[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"daily-2026-10-20":3},{"date":4,"title":5,"highlights":6,"content":12,"items":13},"2026-10-20","农业农村日报 · 2026-10-20",[7,8,9,10,11],"中央网信办 农业农村部 工信部联合印发《数字乡村高质量发展行动计划 2026—2030 年》","中国农科院蔬菜花卉所破解白菜甘蓝蔬菜驯化秘密 揭示亚基因组关系 Nature Genetics","中国农业科学院「农知育芯 BRIS」智能育种平台在洛阳发布 打造智能育种科研副脑","农民日报报道 WAFI 2026:AI 为农业注入新动能 推动智能育种精准种植全产业链转型","全国秋粮收获过七成 农业农村部部署应对有系统性监测以来最强厄尔尼诺","---\n*本日报内容整理自公开来源，学术论文元数据来自 OpenAlex 等开放接口；外文资料已译为中文，翻译与摘要仅供参考；引用与决策请以官方原文与正式出版物为准。*",[14,94,159,225,272,329,408,466,502,549,586,677,741,791,834],{"id":15,"title":7,"url":16,"summary":17,"summary_zh":18,"content":19,"source_name":20,"source_url":18,"published_at":18,"category":21,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":23,"score":24,"score_detail":25,"sources":33,"tags":35,"primary_topic":41,"secondary_topics":47,"classification":48,"search_phrases":88,"slug":91,"view_count":92,"doi":18,"paper":18,"created_at":93},5329,"https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL96CPJFF0538J4LT.html","中央网信办、农业农村部、工业和信息化部近日联合印发《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030 年)》,对十五五时期数字乡村发展作出系统部署,围绕强农惠农富农目标,部署 5 个方面 24 项工作举措,明确到 2030 年的 8 项主要发展指标。《行动计划》强调到 2030 年数字乡村发展取得显著成效,乡村新型信息基础设施优化完善,乡村产业数字化、乡村建设信息化、乡村治理智慧化整体水平明显提升。10 月 13 日,2026 年全国数字乡村建设工作现场推进会在陕西延安市吴起县召开,中央网信办副主任、国家网信办副主任王京涛出席会议并讲话。",null,"![Image 1](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2026%2F1014%2F40728f42g00tmvcan00xfd200f0005ig00f0005i.gif&thumbnail=660x2147483647&quality=80&type=gif)\n\n近日，中央网信办、农业农村部、工业和信息化部联合印发《数字乡村高质量发展行动计划（2026—2030年）》（以下简称《行动计划》），明确了“十五五”时期推进数字乡村高质量发展的思路目标、重点任务和政策举措。\n\n《行动计划》坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实四中全会部署，全面贯彻习近平总书记关于网络强国的重要思想、关于“三农”工作的重要论述，以学习运用“千万工程”经验为引领，以推动高质量发展为主题，以强农惠农富农为目标，统筹发展和安全，着力夯实数字乡村发展基础，着力推进乡村产业数字化、乡村建设信息化、乡村治理智慧化一体发展，着力激发数字乡村发展内生动力，加快以信息化驱动引领农业农村现代化、促进乡村全面振兴，为网络强国、农业强国建设提供有力支撑。\n\n《行动计划》明确，到2030年，数字乡村发展取得显著成效，乡村新型信息基础设施优化完善，乡村产业数字化、乡村建设信息化、乡村治理智慧化的整体水平明显提升，数字乡村可持续发展机制更加健全，农民群众在共享信息化发展成果中的获得感、幸福感、安全感更加充实。\n\n《行动计划》围绕“十五五”发展主要目标，明确到2030年的8项主要发展指标，部署了5个方面24项工作举措，包括夯实数字乡村发展基础、提升乡村产业数字化水平、提升乡村建设信息化水平、提升乡村治理智慧化水平、激发数字乡村发展内生动力等，并就加强组织实施提出工作要求，强化政策协同与资源统筹，树立和践行正确政绩观，因地制宜推进各项任务落地见效。\n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2026%2F1014%2F6e70ed28j00tmvcan002hd200rs00j5g00ao007c.jpg&thumbnail=660x2147483647&quality=80&type=jpg)\n\n中国网信网截图\n\n**数字乡村高质量发展行动计划（2026—2030年）**\n\n数字乡村是乡村振兴的战略方向，是建设网络强国、农业强国的重要内容。为贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》和《数字乡村发展战略纲要》部署要求，推进“十五五”时期数字乡村高质量发展，制定本行动计划。\n\n**一、总体要求**\n\n坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实四中全会部署，全面贯彻习近平总书记关于网络强国的重要思想、关于“三农”工作的重要论述，以学习运用“千万工程”经验为引领，以推动高质量发展为主题，以强农惠农富农为目标，统筹发展和安全，着力夯实数字乡村发展基础，着力推进乡村产业数字化、乡村建设信息化、乡村治理智慧化一体发展，着力激发数字乡村发展内生动力，加快以信息化驱动引领农业农村现代化、促进乡村全面振兴，为网络强国、农业强国建设提供有力支撑。\n\n主要目标是：到2030年，数字乡村发展取得显著成效，乡村新型信息基础设施优化完善，乡村产业数字化、乡村建设信息化、乡村治理智慧化的整体水平明显提升，数字乡村可持续发展机制更加健全，农民群众在共享信息化发展成果中的获得感、幸福感、安全感更加充实。\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2026%2F1014%2Fce08e6f1j00tmvcan002hd200u000h5g00an0062.jpg&thumbnail=660x2147483647&quality=80&type=jpg)\n\n**二、夯实数字乡村发展基础**\n\n**1.提升乡村网络基础设施水平。**深化电信普遍服务和“宽带边疆”建设，按需推进农村地区5G和千兆光网部署。探索运用高通量卫星、低轨卫星互联网等方式为农村及偏远地区提供多样化网络接入服务。深入实施智慧广电乡村工程，加快建设新型广电网络，丰富农村基本收视服务与综合信息服务供给。\n\n**2.建设完善乡村融合应用设施。**强化卫星遥感与航空遥感资源共享，加快北斗卫星导航系统在精准作业、灾害监测预警等场景深度应用。推广区块链技术在农产品追溯、农村集体资产管理等领域创新应用。拓展“低空经济+”农业农村应用场景。\n\n**3.推进乡村传统设施数字化升级。**深化农村公路“一路一档”信息化建设。提升信息技术在农村供水和灌区建设中的应用水平。鼓励有条件的地区稳步推动农村电网数字化、智能化转型发展，布局建设农村公共充电基础设施。推动农产品产地冷链物流设施智能化绿色改造和冷链节点互联互通，提升冷链物流信息共享和协同运作水平。推动农村综合信息服务建设，加强信息资源整合共享与利用。开展农村客货邮融合发展提质增效行动，鼓励有条件的地区打造客货邮综合服务智能体。\n\n**4.建设涉农数据资源体系。**完善国家农业农村大数据体系，加快建设农业农村领域高质量数据集，建立健全涉农公共数据资源开发利用机制，打造面向农业农村的可信数据空间。深化自然资源管理和国土空间规划“一张图”在农业农村领域的应用，建立农村耕地数字档案。鼓励涉农企业提升数据管理能力，开展数据管理国家标准（DCMM）贯标工作。\n\n**三、提升乡村产业数字化水平**\n\n**5.加快建设智慧农业。**加快良田良种良机良法与数字化有机融合，聚焦重点区域重点品种，集成推广一批主要作物大面积单产提升数智化解决方案。建立智慧农（牧、渔）场数字化场景认证体系，因地制宜建设一批智慧农（牧、渔）场。推动智能育种技术研发应用，建设一批智能化现代化的农作物优势制种区和畜禽、水产核心育种场。研究完善农业人工智能标准体系，推广人工智能与农业融合应用场景。发挥现代农事综合服务中心等作用，提升农业社会化服务数字化、智能化水平。\n\n**6.强化农业科技创新。**加强智慧农业创新载体建设，构建基础研究、应用研究、研发制造一体化创新体系。推进智慧农业技术模式迭代创新，攻坚突破农业传感器与专用芯片、核心算法、机器人、智能设计育种工具等关键核心技术。实施农机装备高质量发展行动，研发推广高精准作业水平的智能农机装备。完善智慧农业技术装备质量检验测试体系，推动数智技术与农机、农艺技术协同攻关。深入开展无人农机作业试验，提升农业生产智能化水平。指导符合条件的地区探索建设数字乡村技术创新中心。\n\n**7.推动农村电商提质增效。**深入实施农村电商高质量发展工程，构建多层次农村电商综合服务体系，培育多元化新型农村电商主体。深入实施数商兴农，面向中西部地区开展“数商兴农”进地方活动。推进“互联网+”农产品出村进城工程，促进农产品顺畅销售。优化农村电商流通体系，推进县级物流配送中心、乡镇快递网点数字化、智能化改造，在确保安全的前提下，按需有序推广低空物流。加强村级寄递物流综合服务站点建设。\n\n**8.培育乡村数字产业新业态。**深化农文旅融合，开展乡村旅游数字提升行动、乡村“小而美”文旅业态提升行动。积极探索共享农场、共享农机、共享集市等网络经营模式，发展“互联网+”特色优势产业，构建契合农业农村现代化发展需要的智能化产业生态。深化“乡村著名行动”，持续推进地名信息赋能应用。鼓励有条件的地区发展呼叫服务、数据标注等业态，拓宽农民就业增收渠道。\n\n**9.扩大农村数字消费。**推进县域商业体系提质增效，发展网订店取、生鲜直送、农资预订等便民服务。支持新能源汽车、绿色智能家电下乡，鼓励企业研发符合农村生活需要的智能软硬件产品。持续开展“数字消费助力乡村振兴”区县行活动。健全县域数字消费维权机制，营造安全放心的农村数字消费环境。\n\n**四、提升乡村建设信息化水平**\n\n**10.推进乡村数字教育普及应用。**深化国家中小学智慧教育平台应用，推动优质教育资源服务向农村、偏远地区延伸。推动人工智能与乡村教育深度融合，鼓励有条件的乡村学校部署应用智能教育终端、教育智能体等，推进人工智能通识教育。实施数字化赋能教师发展行动，提升农村教师数字素养与技能。\n\n**11.提升乡村数字健康服务能力。**推进紧密型县域医共体信息化建设，加强数据互通共享和业务协同，促进医疗资源联动共享，推广医学人工智能辅助治疗和赋能基本公共卫生服务在乡村医疗卫生机构的配置应用。完善远程医疗服务网络，特别是边远少数民族地区，推动优质医疗资源下沉。优化农村地区医保智能终端配置，为农村地区群众提供优质便捷的医保服务。\n\n**12.强化重点人群信息服务保障。**充分运用信息技术强化农村“一老一小”、残疾人等重点人群的主动发现和精准救助。持续推进乡村数字化产品和服务的适老化、无障碍改造升级。\n\n**13.优化乡村数字普惠金融服务。**在金融科技赋能乡村振兴示范工程基础上实施专项行动计划，积极开展政银企农融资对接。引导金融机构推出与农村经济活动特征和农村居民需求相适配的数字信贷、保险等产品，推广“数字+信贷+担保”等模式，推动数字技术在承保验标、灾损查勘、定损理赔全流程应用，实现精准承保、高效定损、快速理赔，提升农村普惠金融服务可得性、覆盖面与满意度。\n\n**14.繁荣发展乡村数字文化。**实施“文艺赋美乡村”行动，扶持一批“三农”题材优秀网络文化作品创作，培育一批乡村本土文化创作人才。推动乡村文化场所提升数字化应用水平，推动优质文化资源直达农村基层。发挥县级融媒体中心等作用，打造乡村文化数字传播矩阵。开展农村文物资源、非遗传承人等数字化建档，推动非遗资源与数字文创、乡村旅游深度融合。\n\n**15.建设智慧美丽乡村。**构建“天空地海”一体化生态环境监测网络体系。强化农村污染源监测评估，构建农村生活源和农业源污染精准监测、秸秆焚烧风险监测评估、散煤复烧监管等技术体系。开展全国地表覆盖及土地利用变化监测，支撑自然资源开发利用和生态保护修复。健全农村人居环境问题在线受理与响应机制。优化供水水质监测体系，推进生活污水设施数字化改造。梳理农房相关信息数据，提高农房建设管理信息化水平。\n\n**五、提升乡村治理智慧化水平**\n\n**16.深化农村“三务”信息化建设。**提升农村基层党建信息化水平，加强党员信息管理。推进村级事务管理信息化应用，规范管理政务移动互联网应用程序。持续推动农村居民社保、医保、民政等高频事项“全程网办”、“跨省通办”。围绕农村政务服务高频、共性需求，稳妥推进人工智能大模型部署应用，协助开展智能导办、材料预审、政策解读、信息推送等服务。加强全国农村集体资产监督管理，推动村级财务应公开尽公开。\n\n**17.稳步推进数字赋能乡村治理。**集约应用乡村治理数字化工具，推动“数字化+网格”等模式创新应用。依法深入打击农村电信网络诈骗、网络赌博、非法金融活动等违法犯罪行为。持续推进“清朗”专项行动，营造良好网上舆论环境。健全“互联网+公共法律服务”、“智慧公共法律服务”供给机制，畅通农民群体获取优质法律服务渠道。\n\n**18.完善农村智慧应急管理体系。**提升国家自然灾害综合监测预警能力，加快乡村应急广播体系建设，优化偏远山区、边境乡村气象监测布局，提升灾害监测预警与信息发布能力。推动智慧应急与基层治理有机融合，加快“久安”大模型、应急指挥“一张图”等融合应用。提升乡村公共卫生安全信息化防控能力。\n\n**六、激发数字乡村发展内生动力**\n\n**19.培育开放数字乡村应用场景。**聚焦数字乡村建设核心需求，安全有序开放农业生产、乡村治理、民生服务、文旅体验等领域应用场景，组织实施一批示范效应强的重大项目，推动新场景规模应用。鼓励各地因地制宜探索建设服务资源池，强化供给资源对接，促进场景资源公平高效配置。\n\n**20.分级分类推进数字乡村发展。**持续完善数字乡村标准体系，迭代更新数字乡村建设指南。立足乡村资源禀赋和数字化基础，推动城郊融合类村庄重点聚焦与城市数字基础设施、公共服务、产业发展协同联动，集聚提升类村庄重点加快产业数字化发展，特色保护类村庄重点做好自然历史文化资源数字化保护和利用，搬迁撤并类村庄重点运用数字技术赋能民生保障、就业增收和生态保护。\n\n**21.壮大乡村数字人才队伍。**完善驻村帮扶、专家人才服务基层、“三支一扶”等机制，引导激励科技人才下乡服务。优化数字乡村发展相关学科专业布局，推动学科交叉融合和创新发展。强化政策支持，培育乡村数字人才，吸引数字游民等新群体投身乡村创业就业。统筹用好各类培训项目，提升农民、基层干部、农业生产经营主体的数字素养与技能。\n\n**22.强化多元主体协同共建。**鼓励网信企业参与智慧农业、农村电商、农文旅融合、信息服务等领域技术产品研发应用。支持农业企业开展数字化升级，提升农业产业链数字化水平。健全联农带农机制，强化对小农户、新型农业经营主体的数字技能培训和金融信贷支持。\n\n**23.健全常态化精准帮扶体系。**建立健全常态化防止返贫致贫帮扶机制，提升信息化监测帮扶效能。用好脱贫地区农副产品网络销售平台、央企消费帮扶电商平台等线上渠道，支持对欠发达地区特色农产品消费采购。鼓励网络社会组织、网信企业等，开发实施一批数字乡村公益项目。\n\n**24.守牢安全底线。**坚持底线思维，增强风险意识，完善风险评估与预警机制，强化数字乡村重点领域网络安全防护能力建设。健全农村数字基础设施安全管理机制，规范数据采集、存储和使用管理，做好个人信息保护，保障涉农重要数据安全。\n\n**七、加强组织实施**\n\n充分发挥国家信息化发展工作统筹协调机制作用，中央网信办会同农业农村部、工业和信息化部等部门强化政策协同与资源统筹，常态化开展数字乡村发展监测分析，及时掌握工作动态，协调解决重大问题。加强数字乡村理论研究与政策解读，总结推广成效经验和典型案例，加强国际交流合作，讲好中国数字乡村发展故事。要树立和践行正确政绩观，结合地区实际，坚持尽力而为、量力而行，坚决防止形式主义、官僚主义，因地制宜推进各项任务落地见效。\n\n来源：农民日报-","中国网信网(网易转载) 2026-10","政策",10,true,90,{"impact":26,"substance":27,"depth":28,"authority":29,"freshness":30,"relevant":31,"comment":32},28,24,18,14,6,1,"三部委联合印发的数字乡村五年行动计划，含8项指标与24项举措，属全国性重大政策，条款详实，值得进入每日精选。",[34],{"name":20,"url":16},[36,37,38,39,40],"农村电商","十五五","数字乡村","智慧农业","乡村产业数字化",{"code":42,"slug":43,"name":44,"path":45,"parent_code":46},"I6","digital-village","数字乡村与数据要素","\u002Ftopic\u002Fdigital-agriculture\u002Fdigital-village","I",[],{"status":49,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":53},"classified",false,"2026-10-22.2","rules",{"candidates":54,"agricultural_evidence":23},[55,60,67,73,78,83],{"code":42,"score":56,"supported":23,"title":57,"abstract":58,"tags":59},12,[38],[38],[38],{"code":61,"score":62,"supported":23,"title":63,"abstract":64,"tags":66},"G4",3,[],[65],"乡村产业",[],{"code":68,"score":62,"supported":23,"title":69,"abstract":70,"tags":72},"G5",[],[71],"乡村治理",[],{"code":74,"score":31,"supported":50,"title":75,"abstract":76,"tags":77},"E5",[],[],[36],{"code":79,"score":31,"supported":50,"title":80,"abstract":81,"tags":82},"I1",[],[],[39],{"code":84,"score":31,"supported":50,"title":85,"abstract":86,"tags":87},"J1",[],[],[37],[89,90],"中央网信办 农业农村部 工信部 数字乡村","乡村产业数字化 农村电商 数字乡村 智慧农业","中央网信办农业农村部工信部数字乡村-5329",0,"2026-10-20T02:47:36.474001Z",{"id":95,"title":8,"url":96,"summary":97,"summary_zh":18,"content":98,"source_name":99,"source_url":18,"published_at":100,"category":101,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":23,"score":102,"score_detail":103,"sources":108,"tags":110,"primary_topic":116,"secondary_topics":122,"classification":128,"search_phrases":154,"slug":157,"view_count":31,"doi":18,"paper":18,"created_at":158},5340,"http:\u002F\u002Fwww.fxbwd.com\u002F18511.html","中国农业科学院蔬菜花卉研究所王晓武科研团队对白菜和甘蓝两类芸薹属作物的驯化进行了深入研究,揭示了驯化与古多倍化形成的亚基因组的关系,相关研究结果于 8 月 15 日在线发表于 Nature Genetics 上。