Ein neues Stoffwechselmodell identifiziert die genetische Grundlage der Salzstressresistenz bei Pflanzen.

Ein neues Tool generiert Bilder von Stomata, die die Genauigkeit der Stomaerkennung durch Deep-Learning-Modelle verbessern.

Ein neues Haselnussmodell verbessert unser Verständnis ihres Wachstums und ihrer Entwicklung.

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