В выращивание: Недопустимое название — Викисловарь

WWF инвестирует 850 тысяч долларов в выращивание водорослей на Фарерах

06.08.2020

Фарерская стартап компания по выращиванию водорослей Ocean Rainforest объявила на этой неделе о закрытии раунда финансирования на 1,5 миллиона долларов.

Наибольший вклад внес Всемирный фонд дикой природы (WWF), инвестировавший 850 тысяч долларов, которые позволят Ocean Rainforest интегрировать в свою деятельность новейшие технологии, необходимые для выращивания продукции в условиях сурового климата Северной Атлантики.

Ocean Rainforest обладает более чем десятилетним опытом выращивания морских водорослей в условиях открытого океана. Через свою дочернюю компанию в США производитель также возглавляет демонстрационный проект по производству ламинарии в Калифорнии. Недавно компания получила разрешение на выращивание ламинарии на Фарерских островах до 2032 года с возможностью продления срока.

Цель проекта состоит в том, чтобы расширить существующий и разработать новый арсенал технологий и оборудования, предназначенных для снижения экологических и экономических рисков во всей производственной цепи от размножения водорослей до сбора урожая.

В будущем это позволит производить ламинарию для более массового применения, в том числе и в качестве биомассы для биоэнергетики.

Олавур Грегерсен, генеральный директор стартапа Ocean Rainforest, заявил: «Вложения WWF и других инвесторов позволят Ocean Rainforest развернуть новые фермы в больших масштабах, что поможет компании удовлетворить растущий спрос на свою продукцию. Но, что наиболее важно, это поддержка способствует улучшению благосостояния людей и вносит позитивный вклад в экологию нашего общего дома – нашей голубой планеты».

Картер Робертс, президент и главный исполнительный директор WWF США, сказал: «Растущий мировой спрос на продукты питания, волокно и топливо, а также то, где и как мировая промышленность получает жизненно важную продукцию, оказывает все большее негативное воздействие на природу. WWF понимает, что мы не можем решить эти проблемы в одиночку. Мы рады поддержать проект Ocean Rainforest, потому что выращивание морских водорослей поможет уменьшить это негативное воздействие и поспособствовать нашим более сбалансированным отношениям с природой».

По материалам портала The Fish Site.

Кондитеры вкладывают $1 млрд в выращивание какао-бобов

Мировой спрос на шоколад в 2015 г., по данным Euromonitor International, вырос на 0,6% до рекордных 7,1 млн т. В первую очередь это связано с бумом в Индии и Китае, где потребители, все больше предпочитающие шоколадные плитки, увеличили покупку шоколада на 5,9%, по данным Euromonitor.

Мировой урожай какао при этом падает – на 3,9% до 4,2 млн т за последний год, подсчитала Международная организация какао. Дело в том, что, несмотря на изменения климата, фермеры Ганы и Кот-д’Ивуара, дающие около 60% мирового урожая, продолжают использовать устаревшие методы выращивания этой культуры.

В среднем как Кот-д’Ивуар (производитель в мире № 1), так и соседняя Гана (№ 2) сейчас получают лишь треть от того урожая, который могли бы выращивать, улучшая свои сельскохозяйственные практики: 1500 кг с 1 га против сегодняшних 500 кг. По оценке правительства Ганы, около 40% деревьев какао непродуктивны из-за болезней и старости. Выращивание этой культуры было подорвано еще и переходом на субсидирование закупки удобрений и семян вместо выдачи напрямую: многие фермеры приберегли выданные деньги вместо инвестиций в производство. В результате с 2012 г. мировые цены на какао выросли примерно на 40%, а за 2015 г. – на 10%.

«До сих пор остается от 1 млрд до 2 млрд потребителей, которые не едят шоколада сейчас, но мы полагаем, что будут в дальнейшем», – говорит главный директор по устойчивому развитию Mars Барри Паркин. Это заставляет лидеров рынка шоколада помогать фермерам расширять плантации. В 2014 г. 10 крупнейших производителей шоколада и переработчиков какао договорились об обмене данными о методах фермерской работы и урожаях. Среди них – Mondelez, в портфеле которой такие бренды, как Cadbury, Oreo. До 2022 г. компания потратит $400 млн на программу устойчивого производства какао. Суммарно с другими участниками соглашения (Mars, Hershey и др.) инвестиции составят $1 млрд.

Эта политика уже принесла плоды: Кот-д’Ивуар несколько лет подряд получает рекордные урожаи. Однако ведущие производители кондитерских изделий все равно сталкиваются с сопротивлением правительств отдельных стран. Например, на технологию прививания молодых побегов к старому дереву, позволяющую получать до 3000 кг какао-бобов с гектара, Mars так и не удалось получить разрешения правительства Кот-д’Ивуара. Отказ оно мотивировало опасениями быстрого распространения болезней растений.

Перевела Мария Кунле

«А не посадить ли мне малину?» Чек-лист для определения всех «за» и «против»

Эксперты EastFruit обращают внимание на огромный интерес к выращиванию малины во всех странах региона на фоне рекордного роста мировых цен на замороженную малину с лета 2021 года. Уровень интереса особенно высок в Украине, где уже работает немало достаточно современных предприятий по заморозке ягоды и, параллельно, отмечается также и бум инвестиций в новые заводы по заморозке малины, а также других ягод, фруктов и овощей.

К нам обращаются достаточно крупные фермеры, выращивающие зерно, масличные и другие культуры, которые хотели бы попробовать диверсифицировать свой бизнес.

Кроме того, население Украины также активно скупает саженцы малины, невзирая на их происхождение и качество. Как правило, хозяйства населения покупают саженцы для 5-25 «соток» и намного реже на большую площадь.

Стоит ли «зерновикам», а также хозяйствам населения, инвестировать в выращивание малины? Ведь многие из тех, кто не решился, пока ещё сомневаются. Подробный и всесторонний ответ на этот вопрос от экспертов-практиков можно будет получить во время 17й международной конференции: «Овощи и фрукты Украины 2021. Новые инвестиционные возможности», которая состоится 3 декабря 2021 года в Киеве в рамках FTrade Club.

В частности, стратегически правильный комплексный подход к этому бизнесу покажет экономист ФАО Андрий Ярмак в презентации «30 лет ошибок инвестиций в плодоовощной сектор Украины и реальные пути выхода на перспективные прибыльные инвестиции. ТОП-10 наиболее интересных ниш прямо сейчас», эффективность инвестиций в выращивание раскроют Александр Ярещенко, заместитель директора Института садоводства НААН Украины и Тарас Баштанник, президент Украинской плодоовощной ассоциации (УПОА), а эффективность заморозки малины – Юлия Тимошенко, имеющая опыт создания с нуля и развития современного бизнеса по заморозке и экспорту ягод.

Однако уже сейчас мы предлагаем каждому, кто задумывается над вопросом, «а не посадить ли мне малину?», попробовать самостоятельно прийти к предварительным выводам, ответив на ряд несложных вопросов.

1. Знаете ли вы историю ценообразования на малину и причины того, что цены на эту ягоду периодически опускались ниже себестоимости, или «взлетали» до очень высоких уровней? Если нет, советуем почитать наш материал «Малиновый бум 2», который частично ответит на эти вопросы. Подробнее об этом мы расскажем на конференции, указанной выше.
2. Малина – это не зерновые. Понимаете ли вы, что результат при выращивании малины намного сильнее зависит от квалификации специалистов, погодные риски значительно выше, операций на гектар нужно проводить больше и материальные затраты на 1 гектар намного выше? Кроме того, бизнес планируется на много лет, и выход из него грозит полной потерей инвестиций, в то время как в зерновых можно просто поменять культуру или сорт на следующий год производства.
3. Понимаете ли вы, что при выращивании малины необходимо будет нанимать большое количество сезонных работников (от 3 до 5 на каждый гектар), для которых необходимо будет обеспечивать надлежащие условия для работы, питания и, возможно, проживания?
4. Малина будет выращиваться для заморозки или для свежего рынка? Знаете ли вы, какие сорта малины лучше подходят для заморозки, а какие для свежего рынка и почему?
5. Понимаете ли вы огромную разницу в технологиях выращивания, фазах уборки, способах доработки и упаковки малины для свежего рынка или заморозки?
6. Есть ли у вас возможность охлаждения малины после уборки?
7. Знаете ли вы наверняка, куда вы будете продавать свою малину и если у вас варианты Б, В, Г и Д если этот канал сбыта откажется от продукции, что довольно часто бывает?
8. Знаете ли вы ключевые показатели качества малины с точки зрения покупателя, и как это влияет на цену продукции?
9. Какие сорта малины будут выращиваться: летние или ремонтантные и почему?
10. Знакомы ли вы с погодными и рыночными рисками при выращивании малины? Кстати, об эффективных методах борьбы с погодными рисками можно прочитать здесь.
11. Знаете ли вы, что мировой спрос на малину резко снизился после резкого роста цен в середине 2021 года и некоторые страны начали снижать импорт? Если нет, частично об этом мы писали здесь.
12. Знаете ли вы о потенциале мирового рынка заморозки ягод, фруктов и овощей, а также о главных факторах, влияющих на его развитие?

Это лишь первые общие вопросы, на которые мы частично уже дали ответы и которые более подробно раскроем 3 декабря в Киеве на 17й международной конференции: «Овощи и фрукты Украины 2021. Новые инвестиционные возможности».

Однако, забегая наперёд скажем, что инвестировать в выращивания малины в Украине даже сейчас довольно выгодно, но лишь при условии чёткого понимания стратегии подобных и всех нюансов подобных инвестиций. Всё необходимое для «правильной» стратегии малинового бизнеса мы постараемся предоставить участникам конференции 3го декабря в Киеве. Регистрация для участия в событии доступна по этой ссылке.

EastFruit

---

Использование материалов сайта свободно при наличии прямой и открытой для поисковых систем гиперссылки на конкретную публикацию.

Основные новости и аналитика плодоовощного рынка на Facebook и в Telegram — Подписывайтесь!

Как искусственный интеллект помогает фермерам в выращивании урожая

Над пшеничными полями в аргентинском городе Леонес летает дрон с особой камерой. Он может изучить каждый стебель по одному и обнаружить первые признаки заражения, которое может погубить весь урожай.

Летающий робот использует компьютерное зрение — эта одна из технологий, к которой обратились фермеры, чтобы улучшить выращивание пищи на нашей все более непредсказуемой планете.

Многие производители пищи с трудом справляются с угрозами, нависшими над урожаем, например, с болезнями и вредителями — и сейчас из-за изменений климата, выращивания монокультур на одном месте и распространенному использованию пестицидов, ситуация становится только хуже.