研究完成了白菜和甘蓝类蔬菜作物代表材料的基因组重测序,构建了白菜和甘蓝类蔬菜的群体基因组变异图谱,分别确定了一大批白菜和甘蓝叶球形成与膨大根(茎)驯化选择的基因组信号与相关基因,为加快白菜类与甘蓝类蔬菜分子育种奠定了重要基础。","![Image 1](https:\u002F\u002Fwww.fxbwd.com\u002Fstatic\u002Ffx\u002Fimages\u002Ffanhui.png)\n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fwww.fxbwd.com\u002Fstatic\u002Ffx\u002Fimages\u002Flogosmall.png)\n\n![Image 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2026-10-20[我要评论](http:\u002F\u002Fwww.fxbwd.com\u002F18511.html#cm)\n\n## 2026年10月20日更新报导，我国科学家破解蔬菜驯化的秘密\n\n FX农业网 10月20日报导。\n\n中国农业科学院蔬菜花卉研究所王晓武科研团队，对白菜和甘蓝两类芸薹属作物的驯化进行了深入研究，揭示了驯化与古多倍化形成的亚基因组的关系，相关研究结果于8月15日在线发表于《自然·遗传》（NatureGenetics）上。\n\n为了解开上述谜题，王晓武研究员团队完成了白菜和甘蓝类蔬菜作物代表材料的基因组重测序，构建了白菜和甘蓝类蔬菜的群体基因组变异图谱。分别确定了一大批白菜和甘蓝叶球形成与膨大根（茎）驯化选择的基因组信号与相关的基因。研究获得了白菜和甘蓝类蔬菜作物全基因组的大量变异，确定了一批与白菜类和甘蓝类蔬菜叶球形成和根（茎）膨大有关的重要基因，为加快白菜类与甘蓝类蔬菜分子育种奠定了重要基础。(据《人民日报》)\n\n本站推荐: 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Genetics发表的白菜甘蓝驯化与亚基因组关系研究，属种业基础研究重大突破，专业性与权威性俱佳，值得进入每日精选。",[109],{"name":99,"url":96},[111,112,113,114,115],"种质资源","蔬菜种业","农业科技","基因组学","白菜甘蓝",{"code":117,"slug":118,"name":119,"path":120,"parent_code":121},"B1","vegetables","蔬菜","\u002Ftopic\u002Fhorticulture\u002Fvegetables","B",[123],{"code":124,"slug":125,"name":126,"path":127,"parent_code":121},"B4","flowers","花卉与观赏植物","\u002Ftopic\u002Fhorticulture\u002Fflowers",{"status":49,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":129},{"candidates":130,"agricultural_evidence":23},[131,136,142,149],{"code":117,"score":105,"supported":23,"title":132,"abstract":134,"tags":135},[119,133],"甘蓝",[119,133],[],{"code":124,"score":137,"supported":23,"title":138,"abstract":140,"tags":141},11,[139],"花卉",[139],[],{"code":143,"score":144,"supported":23,"title":145,"abstract":146,"tags":148},"F2",4,[],[147],"分子育种",[114],{"code":150,"score":31,"supported":50,"title":151,"abstract":152,"tags":153},"F1",[],[],[111],[155,156],"中国农科院蔬菜花卉所 白菜甘蓝 基因组","Nature 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万余条实体关系,覆盖水稻、玉米、小麦和拟南芥四类作物。","10月14日至16日，中国农学会图书情报分会2026年学术年会在河南洛阳举办。会议由中国农学会图书情报分会主办，中国农业科学院[农业信息研究所](http:\u002F\u002Faii.caas.cn\u002F)、河南省农业科学院农业信息技术研究所、洛阳市农林科学院联合承办。中国农业科学院[农业信息研究所](http:\u002F\u002Faii.caas.cn\u002F)副所长赵瑞雪在会上介绍农知育芯（BRIS，Breeding Research Intelligent Service）阶段性研究成果。农知育芯融合育种文献、权威数据库、知识图谱和分析算法，集成8项分析工具、3项自研算法，为研究人员提供知识获取、任务规划、证据推理全链条智能科研服务。\n\n智能育种是AI+农业的重要场景。随着高通量测序技术快速发展，育种科研数据快速增长，基因、性状和调控通路等知识分散于海量文献和数据库，候选基因筛选、功能解析和多组学研究面临知识检索繁琐、数据分析复杂、验证周期长和试错成本高等挑战。而通用大模型也难以充分满足专业知识、结果依据和溯源能力等科研要求。\n\n面向这一需求，农知育芯打通问答与计算、分析与决策、知识与工具三类能力。科研人员可通过自然语言提出问题或发起任务，系统自动调度工具与算法，汇聚文献、数据库、知识图谱及用户数据，形成分析结果与科研建议。在关键候选基因发现等任务中，平台可辅助科研人员将筛选过程由“大海捞针”转向“精准发现”，堪称智能育种的“科研副脑”。\n\n该平台以高质量知识图谱引导推理，结合分析工具计算、模型研判和知识增强开展协同验证，并对文献、数据库、工具和参数进行全链路核查，形成“问题—数据—结论”的科研闭环。\n\n据悉，农知育芯已汇聚2011年至2025年育种相关核心期刊文献，整合6800万条NCBI基因索引、57万条UniProt专家校验蛋白信息；自主构建的育种知识图谱包含7.9万余个知识实体、12.6万余条实体关系，覆盖水稻、玉米、小麦和拟南芥四类作物，形成文献、权威数据库和知识图谱互为校验的证据网络。\n\n该平台自主研发差异表达分析、GWAS、QTL定位、WGCNA共表达网络等8项经典生物信息与统计遗传分析工具，并构建多效基因挖掘、基因功能预测、通路与网络挖掘3项自研育种算法。\n\n依托上述知识资源、分析工具和算法能力，农知育芯面向育种科研人员提供智能问答和六大科研场景分析工具，涵盖关键候选基因发现、候选基因功能解析、分子机制与调控通路、基因型—表型—转录组联合研判、种质群体遗传解析和分析结果综合研判。\n\n该平台能提供快速问答、结构化分析和深度研究三类任务模式，可适配知识查询、多组学数据分析和综合育种前景评估等不同需求。系统可自动完成数据分析，汇聚多源文献证据，一键导出标准化PDF科研报告，并提供候选基因优先级排序和后续实验建议，支持PC端科研分析和移动端田间使用，服务育种科研人员和相关专业学生。","中国农业科学院 2026-10-14~16","2026-10-14T00:00:00Z",85,{"impact":27,"substance":105,"depth":28,"authority":106,"freshness":30,"relevant":31,"comment":168},"国家级科研机构发布的智能育种平台，知识资源与分析工具细节扎实，属AI+农业重要进展，值得精选。",[170],{"name":164,"url":161},[172,173,174,175,176],"农业人工智能","种业振兴","智能育种","知识图谱","科研平台",{"code":178,"slug":179,"name":180,"path":181,"parent_code":18},"A","field-crops","大田作物","\u002Ftopic\u002Ffield-crops",[],{"status":184,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":185},"partial",{"candidates":186,"agricultural_evidence":23,"reason":219},[187,193,199,205,211,215],{"code":188,"score":62,"supported":23,"title":189,"abstract":190,"tags":192},"A1",[],[191],"水稻",[],{"code":194,"score":62,"supported":23,"title":195,"abstract":196,"tags":198},"A2",[],[197],"小麦",[],{"code":200,"score":62,"supported":23,"title":201,"abstract":202,"tags":204},"A3",[],[203],"玉米",[],{"code":206,"score":207,"supported":50,"title":208,"abstract":209,"tags":210},"I2",2,[],[],[172,175],{"code":150,"score":31,"supported":50,"title":212,"abstract":213,"tags":214},[],[],[173],{"code":143,"score":31,"supported":50,"title":216,"abstract":217,"tags":218},[],[],[174],"一级领域明确，二级方向需要细分",[221,222],"农知育芯 BRIS 智能育种","中国农科院 农业信息研究所 育种平台","农知育芯BRIS智能育种-5335","2026-10-20T02:47:43.320559Z",{"id":226,"title":10,"url":227,"summary":228,"summary_zh":18,"content":18,"source_name":229,"source_url":18,"published_at":165,"category":101,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":50,"score":230,"score_detail":231,"sources":235,"tags":237,"primary_topic":240,"secondary_topics":244,"classification":245,"search_phrases":267,"slug":270,"view_count":92,"doi":18,"paper":18,"created_at":271},5331,"https:\u002F\u002Fszb.farmer.com.cn\u002Fnmrb\u002Fhtml\u002F2026\u002F20261014\u002F20261014_8\u002Fnmrb_20261014_13425_8_2110120867111473164.html","2026 世界农业科技创新大会(WAFI)在北京举行,中国农业大学校长陈卫表示 AI 正在推动智能育种、精准种植和全产业链转型,小农户迎来手机端病虫害预警、本地化气象预警等新机会。中国农业大学王耀君宣布在肯尼亚发布神农大模型,针对 250 个肯尼亚问题通用大语言模型准确率 70%、神农达 96%、平均成本仅 0.1 美分。盖茨基金会高级项目官斯图尔特·科里斯认为 AI 农技咨询有望在亚非 7 个重点地区触达 4200 万农户,每年带来超 30 亿美元收益。北大荒 2025 年粮食产量达 463 亿斤,数字农服平台服务60 万种植户。","农民日报 2026-10-14",84,{"impact":104,"substance":105,"depth":232,"authority":29,"freshness":233,"relevant":31,"comment":234},17,5,"世界农业科技创新大会的权威报道，含神农大模型海外发布、AI农技咨询覆盖数据等实质增量，产业级影响，值得精选。",[236],{"name":229,"url":227},[39,172,238,174,239],"神农大模型","数字农服",{"code":206,"slug":241,"name":242,"path":243,"parent_code":46},"agricultural-ai","农业AI与大模型","\u002Ftopic\u002Fdigital-agriculture\u002Fagricultural-ai",[],{"status":49,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":246},{"candidates":247,"agricultural_evidence":23},[248,253,259,263],{"code":206,"score":233,"supported":23,"title":249,"abstract":250,"tags":252},[],[251],"大模型",[172,238],{"code":254,"score":62,"supported":23,"title":255,"abstract":256,"tags":258},"G2",[],[257],"小农户",[],{"code":143,"score":31,"supported":50,"title":260,"abstract":261,"tags":262},[],[],[174],{"code":79,"score":31,"supported":50,"title":264,"abstract":265,"tags":266},[],[],[39],[268,269],"神农大模型 肯尼亚","WAFI 2026 中国农业大学","神农大模型肯尼亚-5331","2026-10-20T02:47:36.680168Z",{"id":273,"title":11,"url":274,"summary":275,"summary_zh":18,"content":276,"source_name":277,"source_url":18,"published_at":278,"category":101,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":23,"score":230,"score_detail":279,"sources":283,"tags":285,"primary_topic":291,"secondary_topics":294,"classification":295,"search_phrases":324,"slug":327,"view_count":92,"doi":18,"paper":18,"created_at":328},5328,"https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm","据农业农村部最新农情调度,全国秋粮收获已过七成:东北过六成、黄淮海和西南过八成、西北近八成、长江中下游过六成、华南过三成;冬小麦播种过一成、冬油菜过三成。农业农村部制定印发防范应对超强厄尔尼诺夺取粮食和农业丰收相关预案,明确今年秋季防秋汛防旺长、冬季防冻害和雨雪冰冻;明年春季抗倒春寒冷抗旱抗低温春涝,夏季防干热风防烂场雨防洪涝防台风防高温。国家气候中心监测显示此次厄尔尼诺将成为有系统性监测以来最强,可能从今年秋种持续传导至明年春耕和夏季生产。