• 近红外光谱与多元分析联用技术在白米和蒸谷米加工品质评价中的创新应用

  在全球粮食安全格局中，大米作为超过半数人口的主粮，其加工品质直接影响营养供给与产业效益。然而传统品质评价方法存在效率低、破坏样本、难以捕捉多维理化参数关联等痛点。巴西作为拉丁美洲最大的稻米生产国，其南部产区贡献了全国70%的产量，但工业界仍缺乏实时监控加工品质的技术手段。与此同时，消费者对高营养保留型大米（如蒸谷米）的需求持续增长，亟需建立更精准的质量评价体系。针对这一产业需求，联邦大学圣玛丽亚分校与帕苏丰杜大学的研究团队创新性地将近红外光谱技术（NIR）引入大米加工领域。该技术通过检测分子键振动产生的特征光谱，可在30秒内完成淀粉、蛋白质等成分的无损检测。研究团队进一步结合化学计量学方法，构

  来源：Journal of Cereal Science

  时间：2025-06-16

• 综述：温室温度预测与控制：方法、应用及未来方向

  摘要温室栽培是全球粮食安全和农业可持续发展的核心。温度管理作为其关键环节，亟需高效预测与控制技术。本文全面综述了温室温度管理的技术体系，涵盖三大方向：传感技术（如物联网IoT、无线传感器网络WSN和多模态数据融合）的支撑作用；传统模型、人工智能（AI）模型和混合模型的预测性能对比；以及模糊逻辑、模型预测控制（MPC）、强化学习（RL）等控制方法的适用场景。研究表明，深度学习在温度预测中表现卓越，而MPC和RL在控制环节各具优势。未来需突破模型鲁棒性、可解释性等瓶颈，发展植物中心AI和数字孪生技术，推动智慧农业范式革新。引言全球人口2050年将达97亿，温室种植通过节约50%–90%水资源和提升

  来源：Computers and Electronics in Agriculture

  时间：2025-06-16

• 基于多摄像头与自监督学习的荷斯坦奶牛重识别技术及其在农场管理中的应用

  研究背景与意义在现代化畜牧业中，荷斯坦奶牛（Holstein-Friesian）的个体识别是精准养殖的核心需求，涉及健康监测、发情期判断和产奶管理等关键环节。传统方法依赖耳标或人工观察，效率低下且易干扰动物福利。尽管计算机视觉（CV）技术已应用于奶牛识别，但现有研究多基于单摄像头系统，存在视角单一、人工标注成本高（如Cows2021数据集需数周标注）和跨场景泛化性差等问题。更棘手的是，农场环境要求系统能适应多摄像头覆盖、动态光照和密集遮挡等复杂条件，而此前缺乏真实农场场景下的多视角数据集和高效算法框架。研究设计与方法由国内某研究团队领衔的研究在《Computers and Electronic

  来源：Computers and Electronics in Agriculture

  时间：2025-06-16

• 基于无人机高通量表型技术(UAS-HTP)的甘蔗产量及组分精准估测研究

  在甘蔗育种领域，产量及其组分性状的精准测量一直是制约育种效率的瓶颈。传统方法需要人工测量株高、逐株计数茎数，每个生长季需评估数百甚至上千个小区，耗时费力且易出错。更棘手的是，甘蔗产量作为多基因控制的低遗传力性状，直接选择效果有限，而传统间接选择方法依赖人工测量的组分性状，效率低下。这种困境催生了研究者对无人机高通量表型技术(UAS-HTP)的探索——能否用"天空之眼"突破地面测量的局限？美国德克萨斯农工大学的研究团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表的研究给出了肯定答案。他们通过搭载RGB和多光谱传感器的无人机，对7个甘蔗品种进行两季宿根

  来源：Computers and Electronics in Agriculture

  时间：2025-06-16

• SONATA：一种保障单细胞多组学数据对角线整合可靠性的新型诊断方法

  随着单细胞多组学技术的突破性发展，科学家们已能同时获取同一细胞的转录组(scRNA-seq)、表观基因组(scATAC-seq、scMethyl-seq)等多维度数据。然而这些模态数据往往来自不同细胞群体，且特征维度差异显著——例如基因表达关注mRNA丰度，而染色质可及性测量基因组开放区域。这种"既无共享细胞又无共同特征"的困境，催生了不依赖锚定要素的对角线整合(diagonal integration)方法，如MMD-MA、SCOT等通过流形对齐(manifold alignment)实现跨模态整合。但这类方法存在致命盲区：当数据流形存在几何相似结构时，细胞可能被错误映射到完全不同的生物学状

