品系抗旱转录组的比较分析，以对比冠层萎蔫。植物科学，240，第 65-78 页。8.Chaudhary、Patil GB、Sonah H、Deshmukh RK、Vuong TD、Valliyodan B 和 Nguyen HT (2015) 扩大组学资源以改善大豆种子组成性状。植物科学前沿，6，第 1021 页。9.Syed N、Prince S、Mutava R、Patil G*、Li S、Chen W、Babu V、Joshi T、Khan S 和 Nguyen H，(2015) 核心时钟、SUB1 和 ABAR 基因通过大豆中的可变剪接介导洪水和干旱反应。《实验植物学杂志》，66 (22)，第 7129-7149 页。10.Prince SJ、Song L、Qiu D、dos Santos J、Chai C、Joshi T、Patil G、Valliyodan B、Vuong TD、Murphy M 和 Krampis K (2015) 大豆种质中根结构相关基因的遗传变异，是改良栽培大豆的潜在资源。11.12.BMC 基因组学，16 (1)，第 132 页。Sonah H、Chavan S、Katara J、Chaudhary J、Kadam S、Patil G 和 Deshmukh R (2016) 谷物中木聚糖酶抑制蛋白 (XIP) 基因的全基因组鉴定和表征。Indian J. Genet。Plant Breed，76，第 159-166 页。Asekova S、Kulkarni K、Patil G、Kim M、Song J、Nguyen HT、Shannon J 和 Lee J (2016) 野生 (G. soja) 和栽培 (G. max) 大豆杂交种芽鲜重的遗传分析。Molecular Breeding，36 (7)，第 103 页。13.Song L, Nguyen N, Deshmukh R, Patil GB , Prince S, Valliyodan B, Mutava R, Pike S, Gassmann W 和 Nguyen H, (2016) 大豆 TIP 基因家族分析和