各地秋粮旺季收购已收购中晚稻 1800 万吨。","[![Image 1](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fimages\u002Fny_logo.png)](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002F)\n\n[无障碍](javascript:void(0);)[农芯慧答](https:\u002F\u002Fllm.trscd.com.cn\u002Fllm-app\u002F#\u002Fintelligent-qa?code=345059188574435d82b124eb1013e8d1&appId=910)[中华人民共和国农业农村部](https:\u002F\u002Fwww.moa.gov.cn\u002F)\n\n*   [首页](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002F)\n*   [机构](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fjg)\n*   [资讯](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx)\n*   [数据](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fsj)\n*   [生产](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fsc)\n*   [信息化](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fxxh)\n*   [专题](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzt)\n*   [视频](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fvideo)\n\n[首页](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002F \"首页\")>[资讯](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002F \"资讯\")>[农业要闻](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F \"农业要闻\")\n\n 全国秋粮收获超七成 秋粮旺季收购有序开展，已收购中晚稻1800万吨 \n\n时间：2026-10-19 作者：郁静娴 王东辉 来源：人民日报\n\n字号：大 中 小![Image 2](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fimages\u002Fnxw_printIcon.png) 打印 \n\n分享:[](https:\u002F\u002Fsns.qzone.qq.com\u002Fcgi-bin\u002Fqzshare\u002Fcgi_qzshare_onekey?url=https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm&title=%E5%85%A8%E5%9B%BD%E7%A7%8B%E7%B2%AE%E6%94%B6%E8%8E%B7%E8%B6%85%E4%B8%83%E6%88%90%20%E7%A7%8B%E7%B2%AE%E6%97%BA%E5%AD%A3%E6%94%B6%E8%B4%AD%E6%9C%89%E5%BA%8F%E5%BC%80%E5%B1%95%EF%BC%8C%E5%B7%B2%E6%94%B6%E8%B4%AD%E4%B8%AD%E6%99%9A%E7%A8%BB1800%E4%B8%87%E5%90%A8 \"qq空间\")[](javascript:void(0); \"微信\")[](http:\u002F\u002Fservice.weibo.com\u002Fshare\u002Fshare.php?url=https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm&title=%E5%85%A8%E5%9B%BD%E7%A7%8B%E7%B2%AE%E6%94%B6%E8%8E%B7%E8%B6%85%E4%B8%83%E6%88%90%20%E7%A7%8B%E7%B2%AE%E6%97%BA%E5%AD%A3%E6%94%B6%E8%B4%AD%E6%9C%89%E5%BA%8F%E5%BC%80%E5%B1%95%EF%BC%8C%E5%B7%B2%E6%94%B6%E8%B4%AD%E4%B8%AD%E6%99%9A%E7%A8%BB1800%E4%B8%87%E5%90%A8 \"新浪微博\")\n\n 人民日报北京10月18日电 据农业农村部最新农情调度，全国秋粮收获过七成。其中，东北过六成，黄淮海、西南过八成，西北近八成，长江中下游过六成，华南过三成。同时，各地秋冬种有序推进，冬小麦播种过一成，冬油菜播种过三成。\n\n 记者从国家粮食和物资储备局获悉：各地秋粮旺季收购正有序展开。初步统计，各类经营主体已收购中晚稻1800万吨。\n\n 当前秋粮已开始收获上市，秋粮产量占全年粮食产量的3\u002F4左右，涉及品种多、数量规模大、覆盖区域广。相关部门将加强秋粮收购工作统筹组织，抓好市场化收购和政策性收储，落实落细各项政策举措，全力保障农民售粮渠道顺畅、市场平稳运行。\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fimages\u002Fnxw_back.png)\n返回顶部\n\n*   [外交部](https:\u002F\u002Fwww.fmprc.gov.cn\u002Fweb\u002F)\n*   [国防部](http:\u002F\u002Fwww.mod.gov.cn\u002F)\n*   [国家发展和改革委员会](https:\u002F\u002Fwww.ndrc.gov.cn\u002F)\n*   [教育部](http:\u002F\u002Fwww.moe.gov.cn\u002F)\n*   [科学技术部](https:\u002F\u002Fwww.most.gov.cn\u002F)\n*   [工业和信息化部](https:\u002F\u002Fwww.miit.gov.cn\u002F)\n*   [国家民族事务委员会](https:\u002F\u002Fwww.neac.gov.cn\u002F)\n*   [公安部](https:\u002F\u002Fwww.mps.gov.cn\u002F)\n*   [国家安全部](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm)\n*   [民政部](https:\u002F\u002Fwww.mca.gov.cn\u002F)\n*   [司法部](http:\u002F\u002Fwww.moj.gov.cn\u002F)\n*   [财政部](http:\u002F\u002Fwww.mof.gov.cn\u002F)\n*   [人力资源和社会保障部](http:\u002F\u002Fwww.mohrss.gov.cn\u002F)\n*   [自然资源部](https:\u002F\u002Fwww.mnr.gov.cn\u002F)\n*   [生态环境部](https:\u002F\u002Fwww.mee.gov.cn\u002F)\n*   [住房和城乡建设部](https:\u002F\u002Fwww.mohurd.gov.cn\u002F)\n*   [交通运输部](https:\u002F\u002Fwww.mot.gov.cn\u002F)\n*   [水利部](http:\u002F\u002Fwww.mwr.gov.cn\u002F)\n*   [农业农村部](http:\u002F\u002Fwww.moa.gov.cn\u002F)\n*   [商务部](http:\u002F\u002Fwww.mofcom.gov.cn\u002F)\n*   [文化和旅游部](https:\u002F\u002Fwww.mct.gov.cn\u002F)\n*   [国家卫生健康委员会](http:\u002F\u002Fwww.nhc.gov.cn\u002F)\n*   [退役军人事务部](http:\u002F\u002Fwww.mva.gov.cn\u002F)\n*   [应急管理部](https:\u002F\u002Fwww.mem.gov.cn\u002F)\n*   [中国人民银行](http:\u002F\u002Fwww.pbc.gov.cn\u002F)\n*   [审计署](https:\u002F\u002Fwww.audit.gov.cn\u002F)\n*   [国家语言文字工作委员会](http:\u002F\u002Fwww.moe.gov.cn\u002Fjyb_sy\u002FChina_Language\u002F)\n*   [国家航天局](http:\u002F\u002Fwww.cnsa.gov.cn\u002F)\n*   [国家原子能机构](http:\u002F\u002Fwww.caea.gov.cn\u002F)\n*   [国家外国专家局](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm)\n*   [国家海洋局](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm)\n*   [国家核安全局](https:\u002F\u002Fnnsa.mee.gov.cn\u002F)\n*   [国家乡村振兴局](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm)\n*   [国务院国有资产监督管理委员会](http:\u002F\u002Fwww.sasac.gov.cn\u002F)\n*   [海关总署](http:\u002F\u002Fwww.customs.gov.cn\u002F)\n*   [国家税务总局](http:\u002F\u002Fwww.chinatax.gov.cn\u002F)\n*   [国家市场监督管理总局](https:\u002F\u002Fwww.samr.gov.cn\u002F)\n*   [国家金融监督管理总局](https:\u002F\u002Fwww.nfra.gov.cn\u002F)\n*   [中国证券监督管理委员会](http:\u002F\u002Fwww.csrc.gov.cn\u002F)\n*   [国家广播电视总局](http:\u002F\u002Fwww.nrta.gov.cn\u002F)\n*   [国家体育总局](https:\u002F\u002Fwww.sport.gov.cn\u002F)\n*   [国家信访局](https:\u002F\u002Fwww.gjxfj.gov.cn\u002Fgjxfj\u002Findex.htm)\n*   [国家统计局](http:\u002F\u002Fwww.stats.gov.cn\u002F)\n*   [国家知识产权局](https:\u002F\u002Fwww.cnipa.gov.cn\u002F)\n*   [国家国际发展合作署](http:\u002F\u002Fwww.cidca.gov.cn\u002F)\n*   [国家医疗保障局](http:\u002F\u002Fwww.nhsa.gov.cn\u002F)\n*   [国务院参事室](http:\u002F\u002Fwww.counsellor.gov.cn\u002F)\n*   [国家机关事务管理局](http:\u002F\u002Fwww.ggj.gov.cn\u002F)\n*   [国家反垄断局](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm)\n*   [国家认证认可监督管理委员会](http:\u002F\u002Fwww.cnca.gov.cn\u002F)\n*   [国家标准化管理委员会](http:\u002F\u002Fwww.sac.gov.cn\u002F)\n*   [国家新闻出版署（国家版权局）](https:\u002F\u002Fwww.ncac.gov.cn\u002F)\n*   [国家宗教事务局](https:\u002F\u002Fwww.sara.gov.cn\u002F)\n*   [国务院研究室](https:\u002F\u002Fwww.gov.cn\u002Fguoqing\u002F2018-06\u002F22\u002Fcontent_5300522.htm)\n*   [国务院侨务办公室](https:\u002F\u002Fwww.gqb.gov.cn\u002F)\n*   [国务院港澳事务办公室](https:\u002F\u002Fwww.hmo.gov.cn\u002F)\n*   [国务院台湾事务办公室](http:\u002F\u002Fwww.gwytb.gov.cn\u002F)\n*   [国家互联网信息办公室](http:\u002F\u002Fwww.cac.gov.cn\u002F)\n*   [国务院新闻办公室](http:\u002F\u002Fwww.scio.gov.cn\u002Findex.htm)\n*   [新华通讯社](https:\u002F\u002Fwww.news.cn\u002Fxinhuashe\u002F)\n*   [中国科学院](https:\u002F\u002Fwww.cas.cn\u002F)\n*   [中国社会科学院](http:\u002F\u002Fwww.cass.cn\u002F)\n*   [中国工程院](https:\u002F\u002Fwww.cae.cn\u002F)\n*   [国务院发展研究中心](https:\u002F\u002Fwww.drc.gov.cn\u002Fdefault.aspx)\n*   [中央广播电视总台](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm)\n*   [中国气象局](https:\u002F\u002Fwww.cma.gov.cn\u002F)\n*   [国家行政学院](https:\u002F\u002Fwww.ccps.gov.cn\u002F)\n*   [国家粮食和物资储备局](http:\u002F\u002Fwww.lswz.gov.cn\u002F)\n*   [国家能源局](http:\u002F\u002Fwww.nea.gov.cn\u002F)\n*   [国家数据局](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm)\n*   [国家国防科技工业局](http:\u002F\u002Fwww.sastind.gov.cn\u002F)\n*   [国家烟草专卖局](http:\u002F\u002Fwww.tobacco.gov.cn\u002Fgjyc\u002Findex.shtml)\n*   [国家移民管理局](https:\u002F\u002Fwww.nia.gov.cn\u002F)\n*   [国家林业和草原局](http:\u002F\u002Fwww.forestry.gov.cn\u002F)\n*   [国家铁路局](http:\u002F\u002Fwww.nra.gov.cn\u002F)\n*   [中国民用航空局](http:\u002F\u002Fwww.caac.gov.cn\u002Findex.html)\n*   [国家邮政局](https:\u002F\u002Fwww.spb.gov.cn\u002F)\n*   [国家文物局](http:\u002F\u002Fwww.ncha.gov.cn\u002F)\n*   [国家中医药管理局](http:\u002F\u002Fwww.natcm.gov.cn\u002F)\n*   [国家疾病预防控制局](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm)\n*   [国家矿山安全监察局](https:\u002F\u002Fwww.chinamine-safety.gov.cn\u002F)\n*   [国家消防救援局](https:\u002F\u002Fwww.119.gov.cn\u002F)\n*   [国家外汇管理局](http:\u002F\u002Fwww.safe.gov.cn\u002F)\n*   [国家药品监督管理局](https:\u002F\u002Fwww.nmpa.gov.cn\u002F)\n\n*   [农业农村部机关服务中心( 农业农村部机关服务局 )](http:\u002F\u002Fwww.jgfwj.agri.cn\u002F)\n*   [中国农业科学院](http:\u002F\u002Fwww.caas.cn\u002F)\n*   [中国水产科学研究院](https:\u002F\u002Fwww.cafs.ac.cn\u002F)\n*   [中国热带农业科学院](http:\u002F\u002Fwww.catas.cn\u002F)\n*   [全国农业展览馆（中国农业博物馆）](http:\u002F\u002Fwww.ciae.com.cn\u002F)\n*   [中国农业电影电视中心](http:\u002F\u002Fwww.ntv.cn\u002F)\n*   [农民日报社](https:\u002F\u002Fwww.farmer.com.cn\u002F)\n*   [中国农业出版社有限公司（农村读物出版社）](http:\u002F\u002Fwww.ccap.com.cn\u002F)\n*   [中国农村杂志社](http:\u002F\u002Fwww.crnews.net\u002F)\n*   [全国乡村振兴宣传教育中心](https:\u002F\u002Fnpecrr.agri.cn\u002F)\n*   [中央农业干部教育培训中心（农业农村部管理干部学院、中国共产党农业农村部党校）](http:\u002F\u002Fwww.gbxy.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部人力资源开发中心、中国农学会](https:\u002F\u002Fwww.rlzy.moahr.cn\u002F)\n*   [农业农村部农村经济研究中心](http:\u002F\u002Fwww.rcre.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部信息中心](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部农产品质量安全中心](http:\u002F\u002Fwww.aqsc.agri.cn\u002F)\n*   [中国绿色食品发展中心](http:\u002F\u002Fwww.greenfood.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部规划设计研究院](http:\u002F\u002Fwww.aape.org.cn\u002F)\n*   [中国乡村振兴发展中心](https:\u002F\u002Fxczx.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部大数据发展中心](http:\u002F\u002Fwww.abdc.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部工程建设服务中心](http:\u002F\u002Fwww.gczx.