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-06-16

• 紧凑流化床钙循环气化生物质制氢技术的经济与环境效益评估

  随着全球温室效应加剧，飓风、热浪等极端气候事件频发，化石燃料燃烧释放的CO2、CH4等温室气体成为主要诱因。氢能作为清洁能源载体，其绿色制备技术成为研究热点。当前电解水制氢(AWE)虽可实现零排放，但成本居高不下(3.5-5.1 /kg)；而传统生物质气化制氢虽成本较低(2.69−3.79/kg)，却面临焦油污染、碳排放较高等技术瓶颈。更棘手的是，生物质供应链不稳定、净化工艺复杂等问题制约其规模化应用。750°C)与CO2原位捕集的双重功效。关键技术包括：(1)建立20,000 Nm3/hr产能的系统模型；(2)采用钙基吸附剂实现气化过程同步脱硫；(3)通过敏感性分析识别电解槽效率、电力平准化

  来源：Bioresource Technology

  时间：2025-06-16

• 铁活化过碳酸钠高级氧化技术抑制污水沉积物中硫化氢与甲烷生成的机制研究

  城市排水系统中，污水沉积物在厌氧环境下滋生的硫酸盐还原菌（SRB）和产甲烷古菌（MA）如同“隐形工厂”，每年贡献全球约2.1±0.4 Tg的甲烷（CH4）排放，同时产生的硫化氢（H2S）以每年0.8–1.5毫米的速度腐蚀管道，造成高达30%的碳损失。现有抑制剂如游离亚硝酸虽能抑制80%微生物活性，却可能加重下游氮污染。如何在不产生二次污染的前提下“精准打击”这些微生物，成为环境工程领域的重大挑战。针对这一难题，深圳的研究团队在《Bioresource Technology》发表研究，提出用铁离子（Fe2+）活化固体过碳酸钠（SPC）的新型高级氧化工艺（AOP）。这种“化学武器”在分解时释放自由

  来源：Bioresource Technology

  时间：2025-06-16

• 基于D–A结构脂溶性近红外AIE荧光探针（D-TPA-A-TXO）的潜指纹三级特征原位可视化技术研究

  指纹作为法庭科学中最常见的物证之一，其三级特征（如脊线宽度、间距及汗孔分布）的识别对残缺潜指纹（LFPs）鉴定至关重要。针对现有数据库依赖二级特征导致部分指纹匹配困难的问题，本研究创新性地设计出具有给体-受体（D–A）结构的脂溶性近红外聚集诱导发光（AIE）探针D-TPA-A-TXO。该探针在乙醇/水混合溶剂中可快速溶解并选择性富集于潜指纹的脂质成分中，通过分子持续聚集触发AIE效应，无需复杂设备即可用普通相机直接捕获高对比度的三级特征图像。这种基于分子设计的原位可视化技术突破了传统方法对完整指纹的依赖，显著提升了犯罪现场微量物证的取证能力。

  来源：Journal of Fluorescence

  时间：2025-06-16

• 无人机多视角热成像技术解析小麦冠层温度变异源及其在表型筛选中的应用

  在农业精准化和智能化发展的背景下，作物表型组学研究面临重大挑战——如何准确获取反映植物生理状态的冠层温度(CT)数据。无人机搭载热红外相机虽能高效采集大田CT数据，但测量值易受传感器热漂移、田间空间异质性、观测几何效应等多重因素干扰，导致基因型与处理效应的真实信号被掩盖。特别是在小麦等主粮作物的育种筛选中，CT作为气孔导度和蒸腾作用的代理指标，其测量噪声会直接影响抗旱品种筛选的准确性。Agroscope研究所的Simon Treier团队在《Plant Phenomics》发表的研究中，创新性地采用多视角分析方法，对瑞士温带气候区两年四组冬小麦品种试验的99次飞行热成像数据进行系统解构。研究通

  来源：Plant Phenomics

  时间：2025-06-16

• 植物器官三维自动分割新突破：基于自监督学习框架Plant-MAE的创新方法

  在植物表型研究领域，三维器官分割是获取叶片形态、茎秆结构等关键性状的前提。然而传统方法面临三大瓶颈：依赖费时费力的点级标注数据；现有算法对多物种、多生长阶段的适应性差；田间复杂环境采集的点云存在结构缺失和噪声干扰。这些限制严重阻碍了高通量表型分析在育种和精准农业中的应用。中国农业科学院的研究团队在《Plant Phenomics》发表研究，通过构建包含8类作物2667个样本的大规模点云数据集，创新开发基于自监督学习的Plant-MAE框架。该模型采用核点卷积（KPConv）嵌入模块捕获器官尺度特征，设计多角度注意力特征提取块（MAFEB）融合空间几何信息，在掩码重建任务中学习植物形态的潜在特征

