具体描述
现代农业科技前沿：作物改良与生物技术应用 本书汇集了当代农业科技领域，特别是作物遗传育种、分子生物学以及现代农业数据管理方面的最新研究成果与实践经验。全书共分六大部分，系统阐述了从基础理论到前沿技术的转化应用，旨在为农业科研人员、育种专家、农技推广人员以及相关专业学生提供一本全面、深入且具有实践指导意义的参考书。 第一部分：作物遗传改良的理论基础与策略革新 本部分聚焦于作物遗传学的核心概念及其在现代育种实践中的应用。首先回顾了孟德尔遗传学的经典原理，并深入探讨了数量遗传学在复杂农艺性状（如产量、抗逆性）遗传分析中的作用。详细介绍了如何利用标记辅助选择（MAS）和基因组选择（GS）等现代育种工具，加速育种进程并提高选择的精准性。 特别关注了反应性育种（Responsive Breeding）的理念，即如何针对气候变化和区域化种植环境的特殊要求，设计和实施多环境试验网络，以确保新品种的稳定性和适应性。书中提供了多个案例分析，展示了如何通过分子标记定位关键的易感/抗感基因座（eQTLs/sQTLs），指导目标性状的定向改良。 此外，还阐述了杂种优势的分子机制及其在商业化制种中的应用。讨论了如何利用基因组学数据来预测和优化杂种组合，提高异交一代（F1）的优势表现。 第二部分：生物技术在作物性状改良中的突破 本部分全面介绍了近年来生物技术在作物育种中的革命性进展。重点讲解了基因编辑技术（如CRISPR/Cas9系统）在精确改良作物性状方面的潜能与挑战。书中详细对比了不同基因编辑工具的效率、脱靶效应控制策略，并结合法规要求，探讨了基因编辑作物的商业化路径。 内容涵盖了如何利用基因编辑技术实现： 1. 抗逆性增强：通过调控胁迫响应通路的关键基因，提高作物对干旱、盐碱、病虫害的抵抗能力。 2. 品质优化：精准修饰营养成分合成途径的基因，例如提高维生素、矿物质或必需脂肪酸的含量。 3. 适应性改造：调整作物的物候期、光合效率和氮素利用效率，以适应特定的生态条件。 此外，本部分还回顾了转基因技术（GM）的最新进展，特别是基因枪法（Biolistics）和农杆菌介导转化法的优化，以及新型载体系统的设计，以实现更高效、更安全的基因导入。 第三部分：作物表型组学与高通量表型分析 随着基因组学数据的爆炸式增长，如何高效、准确地获取和解析表型数据成为制约育种效率的关键瓶颈。本部分专注于作物表型组学（Phenomics）的研究方法与技术体系。 书中详细介绍了高通量表型获取平台（HTP）的构建与应用，包括： 地面移动平台：配备激光雷达（LiDAR）、高光谱/多光谱成像系统和热像仪的自动导航田间调查车。 无人机遥感系统（UAS）：用于大田尺度的冠层结构、生长动态和胁迫早期诊断的监测。 室内自动化成像系统：用于精确测量幼苗阶段的根系形态、叶面积指数和水分利用效率。 重点阐述了如何利用深度学习和计算机视觉技术，从海量的图像和传感器数据中提取有意义的表型性状，并将其与基因型数据进行关联分析（GWAS与GS）。书中提供了从数据采集、预处理到模型构建的完整流程图和软件工具推荐。 第四部分：农业大数据管理与信息基础设施建设 本部分探讨了在作物育种和农业研究中，如何有效管理和利用日益庞大的异构数据。核心内容围绕农业信息标准、数据库架构和数据共享机制展开。 详细介绍了构建高效的科研数据管理系统（RDM）的关键要素，包括数据采集接口的标准化、元数据（Metadata）的规范化描述，以及确保数据可发现性、可访问性、可互操作性和可重用性（FAIR原则）的实践方法。 书中探讨了本体论（Ontology）在统一农业术语和数据语义方面的应用，以促进不同研究机构和平台之间的数据集成与互通。此外，还涵盖了云计算和边缘计算在处理大规模基因组和表型数据时的优势与部署策略。 第五部分：种质资源保护、评价与创新利用 种质资源是作物改良的物质基础。本部分深入研究了全球和区域性的种质资源库的保存技术，包括冷冻保存、干藏和体外保存的最新进展，以及如何应对长期保存中的遗传漂变和活力下降问题。 着重介绍了多维度种质资源评价体系的构建，该体系融合了传统的田间表型性状、分子标记数据和环境适应性数据。重点阐述了如何利用高通量测序技术快速获取种质资源的基因组信息，并进行群体遗传学分析，以识别潜在的优异等位基因和遗传多样性热点区域。 书中还探讨了新颖种质的发掘，例如利用远缘种的基因组片段，通过分子标记辅助的渐渗育种策略，将野生祖先种的优良抗性基因导入栽培种中，实现遗传资源的创新性利用。 第六部分：智能化育种流程与未来展望 最后一部分展望了未来作物育种的发展方向，强调了智能化和集成化的趋势。 讨论了如何将前述各部分的技术和数据整合到一个闭环的智能育种决策支持系统（DSS）中。该系统应能够实时接收高通量表型数据、结合预测模型，并为育种家提供下一代试验设计和材料选择的最优化建议。 本部分也探讨了人工智能（AI）和机器学习在育种中的深化应用，例如利用循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）来模拟不同环境下的生长表现，或者设计全新的、前所未有的基因型组合。 总结了全球范围内作物改良面临的挑战，如应对新兴病虫害、提高氮磷利用效率以减少环境污染，并指出了合成生物学在重构代谢通路、创造新型农产品性状方面的潜在前景。本书旨在激励读者站在科技前沿，推动农业生产力的持续、可持续发展。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有