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部财会服务中心、中华农业科教基金会](http:\u002F\u002Fwww.ckzx.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部对外经济合作中心（中国-欧洲联盟农业技术中心）](http:\u002F\u002Fwww.fecc.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部农业贸易促进中心(中国国际贸易促进委员会农业行业分会、中国国际商会农业行业商会)](http:\u002F\u002Fwww.mczx.agri.cn\u002F)\n*   [中国国际减贫中心](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm)\n*   [农业农村部国际交流服务中心](http:\u002F\u002Fwww.cicos.agri.cn\u002F)\n*   [中央农业广播电视学校(农业农村部农民科技教育培训中心)、中国农民体育协会](http:\u002F\u002Fwww.ngx.net.cn\u002F)\n*   [农业农村部科技发展中心](https:\u002F\u002Fwww.nybkjfzzx.cn\u002F)\n*   [农业农村部农业生态与资源保护总站](http:\u002F\u002Fwww.reea.agri.cn\u002F)\n*   [中国农村技术开发中心](http:\u002F\u002Fwww.crtdc.org.cn\u002F)\n*   [全国农业技术推广服务中心](http:\u002F\u002Fwww.natesc.org.cn\u002F)\n*   [农业农村部农药检定所（国际食品法典农药残留委员会秘书处）](http:\u002F\u002Fwww.chinapesticide.org.cn\u002F)\n*   [农业农村部耕地质量和农田工程监督保护中心](http:\u002F\u002Fwww.gdzl.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部农业机械化总站](http:\u002F\u002Fwww.amic.agri.cn\u002F)\n*   [全国畜牧总站](https:\u002F\u002Fwww.nahs.org.cn\u002F)\n*   [中国动物疫病预防控制中心（农业农村部屠宰技术中心）](http:\u002F\u002Fwww.cadc.net.cn\u002F)\n*   [中国兽医药品监察所（农业农村部兽药评审中心）](http:\u002F\u002Fwww.ivdc.org.cn\u002F)\n*   [中国动物卫生与流行病学中心](http:\u002F\u002Fwww.cahec.cn\u002F)\n*   [中国农垦经济发展中心（农业农村部南亚热带作物中心）](http:\u002F\u002Fwww.farmchina.org.cn\u002F)\n*   [农业农村部农村社会事业发展中心（农业农村部乡镇企业发展中心）](http:\u002F\u002Fwww.shsyzx.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部乡村振兴监测中心](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8876973.htm)\n*   [全国水产技术推广总站、中国水产学会](http:\u002F\u002Fwww.nftec.agri.cn\u002F)\n*   [农业农村部渔政保障中心](http:\u002F\u002Fwww.yzbzzx.agri.cn\u002F)\n*   [中国农产品市场协会](http:\u002F\u002Fwww.chama.org.cn\u002F)\n*   [中国农业国际合作促进会茶产业分会|中农促茶产业分会](https:\u002F\u002Fwww.capiaccti.org.cn\u002F)\n\n*   [北京农业农村局](http:\u002F\u002Fnyncj.beijing.gov.cn\u002F)\n*   [天津农业农村委](http:\u002F\u002Fnync.tj.gov.cn\u002F)\n*   [河北农业农村厅](http:\u002F\u002Fnync.hebei.gov.cn\u002F)\n*   [山西农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.shanxi.gov.cn\u002F)\n*   [内蒙古农牧厅](http:\u002F\u002Fnmt.nmg.gov.cn\u002F)\n*   [辽宁农业农村厅](http:\u002F\u002Fnync.ln.gov.cn\u002F)\n*   [吉林农业农村厅](http:\u002F\u002Fagri.jl.gov.cn\u002F)\n*   [吉林畜牧业管理局](http:\u002F\u002Fxmy.jl.gov.cn\u002F)\n*   [黑龙江农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.hlj.gov.cn\u002F)\n*   [上海农业农村委](https:\u002F\u002Fnyncw.sh.gov.cn\u002F)\n*   [江苏农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.jiangsu.gov.cn\u002F)\n*   [浙江农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.zj.gov.cn\u002F)\n*   [安徽农业农村厅](http:\u002F\u002Fnync.ah.gov.cn\u002F)\n*   [福建农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.fujian.gov.cn\u002F)\n*   [江西农业农村厅](http:\u002F\u002Fnync.jiangxi.gov.cn\u002F)\n*   [山东农业农村厅](http:\u002F\u002Fnync.shandong.gov.cn\u002F)\n*   [河南农业农村厅](https:\u002F\u002Fnynct.henan.gov.cn\u002F)\n*   [湖北农业农村厅](http:\u002F\u002Fnyt.hubei.gov.cn\u002F)\n*   [湖南农业农村厅](http:\u002F\u002Fagri.hunan.gov.cn\u002F?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg)\n*   [广东农业农村厅](http:\u002F\u002Fdara.gd.gov.cn\u002F)\n*   [广西农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.gxzf.gov.cn\u002F)\n*   [海南农业农村厅](http:\u002F\u002Fagri.hainan.gov.cn\u002Fhnsnyt\u002F)\n*   [重庆农业农村委](http:\u002F\u002Fnyncw.cq.gov.cn\u002F)\n*   [四川农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.sc.gov.cn\u002F)\n*   [贵州农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.guizhou.gov.cn\u002F)\n*   [云南农业农村厅](https:\u002F\u002Fnync.yn.gov.cn\u002F)\n*   [西藏农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.xizang.gov.cn\u002F)\n*   [陕西农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.shaanxi.gov.cn\u002F)\n*   [甘肃农业农村厅](http:\u002F\u002Fnync.gansu.gov.cn\u002F)\n*   [青海农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.qinghai.gov.cn\u002F)\n*   [宁夏农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.nx.gov.cn\u002F)\n*   [新疆农业农村厅](http:\u002F\u002Fnynct.xinjiang.gov.cn\u002F)\n*   [新疆兵团农业农村局](http:\u002F\u002Fnyj.xjbt.gov.cn\u002F)\n\n*   [中国农业电影电视中心](http:\u002F\u002Fwww.ntv.cn\u002F)\n*   [农民日报社](https:\u002F\u002Fwww.farmer.com.cn\u002F)\n*   [中国农业出版社有限公司（农村读物出版社）](http:\u002F\u002Fwww.ccap.com.cn\u002F)\n*   [中国农村杂志社](http:\u002F\u002Fwww.crnews.net\u002F)\n*   [人民网](http:\u002F\u002Fwww.people.com.cn\u002F)\n*   [新华网](http:\u002F\u002Fwww.xinhuanet.com\u002F)\n*   [求是网](http:\u002F\u002Fwww.qstheory.cn\u002F)\n*   [解放军报](http:\u002F\u002Fwww.81.cn\u002Fszb_223187\u002Fszblb\u002Findex.html?paperNumber=01&paperName=jfjb)\n*   [光明网](http:\u002F\u002Fwww.gmw.cn\u002F)\n*   [经济日报](http:\u002F\u002Fpaper.ce.cn\u002Fjjrb\u002Fhtml\u002F2021-02\u002F20\u002Fnode_2.htm)\n*   [中国日报](http:\u002F\u002Fcn.chinadaily.com.cn\u002F)\n*   [央广网](http:\u002F\u002Fwww.cnr.cn\u002F)\n*   [央视网](http:\u002F\u002Fwww.cctv.com\u002F)\n*   [国际在线](http:\u002F\u002Fwww.cri.cn\u002F)\n*   [科技日报](https:\u002F\u002Fepaper.stdaily.com\u002F)\n*   [中国纪检监察报](https:\u002F\u002Fjjjcb.ccdi.gov.cn\u002Fepaper\u002F)\n*   [工人日报](http:\u002F\u002Fmedia.workercn.cn\u002Fsites\u002Fpaper\u002Fpaper_index.html)\n*   [中国青年报](http:\u002F\u002Fzqb.cyol.com\u002Fhtml\u002F2021-02\u002F19\u002Fnbs.D110000zgqnb_01.htm)\n*   [中国妇女报](http:\u002F\u002Fpaper.cnwomen.com.cn\u002Fhtml\u002F2021-02\u002F19\u002Fnbs.D110000zgfnb_1.htm)\n*   [农民日报](http:\u002F\u002Fszb.farmer.com.cn\u002F2021\u002F20210220\u002F20210220_001\u002F20210220_001.html)\n*   [法制日报](http:\u002F\u002Fepaper.legaldaily.com.cn\u002Ffzrb\u002Fcontent\u002F20210220\u002FPage01TB.htm)\n*   [中国新闻网](https:\u002F\u002Fwww.chinanews.com\u002F)\n\n相关链接：\n\n*   国务院各部门![Image 4](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fimages\u002Fny_footer_bg.png)\n*   直属单位\u002F行业协会![Image 5](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fimages\u002Fny_footer_bg.png)\n*   各省（区\u002F市）农业网站![Image 6](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fimages\u002Fny_footer_bg.png)\n*   新闻媒体\u002F部属媒体![Image 7](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fimages\u002Fny_footer_bg.png)\n\n[![Image 8](https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fimages\u002Fny_foot_ico.png)](https:\u002F\u002Fbszs.conac.cn\u002Fsitename?method=show&id=17EE80B556BC73D2E053012819AC3462)\n\n*   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2026-10-19","2026-10-19T00:00:00Z",{"impact":104,"substance":280,"depth":29,"authority":106,"freshness":281,"relevant":31,"comment":282},20,9,"全国秋粮收获进度与收购数据权威及时，叠加最强厄尔尼诺应对部署，具备全国产业级参考价值，值得进入每日精选。",[284],{"name":277,"url":274},[286,287,288,289,290],"厄尔尼诺","冬小麦","秋冬种","秋粮收获","粮食收购",{"code":194,"slug":292,"name":197,"path":293,"parent_code":178},"wheat","\u002Ftopic\u002Ffield-crops\u002Fwheat",[],{"status":49,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":296},{"candidates":297,"agricultural_evidence":23},[298,302,308,314,319],{"code":194,"score":144,"supported":23,"title":299,"abstract":300,"tags":301},[],[197],[287],{"code":303,"score":62,"supported":23,"title":304,"abstract":305,"tags":307},"A4",[],[306],"油菜",[],{"code":309,"score":62,"supported":23,"title":310,"abstract":311,"tags":313},"H7",[],[312],"洪涝",[],{"code":315,"score":207,"supported":50,"title":316,"abstract":317,"tags":318},"J4",[],[],[288,289],{"code":320,"score":31,"supported":50,"title":321,"abstract":322,"tags":323},"A8",[],[],[290],[325,326],"农业农村部 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2026-10",83,{"impact":417,"substance":418,"depth":232,"authority":419,"freshness":62,"relevant":31,"comment":420},27,23,13,"全球首个植物抗逆AI智能体与国内首个耐盐水稻11K液相育种芯片同期发布，属种业与农业AI领域的重大突破，但发布已逾一月，时效性偏弱。",[422],{"name":414,"url":411},[172,424,173,425,426],"盐碱地利用","育种芯片","耐盐水稻",{"code":188,"slug":428,"name":191,"path":429,"parent_code":178},"rice","\u002Ftopic\u002Ffield-crops\u002Frice",[],{"status":49,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":432},{"candidates":433,"agricultural_evidence":23},[434,438,444,449,453,457],{"code":188,"score":137,"supported":23,"title":435,"abstract":436,"tags":437},[191],[191],[],{"code":439,"score":144,"supported":23,"title":440,"abstract":441,"tags":443},"H2",[],[442],"盐碱地",[424],{"code":309,"score":62,"supported":23,"title":445,"abstract":446,"tags":448},[],[447],"干旱",[],{"code":150,"score":31,"supported":50,"title":450,"abstract":451,"tags":452},[],[],[173],{"code":143,"score":31,"supported":50,"title":454,"abstract":455,"tags":456},[],[],[425],{"code":206,"score":31,"supported":50,"title":458,"abstract":459,"tags":460},[],[],[172],[462,463],"盐稻芯1号 耐盐水稻","农业人工智能 盐碱地利用 种业振兴 耐盐水稻","盐稻芯1号耐盐水稻-5341","2026-10-20T02:47:43.721822Z",{"id":467,"title":468,"url":469,"summary":470,"summary_zh":18,"content":471,"source_name":472,"source_url":18,"published_at":100,"category":101,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":50,"score":415,"score_detail":473,"sources":475,"tags":477,"primary_topic":483,"secondary_topics":489,"classification":490,"search_phrases":497,"slug":500,"view_count":92,"doi":18,"paper":18,"created_at":501},5338,"中国农科院哈尔滨兽医所揭示非洲猪瘟病毒与宿主攻防机制 Advanced Science","https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572939.shtm","中国农业科学院哈尔滨兽医研究所猪烈性传染病创新团队揭示了内质网自噬如何抑制非洲猪瘟病毒衣壳组装以及病毒如何反击的分子机制,相关研究成果发表在 Advanced Science 上。