Компания Taranis работает с фермерами на четырех континентах — именно она предоставляет им камеры-«глаза», способные изучить все поле. Дрон использует машинное обучение — алгоритм учит сам себя отмечать даже такие мелочи, как наличие одного вредителя. Причем делает он задолго до того, как люди смогут определить проблему.

Похожая технология применяется в норвежских рыбных хозяйствах, где стереоскопические камеры помогают бороться с морскими вшами — вредителем, который принес производителям убытки в размере сотен миллионов долларов.

Правительство Норвегии рассматривает возможность превращения этой технологии, разработанной стартапом Aquabyte, в стандарт для рыбных хозяйств по всей стране.

Фото: Yingzi Technology

Однако несмотря на потенциал компьютерного видения, технология довольно дорогая и недоступна многим. Крупные промышленные фермы в Китае пробовали использовать ее для обнаружения больных свиней во время эпидемии восточно-африканской чумы. Однако половина ферм в стране — куда меньшего масштаба. Один из фермеров по имени Фэн Ченгу потерял все.

«Когда пришла болезнь, нам пришлось похоронить заживо 398 свиней, — сказал он. — Теперь я больше не хочу заниматься их разведением». Ожидается, что в этом году Китай — лидер по выращиванию свиней — потеряет половину своего стада.

Для крупнейших сельскохозяйственных регионов мира 2019 был ужасным годом. Например, многие фермеры в долине Миссисипи не смогли ничего посадить в этом сезоне из-за рекордного паводка.

Компьютерное зрение не в силах остановить глобальное потепление, но оно может пригодиться в сельском хозяйстве, которое ведется вдали от разрушительных стихий.

«Будущее за выращиванием в теплицах и при помощи искусственного интеллекта», — считает Джош Лессинг, сооснователь и глава исследовательской компании Root AI, которая разрабатывает роботов для сельского хозяйства в закрытых помещениях.

Фото: Root AI

С помощью компьютерного зрения робот Virgo научился собирать только лучшие томаты и делать это очень осторожно — при этом неспелые овощи он оставляет дозревать. В начале 2020 года такие роботы появятся в нескольких коммерческих теплицах в Канаде.

Еще одни первопроходцы в закрытом выращивании, компания 80 Acres Farms, открыла в прошлом году, как она утверждает, первую в мире полностью автоматизированную ферму. Сейчас у нее семь точек в США, и в ближайшие полгода компания собирается расширяться в другие страны. На фермах все этапы выращивания контролирует искусственный интеллект.

«Мы можем сказать, когда вырастает листок, хватает ли ему питательных веществ, не начался ли у него некроз и что вообще с ним может произойти, — говорит глава 80 Acres Farms Майк Зелкинд. — С помощью компьютерного зрения мы способны обнаружить вредителей и прочие проблемы».

Салат и виноград выращиваются под светодиодами, из-за чего техники могут контролировать фотосинтез. По словам Зелкинда, урожай на его фермах поспевает быстрее и может быть более питательным.

Многие ИИ-проекты для сельского хозяйства еще находятся на ранних стадиях тестирования, а некоторые слишком хороши, чтобы оказаться правдой. Однако потребность в таких технологиях высока — рынок сельскохозяйственного ИИ оценивается в $600 млн. Планируется, что к 2025 году он достигнет $2,6 млрд.

Источник.

Крупнейший в регионе производитель тюльпанов в два раза увеличил выращивание цветов

Об этом стало известно в ходе рабочего выезда министра сельского хозяйства Натальи Шевцовой в ООО «Калинково».

Питомник занимается цветоводством с 2012 года. На сегодняшний день предприятие предлагает широкий выбор срезанных и горшечных цветов и растений, цветочные луковицы, хвойные и лиственные деревья и кустарники, выращенные и акклиматизированные к условиям северо-запада России и средней полосы.

Существенное значение в производстве отводится тюльпанам. И если в 2017 году в тепличном комплексе было выращено 3,5 миллиона этих цветов, то в текущем году планируется срезать в два раза больше – 7 миллионов тюльпанов.

Об этом рассказала коммерческий директор компании Елена Мальцева, продемонстрировав всю производственную цепочку, которая включает теплицы с автоматизировано заданным микроклиматом, автоматическим, в том числе капельным, поливом, линию по упаковке цветов и холодильники для их хранения.

«Тюльпаны выращивать очень сложно, – отметила Елена Мальцева. – Важен каждый этап с момента получения луковицы до сбора, упаковки и отправки цветов».

В настоящее время цветоводы готовятся к праздникам – 14 февраля и 8 марта и начинают срезать тюльпаны. Калининградские цветы широко востребованы по стране – география поставок, в том числе, включает регионы Сибири.

Сортовой состав растений ежегодно корректируется, исходя из предпочтений покупателей. В основном в «Калинково» культивируются тюльпаны восьми сортов различного цвета.

«Мы выращиваем шесть расцветок: желтый, красный, розовый, темно-розовый, желто-красный, белый. Самым популярным, наверное, в виду того, что за зиму мы все скучаем по солнцу, является сорт Strong Gold. Это цветы с красивыми желтыми бутонами», – рассказала Елена Мальцева.

Руководство предприятия также сообщило о технологических новинках – в этом году на предприятии в порядке эксперимента внедряют ярусное выращивание. Эту практику используют ведущие цветоводы мира, она позволяет увеличить производство тюльпанов без расширения площадей и увеличения затрат.

«Тюльпаны являются основной цветочной культурой, которая производится в теплицах. Эти цветы очень востребованы в России и, наверное, во всем мире, мы привыкли дарить и получать их к дню Святого Валентина, 8 марта, – сказала Наталья Шевцова. — Данное предприятие начало этот проект с нуля в 2012 году – были построены крытые теплицы и вся необходимая инфраструктура, в этом году расширено производство в два раза, есть дальнейшие планы развития – мы видим, что предприятие готово к этому. А самое главное – готов рынок, не только калининградский, но и российский, который требует еще больших объемов цветов. От Москвы до Барнаула калининградская цветоводческая продукция востребована».

Для справки:

Растениеводство — одна из основных отраслей сельхозпроизводства региона. В настоящее время набирает обороты «красивое» направление растениеводства – цветоводство. Оно представлено и крупными тепличными комплексами, и небольшим фермерским хозяйством. Калининградские цветоводы готовы поставлять продукцию в любой сезон: к весенним праздникам – луковичные, в том числе тюльпаны, летом – горшечные (петуния и примула), осенью – хризантема, новогодний и рождественский цветок – пуансеттия.

Ассортимент выращиваемых в области цветов постоянно расширяется, в числе новинок калининградского цветоводства – хризантема, пуансеттия, нарциссы.

Калининградские цветы выращиваются с помощью современных технологий, что делает их конкурентоспособными. Продукция пользуется постоянно растущим спросом на местном рынке, в других регионах Российской Федерации, а также поставляется на экспорт в Республику Беларусь. Лидер производства тюльпанов в регионе – «Калинково» наработал уникальный для России опыт экспорта. В 2013 году компания впервые направила партию тюльпанов в мировую столицу цветов – Голландию, на один из самых крупных в мире цветочных аукционов.  

Теги: Калинково, сельское хозяйство, растениеводство, цветы, тюльпаны, Шевцова, Мальцева

Установки для выращивания монокристаллов арсенида индия и галия

Наименование параметра	Значение
Максимальные размеры тигля, мм: диаметр высота	230 200
Способ нагрева	резистивный
Материал нагревателя	графит
Высота нагревателя, мм	400
Максимальная температура,˚С на нагревателе	1400
Точность регулирования температуры,˚С	0,1
Среда в камере печи: предельный вакуум, мм. рт.ст. избыточное давление инертного газа, атм.	1*10-4 10 — 20
Скорость вращения привода верхнего штока, об/мин	0 — 30
Скорость перемещения привода верхнего штока, рабочая, мм/мин	0 — 0,5
Скорость перемещения привода верхнего штока, маршевая, мм/мин	100
Привод перемещения тигля:
Скорость перемещения привода нижнего штока, рабочая, мм/мин	0 — 0,5
Скорость вращения привода тигля, об/мин	0 — 20
Скорость ускоренного перемещения привода нижнего штока,  мм/мин	70
Верхняя зона:
Температура нагревателя верхней зоны, ˚С	1200
Потребляемая мощность нагревателем верхней зоны, кВт	20
Точность поддержания температуры	±0,1
Средняя зона:
Температура на нагревателе, ˚С	1400
Потребляемая мощность, не более, кВт	60
Точность поддержания температуры	±0,1
Нижняя зона:
Температура на нагревателе, ˚С	1200
Потребляемая мощность, не более, кВт	20
Точность поддержания температуры	±0,1

Выращивание продовольственных культур перед лицом трудностей в Нигерии: ядерные методы помогают людям, бежавшим от террористической угрозы, с максимальной отдачей использовать малопригодные для земледелия участки

Спасение бегством от террористов и проживание в импровизированных лагерях для внутренне перемещенных лиц — такова реальность для многих жителей Нигерии. Для некоторых людей сельское хозяйство становится источником утешения и дохода в это время тяжелых испытаний. Бежавшая от преследований западноафриканской террористической группировки «Боко харам» фермер Лиаяту Аюба в настоящее время живет в лагере для внутренне перемещенных лиц (ВПЛ) в столице Нигерии Абудже. Она является одной из более чем 2500 проживающих в лагере в Абудже человек, которые с 2018 года прошли обучение и получили оборудование для создания мелкомасштабных систем капельного орошения (см. вставку «Наука») для выращивания продовольственных культур.

«Обучение использованию этой новой сельскохозяйственной технологии и ее применение на практике позволяет нам понемногу возвращаться к нормальной жизни», — рассказывает Аюба.

Эта помощь является частью проекта технического сотрудничества МАГАТЭ, осуществляемого совместно с Продовольственной и сельскохозяйственной организацией Объединенных Наций (ФАО) и Федеральным университетом Ойе Экити. С помощью ядерных технологий МАГАТЭ в партнерстве с ФАО разработало методы выращивания сельскохозяйственных культур с минимальным использованием воды в рамках подхода, который называется «климатически оптимизированное сельское хозяйство». Ими уже воспользовались фермеры во многих странах. В лагере в Абудже новые ирригационные системы позволили увечить на 60% урожайность таких культур, как огурец, арбуз и бамия, и одновременно сократить на 45% потребление воды по сравнению с другими методами.

«Выращивание и продажа этих культур приносит нам доход, и мы помогаем делать лучше жизнь многих людей, находящихся в лагерях, за счет обеспечения их продуктами питания», — говорит Аюба. Женщины и дети составляют более 80% жителей лагеря.

Ситуация, в которой оказалась Аюба, не является необычной для Нигерии. По данным Агентства Организации Объединенных Наций по делам беженцев УВКБ ООН, с 2014 года более 2,7 миллиона человек стали перемещенными лицами в результате деятельности «Боко харам». Эта группировка использует крайние формы насилия для устрашения сельского населения по всей Нигерии, тем самым вынуждая людей бросать свои дома и хозяйство.

