海洋生物活性肽(Marine biological active peptide)是从海洋生物中提取的具有优化机体代谢环境、有益于机体健康的一类多肽。酶法制备海洋生物活性肽是目前最常用的制备方法,是通过适当的蛋白酶水解海洋生物蛋白来制备生物活性肽的一种方法。海洋生物活性肽在降血压、抗氧化、抗凝血及抗菌等方面效果显著,对治疗和预防疾病具有巨大潜力。介绍海洋生物活性肽在酶解制备及其生物学功能方面国内外研究进展,为进一步开展海洋活性多肽研究提供参考。

旨在探讨新疆伊犁蜂胶和库车蜂胶不同溶剂提取物清除1，1-二苯基苦基苯肼（DPPH）自由基和抗油脂过氧化力的作用，并测定新疆伊犁蜂胶的主要生物活性物质槲皮素和白杨素的含量。处理原蜂胶，以4 种溶剂提取蜂胶，用DPPH 自由基法和抗亚油酸过氧化法对新疆伊犁蜂胶和库车蜂胶提取物进行抗氧化活性的测定。以70% 乙醇和甲醇作为提取溶剂从新疆伊犁蜂胶中提取槲皮素和白杨素；用高效液相色谱法对所提取的槲皮素和白杨素进行含量测定，测定波长分别为370 nm 和268 nm。结果显示，对DPPH 自由基的清除能力在蜂胶不同提取物和不同浓度之间则有差异，部分试验组的清除能力优于同浓度的茶多酚；对亚油酸均有抗氧化活性，其中伊犁蜂胶抗亚油酸过氧化活性较好。在乙醇提取液里槲皮素的含量最低，为2.2950 mg/g，而在经脱脂的甲醇提取液里其含量最高，为2.8150 mg/g ；在甲醇提取液里白杨素的含量最低，为60.72 mg/g，而在经脱脂的甲醇提取液里其含量最高，为74.37 mg/g。伊犁和库车蜂胶具有一定的抗氧化作用；DPPH 自由基法是一种快速、灵敏、简便的方法，结果表明，新疆产蜂胶可作为天然抗氧化剂进一步开发和利用；经过高效液相色谱法（HPLC）的分析结果表明，活性成分槲皮素和白杨素从新疆伊犁蜂胶样品中可被检测出。

本研究以中国农村电商实证数据为综述对象，按照电商定向干预和农产品交易地的特征将农村电商数据类型分为两类数据集。其中，数据集Ⅰ包括电子商务进农村综合示范县数据库、淘宝村与电商指数数据库;数据集Ⅱ包括农产品电商数据库与农产品跨境电商数据库。以此探讨不同数据集内若干农村电商研究主题所用数据的来源、指标内容、时间跨度、优劣势等内容，系统性梳理农村电商研究所用数据的来龙去脉，为该领域实证检验提供数据库筛选的参考，从而有效推动农村电商发展研究的理论进程。

为了增强对豆科植物WRKY基因的多样性和进化上的认识，探索WRKY转录因子家族成员的功能和在育种中的应用。在本研究中，利用生物信息学方法对5种豆科植物大豆、鹰嘴豆、菜豆、蒺藜苜蓿及百脉根的WRKY基因进行了染色体定位、系统进化、保守基序、基因结构和基因复制等方面的分析。从上述5种豆科植物中分别鉴定出185、61、90、108和83个WRKY基因。将5种豆科植物WRKY蛋白分为三类和五个亚类，同一亚类具有相似的蛋白结构和基因结构。5种豆科植物的WRKY基因家族成员中存在基因复制事件，并且在各个组织中有明显差异表达。WRKY基因在不同组织中的表达模式表明，它们可能在豆科植物的生长发育中发挥重要作用。

农业机器人是农业现代化发展中的一项重要组成部分，计算机视觉技术通过对作物和环境的感知与解析，有效促进其在农业领域的落地与应用。但由于农业场景的复杂性、多样性，当前先进计算机视觉方法所需要的详细且注释的大规模图像数据集在农业领域十分稀缺，这也是阻碍计算机视觉技术在农业领域发展的一个主要瓶颈。针对这一痛点，该文提供了一个可用于图像语义分割、图像实例分割、目标检测任务的大规模番茄图像数据集。该数据集由两部分组成，分别为合成部分和经验部分。其中合成部分使用Wageningen大学等人提出的数据合成方法，生成3250张合成番茄图像以及对应的像素级别语义分割标签图；经验部分由RGB相机拍摄的750张单目图像和400张双目图像构成，并人工对它们部分进行了包括实例分割、目标检测等在内的精细标注。研究旨在从多个角度丰富该数据集，包括数据集的大小、标注信息的多维度、场景的复杂性等方面，为今后利用计算机视觉技术解决农业领域问题提供数据基础。

