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Breeding and biotechnological efforts in Jatropha curcas *** sustainable yields

Oil Crop Science 2021年第4期6卷 180-191页

作者： S.Arockiasamy Jyothirmayi Kumpatla Sainath Hadole Vijay Yepuri manoj patil Vineeta Shrivastava Chandrasekhara Rao Nagesh Kancharla Saakshi Jalali Alok Varshney Neeta Madan Sai Pothakani Vinod Nair Sridhar Peyyala Vishwnadharaju Mudunuri Ananthan Gopal Niranjan S.Kumar Jawahar Pachiyannan Satyanarayana Seelamanthula J.V.Narasimham Makarand Phadke Anindya B Ajit Sapre Santanu Dasgupta Agronomy Division Reliance Technology GroupReliance Industries LtdGhansoliNavi Mumbai400701India Jatropha Breeding Station Reliance Industries LtdIDA-PeddapuramADB Road SamalkotaAndhra Pradesh533440India

Jatropha is a non-edible,important bioenergy plant,which can grow in marginalized *** seeds possess about 36%oil and this would be converted into biodiesel or *** provides an option for sustainable feed and fuel production due to its inherent qualities including hardy nature,drought tolerance and surviving with limited amount of water,tolerance to unfavorable conditions and excessive ***,heterozygosity,low productivity and poor understanding of its genome are the major impediments to elite line ***,classical breeding and advanced technological investments remain limited owing to long juvenile phase and breeding *** technologies that lead to identification of elite genotypes and development of high yielding elite Jatropha lines and effective methods of detoxification of seeds needs immediate *** tissue culture system,doubled haploids(DH)and genomic tools are increasingly made available to improve the seed yield and its oil quantity through the development of geminivirus disease resistant *** application of advanced,sequencing technologies has presented a repertoire of genomic information for this important yet orphan *** the present investigation,we highlight the achievements made in Jatropha towards development of high yielding,virus resistant elite lines and hybrids with yield potential ranging from 3 to 5 tons per hectare in a year,which is a first ever report in the *** also developed potential biotechnological tools such as genetic transformation,genome editing and next generation genomics tools including linkage maps and QTLs for accelerating breeding efforts through marker assisted *** of our concerted and continuous efforts during the past 15 years,we have overcome all the obstacles and developed high yielding,disease resistant hybrids/lines,advanced cultivation technologies with thorough knowledge on Agronomy of the Jatropha *** Jatropha cultivat

关键词： Breeding Hybrids Micropropagation Transformation Sequencing Mapping QTLs CRISPR

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扭带式换热器水热关联的机器学习辅助建模

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Acta Mechanica Sinica 2023年第1期39卷 148-157页

作者： Jyoti Prakash Panda Bipin Kumar Anil Kumar patil manoj Kumar Ravi Kumar Department of Mechanical Engineering DIT UniversityDehradunUttarakhandIndia

本文介绍了机器学习(ML)算法在带扭带插件的换热器传热关联(如努塞尔数和摩擦系数)建模中的应用.采用换热器在不同雷诺数(Re)、扭转比(t)、穿孔率(p)和不同扭带数(n)下的实验数据进行相关建模.在数据驱动的代理建模中使用了三种机器学... 详细信息

本文介绍了机器学习(ML)算法在带扭带插件的换热器传热关联(如努塞尔数和摩擦系数)建模中的应用.采用换热器在不同雷诺数(Re)、扭转比(t)、穿孔率(p)和不同扭带数(n)下的实验数据进行相关建模.在数据驱动的代理建模中使用了三种机器学习算法:多项式回归(PR)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN).为了保证模型的通用性,对ML模型的超参数进行了优化,分析了不同ML算法的性能参数(如R 2和MAE).结果表明,在不同的测试数据集上,人工神经网络对传热系数的预测优于PR和RF的预测.基于本文分析内容,对未来数据驱动的传热关联建模工作和类似研究提出了建议.

关键词：机器学习数据驱动测试数据集辅助建模多项式回归超参数穿孔率

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