Многие из них в конечном итоге находят прибежище в зачастую переполненных и испытывающих нехватку продовольствия лагерях для ВПЛ. Они состоят из самодельных палаток и шалашей, сооруженных из пластиковых и металлических листов, которые почти не защищают от палящего солнца и тропической жары.

Многие лагеря расположены в районах с суровыми климатическими условиями, такими как недостаточные осадки, засуха и высокие температуры, что делает выращивание продовольственных культур сложным. Изменение климата только усугубляет положение.

После успешного внедрения мелкомасштабных систем капельного орошения в Абудже Федеральный университет Ойе Экити установил партнерские отношения с местной неправительственной организацией «Akabat Ventures», для того чтобы распространить использование технологии капельного орошения на другие лагеря по всей территории страны, частично за счет финансирования из национального Налогового фонда для целей высшего образования.

«Благодаря обучению и поддержке фермеры, в основном женщины, могут реально изменять ситуацию к лучшему, не только обеспечивая продовольствием себя, но также создавая хозяйства, обеспечивающие продуктами питания и других жителей лагерей. Это оказывает настоящее долгосрочное воздействие на жизнь людей», — говорит Тулоан Тсехло, возглавляющий этот проект сотрудник по вопросам управления программами МАГАТЭ.

Культивирование in situ ранее не культивируемых микроорганизмов с использованием ichip

1

Staley, J.T. & Конопка, А. Измерение in situ активности нефотосинтезирующих микроорганизмов в водных и наземных средах обитания. Annu. Rev. Microbiol. 39 , 321–346 (1985).

CAS Статья Google Scholar

2

Рапп, M.S. И Джованнони, С.Дж. Невураженное микробное большинство. Annu. Rev. Microbiol. 57 , 369–394 (2003).

CAS Статья Google Scholar

3

Эпштейн С.С. Феномен невозможности культивирования микробов. Curr. Opin. Microbiol. 16 , 636–642 (2013).

CAS Статья Google Scholar

4

Коричневый, H. P. и другие. Культивирование «некультивируемой» микробиоты человека обнаруживает новые таксоны и обширное спороношение. Природа 533 , 543–546 (2016).

Артикул Google Scholar

5

Lagier, J.-C. и другие. Культура ранее некультивируемых представителей микробиоты кишечника человека с помощью культуромики. Nat. Microbiol. 1 , 16203 (2016).

CAS Статья Google Scholar

6

Херст, К.Дж. Предугадывая будущее микробиологии. Новости ASM 71 , 262–263 (2005).

Google Scholar

7

Льюис, К., Эпштейн, С., Д’Онофрио, А. и Линг, Л.Л. Некультивированные микроорганизмы как источник вторичных метаболитов. J. Antibiot. 63 , 468–476 (2010).

CAS Статья Google Scholar

8

Kaeberlein, T. , Lewis, K. & Epstein, S. Выделение «некультивируемых» микроорганизмов в чистой культуре в смоделированной естественной среде. Наука 296 , 1127–1129 (2002).

CAS Статья Google Scholar

9

Боллманн А., Льюис К. и Эпштейн С.С. Инкубация проб окружающей среды в диффузионной камере увеличивает разнообразие выделенных изолятов. заявл. Environ. Microbiol. 73 , 6386–6390 (2007).

CAS Статья Google Scholar

10

Боллманн, А., Паламбо, А.В., Льюис, К., Эпштейн, С.С. Изоляция и физиология бактерий из загрязненных подземных отложений. заявл. Eviron. Microbiol. 76 , 7413–7419 (2010).

CAS Статья Google Scholar

11

Бен-Дов, Э., Крамарски-Винтер, Э. и Кушмаро, А. Метод in situ для культивирования микроорганизмов с использованием метода двойной инкапсуляции. FEMS Microbiol. Ecol. 68 , 363–371 (2009).

CAS Статья Google Scholar

12

Aoi, C. et al. Камера с половолоконными мембранами как устройство для выращивания в естественных условиях in situ . заявл. Environ. Microbiol. 75 , 3826–3833 (2009).

CAS Статья Google Scholar

13

Ling, L.L. et al. Новый антибиотик убивает патогены без обнаруживаемой устойчивости. Природа 517 , 455–459 (2015).

CAS Статья Google Scholar

14

Николс, Д. и др. Использование Ichip для высокопроизводительного выращивания in situ «некультивируемых» видов микробов. заявл. Environ. Microbiol. 76 , 2445–2450 (2010).

CAS Статья Google Scholar

15

Сизова, М. V. et al. Новые подходы к изоляции ранее не культивированных бактерий полости рта. заявл. Environ. Microbiol. 78 , 194–203 (2012).

CAS Статья Google Scholar

16

Эпштейн, С.С. и Россель, Дж. Подсчет бактерий песчаных отложений: поиск оптимального протокола. Mar. Ecol. Прог. Сер. 117 , 289–298 (1995).

Артикул Google Scholar

17

Эпштейн, С.S. et al. Подсчет бактерий песчаных отложений: подсчеты количественные или относительные? Mar. Ecol. Прог. Сер. 151 , 11–16 (1997).

Артикул Google Scholar

18

Nichols, D. et al. Короткий пептид заставляет «некультивируемый» микроорганизм расти in vitro . заявл. Environ. Microbiol. 74 , 4889–4897 (2008).

CAS Статья Google Scholar

19

Эпштейн, С. С. Общая модель микробной невозделываемости. в: Не культивируемые микроорганизмы . (под ред. Эпштейна, С.С.), Series: Microbiology Monographs Vol. 10 (Серия изд. Steinbuchel, A.) 131–150 (Springer, 2009).

Глава Google Scholar

20

Портер, К.Г. И Фейг, Ю. Использование DAPI для идентификации и подсчета водной микрофлоры. Лимнол. Oceanogr. 25 , 943–948 (1980).

Артикул Google Scholar

21

Эпштейн, С.С., Льюис, К., Николс, Д. и Гавриш, Э. Новые подходы к изоляции микробов. в: Руководство по промышленной микробиологии и биотехнологии , (ред. Baltz, R.H., Demain, A.L., and Davies, J.E.) 3–12 (ASM, 2010).

Предотвращение потери урожая каннабиса при выращивании

Последствия потери урожая для предприятий, занимающихся каннабисом, особенно болезненны из-за высокой рыночной стоимости урожая. Из-за такого высокого потенциального риска ценности крайне важно, чтобы земледельцы внимательно и внимательно изучили свои операционные системы, конструкцию помещения и передовые методы работы с окружающей средой.

Resource Innovation Institute — некоммерческая организация, стремящаяся построить лучшее будущее для всего человечества. Наш консорциум членов представляет точки зрения со всех сторон, объединяя архитекторов и инженеров, производителей и операторов, исследователей и аналитиков. Вместе мы измеряем, проверяем и отмечаем самые эффективные сельскохозяйственные идеи в мире. В этой статье технический директор RII и члены рабочих групп Технического консультативного совета организации делятся мнениями о коренных причинах потери урожая и передовыми методами предотвращения деградации урожая.

Убыток урожая — это убыток прибыли

В случае каннабиса потеря урожая происходит в первую очередь, когда производители не могут или не контролируют окружающую среду для удовлетворения потребностей чувствительной культуры. Экологические проблемы могут вызвать появление любого количества вредителей и патогенов, которые могут еще больше ухудшить качество урожая и привести к его полной потере.

Деградация урожая может проявляться по-разному. Потеря количества дней производства биомассы из-за неоптимальных тепличных условий означает, что растения не полностью раскрывают свой потенциал.

Урожай Потеря урожая может описывать изменения продуктивности, которые производители видят в конечной урожайности или в ожидаемых показателях продуктивности.

Производители каннабиса очень внимательно следят за качеством урожая. Запуск производства может занять больше года, и получение первого урожая имеет решающее значение для окупаемости вложенных средств предприятиями. Инновационные производители гарантируют, что системы могут поддерживать условия окружающей среды, необходимые для их растений, для достижения оптимального качества урожая и более быстрого получения максимальной прибыли.

По мере того, как организации проектируют объекты и стремятся постоянно увеличивать прибыль, рекомендуется проводить всеобъемлющий анализ существующей иерархической структуры сотрудников, процессов и систем этой организации. Как мы обсуждаем в этой статье, общую потерю урожая или его деградацию обычно можно проследить до недостатка в одной из этих трех областей.

Руководители бизнеса должны спросить себя:

1. У нас есть нужные люди?
2. Есть ли у нас правильные процессы?
3. У нас есть подходящие системы?

Если в какой-либо из этих трех ошибок произойдет критическая ошибка, существует вероятность потери всего цикла урожая — будь то один стол, одна комната или целая теплица.

Основные причины потери урожая

Мониторинг тепличных хозяйств на предмет основных факторов деградации сельскохозяйственных культур:

• Проверьте емкость и возможности вашей системы.
  Многие предприятия выращивают каннабис в теплицах, которые раньше выращивали другие культуры или использовали другие подходы к выращиванию. Это означает, что размеры систем могут быть неподходящими для экологического контроля новой конфигурации с новым урожаем.
  Это может привести к деградации и потере урожая, потому что производительность может снизиться, если целевые условия окружающей среды не поддерживаются, потому что оборудование не соответствует желаемым целям производителей.
  При переоборудовании теплиц обратитесь к профессиональной команде дизайнеров теплиц, имеющей опыт создания теплиц с контролируемой средой и имеющей опыт работы с вашим регионом и климатом.
• Узнайте, когда ваша система была в последний раз введена в эксплуатацию.
  Операции по выращиванию каннабиса, направленные на увеличение производства, могут начать расти еще до функционального тестирования критически важных тепличных систем. Даже если системы были правильно спроектированы, оборудование может работать не на полную мощность.Работы по вводу в эксплуатацию подтверждают, что системы на объектах работают в соответствии со спецификациями и эффективно, что может снизить эксплуатационные расходы и затраты на техническое обслуживание.
  При вводе в эксплуатацию систем экологического контроля теплиц и систем ограждающих конструкций проверьте конструкцию системы на соответствие фактическим характеристикам. Проверьте способность ваших систем экологического контроля достигать поставленных целей и постоянно их поддерживайте. Определите способы максимизации и / или увеличения производства за счет более эффективного использования оборудования, а также спланируйте капитальные вложения.
  Обучите операторов, чтобы персонал предприятия понимал, как используются различные режимы охлаждения и вентиляции для достижения целей экологического контроля. В теплицах есть много различных режимов систем контроля окружающей среды, таких как энергетические экраны, тенты, вентиляционные отверстия, вентиляторы, а также системы охлаждения и обогрева. В теплицах для выращивания каннабиса может использоваться специальное оборудование для управления температурой и влажностью. Некоторые системы могут потребоваться по-разному в зависимости от местоположения объекта и инфраструктуры.
• Наблюдайте за тенденциями в производительности оборудования.
  Производительность тепличной системы со временем может ухудшиться, что приведет к ухудшению качества урожая и продуктивности. Незначительные или явные отказы оборудования приводят к плохому поддержанию условий окружающей среды, что приводит к потере урожая или проблемам с вредителями / патогенами. Во время проектирования определите четкое описание того, как резервное оборудование должно реагировать при выходе из строя основного оборудования.
  Данные от датчиков могут обнаружить предельную производительность или отказ оборудования для контроля окружающей среды до того, как это проявится на ваших предприятиях.Некоторые данные с датчиков могут поддерживать другие бизнес-цели, такие как тестирование и составление отчетов на соответствие нормативным требованиям.
• Устанавливайте и соблюдайте передовые стандарты эксплуатации в области экологического контроля.
  Поддержите своих сотрудников с помощью четких процедур, направленных на предотвращение деградации урожая. Некоторые примеры включают:

1. Протоколы биологического контроля, такие как дезинфекция столов после сбора урожая
2. Протоколы для персонала, такие как дезинфекция перед входом или выходом из помещений для выращивания, закрытие дверей для предотвращения проникновения вредителей и патогенов
3. Протоколы гигиены для достижения чистых помещений с чистыми полами и чистыми руками
4. Протоколы для соблюдения графиков, таких как процессы, которые должны быть завершены в определенное время или с определенной периодичностью.

