• 基于生物矿化增强的麦饭石与胶质芽孢杆菌耦合修复铅污染土壤技术的研究

  固定化微生物技术为修复重金属污染土壤提供了一种极具前景的方法。本研究开发了一种新型生物矿物复合材料（B-AM），通过将酸改性麦饭石（AM）与胶质芽孢杆菌（Bacillus mucilaginosus）耦合，以增强铅（Pb）的固定化效果。对比实验表明，B-AM在

  来源：Agronomy

  时间：2026-03-20

• 荔枝果实自然场景检测与采摘点定位的深度学习方法研究 Jing Chang and Sangdae Kim

  中国是荔枝主要生产国之一，果实质地柔软、体积小且果皮薄，使得非破坏性机器人采收面临极大挑战。在自然果园环境中实现自动化采收，关键在于精确果实检测、枝条分割及采摘点定位。本研究提出一种集成感知框架，结合目标检测、基于密度的聚类与语义分割技术。研究开发了基于改进Y

  来源：Agriculture

  时间：2026-03-20

• 番茄对病原胁迫与有益微生物互作的分子响应差异：基于蛋白质组-代谢组学方法的解析

  植物能够表现出独特的分子机制来区分有益微生物和病原菌互作。研究人员借助整合的蛋白质组-代谢组学方法，研究了番茄（Solanum lycopersicumL.）对有益细菌* Bacillus halotolerans IIVRBB3-BV4和真菌病原体Alter

  来源：Plant Stress

  时间：2026-03-20

• 高速、像素超分辨率压缩式第二近红外荧光活体成像技术

  论文摘要翻译 传统的第二近红外（NIR-II；1000至1700 nm）荧光成像无法同时实现高信噪比（SNR）和无运动伪影的快速生理动态捕捉。在此，研究人员介绍了NIR-II压缩荧光成像（COFI），这是一种高速、像素超分辨的压缩成像技术，利用高速空间光调制器

  来源：Research

  时间：2026-03-20

• 当更多支持带来的效果反而更少：塞尔维亚（2015-2025年）农业预算调整与技术效率 米兰·斯捷瓦诺维奇（Milan Stevanovic）和 塔蒂亚娜·布兰科夫（Tatjana Brankov）

  塞尔维亚的农业预算在生产关联的市场支持与直接支付（MSDP）及投资导向的农村发展支持（RD）之间反复转换。利用2015–2025年最终修订激励法规、食品价格指数和产量统计数据的协调年度数据，研究人员考察了农业支持的构成是否与短期生产率和（技术效率）动态相关联。

  来源：Agriculture

  时间：2026-03-20

• 综述：亚麻生产格局：农艺因素、作物管理以及应对新兴挑战的方法 玛琳·桑托斯（Marlene Santos）、 安娜·I·罗德里格斯（Ana I. Rodrigues）、 奥雷利亚诺·C·马莱罗（Aureliano C. Malheiro） 和 尤妮丝·巴塞拉尔（Eunice Bacelar）

  摘要 亚麻（Linum usitatissimum L.）是最早被驯化的作物之一，由于其纤维和种子（油）的双

  来源：Agriculture

  时间：2026-03-20

• 一种多检测方法的分子工具包，用于利用PCR、qPCR、RPA和LAMP技术快速、灵敏地检测引起水稻假黑穗病的病原菌Ustilaginoidea virens

  稻谷假黑粉菌特异性基因Uv-05919检测方法研究开发及性能验证。通过BLASTn分析筛选100%匹配且无旁氏物种同源的基因，建立conv-PCR、qPCR、RPA和LAMP四类检测体系，灵敏度达12 plasmid copies/20 µL，特异性实验显示无交叉反应，成功实现田间病株与健康样本区分。

  来源：World Journal of Microbiology and Biotechnology

  时间：2026-03-20

• 开发用于藏红花（Crocus sativus L.）功能基因组学的细胞悬浮系统及高效原生质体转染技术

  本研究建立了藏红花细胞悬浮培养系统，优化原质体分离与转染流程，显著提高遗传转化效率，为分子生物学研究奠定基础。

  来源：South African Journal of Botany

  时间：2026-03-20

• 利用近红外光谱结合多模态数据融合和深度学习技术，快速且无损地检测山核桃中的空洞缺陷

  本研究利用近红外光谱（NIRS）结合多模态数据融合和深度学习技术，非破坏性检测腰果空心缺陷及其严重程度。通过融合光谱预处理数据与物理参数，构建CNN-MLP双流模型，显著提升检测准确率至97.67%（二分类）和90.7%（三分类），为腰果品质评估提供可靠方法。

  来源：Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy

  时间：2026-03-20

• 通过实验和理论交叉验证方法对肿瘤生物标志物蛋白质进行高置信度拉曼光谱分析

  本研究通过实验与理论交叉验证，获取了乳腺癌四个生物标志蛋白（HER2、ER、PR、Ki67）的高信頼拉曼光谱，结合密度泛函理论计算验证了光谱差异峰的可靠性，并显著提升AI分类准确率至7.62%，为构建肿瘤生物标志物拉曼光谱数据库及AI诊断模型奠定基础。

  来源：Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy

  时间：2026-03-20

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