研究通过体内外实验发现,这种关键受体介导的内质网自噬能够降解非洲猪瘟病毒的衣壳蛋白,抑制衣壳组装;作为逃逸策略,非洲猪瘟病毒通过分子模拟劫持细胞自噬系统反过来降解该受体。该研究为开发新型抗病毒制剂提供了新靶标,论文 DOI: 10.1002\u002Fadvs.77741。","[![Image 1: 科学网新闻频道](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fimages\u002Fnews.jpg)](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F)\n\n[生命科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Flife\u002F) | [医学科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fmedicine\u002F) | [化学科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fchemistry\u002F) | [工程材料](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fmaterial\u002F) | [信息科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Finformation\u002F) | [地球科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fearth\u002F) | [数理科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fmathematics\u002F) | [管理综合](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fpolicy\u002F)[站内规定](https:\u002F\u002Fblog.sciencenet.cn\u002Fblog-45-1064777.html) | [手机版](https:\u002F\u002Fwap.sciencenet.cn\u002F)\n\n[首页](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002F) | [新闻](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F) | [博客](https:\u002F\u002Fblog.sciencenet.cn\u002Fblog.php) | [院士](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fys\u002F) | 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版权声明：凡本网注明“来源：中国科学报、科学网、科学新闻杂志”的所有作品，网站转载，请在正文上方注明来源和作者，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、头条号等新媒体平台，转载请联系授权。邮箱：shouquan@stimes.cn。\n\n打印 发E-mail给：\n\n以下评论只代表网友个人观点，不代表科学网观点。\n\n[![Image 2](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fimages\u002Fnewcomm.gif)](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtml\u002Fcomment.aspx?id=572939)\n\n相关新闻 相关论文\n*   1\n*   [微型机器人靶向心脏感染病灶精准送药](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572918.shtm)\n\n*   2\n*   [这个打破常识的发现因何而来](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572917.shtm)\n\n*   3\n*   [科学家捕获最远快速射电暴](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572916.shtm)\n\n*   4\n*   [罗先刚院士：科技创新下一程，不是“接力赛”！](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572915.shtm)\n\n*   5\n*   [研究显示：孕期慢性压力会改变胎盘影响胎儿大脑发育](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572914.shtm)\n\n*   6\n*   [冲刺顶刊，中国科技期刊还有多远](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572913.shtm)\n\n*   7\n*   [打破传统认知，1.5亿年前的“神鸟”不会飞](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572912.shtm)\n\n*   8\n*   [科技部国际合作司发布1个项目征集通知](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572907.shtm)\n\n*   1\n*   [Angew 原位EPR揭示共价有机框架储钠过程中的自由基演变机制](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlpaper\u002F2026\u002F10\u002F2026101511329599156545.shtm)\n\n*   2\n*   [浙江大学李斌研究员Angew：多元功能化MOF策略精准调控水吸附\u002F脱附性能实现吸附式制冷性能突破](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlpaper\u002F2026\u002F10\u002F202610151127850156544.shtm)\n\n*   3\n*   [上海有机化学研究所王鹏团队Angew：镍催化多类型联烯的不对称氢硅化反应](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlpaper\u002F2026\u002F10\u002F2026101510336599156543.shtm)\n\n*   4\n*   [苏州纳米所王强斌，埃默里大学柯勇刚课题组 Angew: 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一串红新品种亮相长安街花坛](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F\u002Fupload\u002Fnews\u002Fimages\u002F2026\u002F10\u002F202610151335227710.jpg)](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhttps:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572943.shtm)[![Image 4: 在原子尺度“观察”交错磁序](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F\u002Fupload\u002Fnews\u002Fimages\u002F2026\u002F10\u002F20261014113318990.png)](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhttps:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572860.shtm)\n[![Image 5: 打通试验田到生产田的“最后一公里”](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F\u002Fupload\u002Fnews\u002Fimages\u002F2026\u002F10\u002F202610121054457860.jpg)](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhttps:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572770.shtm)[![Image 6: 科学网2026年9月十佳博文榜单公布！](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F\u002Fupload\u002Fnews\u002Fimages\u002F2026\u002F10\u002F202610101238573490.jpg)](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhttps:\u002F\u002Fblog.sciencenet.cn\u002Fblog-45-1555866.html)\n[>>更多](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fimgnews.aspx)\n\n[一周新闻排行](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fzphnews.aspx)\n*   1\n*   [香港中文大学（深圳）教授李仁科出席会议期间辞世](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572870.shtm)\n\n*   2\n*   [教师举报自己论文两次被同事冒用](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F573051.shtm)\n\n*   3\n*   [自掏工资悬赏解题！这位教授提了上千个猜想](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572906.shtm)\n\n*   4\n*   [华裔工程师投毒加害同门，申请消除犯罪记录竟获批准](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572853.shtm)\n\n*   5\n*   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2026-10-15",{"impact":105,"substance":105,"depth":28,"authority":106,"freshness":30,"relevant":31,"comment":474},"国家级科研机构在顶刊发表非洲猪瘟攻防机制新发现，为新型抗病毒制剂提供靶标，专业增量明确，但属基础研究、时效稍弱，可入精选。",[476],{"name":472,"url":469},[478,479,480,481,482],"动物疫病防控","非洲猪瘟","内质网自噬","病毒与宿主互作","抗病毒靶标",{"code":484,"slug":485,"name":486,"path":487,"parent_code":488},"C5","animal-health","疫病防控与兽药","\u002Ftopic\u002Flivestock\u002Fanimal-health","C",[],{"status":49,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":491},{"candidates":492,"agricultural_evidence":23},[493],{"code":484,"score":419,"supported":23,"title":494,"abstract":495,"tags":496},[479],[479],[478,479],[498,499],"哈兽研 非洲猪瘟 衣壳组装","非洲猪瘟病毒 内质网自噬","哈兽研非洲猪瘟衣壳组装-5338","2026-10-20T02:47:43.543999Z",{"id":503,"title":504,"url":505,"summary":506,"summary_zh":18,"content":507,"source_name":508,"source_url":18,"published_at":100,"category":101,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":50,"score":509,"score_detail":510,"sources":512,"tags":514,"primary_topic":520,"secondary_topics":525,"classification":526,"search_phrases":544,"slug":547,"view_count":31,"doi":18,"paper":18,"created_at":548},5337,"中国农科院资划所揭示根际荧光类假单胞菌 III 型分泌系统演化机制 New Phytologist","https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572940.shtm","中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业微生物资源创新团队从我国 15 个省(自治区、直辖市)采集 114 份根际土壤样品,筛选出 110 株携带 III 型分泌系统基因的菌株,对其中 43 株进行基因组测序,结合公共数据库已有数据共获得 88 株 III 型分泌系统阳性菌株基因组数据。研究发现这些菌株分属荧光假单胞菌 7 个亚群,III 型分泌系统可划分为 6 种演化类型,经历了多次独立的基因横向转移。该研究打破了 III 型分泌系统仅为病原菌致病工具的认知。论文 DOI: 10.1111\u002Fnph.71510。","[![Image 1: 科学网新闻频道](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fimages\u002Fnews.jpg)](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F)\n\n[生命科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Flife\u002F) | [医学科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fmedicine\u002F) | [化学科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fchemistry\u002F) | [工程材料](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fmaterial\u002F) | [信息科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Finformation\u002F) | [地球科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fearth\u002F) | [数理科学](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fmathematics\u002F) | [管理综合](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002Fpolicy\u002F)[站内规定](https:\u002F\u002Fblog.sciencenet.cn\u002Fblog-45-1064777.html) | [手机版](https:\u002F\u002Fwap.sciencenet.cn\u002F)\n\n[首页](https:\u002F\u002Fwww.sciencenet.cn\u002F) | [新闻](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002F) | [博客](https:\u002F\u002Fblog.sciencenet.cn\u002Fblog.php) | [院士](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fys\u002F) | 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研究发现，这些菌株分属荧光假单胞菌7个亚群，其Ⅲ型分泌系统可划分为6种演化类型，经历了多次独立的基因横向转移，传播和功能分化受生态位适应驱动。