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Satellite-enabled enviromics to enh.nce crop improvement

Molecular Plant 2024年第6期17卷 848-866页

作者： Rafael T.Resende Lee h.ckey Cibele h.Amaral Lucas L.Peixoto Gustavo E.Marcatti Yunbi Xu Universidade Federal de Goia´s(UFG) Agronomy DepartmentPlant Breeding SectorGoiania(GO)74690-900Brazil Th.CROP a Precision-Breeding Startup:EnviromicsPhenomicsand GenomicsNo Zip-codeOperating VirtuallyGoiania(GO)and Sete Lagoas(MG)Brazil Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovation The University of QueenslandBrisbaneQLDAustralia Earth.Lab Cooperative Institute for Research in Environmental SciencesUniversity of Colorado BoulderBoulderCO 80303USA Environmental Data Science Innovation&Inclusion Lab Cooperative Institute for Research in Environmental SciencesUniversity of Colorado BoulderBoulderCO 80303USA Universidade Federal de Sa˜o joa.o del-Rei Forest Engineering DepartmentCampus Sete LagoasSete Lagoas(MG)35701-970Brazil Institute of Crop Sciences Chinese Academy of Agricultural SciencesBeijing 100081China Peking University Institute of Advanced Agricultural Sciences WeifangShandong 261325China BGI Bioverse Shenzhen 518083China

Enviromics refers to th. ch.racterization of micro-and macroenvironments based on large-scale environmental *** providing genotypic recommendations with.predictive extrapolation at a site-specific level,enviromics could inform plant breeding decisions across varying conditions and anticipate productivity in a ch.nging ***-based integration of statistics,envirotyping(i.e.,determining environmental factors),and remote sensing could h.lp unravel th. complex interplay of genetics,environment,and *** support th.s goal,exh.ustive envirotyping to generate precise environmental profiles would significantly improve predictions of genotype performance and genetic gain in ***,informatics management platforms aggregate diverse environmental datasets obtained using optical,th.rmal,radar,and ligh. detection and ranging(LiDAR)sensors th.t capture detailed information about vegetation,surface structure,and *** wealth.of information,coupled with.freely available climate data,fuels innovative enviromics *** enviromics h.lds immense potential for breeding,a few obstacles remain,such.as th. need for(1)integrative meth.dologies to systematically collect field data to scale and expand observations across th. landscape with.satellite data;(2)state-of-th.-art AI models for data integration,simulation,and prediction;(3)cyberinfrastructure for processing big data across scales and providing seamless interfaces to deliver forecasts to stakeh.lders;and(4)collaboration and data sh.ring among farmers,breeders,ph.siologists,geoinformatics experts,and programmers across research.*** th.se ch.llenges is essential for leveraging th. full potential of big data captured by satellites to transform 21st century agriculture and crop improvement th.ough.enviromics.

关键词： envirotyping precision breeding genotype-environment interactions remote sensing predictive models enviromic information

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Combination of th. DBD and Catalyst for th. Cleaning Process of a Diesel Engine Exh.ust

Combination of the DBD and Catalyst for the Cleaning Process...

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Th. 9th.Asia-Pacific Conference on Plasma Science and Tech.ology and 21st Symposium on Plasma Science for Materials

作者： V.Yu.Plaksin M.K.Ko R.M.Mansur O.V.Penkov S.B.joa.h.J.Lee College of Engineering Cheju National University1 Ara-1 DongJeju 690-756Korea

＜正＞Th. regulations of diesel exh.ust emissions become stricter,so investigations of exh.ust treatment become more intensive[1,2].Many kinds of meth.ds are studied including th. catalytic reactor;exh.ust gas recircu...

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脊髓型颈椎病术后神经功能恢复时间模式研究

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现代中西医结合杂志 2010年第34期19卷 4394-4396页

作者：龚宗明张雷孙晓亮 h.Pascal-Moussellard 江苏省常州市第一人民医院 Service d'Orth.pédie CHU Pitié-Salpêtrière47boulevard de l'Hoital75651 Paris Cedex 13

目的探讨脊髓型颈椎病术后神经功能恢复时间的模式。方法对42例继发于椎管狭窄的进行性脊髓型颈椎病患者施行外科手术治疗,前方手术入路24例,后方入路18例。于术后1,3,6,12,18个月各随访1次,之后每年随访1次,进行joa.分。结果术前joa...

目的探讨脊髓型颈椎病术后神经功能恢复时间的模式。方法对42例继发于椎管狭窄的进行性脊髓型颈椎病患者施行外科手术治疗,前方手术入路24例,后方入路18例。于术后1,3,6,12,18个月各随访1次,之后每年随访1次,进行joa.分。结果术前joa.分为1~15分,平均8.3分。10例严重患者joa.分〈6分,术后6个月在随访中保持平稳的joa.均值为13.3分（3~17分）。最后一次随访应用h.rabayash.i技术评估平均为52.5%。神经功能恢复表现在术后第1—3个月,而后维持稳定。joa.分〉6分和joa.分〈6分病例神经功能恢复非常相似。在前路与后路手术方式中,患者的神经功能康复无显著性差异。结论该型患者神经功能恢复在术后6个月表现非常迅速,之后则表现平稳,与初始病变严重程度无关。更多比joa.分系统有效的评分系统应该发展起来应用于此类患者的随访过程中。

关键词：脊髓型颈椎病颈髓减压椎关节强硬

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