Поддержание производительности

То, как ваша операция измеряет продуктивность, ставит цели и сопоставляет их, может дать информацию о действиях, необходимых для предотвращения полной потери урожая. Определите вашу целевую продуктивность и поймите, какое отклонение от этой цели является допустимым. Некоторые коммерческие производители каннабиса обнаруживают, что деградация урожая из-за плохих условий выращивания приводит к потере урожая от 0,5 до 1 грамма на квадратный фут в день (варьируется в зависимости от настройки предприятия).

Потерянный выпуск означает потерянный доход.На приведенном ниже графике показан период запуска предприятия по выращиванию каннабиса в Массачусетсе с 15 000 квадратных футов цветущего навеса. Если для отслеживания тенденций и соблюдения передовых практик используется подход, основанный на данных, бизнес может произвести на 2000–3000 фунтов больше, чем стандартный отраслевой подход к наращиванию объемов производства. Если операционная система не будет контролировать производительность системы и не будет использовать модели, гарантирующие инвесторам, что продукция в конечном итоге будет достигнута, бизнес может потерять 10 миллионов долларов дохода в первые 18 месяцев работы.

Изображение: Michael Zartarian

Когда производительность падает, ваша команда должна использовать больше рабочих часов для достижения той же или более низкой урожайности. Итоги производства каннабиса основаны на времени, которое ваши люди проводят с растениями. Оптимизируйте свои системы и процессы для поддержки оптимизированных операций:

• Регулярное обслуживание систем и оборудования поможет обеспечить бесперебойную работу вашего предприятия
• Регулярные инициативы по непрерывному совершенствованию процессов гарантируют, что вы не только корректируете курс там, где это возможно, но также и то, что ваши процессы остаются актуальными и актуальными с течением времени.
• Регулярный анализ показателей производительности сотрудников компании и периодические проверки с командами могут дать руководству уверенность в том, что их операции работают без сбоев, а управление рисками потерь и деградации урожая снижено.

Тюнинг Системы

Рассматривайте теплицы как оперативную систему. Во время запуска делайте прогнозы, собирайте данные и создавайте петли обратной связи. Частью процесса ввода в эксплуатацию садоводства является настройка всей системы на этапе ввода в эксплуатацию. Поскольку объект заполнен растениями, уделяйте постоянное внимание окружающей среде и системам контроля за окружающей средой, поскольку они начинают испытывать трудности с настоящими растениями. Приносит дивиденды, если вносить коррективы задолго до того, как это повлияет на урожай.

Например, проверьте настройки вентилятора в разное время цикла урожая. Во многих теплицах размер и форма навеса довольно динамичны. Это приводит к разным схемам воздушного потока при разной высоте посевов. Вместо того, чтобы в конечном итоге позволить растениям в одном районе испытывать дефицит, измеряйте воздушный поток, тенденции и данные мониторинга, а также корректируйте микроклимат с помощью распределенных климатических датчиков в течение первых нескольких циклов работы.

Подтверждение производительности с помощью данных

Чтобы эффективно минимизировать деградацию урожая и избежать потери урожая, создайте контрольные показатели с историческими данными.Выделяйте периоды эффективной работы системы, чтобы нарисовать картину работоспособного предприятия для последующего устранения неисправностей. Если система работает хорошо, эти данные могут быть использованы для поиска закономерностей и проблем, которые возникнут позже. Рассмотрите возможность отслеживания тестов с помощью платформы тестирования ресурсов Cannabis PowerScore RII, чтобы бесплатно и конфиденциально получать конкурентные рейтинги эффективности ключевых показателей эффективности (KPI) вашего предприятия для энергии, воды и выбросов, включая твердые отходы и CO2e (измерение углерода, связанного с использованием энергии).

Один KPI, измеренный PowerScore, включает энергоэффективность: потребление энергии на единицу площади растительного покрова (например, кБТЕ на квадратный фут цветущего навеса). Если данные показывают, что энергопотребляющие системы потребляют больше электроэнергии, чем вы думаете, обратитесь к историческим контрольным показателям. Оглядываясь назад на пакет эффективных данных о производительности, вы можете сравнить текущее потребление энергии с показателем вашего набора контрольных данных, суженным до периода в прошлом с аналогичными условиями окружающей среды и эксплуатации.

Анализируйте данные для достижения поставленных производственных целей, используя данные, которые ваша команда может эффективно собрать. Свяжите данные о доходе с использованием ресурсов или характеристиками качества, чтобы определить последствия изменений показателей производительности. Например, доходность могла увеличиться, но часто также увеличивались и вводимые ресурсы. KPI PowerScore для продуктивности ресурсов измеряет единицы биомассы, произведенной на единицу ресурса (например, граммы сухих цветов каннабиса на галлон энергии). Поймите входы, необходимые для достижения конечных результатов.Такие вводимые ресурсы, как электричество, газ, вода и питательные вещества, необходимо анализировать в балансе с более широкими бизнес-потребностями фермы. Бенчмаркинг позволяет выявить причины и следствия в сложной сельскохозяйственной системе.

На рынке, который постоянно развивается, но при этом становится все более насыщенным, становится все более настоятельной необходимость максимизировать наше производство за счет оптимизации всех систем хозяйств. Фермерские системы включают в себя все, от растений до окружающей среды, людей и разработанных процессов.Без понимания того, какой вклад вносит вклад в конкретный выход, система фермы не работает оптимально.

Следите за дополнительными советами в следующем рецензируемом Руководстве по передовым методам автоматизации и контроля для производителей каннабиса от Resource Innovation Institute. Подумайте о сравнительном анализе работы теплицы с помощью PowerScore. Копайте глубже, присоединившись к RII и участвуя в рабочих группах нашего Технического консультативного совета.

1 1 5 Как избежать потери урожая каннабиса при выращивании

Гретхен Шимелпфениг, ЧП, является техническим директором Института инновационных ресурсов и руководит Техническим консультативным советом организации.В своей работе в Вермонте она заказывала проекты систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха и освещения, а также устанавливала системы в коммерческих и промышленных зданиях, включая теплицы и системы управления, используемые для научных исследований конопли и других сортов. Она является автором Руководства по передовой практике RII по HVAC и светодиодному освещению для выращивания каннабиса и сельского хозяйства с контролируемой средой. У нее есть степень бакалавра наук. Кандидат наук в области архитектурной инженерии Университета Вайоминга и степень магистра наук. в области гражданского строительства Стэнфордского университета. Она имеет лицензию профессионального гражданского инженера в Калифорнии и Вермонте. Посмотреть все рассказы авторов можно здесь.

Кейси Риверо — архитектор решений для каннабиса для Fluence от OSRAM и всесторонний профессионал в области каннабиса. Он создал множество эффективных бизнес-моделей выращивания с хорошо зарекомендовавшими себя компаниями в разных штатах. Проведя более 20 лет в сообществе каннабиса с различными предприятиями, Риверо понимает, что движет бизнесом и как проектировать и строить объекты, а также внедрять эффективные операционные процедуры. Он использует подход коммерческого дизайна при создании индивидуального решения для любых нужд.Риверо — влиятельный лидер в отрасли, который работает над разработкой новых методов и научных знаний для обеспечения успешного бизнес-планирования. Он поддерживает высокий уровень знаний в области ботаники и садоводства. Он разработал исследования для многих ведущих производителей продукции, включая освещение, питательные вещества, почву, программное обеспечение и оборудование HVAC. Риверо тоже живет, чтобы просвещать. В течение года вы можете увидеть, как он проводит различные семинары или делает презентации на конференциях по всему миру.Посмотреть все рассказы авторов можно здесь.

Корин Уайлдер — вице-президент по глобальным коммерческим операциям Fluence компании OSRAM. Она отвечает за представление отчетов о продажах и аналитику для внутренних операций, возглавляет программу скидок и стимулов для коммунальных предприятий и руководит внутренними процессами для достижения стратегических целей на рынках каннабиса и коммерческих продуктов питания. Свою карьеру Уайлдер сочетает в себе детской любви к науке с суровостью международного развития бизнеса.Она получила степень бакалавра экологии и морской биологии в Техасском университете A&M в Корпус-Кристи, где она проявляла особый интерес к генетике, клеточной биологии и науке о растениях. Несколько лет спустя она вошла в индустрию освещения в Universal Lighting Technologies и Panasonic (ULT), где она отслеживала прогнозирование продаж светодиодов и планирование спроса и отвечала за пересмотр энергетических стандартов и кодексов для осветительной техники. В 2014 году она получила степень магистра делового администрирования в Университете Липскомб и взяла на себя дополнительные обязанности в ULT в области обслуживания клиентов, технического проектирования, маркетинга, привлечения потенциальных клиентов и развития бизнеса.Посмотреть все рассказы авторов можно здесь.

Майк Зартариан — директор Zartarian Engineering. Он вырос в сельскохозяйственном сообществе Долины Пионеров в Западном Массачусетсе. Там он проникся глубоким уважением как к традиционным, так и к мелкомасштабным методам органического производства. Он учился в Северо-Восточном университете, получив степень бакалавра и магистра в области электротехники, и провел первую часть своей карьеры, занимаясь проектированием акустических систем и аудиоэлектроники для музыкантов-исполнителей. Переход к точному земледелию произошел естественным образом, и он работал над широким спектром проектов как в производстве каннабиса, так и в овощеводстве, уделяя особое внимание светодиодным системам, датчикам, системам питания и дизайну производственных помещений. Майк — руководитель Zartarian Engineering в Бостоне, Массачусетс. Посмотреть все рассказы авторов можно здесь.