功能分析显示，携带该系统的菌株普遍具有植物促生防病功能。 该研究打破了Ⅲ型分泌系统仅为病原菌致病工具的认知，为理解微生物—植物互作中“致病”与“共生”功能分化奠定了理论基础。 相关论文信息：https:\u002F\u002Fdoi.org\u002Fabs\u002F10.1111\u002Fnph.71510 版权声明：凡本网注明“来源：中国科学报、科学网、科学新闻杂志”的所有作品，网站转载，请在正文上方注明来源和作者，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、头条号等新媒体平台，转载请联系授权。邮箱：shouquan@stimes.cn。\n\n打印 发E-mail给：\n\n以下评论只代表网友个人观点，不代表科学网观点。\n\n[![Image 2](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fimages\u002Fnewcomm.gif)](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtml\u002Fcomment.aspx?id=572940)\n\n相关新闻 相关论文\n*   1\n*   [微型机器人靶向心脏感染病灶精准送药](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572918.shtm)\n\n*   2\n*   [这个打破常识的发现因何而来](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572917.shtm)\n\n*   3\n*   [科学家捕获最远快速射电暴](https:\u002F\u002Fnews.sciencenet.cn\u002Fhtmlnews\u002F2026\u002F10\u002F572916.shtm)\n\n*   4\n*   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2026-10-15",82,{"impact":105,"substance":105,"depth":28,"authority":29,"freshness":30,"relevant":31,"comment":511},"国家级科研机构在《新植物学家》发表的基础研究，样本覆盖15省114份根际土壤，结论打破Ⅲ型分泌系统仅为致病工具的认知，对有益菌促生防病应用有理论价值，但属基础研究、产业影响间接，时效已过5天。",[513],{"name":508,"url":505},[515,516,517,518,519],"根际微生物","农业微生物","生物防治","假单胞菌","植物促生",{"code":439,"slug":521,"name":522,"path":523,"parent_code":524},"soil","土壤健康与改良","\u002Ftopic\u002Fenvironment\u002Fsoil","H",[],{"status":49,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":527},{"candidates":528,"agricultural_evidence":23},[529,535,540],{"code":439,"score":106,"supported":23,"title":530,"abstract":532,"tags":534},[531],"根际",[533,531],"土壤",[515],{"code":536,"score":31,"supported":50,"title":537,"abstract":538,"tags":539},"F4",[],[],[517],{"code":364,"score":31,"supported":50,"title":541,"abstract":542,"tags":543},[],[],[516],[545,546],"中国农科院资划所 假单胞菌 Ⅲ型分泌系统","根际荧光假单胞菌 演化机制","中国农科院资划所假单胞菌Ⅲ型分泌系统-5337","2026-10-20T02:47:43.472006Z",{"id":550,"title":551,"url":552,"summary":553,"summary_zh":18,"content":554,"source_name":555,"source_url":18,"published_at":556,"category":101,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":50,"score":509,"score_detail":557,"sources":559,"tags":561,"primary_topic":564,"secondary_topics":565,"classification":566,"search_phrases":581,"slug":584,"view_count":92,"doi":18,"paper":18,"created_at":585},5336,"中国农科院揭示水稻钾离子转运蛋白 OsNHX2 提高耐冷性的分子机制 Molecular Plant","https:\u002F\u002Fwww.toutiao.com\u002Farticle\u002F7696347285219557922","10 月 12 日,中国农业科学院作物科学研究所水稻分子设计技术与应用创新团队揭示水稻钾离子转运蛋白 OsNHX2 通过调节细胞内钾离子积累来增强水稻耐冷性的作用机制,相关研究成果发表在 Molecular Plant 上。研究利用前期构建的多亲本高代互交群体,鉴定并克隆调控水稻耐冷性的关键基因 OsNHX2,发现该基因编码定位于液泡膜的钾离子转运蛋白,在低温胁迫下促进根系对钾离子的吸收并改变定位、抑制转运活性,从而促进胞质钾离子留存,提高水稻耐冷性。","## 中国农科院团队揭示钾离子稳态调控可提高水稻耐冷能力\n\n10月12日，中国农业科学院作物科学研究所水稻分子设计技术与应用创新团队揭示了水稻钾离子转运蛋白OsNHX2通过调节细胞内钾离子积累来增强水稻耐冷性的作用机制。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。\n\n![Image 1: 6a41f6e3-55a4-4bed-8895-f123559ea4f8.png](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-axegupay5k\u002Fe96dedf24e70423290668656a1089d98~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1793069287&x-signature=h%2BPpAG%2FkNMW%2BhuASkuU56B%2F%2BvwE%3D)\n水稻起源于热带和亚热带地区，对低温敏感。低温胁迫会抑制水稻幼苗生长，降低结实率，最终造成减产。尽管农艺实践表明增施钾肥可缓解水稻低温伤害，但此前一直缺乏钾离子转运与水稻耐冷性之间的直接分子证据。\n\n研究团队利用前期构建的多亲本高代互交群体，鉴定并克隆了调控水稻耐冷性的关键基因 _OsNHX2_。研究发现，该基因编码一个定位于液泡膜的钾离子转运蛋白，在低温胁迫下，相关抑制因子表达下调，解除了对该蛋白的转录抑制，进而促进根系对钾离子的吸收；钾离子转运至地上部后，该蛋白改变其定位并抑制转运活性，从而促进胞质钾离子留存，最终提高水稻耐冷性。该研究为水稻耐冷分子育种提供了新靶点和重要理论基础。\n\n作科所博士后石慧敏和沈阳农业大学博士研究生邵奎添为该论文共同第一作者，作科所徐建龙研究员和张帆研究员为该论文共同通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划项目、农业生物育种国家科技重大专项、中国农业科学院科技创新工程等项目的资助。\n\n原文链接：\n\nhttps:\u002F\u002Fwww.cell.com\u002Fmolecular-plant\u002Ffulltext\u002FS1674-2052(26)00341-2\n\n植物科学最前沿，专注于植物科学前沿进展、 资讯、 招聘信息的发布及方法软件共享等 。 投稿及招聘请后台回复“投稿” ，均为无偿； 商务合作请联系微信ID： zwkxqy ；","中国农业科学院作物科学研究所 2026-10-12","2026-10-12T00:00:00Z",{"impact":105,"substance":418,"depth":28,"authority":29,"freshness":233,"relevant":31,"comment":558},"国家级科研机构在《分子植物》发表的水稻耐冷分子机制原创成果，为耐冷育种提供新靶点，专业增量明确，但属细分基础研究且已发布一周，时效性一般。",[560],{"name":555,"url":552},[173,147,562,563],"水稻耐冷","钾离子转运",{"code":188,"slug":428,"name":191,"path":429,"parent_code":178},[],{"status":49,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":567},{"candidates":568,"agricultural_evidence":23},[569,573,577],{"code":188,"score":137,"supported":23,"title":570,"abstract":571,"tags":572},[191],[191],[],{"code":150,"score":31,"supported":50,"title":574,"abstract":575,"tags":576},[],[],[173],{"code":143,"score":31,"supported":50,"title":578,"abstract":579,"tags":580},[],[],[147],[582,583],"中国农科院 水稻 OsNHX2 耐冷","水稻 钾离子转运蛋白 耐冷育种","中国农科院水稻OsNHX2耐冷-5336","2026-10-20T02:47:43.406677Z",{"id":587,"title":588,"url":589,"summary":590,"summary_zh":591,"content":18,"source_name":592,"source_url":589,"published_at":593,"category":336,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":50,"score":594,"score_detail":595,"sources":597,"tags":599,"primary_topic":604,"secondary_topics":610,"classification":611,"search_phrases":631,"slug":634,"view_count":92,"doi":635,"paper":636,"created_at":676},5327,"Poloxamer‐Enabled Thermoresponsive Biobased Controlled‐Release Fertilizer for On‐Demand Nutrient Delivery","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fadvs.78371","ABSTRACT Synchronizing nutrient release of fertilizers with crop uptake remains a central challenge in precision agriculture. Here, we present a novel temperature‐responsive biobased controlled‐release fertilizer (TRBFs) incorporating Poloxamer 407 (F127) as a thermal switch within a castor oil‐derived polyurethane coating. The optimized TRBF10 (3 wt.% coating rate, 10 wt.% F127 in coating) exhibits a sharp, reversible phase transition at ∼20°C, matching the phenological requirements of overwintering crops. As quantified by digital refractometry, the 30‐day cumulative nitrogen release is suppressed to 9.22% at 10°C (crop dormancy) and increases 8.7‐fold to 80.32% at 30°C (active growth). This scalable technology overcomes intrinsic limitations of conventional diffusion‐controlled coated fertilizers and offers potential for on‐demand nutrient delivery with reduced environmental loss. Our work establishes sustainable strategies for climate‐adaptive precision agriculture and offers new insights and design paradigms for intelligent controlled‐release materials.","摘要 实现肥料养分释放与作物吸收的同步仍是精准农业的核心挑战。本研究提出一种新型温度响应型生物基控释肥料（TRBFs），在蓖麻油衍生聚氨酯包膜中引入泊洛沙姆407（F127）作为热开关。优化后的TRBF10（包膜率3 wt.%，包膜中F127含量10 wt.%）在约20°C时表现出急剧且可逆的相变，与越冬作物的物候需求相匹配。经数字折光法定量测定，30天累积氮释放量在10°C（作物休眠期）被抑制至9.22%，而在30°C（活跃生长期）增加8.7倍至80.32%。该可规模化技术克服了传统扩散控制型包膜肥料的内在局限，为按需养分供给并减少环境损失提供了潜力。本研究为气候适应性精准农业建立了可持续策略，并为智能控释材料提供了新见解与设计范式。","Advanced Science","2026-10-18T00:00:00Z",81,{"impact":28,"substance":105,"depth":28,"authority":29,"freshness":281,"relevant":31,"comment":596},"该研究提出温敏生物基控释肥，实现按需养分释放，方法新颖、数据扎实，对气候适应性精准农业有参考价值。",[598],{"name":592,"url":589},[39,600,601,602,603],"精准农业","控释肥","温度响应","蓖麻油基材料",{"code":605,"slug":606,"name":607,"path":608,"parent_code":609},"F3","fertilizers","肥料与水肥一体化","\u002Ftopic\u002Finputs-equipment\u002Ffertilizers","F",[],{"status":49,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":612},{"candidates":613,"agricultural_evidence":23},[614,620,626],{"code":605,"score":29,"supported":23,"title":615,"abstract":617,"tags":619},[616],"fertilizer",[618,616],"肥料",[],{"code":79,"score":621,"supported":23,"title":622,"abstract":623,"tags":625},8,[],[600,624],"precision agriculture",[39,600],{"code":309,"score":62,"supported":23,"title":627,"abstract":628,"tags":630},[],[629],"气候适应",[],[632,633],"Poloxamer 温敏控释肥","蓖麻油基材料 智慧农业 温度响应 精准农业","Poloxamer温敏控释肥-5327","10.1002\u002Fadvs.78371",{"doi":635,"openalex_id":637,"authors":638,"venue":592,"cited_by_count":92,"oa_url":589,"card":669,"direction":675,"ingested_from":406},"W7222872607",[639,641,644,646,648,651,653,655,657,660,663,666],{"name":640,"orcid":18},"Jiahui Liu",{"name":642,"orcid":643},"Li J","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0009-0008-8760-1365",{"name":645,"orcid":18},"Ziyao Li",{"name":647,"orcid":18},"Xiangjie Zhao",{"name":649,"orcid":650},"Fengyan