  来源：Plant Phenomics

  时间：2025-06-16

• 基于YOLOX-P算法的小麦穗数位点高效识别：计算机视觉与遗传育种的创新融合

  小麦作为全球主要粮食作物，其产量提升对保障粮食安全至关重要。穗数(SN)是影响小麦产量的关键因素之一，但传统人工计数方法效率低下，严重制约大规模育种进程。随着全球人口增长和饮食结构变化，预计到2050年小麦产量需增加60%才能满足需求。尽管中国小麦单产在1960-2000年间年均遗传增益达0.48-1.23%，但穗数的遗传改良进展相对缓慢。当前面临的挑战包括：SN受基因型和种植密度双重影响，属于中等遗传力性状；现有检测算法在密集种植条件下准确率不足；缺乏高效精准的SN表型分析平台。中国农业科学院作物科学研究所的研究团队通过整合计算机视觉和遗传育种技术，开发了改进的YOLOX-P算法，成功实现了

  来源：Plant Phenomics

  时间：2025-06-16

• 基于近红外光谱与机器学习的葡萄胚挽救最佳采样时间精准判定技术研究

  葡萄作为全球重要的经济作物，无核品种因其食用便利性备受青睐。然而，无核葡萄育种面临关键瓶颈——胚挽救技术中采样时间的精准判定。传统依赖授粉后天数（DAP）的方法受气候、品种差异影响显著，而基于浆果发育状态的判定又需破坏性取样，导致材料浪费。如何实现高效、精准且非破坏性的采样时间判定，成为制约无核葡萄育种效率提升的核心难题。针对这一挑战，西北农林科技大学的研究团队开展了一项创新性研究，通过整合近红外光谱（NIRS）技术与机器学习算法，首次建立了葡萄胚挽救最佳采样时间的智能化判定体系。相关成果发表于《Plant Phenomics》，为无核葡萄精准育种提供了全新范式。研究采用多学科交叉技术路线：首

  来源：Plant Phenomics

  时间：2025-06-16

• 近红外光谱技术作为火炬松抗梭锈病高通量表型分析方法的创新应用

  在广袤的美国东南部林区，火炬松作为最重要的经济用材树种，每年因梭锈病造成的损失高达数百万美元。这种由梭锈菌(Cqf)引发的病害，虽可通过抗性基因型防治，但传统依赖肉眼观察瘿瘤的鉴定方式存在致命缺陷——长达6-9个月的潜伏期可能掩盖感染症状，而环境压力差异更导致10%的"逃逸感病株"被误判为抗性株。这种"漏网之鱼"一旦进入育种程序，将严重威胁人工林的健康安全。为突破这一瓶颈，由美国佐治亚大学等机构组成的研究团队在《Plant Phenomics》发表创新性研究。科学家们独辟蹊径地将振动光谱技术引入森林病理学领域，首次系统评估了近红外(NIR)和傅里叶变换中红外(FT-IR)两种光谱技术在火炬松抗

  来源：Plant Phenomics

  时间：2025-06-16

• 基于光谱图像分析与机器学习的除草剂活性及作用模式快速诊断新方法

  在农业可持续发展面临严峻挑战的今天，除草剂的研发效率成为制约因素。传统筛选方法依赖人工观察和破坏性采样，往往需要数周时间才能评估药效，且难以区分不同作用机制。更棘手的是，现有快速检测技术如叶绿素荧光测定虽能反映光合作用抑制，但对非光合靶点的除草剂（如EPSPS抑制剂）敏感性不足。这种技术瓶颈使得新型除草剂开发成本居高不下，每年全球农药企业因此损失数百万美元的研发经费。针对这一难题，首尔大学的研究团队另辟蹊径，将植物表型组学中的多光谱成像技术与机器学习相结合。他们以油菜（Brassica napus）为模型，系统分析了PSII抑制剂（普罗帕脒）、PPO抑制剂（乙氧氟草醚）、HPPD抑制剂（甲基磺

  来源：Plant Phenomics

  时间：2025-06-16

• 基于PointNeXt与Quickshift++的三维植物器官实例分割方法：跨物种通用性研究与应用

  在植物表型研究中，准确分割茎叶器官是获取株高、叶长等形态参数的关键前提。然而，现有方法多针对特定作物设计，难以兼顾单子叶（如玉米）和双子叶（如番茄）植物的显著结构差异。传统人工测量效率低下，而基于二维图像的方法受限于平面信息丢失，多角度三维重建又面临计算复杂度高的问题。激光雷达等三维传感技术的普及为直接获取植物点云提供了可能，但密集点云中相似器官的实例混淆、跨物种适应性差等挑战仍未解决。广西大学的研究团队在《Plant Phenomics》发表研究，通过结合改进的PointNeXt深度学习网络与Quickshift++聚类算法，构建了适用于多作物器官实例分割的两阶段模型。研究整合了122株甘蔗