Дорожная карта для функциональной характеристики генов сельскохозяйственных культур с большими геномами: уроки полиплоидной пшеницы

Чтобы поместить предыдущие ресурсы в контекст, мы представляем тематическое исследование для получения мутантов пшеницы и данных по экспрессии с использованием интересующего гена из Arabidopsis thaliana . Фактор транскрипции TBF1 , подобный фактору теплового шока, также известный как HsfB1 , является критическим регулятором перехода растений от роста к защите (Pajerowska-Mukhtar et al., 2012) и реакция на тепловой стресс (Guo et al., 2016). Поэтому мы предполагаем, что его ортологи пшеницы могут играть аналогичную роль в регуляции защитных и / или абиотических стрессовых реакций (Ikeda et al., 2011). Первым шагом для проверки этой гипотезы является определение ортологов пшеницы TBF1 , что можно сделать с помощью генного дерева Ensembl Plants (Bolser et al. , 2015), которое отображает предсказанные ортологи для всех видов, включенных в Ensembl Plants. TBF1 является одним из пяти ортологов HSFB , названных HSFB1, 2A, 2B, 4, и 5 соответственно.Исследование генного дерева Ensembl Plants показывает единственную триаду пшеницы, которая попадает в кладу HSFB1 , расположенную в пятой группе хромосом (рис. 5A). Важно отметить, что большинство моделей генов были аннотированы автоматически, и, следовательно, структуры генов, вероятно, будут содержать некоторые ошибки, ожидающие ручного исправления. Таким образом, мы рекомендуем исследователям вручную проверить аннотацию интересующих их генов, прежде чем продолжить анализ.

Пример использования доступных ресурсов для функциональной характеристики генов пшеницы.

( А ). Генное дерево Ensembl Plants иллюстрирует идентификацию триады пшеницы (зеленая полоса), наиболее тесно связанной с AtHSFB1 (показано фиолетовым цветом). ( B ) Использование Os09g0456800 (ортолог риса AtHSFB1 ) в качестве запроса BLASTp против предсказанных белков пшеницы независимо идентифицирует ту же триаду пшеницы. ( C ) Исследование данных по экспрессии РНК с сайта www.wheat-expression.com показывает, что пшеничная триада наиболее сильно экспрессируется в колосе, с дифференциальной экспрессией в условиях абиотического и болезненного стресса. Образцы идентифицируются по ткани происхождения (колос, зеленый; зерно, фиолетовый; листья / побеги, оранжевый; корни, желтый) и стрессу (нет, голубой; абиотический, зеленый; болезнь, темно-синий), как они представлены на веб-сайте. . ( D ) После идентификации подходящих мутантов TILLING пшеницы гомеологи генома А и В объединяют с помощью этой примерной схемы скрещивания, демонстрируя четыре скрещивания, требуемые между двумя выбранными мутациями в каждом гомеологе. Обратите внимание, что функциональная проверка, предложенная в ( D ), проводится с использованием популяции мутантов тетраплоидов.

Для подтверждения ортологов Arabidopsis — пшеницы, полученных от Ensembl Plants, мы рекомендуем провести сравнения между пшеницей и рисом, чтобы установить ортологию между этими видами злаков. И гомеологи пшеницы, и модель гена риса Os09g0456800 имеют одинаковую структуру гена, состоящую из двух экзонов с консервативным положением границы интрон / экзон.Для дальнейшего подтверждения взаимосвязи гена риса с гомеологами пшеницы предсказанный рисовый белок можно использовать в качестве запроса для анализа BLASTp протеома пшеницы в Ensembl Plants; ожидаемые ортологи пшеницы — это три основных совпадения для геномов A, B и D (рис. 5B).

Выявив ортологи пшеницы Arabidopsis TBF1 , мы можем изучить и сравнить профили экспрессии с помощью браузера expVIP (www.wheat-expression.com) (Borrill et al. , 2016; Ramírez-González et al., 2018; Рисунок 5C). Все три гомеолога пшеницы имеют сходные профили экспрессии с изменениями экспрессии в спайке при заболевании и абиотическом стрессе. Это согласуется с данными браузера eFP, которые показывают высокую экспрессию в колосках и остях растений, не подвергшихся стрессу, а также в более зрелых тканях листьев (Winter et al., 2007; Ramírez-González et al., 2018). Данные по экспрессии предполагают, что гомеологи пшеницы TBF1 наиболее сильно экспрессируются в колосе и могут иметь дифференциальную экспрессию в ответ на биотический и абиотический стресс.Мы также можем изучить эпигенетическое окружение трех гомеологов, используя эпигеномную карту мягкой пшеницы (http://bioinfo.sibs.ac.cn/cs_epigenome; Li et al., 2019). Большой пик модификации гистона h4K9ac на 5′-конце гомеологов указывает на активную транскрипцию с промотора, соответствующую наблюдаемой экспрессии гена. Напротив, A-гомеолог TraesCS5A02G237900 фланкирован двумя генами, которые имеют низкую экспрессию на стадии проростков и, соответственно, низкие уровни модификаций h4K9ac в их промоторах. Стоит отметить, что эпигеномный браузер использует генные модели RefSeqv1.0, а не генные модели RefSeqv1.1, используемые в Ensembl Plants.

Дальнейшее исследование этих гомеологов может быть выполнено с помощью сети знаний KnetMiner. Для ортологов пшеницы TBF1 сюда входят данные о гомологии, коэкспрессии и связанные мутанты TILLING, в сочетании с другой специфической для пшеницы информацией, такой как сети GENIE3, публикации, связанные с пшеницей, взаимосвязи ген-фенотип, извлеченные из литературы, данные GWAS и Arabidopsis белок-белковые взаимодействия.Здесь гены пшеницы, обозначаемые как HSFB1, , являются ортологами гена Arabidopsis TBF1 , как было продемонстрировано ранее, и три гомеолога пшеницы попадают в модуль, связанный с ответами на абиотические стрессы (Рисунок 6). Кроме того, в сети GENIE3 прогнозируется, что гомеологи HSFB1 B и D нацелены на гены LRK10 и PPD , которые имеют известную связь с засухоустойчивостью и чувствительностью (рис. 6). База данных KnetMiner также воспроизводит взаимосвязь между гомеологами пшеницы HSFB1 и их ортологами Arabidopsis , которые регулируют реакцию на тепловой стресс (Рисунок 6).В целом эти данные подтверждают гипотезу о том, что гены пшеницы HSFB1 и участвуют в реакции на абиотический стресс, возможно, в частности, в ответ на засуху.

Сеть KnetMiner иллюстрирует предполагаемую роль ортологов пшеницы

TBF1 в ответ на абиотический стресс.

Ортологи пшеницы гена Arabidopsis TBF1 , изображенные здесь как три копии гена HSFB1 (голубые треугольники), попадают в модуль экспрессии три (коричневая стрелка; модуль 3 WGCNA).Гены в этом модуле обогащены такими терминами GO, как «реакция на стресс» и «реакция на абиотический стимул» (темно-зеленые пятиугольники). Предполагается, что гомеологи HFSB1 будут регулировать другие гены (синие треугольники) в сети GENIE3 (фиолетовые соединительные стрелки), которые связаны с терминами онтологии признака засухоустойчивости (светло-зеленый пятиугольник). Мутации PTC доступны для всех трех гомеологов HFSB1 (темно-зеленые звезды, связанные с эффектом STOP GAINED SNP) в популяции Cadenza.

После оценки уровней экспрессии in silico , мы можем охарактеризовать фенотип мутантов пшеницы TBF1 с использованием секвенированных экзомом популяций мутантов TILLING пшеницы (рис. 2). Мы предлагаем изначально использовать популяцию Kronos, поскольку она основана на тетраплоидной линии и, таким образом, содержит только две копии гена (гомеологи A и B). Это означает, что для получения полного нокаута необходимо скрестить только два мутанта. Можно также использовать гексаплоидную популяцию Cadenza TILLING, но для этого потребуется дополнительное поколение для объединения мутантных аллелей всех трех гомеологов (рис. 4).

Все мутации TILLING, выявленные в отношении более позднего генома RefSeqv1.0, доступны непосредственно из Ensembl Plants в разделе «Генетическая вариация». Доступные мутации в интересующем гене можно визуализировать в виде таблицы или расположить вдоль гена с помощью опции «Изображение варианта» или «Таблица вариантов». Таким образом, мы можем быстро идентифицировать мутации, которые, по прогнозам, приведут к преждевременному завершению кодона (PTC). Однако, если отсутствуют подходящие мутации PTC, хорошей альтернативой являются мутации сайтов сплайсинга, которые, согласно прогнозам, приведут к сдвигу рамки считывания ниже по течению, или миссенс-мутации в высококонсервативных аминокислотных остатках с низкими показателями SIFT (Sorting Intolerant from Tolerant; Ng and Henikoff, 2003).Показатели SIFT предсказывают влияние мутации на функцию белка и основываются на физических свойствах альтернативной аминокислоты, а также на гомологии последовательностей.

Для гомеологов генома A и B TBF1 в Kronos мутации PTC отсутствуют. Однако мы идентифицировали миссенс-мутации в высококонсервативных остатках с оценкой SIFT, равной 0, что позволяет предположить, что эти мутации, вероятно, будут оказывать вредное влияние на функцию белка (рис. 5D). Помимо SIFT, мы также рекомендуем использовать программу просмотра PSSM (https: // www.ncbi.nlm.nih.gov/Class/Structure/pssm/pssm_viewer.cgi), чтобы помочь предсказать влияние конкретных миссенс-мутаций на консервативные белковые домены.

Линии TILLING

из обеих популяций можно заказать через ГРУ (https://www.seedstor.ac.uk/shopping-cart-tilling.php) в Великобритании или в лаборатории Дубковски (https://dubcovskylab.ucdavis). edu / пшеничный тиллинг) в США. Чтобы максимизировать вероятность выбора функционально важных мутантов, мы рекомендуем выбрать две независимые мутантные линии для каждого гомеолога и провести скрещивания между каждым мутантом в геномах A и B (четыре скрещивания показаны на рисунке 5D).Подробные руководства по выращиванию растений пшеницы, генотипированию мутантов TILLING и скрещиванию мутантов можно найти на сайте www. wheat-training.com.