Fang","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0009-0009-0081-4796",{"name":652,"orcid":18},"Yan Liu",{"name":654,"orcid":18},"Songyuan Wang",{"name":656,"orcid":18},"Boning Su",{"name":658,"orcid":659},"Yuanyuan Yao","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-7439-2970",{"name":661,"orcid":662},"Bin Gao","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-3769-0191",{"name":664,"orcid":665},"Shugang Zhang","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-1428-9082",{"name":667,"orcid":668},"Yuechao Yang","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-4045-0252",{"tldr":670,"method":671,"finding":672,"direction":673,"opportunity":674},"研发含F127温敏开关的生物基包膜控释肥，实现按温度按需释放养分。","蓖麻油基聚氨酯包膜中嵌入Poloxamer 407作热开关，数字折光法测氮释放。","10℃时30天氮累积释放仅9.22%，30℃时增至80.32%，提升8.7倍。","智慧农业 \u002F 农业物联网","可探索多响应（温湿\u002FpH）智能包膜与田间作物需肥曲线耦合的精准释放调控。","数字乡村与农业信息化","2026-10-19T23:30:28.317764Z",{"id":678,"title":679,"url":680,"summary":681,"summary_zh":682,"content":18,"source_name":683,"source_url":680,"published_at":684,"category":336,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":50,"score":594,"score_detail":685,"sources":687,"tags":689,"primary_topic":18,"secondary_topics":693,"classification":694,"search_phrases":714,"slug":717,"view_count":92,"doi":718,"paper":719,"created_at":740},5324,"Estimation of rubber yield on Hainan Island, China using multi-source data during 2021-2025","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1080\u002F17538947.2026.2750730","Rubber is both a strategic material and an essential industrial raw commodity, making accurate yield estimation critically important. Current remote sensing-based physical models require enhancement to converting potential yield into actual yield using limited field samples, while improving parameter applicability and estimation accuracy. Integrating DEM, Sentinel-2 imagery, and meteorological data, this study develops a multi-stage framework that couple the CASA model, SOLARFLUX, a conversion module, and a parameter calibration scheme. Calibrated and validated with field-measured data, the model enables high-resolution dynamic monitoring of dry rubber yield across Hainan Island. Validation demonstrates strong model performance (R2 > 0.95), with relative error (RE) reduced from 21.99 % to 16.62 % after refinement. The model substantially outperforms machine learning approaches. Results reveal a year-on-year decline in total rubber yield from 2021 to 2023, followed by a marked rebound during the 2023-2024. The proposed framework offers a robust and practical solution for data‑scarce regions, and its products provide valuable support for the sustainable development and ecological monitoring of Hainan’s rubber industry.","橡胶既是战略物资，也是重要的工业原料，准确的产量估算至关重要。当前基于遥感的物理模型需要改进，以利用有限的田间样本将潜在产量转化为实际产量，同时提高参数适用性和估算精度。本研究整合DEM、Sentinel-2影像和气象数据，构建了一个多阶段框架，耦合CASA模型、SOLARFLUX、转换模块和参数校准方案。经田间实测数据校准和验证，该模型实现了海南岛干胶产量的高分辨率动态监测。验证结果表明模型性能良好（R² > 0.95），经改进后相对误差（RE）从21.99%降至16.62%。该模型显著优于机器学习方法。结果显示，2021年至2023年橡胶总产量逐年下降，随后在2023—2024年明显回升。所提出的框架为数据稀缺地区提供了一种稳健且实用的解决方案，其产品为海南橡胶产业的可持续发展和生态监测提供了有力支持。","International Journal of Digital Earth","2026-10-17T00:00:00Z",{"impact":28,"substance":105,"depth":28,"authority":29,"freshness":281,"relevant":31,"comment":686},"该研究融合多源遥感与气象数据构建橡胶产量估算框架，精度高、误差显著降低，对天然橡胶产业监测有实质参考价值。",[688],{"name":683,"url":680},[39,690,343,691,692],"海南","橡胶产量","多源数据",[],{"status":695,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":696},"needs_review",{"candidates":697,"agricultural_evidence":50,"reason":713},[698,703,709],{"code":348,"score":699,"supported":23,"title":700,"abstract":701,"tags":702},7,[],[361,359],[343],{"code":206,"score":30,"supported":23,"title":704,"abstract":705,"tags":708},[],[706,707],"机器学习","machine learning",[],{"code":79,"score":31,"supported":50,"title":710,"abstract":711,"tags":712},[],[],[39],"农业相关性需要复核",[715,716],"海南岛 橡胶产量 遥感估算","Sentinel-2 橡胶 产量监测","海南岛橡胶产量遥感估算-5324","10.1080\u002F17538947.2026.2750730",{"doi":718,"openalex_id":720,"authors":721,"venue":683,"cited_by_count":92,"oa_url":734,"card":735,"direction":405,"ingested_from":406},"W7222825632",[722,725,727,729,731],{"name":723,"orcid":724},"Ruofan Jing","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0009-0005-9622-9989",{"name":726,"orcid":18},"廖静娟",{"name":728,"orcid":18},"Li Zhang",{"name":730,"orcid":18},"尧德明",{"name":732,"orcid":733},"X. Liu","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-9699-338X","https:\u002F\u002Fwww.tandfonline.com\u002Fdoi\u002Fpdf\u002F10.1080\u002F17538947.2026.2750730?needAccess=true",{"tldr":736,"method":737,"finding":738,"direction":405,"opportunity":739},"构建多源数据耦合框架，实现海南岛橡胶干胶产量的高分辨率动态估算。","融合DEM、Sentinel-2与气象数据，耦合CASA、SOLARFLUX及参","模型R2超0.95，相对误差降至16.62%，精度显著优于机器学习方法。","可探索将样本稀缺下的参数迁移校准框架推广至其他热带经济作物产量估算。","2026-10-19T23:30:23.116430Z",{"id":742,"title":743,"url":744,"summary":745,"summary_zh":746,"content":18,"source_name":747,"source_url":744,"published_at":278,"category":336,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":50,"score":594,"score_detail":748,"sources":750,"tags":752,"primary_topic":18,"secondary_topics":755,"classification":756,"search_phrases":775,"slug":778,"view_count":92,"doi":779,"paper":780,"created_at":790},5317,"PLANT-GPK v4.0: A Unified Time-Discovery Framework for Multi-Stage Plant Phenotyping","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.23460911","This paper presents a comprehensive extension to the PLANT-GPK framework, demonstrating its robust capability to analyze plants across entirely different developmental stages from single images. By formulating an inverse problem that simultaneously optimizes physiological parameters and the hidden time dimension (t), the model successfully discovered the exact age of two distinct wheat samples: a vegetative (green) stage and a senescent (golden) stage. The framework bridges computer vision, spatial heterogeneity analysis, and ODE-based physics to provide a complete digital twin capable of forecasting future harvest windows regardless of the plant's current state.","本文对PLANT-GPK框架进行了全面扩展，展示了其仅凭单张图像即可分析处于完全不同发育阶段植物的稳健能力。通过构建一个同时优化生理参数与隐藏时间维度（t）的反问题，该模型成功发现了两个不同小麦样本的精确年龄：一个处于营养期（绿色阶段），另一个处于衰老期（金色阶段）。该框架融合了计算机视觉、空间异质性分析以及基于常微分方程（ODE）的物理学，提供了一个完整的数字孪生体，无论植物当前处于何种状态，均能预测未来的收获窗口。","Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)",{"impact":28,"substance":105,"depth":28,"authority":419,"freshness":22,"relevant":31,"comment":749},"该研究提出统一时间发现框架，可从单幅图像反演植物生育阶段并预测收获窗口，方法新颖且具数字孪生应用潜力，值得进入每日精选。",[751],{"name":747,"url":744},[39,172,197,753,754],"数字孪生","植物表型",[],{"status":695,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":757},{"candidates":758,"agricultural_evidence":23,"reason":774},[759,764,768],{"code":79,"score":621,"supported":23,"title":760,"abstract":761,"tags":763},[],[753,762],"digital twin",[753,39],{"code":194,"score":699,"supported":23,"title":765,"abstract":766,"tags":767},[],[197,292],[197],{"code":206,"score":699,"supported":23,"title":769,"abstract":770,"tags":773},[],[771,772],"计算机视觉","computer vision",[172],"多个产业证据相当，需要确认主归属",[776,777],"PLANT-GPK 植物表型","小麦 数字孪生 生育期","PLANT-GPK植物表型-5317","10.5281\u002Fzenodo.23460911",{"doi":779,"openalex_id":781,"authors":782,"venue":747,"cited_by_count":92,"oa_url":744,"card":785,"direction":405,"ingested_from":406},"W7222895088",[783],{"name":784,"orcid":18},"MOHAMMED TAHAR SAIM",{"tldr":786,"method":787,"finding":788,"direction":405,"opportunity":789},"扩展PLANT-GPK框架，从单张图像反演植物生理参数与隐藏时间维度，实现跨发育阶段表型分析。","基于ODE物理模型的反问题优化，联合估计生理参数与时间t，用两个小麦样本验证。","模型成功发现营养期与衰老期小麦的精确年龄，可预测收获窗口。","单图跨阶段时间反演可延伸至多作物多生育期数字孪生与收获期预测的通用化研究。","2026-10-19T23:30:19.498798Z",{"id":792,"title":793,"url":794,"summary":795,"summary_zh":796,"content":18,"source_name":747,"source_url":794,"published_at":278,"category":336,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":50,"score":594,"score_detail":797,"sources":799,"tags":801,"primary_topic":803,"secondary_topics":804,"classification":805,"search_phrases":820,"slug":822,"view_count":92,"doi":823,"paper":824,"created_at":833},5315,"PLANT-GPK v4.0: Multi-Stage Plant Phenotyping with Time-Discovery and Harvest Prediction","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.23461121","This paper presents a comprehensive extension to the PLANT-GPK framework, demonstrating its robust capability to analyze plants across entirely different developmental stages from single images. By formulating an inverse problem that simultaneously optimizes physiological parameters and the hidden time dimension (t), the model successfully discovered the exact age of two distinct wheat samples: a vegetative (green) stage and a senescent (golden) stage. The framework bridges computer vision, spatial heterogeneity analysis, and ODE-based physics to provide a complete digital twin capable of forecasting the exact day of harvest regardless of the plant's current state.","本文对PLANT-GPK框架进行了全面扩展，展示了其仅凭单张图像即可分析处于完全不同发育阶段植物的稳健能力。