农田作为国家的保护土地资源,与农业生产、食品安全、人体健康有着密不可分的关系。因此,研究农田土壤污染状况对确保粮食质量、保护农田资源具有重大意义。传统的农田土壤污染研究多针对单一场景、污染物或实验条件,难以应对日益复杂的环境问题。随着大数据时代的来临,机器学习逐渐在农田土壤环境保护领域中得到广泛应用,并在土壤污染识别、修复等方向的研究中展现其客观、准确、擅长处理复杂任务的优势。本文介绍了常用的机器学习流程、方式、算法和模型性能评价指标;通过对Web of Science 以及中国知网数据库中 2011—2023年间相关领域文献进行统计分析,从农田土壤污染的识别、修复材料的筛选与机理研究、生态风险评估三方面综述机器学习在这些领域研究中的应用,分析了其优势和局限性。最后,本文从提升数据共享、增强模型可解释性以及应用迁移学习等新手段提高模型性能等方面进行了展望。
植物线粒体基因组内特殊的开放阅读框(open reading frame,ORF)导致植物不产生雄配子或产生的雄配子无法正常受精,这种现象被称为细胞质雄性不育(cytoplasmic male sterility,CMS)。CMS材料雄配子稳定败育的特性使其在杂交种商业化生产...
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植物线粒体基因组内特殊的开放阅读框(open reading frame,ORF)导致植物不产生雄配子或产生的雄配子无法正常受精,这种现象被称为细胞质雄性不育(cytoplasmic male sterility,CMS)。CMS材料雄配子稳定败育的特性使其在杂交种商业化生产中一直扮演着重要角色,有效降低了制种成本,提高了杂交种纯度。随着对CMS现象研究的深入,新的CMS材料通过各种手段被不断创制出来,相关的不育基因也逐渐被定位和克隆。该文首先概述了目前对CMS基因进化的研究和常用CMS材料及其相关CMS基因的挖掘情况,随后总结了CMS材料在物质能量代谢、激素水平等方面的表型特点。同时整合了当前对CMS分子机制的几种假说,并结合实验证据提出对CMS分子机制的观点。以期在总结当前细胞质雄性不育研究的基础上对未来更加深入的理论和实验研究提供参考。
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