影响产氢发酵细菌B49产氢的部分因子研究

采用间歇培养实验,研究了部分因子碳源葡萄糖、氮源、菌龄、温度及pH值对产氢发酵细菌新菌种B49(Hydrogen-producingBacterialB49,AF481148inEMBL,简写HPBB49)生物产氢的影响。试验结果表明,以葡萄糖为碳源,其浓度10g.L-1时,HPBB49的葡萄糖利用率为100%,氢气产率为1.69molH2.mol-1葡萄糖;HPBB49不能利用无机氮源,有机氮是HPBB49生长、产氢的适宜氮源;菌龄影响HPBB49的产氢;B49产氢量随细菌生长OD值的增加而增加;HPBB49生长和产氢适宜温度均为35℃;B49最适生长的pH值约为4.5,最适产氢的pH值约为4.0。     

合成生物学助力链霉菌天然产物农药创制与产业化

病虫草害防控是国家总体安全建设的重要组成部分。微生物天然产物农药是病虫草害绿色防控体系的重要成员, 在保障国家粮食安全、生态安全和农产品质量安全, 筑牢国家生物安全屏障中具有重要作用。链霉菌以能够产生丰富的次级代谢产物而著称, 是天然产物农药的资源宝库, 也是重要的天然产物药物的工业生产菌。然而, 随着病虫草害抗药性增强, 新发、突发病虫草害增多等问题不断涌现, 以及天然产物研究面临新骨架、高活性化合物发现难度增大, 工业菌株产量提升困难等瓶颈, 链霉菌天然产物农药创制与应用正面临巨大挑战。合成生物学作为一门交叉学科, 突破了生物学研究的传统模式, 为天然产物药物研发提供了新的思路与策略。本文综述了近年来合成生物学在链霉菌研究领域的技术革新, 以及合成生物学在推动链霉菌天然产物资源发现、天然产物高效生物制造等方面的研究进展, 并对合成生物学助力链霉菌天然产物农药的创制与产业化进行了展望。     

人工智能在农药精准施药应用中的研究进展

传统农药施药方式大多依靠人工经验识别单位种植面积内作物的主要病虫草害并针对该症状均匀连续喷洒农药。该方法难以根据作物的不同病虫草害种类和严重程度及时调整农药种类及用量,可能会导致不足或过量用药,喷洒在非症状区域的农药还会对生态环境造成污染。精准施药技术在平衡使用农药与保护生态安全之间给出了一种有效的解决方案,值得大力推广。近年来,人工智能技术的发展推动了精准施药相关研究。为进一步总结人工智能在农药精准施药关键技术中的应用进展,探索人工智能在农药精准施药未来发展方向,本文分析了人工智能在农药精准施药关键技术领域的应用现状,并展望了人工智能在农药精准施药应用中的发展趋势。