通过构建一个同时优化生理参数与隐藏时间维度（t）的反问题，该模型成功推断出两个不同小麦样本的精确年龄：一个处于营养期（绿色阶段），另一个处于衰老期（金色阶段）。该框架融合了计算机视觉、空间异质性分析以及基于常微分方程（ODE）的物理建模，提供了一个完整的数字孪生，无论植物当前处于何种状态，均能预测确切的收获日期。",{"impact":28,"substance":105,"depth":28,"authority":419,"freshness":22,"relevant":31,"comment":798},"该研究提出从单张图像反演植物生育阶段与收获日的数字孪生框架，方法新颖且具产业应用潜力，值得进入每日精选。",[800],{"name":747,"url":794},[39,172,753,754,802],"收获预测",{"code":206,"slug":241,"name":242,"path":243,"parent_code":46},[],{"status":49,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":806},{"candidates":807,"agricultural_evidence":23},[808,812,816],{"code":79,"score":621,"supported":23,"title":809,"abstract":810,"tags":811},[],[753,762],[753,39],{"code":206,"score":699,"supported":23,"title":813,"abstract":814,"tags":815},[],[771,772],[172],{"code":194,"score":30,"supported":23,"title":817,"abstract":818,"tags":819},[],[197,292],[],[776,821],"小麦 收获期 预测","PLANT-GPK植物表型-5315","10.5281\u002Fzenodo.23461121",{"doi":823,"openalex_id":825,"authors":826,"venue":747,"cited_by_count":92,"oa_url":794,"card":828,"direction":405,"ingested_from":406},"W7222875391",[827],{"name":784,"orcid":18},{"tldr":829,"method":830,"finding":831,"direction":405,"opportunity":832},"扩展PLANT-GPK框架，从单张图像反演植物生理参数与隐藏时间维度，实现跨生育期表型分析与收获期预","基于ODE物理模型与逆问题优化，联合估计生理参数和隐藏时间t，用两个不同生育期小","模型能准确发现两个不同生育期小麦样本的精确年龄，并预测确切收获日期。","可将单图时间反演扩展到多作物多生育期，结合时序遥感构建大尺度数字孪生与收获期预报。","2026-10-19T23:30:19.267920Z",{"id":835,"title":836,"url":837,"summary":838,"summary_zh":839,"content":18,"source_name":840,"source_url":837,"published_at":593,"category":336,"cover_url":18,"hotness":22,"is_selected":50,"score":594,"score_detail":841,"sources":843,"tags":845,"primary_topic":849,"secondary_topics":850,"classification":851,"search_phrases":898,"slug":901,"view_count":92,"doi":902,"paper":903,"created_at":959},5314,"A data‐driven image extraction and analysis pipeline for plant phenotyping in controlled environments","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fppj2.70116","Abstract Advances in automation, imaging, and artificial intelligence have enabled large‐scale plant phenotyping, but image analysis remains a critical bottleneck for crop improvement and biological discovery. We developed an integrated multispectral phenotyping framework using imagery from the Texas A&M AgriLife Automated Precision Phenotyping Greenhouse and expanded plant growth and phenotyping (PGP v2) data across maize ( Zea mays L.), cotton ( Gossypium hirsutum ), rice ( Oryza sativa ), and sorghum ( Sorghum bicolor L.). The pipeline integrates pseudo‐red‐green‐blue composite image generation, plant detection and segmentation, image stitching, vegetation‐index analysis, texture analysis, morphological trait extraction, and temporal comparison of image‐derived features to quantify changes in plant structure, spectral reflectance, and texture over time. Among the evaluated segmentation approaches, segment anything model (SAM) v3 provided the highest and most consistent accuracy across diverse crop structures, although it required greater computational time than classical methods. Segment anything model for long sequences (SAM2Long)maintained plant‐instance associations across vertically stacked frames, while scale‐invariant feature transform–based stitching reconstructed plant mosaics when individual plants extended beyond a single field of view. For each plant and imaging date, the pipeline generated an 863‐dimensional feature vector spanning vegetation indices, spectral statistics, texture descriptors, and morphological traits. The framework was evaluated through two case studies: treatment‐level temporal analysis of mutagenized sorghum lines and cold‐stress phenotyping of maize using a separate imaging system. In both studies, the extracted features supported statistical and multivariate analyses of phenotypic variation and enabled separation of plants based on treatment‐ or stress‐related responses. The combined dataset and workflow provide structured, automated, and well‐documented phenotypic analysis across multiple crops, experimental settings, and imaging systems for controlled‐environment plant science and crop improvement.","摘要　自动化、成像和人工智能的进步使得大规模植物表型分析成为可能，但图像分析仍然是作物改良和生物学发现的关键瓶颈。我们利用德克萨斯农工大学农业生命科学自动化精准表型温室（Texas A&M AgriLife Automated Precision Phenotyping Greenhouse）的图像，开发了一个集成多光谱表型分析框架，并扩展了玉米（Zea mays L.）、棉花（Gossypium hirsutum）、水稻（Oryza sativa）和高粱（Sorghum bicolor L.）的植物生长与表型分析（plant growth and phenotyping，PGP v2）数据。该流程整合了伪红绿蓝合成图像生成、植物检测与分割、图像拼接、植被指数分析、纹理分析、形态性状提取以及图像衍生特征的时间比较，以量化植物结构、光谱反射率和纹理随时间的变化。在评估的分割方法中，segment anything model（SAM）v3在不同作物结构下提供了最高且最一致的准确性，尽管其所需计算时间多于经典方法。面向长序列的segment anything model（SAM2Long）在垂直堆叠帧之间维持了植物实例关联，而基于尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform）的拼接在单株植物超出单一视野时重建了植物拼接图。对于每株植物和每个成像日期，该流程生成了一个863维特征向量，涵盖植被指数、光谱统计量、纹理描述符和形态性状。该框架通过两个案例研究进行了评估：诱变高粱品系的处理水平时间分析，以及使用独立成像系统对玉米进行的冷胁迫表型分析。在这两项研究中，提取的特征支持了表型变异的统计分析和多变量分析，并能够根据处理或胁迫相关响应区分植物。合并的数据集和工作流程为受控环境植物科学和作物改良提供了跨多种作物、实验设置和成像系统的结构化、自动化且记录完善的表型分析。","The Plant Phenome Journal",{"impact":28,"substance":105,"depth":28,"authority":29,"freshness":281,"relevant":31,"comment":842},"该研究提出一套面向多作物的自动化多光谱表型分析流程，方法新颖、数据规模可观，对智慧育种与受控环境植物科学研究具有较高参考价值。",[844],{"name":840,"url":837},[39,172,846,847,848],"图像分割","表型组学","多光谱成像",{"code":178,"slug":179,"name":180,"path":181,"parent_code":18},[],{"status":184,"locked":50,"version":51,"method":52,"evidence":852},{"candidates":853,"agricultural_evidence":23,"reason":219},[854,858,863,870,877,884,889,894],{"code":188,"score":30,"supported":23,"title":855,"abstract":856,"tags":857},[],[191,428],[],{"code":200,"score":30,"supported":23,"title":859,"abstract":860,"tags":862},[],[203,861],"maize",[],{"code":864,"score":30,"supported":23,"title":865,"abstract":866,"tags":869},"A5",[],[867,868],"高粱","sorghum",[],{"code":871,"score":30,"supported":23,"title":872,"abstract":873,"tags":876},"A6",[],[874,875],"棉花","cotton",[],{"code":878,"score":30,"supported":23,"title":879,"abstract":880,"tags":883},"B7",[],[881,882],"温室","greenhouse",[],{"code":206,"score":233,"supported":23,"title":885,"abstract":886,"tags":888},[],[887],"artificial intelligence",[172,846],{"code":348,"score":144,"supported":23,"title":890,"abstract":891,"tags":893},[],[892],"multispectral",[848],{"code":79,"score":31,"supported":50,"title":895,"abstract":896,"tags":897},[],[],[39],[899,900],"Texas A&M 自动化表型温室","玉米 高粱 多光谱表型","TexasAM自动化表型温室-5314","10.1002\u002Fppj2.70116",{"doi":902,"openalex_id":904,"authors":905,"venue":840,"cited_by_count":92,"oa_url":837,"card":954,"direction":405,"ingested_from":406},"W7222893982",[906,908,911,914,917,919,921,924,927,930,933,936,939,942,945,948,950,952],{"name":907,"orcid":18},"Fahimeh Orvati Nia",{"name":909,"orcid":910},"Joshua Peeples","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-7861-7789",{"name":912,"orcid":913},"Seth C. Murray","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-2960-8226",{"name":915,"orcid":916},"Andrew J. McFarland","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0009-0000-3516-8274",{"name":918,"orcid":18},"Troy Vann",{"name":920,"orcid":18},"Shima Salehi",{"name":922,"orcid":923},"Robert G. Hardin","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-0714-8281",{"name":925,"orcid":926},"David D. Baltensperger","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-4511-5680",{"name":928,"orcid":929},"Amir M. H. Ibrahim","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-0584-753X",{"name":931,"orcid":932},"J. Alex Thomasson","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-5557-105X",{"name":934,"orcid":935},"Henry Y. Fadamiro","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-4530-9680",{"name":937,"orcid":938},"Nithya K. Subramanian","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-1659-7396",{"name":940,"orcid":941},"Suresh D. 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