Сеянцы генотипируют для подтверждения наличия правильной мутации и отбора гомозиготных особей для скрещивания. Для этого мы разрабатываем специфичные для генома праймеры для использования в анализе KASP, как описано выше и на сайте www.wheat-training.com. Для большинства мутаций TILLING были предварительно сконструированы геном-специфические праймеры, которые доступны в Ensembl Plants. Если подходящих предварительно разработанных праймеров нет, можно использовать онлайн-инструменты, такие как PolyMarker (Ramirez-Gonzalez et al., 2015), а при необходимости можно спроектировать вручную. После проведения первоначального скрещивания мы выращиваем особи F ₁ в условиях скоростной селекции и самоопыляемся, чтобы получить семена F ₂ . Затем мы выращиваем F ₂ особей и отбираем с помощью генетических маркеров особей, гомозиготных по одному или обоим мутантным аллелям, а также гомозиготных контрольных особей дикого типа (рис. 4). Затем мы можем провести нашу первую фенотипическую оценку растений F ₂ с использованием гомозиготных линий дикого типа в качестве контроля без необходимости обратного скрещивания с Kronos. Мы можем сделать это, потому что фоновые мутации в выбранных линиях будут сегрегироваться как в мутантных, так и в линиях дикого типа, что приведет к эквивалентной фоновой мутационной нагрузке между родственными генотипами (Uauy et al., 2017). Обратное скрещивание с Kronos может быть начато либо с одиночными мутантами при проведении первоначального скрещивания, либо с двойным мутантом F ₂ на более поздней стадии. Обратное скрещивание для удаления фоновых мутаций особенно важно при изучении количественных признаков, таких как компоненты урожая (Simmonds et al., 2016), и когда растения предназначены для полевого фенотипирования.

Независимые от культивирования и зависимые от культивирования метагеномы раскрывают генетический и ферментативный потенциал микробного сообщества, участвующего в деградации сложного микробного полимера | Microbiome

Обзор данных метагенома

Метагеном SIP

После фильтрации для контроля качества в общей сложности 18 762 958 считываний были сохранены для дальнейшего анализа, в среднем 1 563 580 считываний на образец. Всего было предсказано 1 209 745 ORF для функциональной аннотации, и примерно 50% этих ORF были классифицированы с использованием баз данных KEGG и COG. Статистика секвенирования представлена ​​в таблице 1.

Таблица 1 Статистика секвенирования метагеномики дробовика SIP для каждого лечения. Среднее из 4 повторов

Состав сообщества Метагеном SIP на основе SSU рРНК и классификации ORF

Таксономическая аннотация на основе аннотации SSU рРНК продемонстрировала, что бактерии, грибы и археи составляют примерно 84%, 4% и 2% последовательностей, соответственно.На уровне филума во всех образцах наблюдались 17 групп бактерий, 5 групп грибов и 3 группы архей. Наиболее многочисленные группы на уровне филума принадлежали домену Bacteria (дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S1a). Proteobacteria был самым распространенным филумом во всех обработках (26,4–28% последовательностей), за ним следовало Actinobacteria (14,5–17,5% последовательностей). Как в неизмененном, так и в контрольном образце ¹² C-EPS с поправками Acidobacteria были третьей по численности группой (14.5–15,8% последовательностей), тогда как в образцах «тяжелой» фракции Planctomycetes были третьим по численности филумом (16,45% последовательностей) (дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S1a). На уровне рода мы наблюдали 167 групп во всех выборках, из которых 110 были неклассифицированными группами. «Неклассифицированные бактерии » были самой многочисленной группой в неизмененном контроле (3,5% последовательностей), в то время как «неклассифицированные Acidobacteriaceae » (2,6% последовательностей) были наиболее многочисленными в группе ¹² C-EPS- дополненный элемент управления (рис.1а). В меченых образцах преобладающей группой были «несекретные Planctomycetes » (3,2% последовательностей) (рис. 1а). Среди 10 наиболее массовых групп наблюдались только 2 классифицированных рода: Acidothermus (1,8–2,9% последовательностей) и Singulisphaera (0,2–2,6% последовательностей) (рис. 1а). Точно так же в таксономическом составе анализа на основе ORF доминировал домен Bacteria , при этом в среднем 82% ORF принадлежали бактериям и примерно 18% ORF происходили от неклассифицированных организмов во всех образцах (дополнительный файл 1: Дополнительный рисунок S1b).На уровне филума мы наблюдали всего 103 группы бактерий, 6 групп грибов и 11 групп архей во всех образцах. Acidobacteria (20,1–25,3% последовательностей) были наиболее распространенным типом в неизмененных и ¹² C-EPS-измененных контрольных образцах, в то время как Actinobacteria (26% последовательностей) были преобладающей группой в «тяжелых» образцах. фракционные образцы (дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S1b). На уровне рода мы обнаружили 1541 группу, из которых 667 не были классифицированы.В тройку самых распространенных групп в обоих контрольных вариантах обработки входили «неклассифицированные микроорганизмы» (17,3–19,4% ORF), «несекретные бактерии » (12,7–16% ORF) и «несекретные Acidobacteriaceae » (9,3 –11,5%), в то время как преобладающими группами в образцах «тяжелой» фракции были «неклассифицированные микроорганизмы» (16,1% ORF), «неклассифицированные бактерии » (18,9% ORF) и «несекретные планктомицетов » ( 9% ORF) (рис. 1b).

Фиг.1

Таксономический состав и относительная численность микробных групп на уровне рода при обработке метагенома SIP на основе таксономической классификации гена рРНК SSU и таксономической классификации ORF b . Отображаются только десять наиболее распространенных групп для каждого лечения. Средняя численность 4 повторности. Unc .: несекретно. Без EPS: инкубация без Wh25EPS. Не лаб .: EPS-инкубация, содержащая ¹² C-Wh25EPS. Heavy: «тяжелая фракция» инкубаций, содержащих ¹³ C-Wh25EPS

PERMANOVA ( p значения <0.001) показали, что как для данных SSU рРНК, так и для анализа на основе ORF, микробные сообщества были разными между обработками, причем оба контрольных лечения были ближе друг к другу, и образцы «тяжелой» фракции, выделенные от обоих контрольных обработок на графиках PCoA (рис. 2). Для сообществ рРНК SSU первые две оси PCoA объяснили 43,3% вариации, в то время как для данных на основе ORF объяснили 90,6% вариации. Анализ RDA ( p = 0,002) для обоих наборов данных показал, что в основном группы из Planctomycetes , такие как «несекретные Planctomycetes », «несекретные Planctomycetales », «несекретные Planctomycetia ulisphasetia дисперсия микробных сообществ между «тяжелой» фракцией и обеими контрольными обработками (дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S2), что согласуется с более высокой численностью Planctomycetes в меченых образцах.Индексы альфа-разнообразия показали, что индексы богатства и разнообразия были ниже для образцов «тяжелой» фракции по сравнению с обоими контролями (дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S3), подтвержденный тестом ANOVA (значение p <0,05).

Рис. 2

Метод главных координат (PCoA) кластеризация нормализованных и преобразованных по Хеллингеру данных секвенирования метагенома SIP на основе расстояний Брея-Кертиса , таксономической классификации гена рРНК SSU и таксономической классификации ORF b . Без EPS: инкубация без Wh25EPS. Не лаб .: EPS-инкубация, содержащая ¹² C-Wh25EPS. Тяжелая: «тяжелая фракция» инкубаций, содержащая ¹³ C-Wh25EPS

Функциональный профиль метагенома SIP

Базы данных KEGG, COG и CAZy использовались для аннотации функциональных генов с целью изучения функциональных характеристик микробных сообществ. Примерно 60% ORF были назначены COG, что в общей сложности соответствует 20 644 COG. Самыми распространенными категориями COG во всех выборках были «предсказания R-общей функции» (10.8–11,6% ORF) (дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S4a). Анализ «случайного леса» при отборе признаков Борута ( p <0,05) использовался для выявления аннотаций признаков, которые значительно различались между обработками. Всего алгоритмом Борута было отобрано 32 COG. Тринадцать из идентифицированных COG были более многочисленными в неизмененных контрольных образцах, а 19 были более многочисленными в меченых образцах (рис. 3a). Однако большинство признаков, выявленных в ходе анализа, относились к категории неизвестных функций.Однако некоторые из неизвестных COG, присутствующих в маркированном препарате, были связаны в основном с типами Planctomycetes и Acidobacteria , согласно базе данных eggNOG v 4.5 (дополнительный файл 1: дополнительная таблица S1).

Рис. 3

Случайный лесной выбор функций леса Борута, которые существенно разделились между обработками на основе 1000 перестановок для a аннотации COG, b KEGG аннотации и c dbCAN аннотации.Тепловые карты основаны на нормированных относительных количествах аннотированных ORF из образцов метагенома SIP с помощью TPM с оценкой z . Описание функций, отображаемых в тепловой карте, подробно описано в дополнительной таблице S1 (COG), дополнительной таблице S2 (KEGG) и дополнительной таблице S3 (dbCAN). Без EPS: инкубация без Wh25EPS. Не лаб .: EPS-инкубация, содержащая ¹² C-Wh25EPS. Тяжелая: «тяжелая фракция» инкубаций, содержащая ¹³ C-Wh25EPS

Анализ KEGG показал, что около 50% ORF были отнесены к 7 343 функциональным ортологам KEGG.17 наиболее распространенных KEGG во всех образцах были разделены на три категории: передача сигналов и клеточные процессы (8 KEGG — 0,16% от общего количества ORF), генетическая информация и обработка (6 KEGG — 0,14% от общего количества ORF) и метаболизм (3 —0,21% от общего числа ORF) (дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S4b). Отбор по признаку Борута выявил 40 KEGG, которые повлияли на дисперсию образцов, из которых 26 были более многочисленными в маркированной обработке, а 14 были более многочисленными в неизмененном контроле (рис.3б). Среди KEGG, более распространенных в маркированном лечении, 13 могут быть отнесены к путям KEGG, в основном связанным с «метаболическими путями» и «микробным метаболизмом в различных средах» (дополнительный файл 1: дополнительная таблица S2). Среди KEGG, более распространенных в неизмененном контроле, 8 можно отнести к путям KEGG, большинство из которых относится к «метаболическим путям» (рис. 3b, дополнительный файл 1: дополнительная таблица S2).