  来源：Plant Phenomics

  时间：2025-06-16

• 宫腔胚胎镜技术助力母胎界面免疫学研究：揭示不明原因复发性流产的免疫机制

  研究背景复发性流产（Recurrent Pregnancy Loss, RPL）是困扰育龄女性的重大生殖健康问题，约50-60%病例病因不明（uRPL）。现有指南指出，母胎界面（fetal-maternal interface）的免疫失调可能是关键因素，但传统研究方法如刮宫术（Dilation and Curettage, D&C）存在样本混杂、操作创伤引发免疫干扰等缺陷，而绒毛取样（Chorionic Villous Sampling, CVS）仅适用于特定临床场景。如何精准获取母胎界面组织并解析其免疫特征，成为破解uRPL机制的核心挑战。意大利那不勒斯费德里科二世大学医院与罗马雷吉

  来源：Placenta

  时间：2025-06-16

• 综述：纳米技术在小麦赤霉病防治中的应用进展与未来展望

  Abstract赤霉病（FHB）是威胁小麦、大麦等谷物的毁灭性真菌病害，不仅造成减产，还会产生强毒性的脱氧雪腐镰刀菌烯醇（DON）。传统防治手段如杀菌剂和抗病品种因环境限制和病原体适应性逐渐失效。纳米技术通过金属纳米颗粒（AgNPs/CuNPs/ZnO NPs）破坏真菌细胞膜、产生活性氧（ROS），以及纳米载体（脂质体/聚合物NPs）精准递送杀菌剂，显著提升防治效率。智能纳米载体和CRISPR/Cas系统等新技术进一步拓展了精准防治的可能性。Antimicrobial properties of nanoparticles纳米颗粒通过物理穿透和化学干扰双重机制抑制镰刀菌：银纳米颗粒（AgNPs

  来源：Physiological and Molecular Plant Pathology

  时间：2025-06-16

• 利用标记辅助回交技术向面包小麦转移条锈病抗性基因Yr5和Yr15的研究

  小麦是全球35%人口的主粮，但条锈病（由Puccinia striiformis f. sp. tritici引起）每年造成10%-70%的产量损失，严重时甚至绝收。伊朗主栽品种Roshan虽具优良农艺性状，却因缺乏抗病性逐渐被淘汰。面对病原菌快速变异导致传统抗病基因失效的困境，如何通过现代育种技术构建持久抗性成为关键。为攻克这一难题，伊朗克尔曼沙希德·巴霍纳尔大学的研究团队开展了长达7年的研究，通过标记辅助回交（Marker-Assisted Backcrossing, MAB）技术，将目前对伊朗流行菌株仍保持高效抗性的Yr5和Yr15基因导入Roshan背景，最终培育出抗病近等基因系（Ne

  来源：Physiological and Molecular Plant Pathology

  时间：2025-06-16

• 基于重组酶聚合酶扩增技术(RPA)的水稻根结线虫Meloidogyne graminicola快速检测及M. oryzae筛查方法的建立

  水稻作为全球第三大粮食作物，其生产正面临植物寄生线虫(PPN)的严重威胁。其中，水稻根结线虫(Meloidogyne graminicola, Mg)通过诱发根部瘿瘤破坏营养吸收，可导致显著减产。更棘手的是，这种线虫既能适应淹水环境也能在旱地生存，传统形态学鉴定依赖成虫雌虫的酯酶图谱分析，而分子检测方法如PCR、LAMP等虽可靠却需要专业设备和数小时操作。随着Mg被列入欧洲EPPO A2检疫名单，开发快速、精准的现场检测技术成为当务之急。葡萄牙国家农业与兽医研究所(INIAV)联合印度农业研究所(ICAR)的研究团队，在《Physiological and Molecular Plant Pa

  来源：Physiological and Molecular Plant Pathology

  时间：2025-06-16

• 胰腺癌并发症的复杂内镜治疗：一项展示微创技术改善生存质量的病例报告

  胰腺癌被称为“癌中之王”，其五年生存率长期低于10%，而胰腺导管腺癌（PDAC）更是占所有胰腺癌病例的90%。这种恶性肿瘤的致命性不仅源于其侵袭性强、早期诊断困难，更因其进展过程中常引发胆道梗阻、胃出口梗阻（GOO）等严重并发症，导致患者无法进食、黄疸进行性加重，生存质量急剧下降。传统治疗中，手术是唯一根治手段，但80%的患者确诊时已失去手术机会，而放疗、化疗等姑息疗法对并发症控制效果有限。面对这一临床困境，内镜技术近十年的突破性进展为PDAC并发症管理带来了转机——内镜超声（EUS）从单纯的诊断工具升级为可实施精准介入治疗的“超级内镜”，尤其是腔镜贴合金属支架（LAMS）的问世，使得微创解决

  来源：PHARMACIA

  时间：2025-06-16

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