Von der Komplexität zur Einfachheit: Bewertung von Lichtabfangmodellen
Eine neue Studie zeigt, dass ein einfaches Blockmodell bei der Beurteilung der Lichtinterzeption für Mais vergleichbare Ergebnisse wie komplexe Modelle erzielen kann
Eine neue Studie zeigt, dass ein einfaches Blockmodell bei der Beurteilung der Lichtinterzeption für Mais vergleichbare Ergebnisse wie komplexe Modelle erzielen kann
Aktuelle Forschungsergebnisse betonen die entscheidende Rolle von Lichtschutzmechanismen, die Pflanzen dabei helfen, mit übermäßigem Licht umzugehen, das die Photosynthese beeinträchtigen kann.
Ein neues interaktives Tool hilft südamerikanischen Sojabauern, intelligentere Pflanzentscheidungen zu treffen.
Neues Modell verbindet dynamische Enzymaktivität der Photosynthese mit dem Wachstum des gesamten Kronendachs und dem Ertrag bei Sojabohnen.
Es besteht eine komplexe Beziehung zwischen Blattflächenindex und Ertrag, die von einem komplizierten Zusammenspiel genetischer, umweltbedingter und Managementfaktoren beeinflusst wird.
Wissenschaftler haben einen bedeutenden Schritt in Richtung des Baus der ersten digitalen Pflanze der Welt gemacht, indem sie ein ausgeklügeltes Computermodell entwickelten, das zugleich eines der größten Rätsel der Pflanzenwissenschaft löste – die Funktion der biologischen Uhr. Jeder, der schon einmal unter Jetlag gelitten hat, kann die verheerenden Auswirkungen einer gestörten biologischen Uhr nachvollziehen. Jetzt […]
Die Integration von maschinellem Lernen und Pflanzenmodellierung kann Vorhersagen über Pflanzenwachstum und -ertrag optimieren.
Identifizierung von Merkmalen, die die Pollenleistung beeinflussen
Einführung von Cageminer, einem R/Bioconductor-Paket zur Priorisierung von Kandidatengenen durch Integration von GWAS- und Gen-Coexpressionsnetzwerken
Die beste Methode hängt von Ihrem Ziel, Ihrem Bedarf an Genauigkeit und Ihrer Rechenleistung ab
Ein neues Berechnungstool koppelt ein Wurzelarchitekturmodell mit schnellen und genauen Algorithmen des Wasserflusses durch hydraulische Architekturen und Parameterberechnungen im Anlagenmaßstab.
Sparsamkeit und biologische Realität werden in der Pflanzenmodellierung oft als gegensätzliche Ziele angesehen. Hammer und Kollegen argumentieren, dass dies nicht immer der Fall ist, und die Kombination der beiden Ansätze könnte sowohl Wissenschaftlern als auch Pflanzen Vorteile bringen.
Es ist jetzt möglich, molekulare und räumlich explizite stochastische Prozesse auf höherer Ebene zu simulieren und ihr Verhalten in Gegenwart stochastischer Störungen zu untersuchen
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