Аннотация с использованием базы данных dbCAN показала, что семейства GT41 (8.4–11% CAZYmes), AA3 (4,4–5%), GT4 (3,4–4,7%), GT2 (4,1–4,3%) и CE10 (3,5–4,2%) были среди наиболее распространенных во всех вариантах лечения. (Дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S4c). Отбор признаков Борута выявил 27 семейств CAZY, влияющих на дисперсию обработок образцов (рис. 3c), подавляющее большинство из которых относится к категории гликозидгидролаз (GH). Среди отобранных семей 15 были более многочисленны в маркированной обработке, а 12 были более многочисленными в неизмененном контроле.Категории, изобилие в маркированном лечении, включали модули ксилана и фруктана, ксиланазы, маннозилтрансферазы и агаразы, тогда как категории, изобилующие в неизмененном контроле, были в основном α- и β-галактозидазами и глюкозидазами (Дополнительный файл 1: Дополнительная таблица S3). PERMANOVA ( p значения <0,001) продемонстрировал, что для данных KEGG, COG и dbCAN функциональные генные композиции различались между обработками, аналогично таксономическому анализу, с контрольными обработками, сгруппированными вместе и отделенными от образцов «тяжелой» фракции (дополнительный файл 1: Дополнительный рисунок S5).

Метагеном культивируемых микробов

Обзор данных метагеномики

Всего после фильтрации по качеству последовательности было получено 422 735 048 считываний, в среднем 80% ORF классифицированы с помощью баз данных KEGG и COG. Статистика секвенирования приведена в таблице 2.

Таблица 2 Статистика секвенирования культивированного метагенома для каждого планшета. Среднее из 2 повторов на чашку

Состав сообщества метагенома культивируемых микробов на основе классификации SSU рРНК и ORF

Анализ таксономического состава на основе SSU рРНК показал, что в среднем 73% последовательностей принадлежат домену Бактерии , 20% в царство Грибы , и 7% были получены от других эукариот (дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S6a).На уровне филума было идентифицировано 17 бактериальных групп, 7 грибных групп и 14 эукариотических групп. Наиболее многочисленной группой был бактериальный тип Proteobacteria с ~ 47,9% последовательностей, за которым следовал грибной тип Ascomycota с ~ 14,5% последовательностей (дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S6b). На уровне рода в общей сложности наблюдалось 450 групп, из которых наиболее многочисленными были группы бактерий. Преобладающими группами были «несекретные бактерии» (~ 2.2% последовательностей) и Dyella (~ 1,5% последовательностей) (рис. 4а). Silvimonas и Burkholderia также вошли в десятку самых распространенных родов (~ 1,4 и 1,3% последовательностей соответственно). Аналогичным образом, для данных, основанных на ORF, наиболее распространенные группы на уровне рода принадлежали домену Bacteria , что свидетельствует о наличии 1930 групп на уровне рода. «Неклассифицированные микробы» были самой многочисленной группой, за ней следовали роды Caballeronia (15.4% ORF) и Paraburkholderia (15,1% ORF) (рис. 4b). Другие роды, такие как Burkholderia , Rhodanobacter и Dyella , также были среди преобладающих групп (7,8, 7,1 и 4,9% ORF) (рис. 4b).

Рис. 4

Таксономический состав и относительная численность микробных групп на уровне рода в образцах из метагеномного ружья культивируемых микроорганизмов на основе таксономической классификации гена рРНК SSU и таксономической классификации ORF b . Отображаются только десять самых массовых групп. Среднее значение из 2 повторов на чашку с питательной средой

Функциональный профиль метагенома культивируемых микробов

Функциональный профиль метагенома культивируемых микробов исследовали посредством аннотации к базам данных KEGG, COG и dbCAN. Анализ COG показал, что примерно 20,6% аннотированных COG были отнесены к неизвестным функциям. Среди классифицированных COG, как и в метагеноме SIP, преобладающие категории включали «транспорт и метаболизм E-аминокислот» (~ 8.6% ORF), «Транспорт и метаболизм G-углеводов» (~ 8,0% ORF) и «Производство и преобразование C-энергии» (~ 7,3% ORF) (рис. 5a).

Рис. 5

Распределение относительной численности наиболее распространенных функциональных категорий в данных TMM-нормализованного метагеномного секвенирования из метагенома дробовика культивируемых микроорганизмов. — аннотация COG (10 самых распространенных). b Аннотация KEGG (10 самых распространенных). c dbCAN аннотация (10 самых распространенных).Описание функций, отображаемых в b и c , подробно описано в дополнительной таблице S4. Среднее из 2 повторов на чашку питательной среды. Транспорт и метаболизм E-аминокислот; Транспорт и метаболизм G-углеводов; Транспорт и метаболизм Н-кофермента; Производство и преобразование C-энергии; I-липидный транспорт и метаболизм; Транспорт и метаболизм F-нуклеотидов; Q-вторичные метаболиты; D-клеточный цикл; Подвижность N-клеток; Биогенез М-клеточной стенки / мембраны / оболочки; V-защитные механизмы; Р-транспорт и метаболизм неорганических ионов; U-внутриклеточный трафик; Трансляционная модификация O-post; Механизмы передачи Т-сигнала; L-репликация, рекомбинация и репарация; К-транскрипция; J-перевод; S-функция неизвестна; R-общая функция и прогноз; Анализ пути X-mobilome

KEGG показал, что около 65% ORF были отнесены к 9945 ортологам KEGG.20 наиболее распространенных KEGG были распределены по категориям «Обработка генетической информации» (1 KEGG ~ 0,24% от общего количества ORF), «Метаболизм» (4 KEGG ~ 1,18% от общего количества ORF) и «Передача сигналов и клеточные процессы» ( 15 KEGG — 4,54% ORF), из которых 13 KEGG были классифицированы как транспортеры (рис. 5b).

Анализ углеводно-активных ферментов с dbCAN показал наличие 298 семейств CAZyme. Преобладали 23 семейства, численность которых превышала 1%.Внутри наиболее распространенных семейств мы наблюдали 2 семейства AA (7,75% CAZymes), 1 семейство CBM, 4 семейства CE, 10 семейств GH и 6 семейств GT (рис. 5c). Эти семейства CAZyme состоят в основном из ферментов, обладающих целлюлолитической (альфа-глюкозидазы, альфа-фукозидазы), гемицеллюлолитической (альфа-рамнозидазы, альфа-ксилозидазы, альфа-маннозидазы, бета-галактозидазы) и активностью метаболизма клеточной стенки (N-ацетилглюкозаминилтрансферазы, альфа-N -ацетилгалактозаминидазы и пептидогликанлиазы) (дополнительный файл 1: дополнительная таблица S4).Наиболее многочисленным семейством было GT41 (рис. 5c), которое включает UDP-GlcNAc: пептид β-N-ацетилглюкозаминилтрансферазы и UDP-Glc: пептид N-β-глюкозилтрансферазы, ферменты, участвующие в гликозилировании белка. Среди семейств GH наиболее многочисленным был Gh23.

Среди всех 127 семейств GH, обнаруженных в обоих наборах данных метагенома, 114 семейств наблюдались в обоих наборах данных, в то время как 5 семейств были исключены из набора данных SIP (Gh212, Gh58, GH52, GH86, GH98), а 8 были исключены из набора данных культивируемых микробов. (Gh211, Gh231, Gh232, Gh234, Gh55, GH7, GH80, GH85) (Дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S7).

Таксономия семейств обогащенных гликозидгидролаз

Таксономический анализ самого распространенного семейства GH в обоих наборах данных метагенома, Gh23, показал, что большинство последовательностей Gh23 в наборе данных культивируемых микробов принадлежало к типу Proteobacteria (66,8% последовательности GH) и Acidobacteria (21,8% последовательностей GH), в то время как в наборе данных SIP наиболее распространенными типами для Gh23 были Actinobacteria (20,4–45,7% последовательностей GH), Acidobacteria (4–24 .7% последовательностей) и других типов (27–34% последовательностей GH) (табл. 3).

Таблица 3 Таксономия, связанная с последовательностями гликозидгидролаз, принадлежащих к семейству Gh23 (наиболее распространенное) и обогащенным семействам GH в образцах тяжелой фракции из метагенома SIP

Внутри семейств GH, которые были более многочисленны в «тяжелой» фракции SIP (рис. 3c), последовательности Gh209 принадлежали в основном Acidobacteria (45% последовательностей GH), другим типам (31–42% последовательностей GH) и Planctomycetes (2–29% последовательностей GH).Последовательности семейства Gh217 принадлежали преимущественно Actinobacteria (17–33% последовательностей), Acidobacteria (0–33% последовательностей GH) и другим типам (33–64% последовательностей GH). Последовательности семейства GH50 принадлежали в основном Proteobacteria (8–100% последовательностей GH) и другим типам (0–92% последовательностей GH). Последовательности GH 32 были связаны в основном с Acidobacteria (11–44% последовательностей GH) и другими типами (44–79% последовательностей GH). Последовательности Gh27 принадлежали к типу Proteobacteria (44–75% последовательностей GH) и другим типам (25–57% последовательностей GH).Последовательности GH71 были связаны с типами Actinobacteria (35–100% последовательностей GH), Proteobacteria (0–25% последовательностей), Acidobacteria (0–25% последовательностей) и другими типами ( 0–43% последовательностей).

Геномы, собранные с помощью метагенома (MAG), собранные из метагенома культивируемых микробов

Процесс биннинга с использованием контигов длиной более 5 т.п.н. сгенерировал после культивирования и качественной фильтрации 4 черновых варианта генома. Длина генома колебалась от 3.От 0 до 6,3 Мб, а содержание GC варьировалось от 57 до 62%. Все МАГ принадлежали к типу Proteobacteria . Ни один из MAG не был отнесен к родовому уровню; однако геномы были ближе к родам Paraburkholderia (MAG1) и Amantichitinum (MAG2 и MAG4). Наиболее близкая классификация MAG3 была к семейству Rhodanobacteraceae . Характеристики геномов описаны в Таблице 4. Охват геномов описан в Дополнительном файле 1: Дополнительная таблица S5.

Таблица 4 Характеристики генома для 4 геномов, собранных из метагенома (MAG), полученных в этом исследовании

Приблизительно 83,7% ORF, предсказанных для MAG, можно отнести к COG. Анализ показал, что большинство ORF, назначенных COG, попали в категорию «S-функция неизвестна» (16,4–18,4% ORF). Однако среди классифицированных COG наиболее распространенными категориями были «K-транскрипция» (5,9–9% ORF), «метаболизм E-аминокислоты» (4,8–8,1% ORF), «метаболизм G-углеводов» (3.32–7,2%), «Производство C-энергии» (4,2–5,9%), «метаболизм P-неорганических ионов» (4,65–6,3%) и «биогенез М-клеточной стенки / мембраны» (5,2–5,9%) ( Рис. 6а).

Рис. 6

Распределение относительной численности наиболее распространенных функциональных категорий в геномах, собранных метагеномом (MAG), собранных из данных секвенирования метагенома культивируемых микроорганизмов. — аннотация COG (10 самых распространенных). b Аннотация KEGG (10 самых распространенных). c dbCAN аннотация (10 самых распространенных).Описание функций, отображаемых в b и c , подробно описано в дополнительной таблице S6 и дополнительной таблице S11, соответственно. Транспорт и метаболизм E-аминокислот; Транспорт и метаболизм G-углеводов; Транспорт и метаболизм Н-кофермента; Производство и преобразование C-энергии; I-липидный транспорт и метаболизм; Транспорт и метаболизм F-нуклеотидов; Q-вторичные метаболиты; D-клеточный цикл; Подвижность N-клеток; Биогенез М-клеточной стенки / мембраны / оболочки; V-защитные механизмы; Р-транспорт и метаболизм неорганических ионов; U-внутриклеточный трафик; Трансляционная модификация O-post; Механизмы передачи Т-сигнала; L-репликация, рекомбинация и репарация; К-транскрипция; J-перевод; S-функция неизвестна; R-общая функция и прогноз; X-mobilome

Анализ пути KEGG показал, что около 90% предсказанных ORF могут быть отнесены к ортологам KEGG. Большинство наиболее распространенных ортологов KEGG во всех MAG были связаны с несколькими типами функций транспортеров (рис. 6b и дополнительный файл 1: дополнительная таблица S6). Чтобы оценить особенности MAG, которые могут быть задействованы в поглощении сахарных единиц Wh25EPS, мы решили глубже изучить транспортеры. Двадцать четыре ортолога KEGG, наблюдаемые в геноме MAG1, были связаны с транспортом нескольких сахаров, таких как сорбит, рибоза, арабиноза, ксилоза, фруктоза, рамноза, глюкоза, манноза и несколько сахаров (дополнительный файл 1: дополнительная таблица S7). .Среди ортологов KEGG, наблюдаемых в геноме MAG 2, 62 были связаны с транспортом сахара, такие как мальтоза, рафиноза, лактоза, глюкозиды, целлобиоза, ксилоза, фруктоза, рамноза, глюкоза, манноза и множественные сахара (дополнительный файл 1: дополнительная таблица S8. ). MAG3 не обнаруживал сахароспецифические транспортеры в пределах 60 KEGG, связанных с транспортной функцией; однако мы наблюдали некоторые транспортеры общего типа (Дополнительный файл 1: Дополнительная таблица S9). В MAG4 наблюдались 61 ортологи KEGG, связанные с транспортом сахара, такие как мальтоза, рафиноза, лактоза, сорбит, целлобиоза, арабиноза, ксилоза, фруктоза, рамноза, глюкоза, манноза и множественные сахара (дополнительный файл 1: дополнительная таблица S10).Мы также выполнили анализ CAZYmes с базой данных dbCAN, чтобы найти ферменты, которые могут быть связаны с разрушением Wh25EPS. MAG1 обладал 279 CAZymes, распределенными в 90 семейств, из которых наиболее многочисленными были CE1, GT4, GT42, CE10 и AA3 (рис. 6c). Семьдесят шесть наблюдаемых гликозидгидролаз были распределены по 43 семействам, включая широкий спектр активностей, таких как эндо- и экзоманнозидазы, альфа- и бета-глюкозидазы и галактозидазы, ксилозидазы, фукозидазы и рамнозидазы (Дополнительный файл 1: Дополнительная таблица S11).MAG2 обладал 141 CAZymes, распределенным в 65 семейств, а GT41, GT2 и CE1 были наиболее многочисленными семействами (рис. 6c). В общей сложности наблюдалась 51 гликозидгидролаза из 30 семейств с такими активностями, как альфа- и бета-глюкозидазы, бета-галактозидазы, маннаназы и маннозидазы, ксиланазы и полигалактуроназы (дополнительный файл 1: дополнительная таблица S11). В MAG3 наблюдались 210 казимов, распределенных в 81 семейство, причем GT41, GT2, CE1 и CE10 были наиболее многочисленными (рис. 6c). Обнаружено 64 гликозилгидролазы, относящихся к 37 семействам.Мероприятия включали альфа- и бета-галактозидазы, альфа-глюкозидазы, маннозидазы, маннаназы, рамнозидазы, арабинозидады, хитиназы и треалазы (дополнительный файл 1: дополнительная таблица S11). В геноме MAG4 обнаружено 180 CAZymes, распределенных в 73 семействах, из которых наиболее многочисленными были CE1, GT2 и GT41 (рис. 6c). 64 гликозидгидролазы были распределены среди 34 семейств, включая такие активности, как хитиназы, арабинофуранозидазы, альфа- и бета-гликозидазы, маннозидазы, целлюлазы, ксиланазы и полигарактуроназы (дополнительный файл 1: дополнительная таблица S11).Распределение наиболее распространенных семейств CAZYmes и GH как в наборах данных метагеномики, так и в MAG показано в Дополнительном файле 1: Дополнительный рисунок S8.

Суккуленты в выращивании: селекция новых сортов

Нажмите, чтобы познакомиться поближе

Об этой книге Отзывы клиентов Связанные заголовки

Об этой книге

Суккуленты очень разнообразны, но разведение и селекция могут повысить привлекательность их листвы и цветов, облегчить их выращивание, зимостойкость и другие желательные качества. Селекция суккулентных растений имеет долгую историю, насчитывающую два столетия, но в будущем можно добиться гораздо большего. Суккуленты в культивировании — это руководство по улучшению суккулентов.

В первой половине исследуется генетическая информация и практические методы, доступные селекционерам растений, чтобы помочь им добиться успеха в создании потрясающих новых сортов. Новые заводы требуют новых имен, по которым дается руководство.

Во втором полугодии исследуется селекция 12 семейств суккулентов.В первую очередь это кактусовые, у которых, например, у эпикактов, эхинопсисов и астрофитумов уже создано много новых красивых цветов и телесных форм. Напротив, в последнее время основное внимание при селекции агав уделялось производству ярких сортов. Суккуленты в культуре иллюстрирует около 400 сортов из выбранных семейств.

Отзывы клиентов

Выращивание незаконных культур

Хотя выращивание запрещенных культур часто помогает мелким сельским фермерам справиться с нехваткой продовольствия и непредсказуемостью сельскохозяйственных рынков, экономическая зависимость от запрещенных культур не является устойчивой в долгосрочной перспективе. Незаконное культивирование кокаинового куста и опийного мака, образующее анклав в национальной экономике и исключенное из основного потока развития, оставляет фермеров в руках недобросовестных посредников. В некоторых странах фермеры стали простыми работниками крупных коммерческих ферм, принадлежащих торговцам наркотиками. Кроме того, фермеры постоянно сталкиваются с угрозой принудительного искоренения их запрещенных культур со стороны правительства, что усугубляет их неустойчивое социально-экономическое положение. Хотя в последнее десятилетие масштабы культивирования опийного мака и кокаинового куста удалось сдержать, многое еще предстоит сделать. В то время как мировые посевные площади опийного мака в 2012 году выросли на 15%, главным образом за счет роста в Афганистане и Мьянме, мировое производство опия упало почти на 30%, до менее 5000 тонн в 2012 году, в основном из-за низких урожаев в Афганистане ( Всемирный доклад о наркотиках, 2013 г. ). В Андском регионе, где культивируется кокаиновый куст, в 2011 году мировая площадь культивирования коки составила 155 600 га, что почти не изменилось по сравнению с годом ранее.Применение проектов альтернативного развития в этих ключевых регионах будет способствовать поддержанию успешных результатов в борьбе с выращиванием запрещенных культур [ Последние данные УНП ООН о запрещенных культурах.

С 2003 года Афганистан является основным производителем опийного мака в мире, и на его долю приходилась основная часть выращивания опийного мака, около 74% мирового незаконного производства опия в 2012 году.При общей площади культивирования в Афганистане более 236 000 гектаров незаконное культивирование опийного мака достигло пика в 2012 году, превысив 10-летний максимум, зафиксированный в 2007 году. Это было главным образом результатом роста в Афганистане и Мьянме (двух основных производителях). ). Предварительная оценка тенденций культивирования опийного мака в 2013 году показала, что такое культивирование, вероятно, увеличится в основных регионах выращивания опия, что станет третьим подряд ростом с 2010 года. Мексика остается крупнейшим производителем опийного мака в Северной и Южной Америке ( Всемирный доклад о наркотиках, 2013 г.).

Мировое незаконное культивирование кокаинового куста в 2011 году оставалось примерно на том же уровне, что и в 2010 году. Большая часть выращиваемого в мире кокаинового куста выращивается в андских странах Многонационального Государства Боливия, Колумбии и Перу. После нескольких лет роста с 2005 г. в Многонациональном Государстве Боливия в 2011 г. произошло сокращение посевов кокаинового куста на 12%. С другой стороны, в Колумбии и Перу произошло небольшое увеличение площадей под культивированием кокаинового куста.

Господству империи риса Косихикари угрожает постепенный спад выращивания

Данные Японии

Экономика Еда и напитки 28 июня 2021 г.

Сорт риса Косихикари имеет репутацию своего сорта, благодаря чему он стал очень популярным в Японии. Однако его подавляющее доминирование в последние годы медленно снижается.

Кошихикари — представитель вкусного риса.С 1978 года этот сорт занимал лидирующую позицию в качестве основного риса в японских блюдах. С 1996 по 2019 год на его долю приходилось 30% риса, выращиваемого в Японии для потребления человеком, что намного выше, чем у других сортов. Хитомеборе, Хинохикари и Акитакомати занимали соответственно второе и четвертое места с 1999 года, и вместе эти четыре разновидности составляют 60% от общего числа. Между прочим, все три сорта, претендующие на второе место, были созданы путем скрещивания Кошихикари с другими сортами, что показывает силу его «семейства».”

Однако империя Кошихикари демонстрирует некоторые признаки упадка. После пика в 2005 году доля этих четырех сортов с тех пор медленно снижалась, а с 2018 года она упала ниже 60%.

В 2018 году государственные ограничения на выращивание риса были отменены, что вызвало опасения по поводу обвала рыночных цен и баланса спроса и предложения. Глобальное потепление также означало, что площади выращивания каждого конкурирующего сорта претерпели изменения. Чтобы победить растущую конкуренцию, производители уходят от сосредоточения внимания только на специальных брендах в пользу более разнообразного модельного ряда.

Эту тенденцию к диверсификации брендов можно также проследить по количеству разновидностей региональных брендов в районах производства риса. Министерство сельского хозяйства, лесного хозяйства и рыболовства установило спецификации, согласно которым производственная площадь и торговая марка должны отображаться на мешках с рисом, например, «Косихикари, произведенные в регионе X» или «Акитакомати, произведенные в регионе Y». Это привело к постоянному увеличению количества марок немелкого риса за последние 13 лет, достигнув 893 наименований для риса, произведенного к 2021-м годам.

Ниигата — это префектура с наибольшим количеством торговых марок, в которой представлены 40 сортов. Далее следуют другие основные производящие рис регионы: Ибараки (34 сорта), Акита (33 сорта), а также Мияги и Фукусима, в каждом из которых по 32 сорта.