植物表型组学通过集成自动化平台装备和信息化技术手段,获取多尺度、多生境、多源异构植物表型海量数据,形成植物表型组学大数据,从组学高度系统深入地挖掘“基因型-表型-环境型”内在关系、全面揭示特定生物性状的形成机制,将极大地促进功能基因组学、作物分子育种与高效栽培的进程。本文概括了植物表型组学大数据的发展背景、含义、产生过程和特点,系统综述了植物表型组学大数据研究进展,包括植物表型数据获取与解析、植物表型组大数据管理及建库技术、表型性状预测和基于表型组的多重组学分析的进展;从植物表型数据采集标准、多样化表型配套设施和低成本表型设备研发、开放共享植物表型组大数据平台构建、表型大数据融合与挖掘理论方法、植物表型组学协同共享和互作机制五个方面探讨了当前植物表型组学大数据研究与应用中面临的问题和挑战;最后从加强植物表型组技术体系设计与标准研究、植物表型-环境感知机理研究和智能化设备研发、植物表型组大数据建设以及人才队伍和协作网络建设四个方面提出具体建议。

多模态知识图谱在传统知识图谱基础上，构建多种模态的实体，以及多模态实体之间的语义关系，能够提供重要的文本、图像以及声音知识，在消除歧义、补充视觉知识等方面具有非常重要的作用。近年来，在农业信息化和智能化飞速发展的背景下，知识图谱技术得到了广泛关注。文章详细介绍了知识图谱和多模态的含义，从图谱构建层面详细叙述了多模态表示学习等技术方法。针对多模态知识图谱在农业领域中的应用，重点总结知识图谱在农业智能问答、病虫害识别、农产品推荐等在农业领域中的应用研究，并对农业多模态知识图谱构建面临的挑战以及多模态知识图谱在农业领域中的发展前景进行展望与分析。

农业智能传感器是智慧农业的关键核心技术之一。本文首先阐述了智能传感器的概念、特征和实现方法，从而引入了农业智能传感器的构成、发展与应用。根据检测对象的不同，将农业智能传感器分为生命信息、环境信息和品质安全三大类，其中，生命信息智能传感器分为植物和动物生命信息，环境信息智能传感器分为水体、土壤、畜禽和气象环境信息。从目前农业智能传感器的构成与应用现状可以发现，当前我国农业智能传感器存在集成化程度较低（模块化方式实现）、农业智能传感器的核心元件（传感器元器件和微控制器）严重依赖进口、智能化程度不高等问题，应用范围有限。针对上述问题，分别从农业智能传感器技术中的核心控制器、农业传感器、无线通信网络和配套算法四个方面进行了深入剖析，其根源在于我国缺乏农业专用的核心控制器、自主研发的高端农业传感器少、缺乏农业适用的无线通信网络协议及高精度的智能传感器算法。针对以上问题，分别从研发中国“农业芯”和高性能MEMS传感器、构建农业专用无线网络和开发高性能智能算法方面提出可行对策，将有助于推进农业智能传感器的中国智造进程。在智慧农业快速发展的当下，农业智能传感器的中国智造之举至关重要。

随着社会信息化的高速发展以及大数据时代的到来,科研由技术驱动转向数据驱动,但由于数据量庞大以及数据之间联系的复杂性和隐含性,使用可视化软件构建知识图谱挖掘数据间关联就变得更加迫切。为帮助用户选择合适的可视化软件构建高质量的知识图谱,为用户的合理使用可视化软件提供参考建议。笔者从算法原理的角度,选择可视化过程中的相似度标准化处理、聚类、可视化方法3个主要步骤,对当前两款热门的知识图谱软件Citespace和VOSviewer进行分析,并比较二者功能的优劣差异,研究发现Citespace软件在揭示学科的动态发展规律,发现学科的研究前沿上有一定的优势,而对学科主题之间的关系进行清晰的呈现、或者数据量非常大的时候,可以选取VOSviewer软件绘制知识图谱。

转录组是特定细胞或组织在特定时间或状态下转录出来的所有RNA 的集合。通过对转录组的研究可以揭示生物体的基因表达、研究结构变异及发现新基因等。转录组分析的研究方法、研究平台发生着日新月异的变化，同时生物信息学分析的内容也在逐渐完善。RNA-Seq 作为一种新的转录组研究手段，利用新一代测序技术能够更为快速、准确地为人们提供更多的生物体转录信息。主要比较近年来转录组研究的几种方法和几种RNA-Seq 的研究平台，并着重介绍RNA-Seq 的原理、用途、步骤和生物信息学分析等及在相关领域的应用等内容，为相关的研究和应用提供参考。

农业病虫害对农作物的产量和品质造成了严重的威胁，因此准确、高效地检测和识别病虫害是农业生产中的重要任务。本文介绍了一个综合的农业病虫害数据集，由农业虫害检测数据集、农业病害检测数据集、农业病害分类数据集和水稻表型分割数据集组成，包含55个类别、48576张，共4.14 GB的图像样本。从公开数据源和学术论文中收集和整理数据，保证了数据集的多样性和代表性。在数据的筛选、清洗和标注过程中，采用了严格的质量控制和验证措施，以确保数据集的准确性和可靠性。该数据集可用于农业病虫害识别和水稻表型鉴定等农业视觉任务，能够为农业病虫害研究提供有价值的资源，并促进农业生产的可持续发展。

随着现代信息技术在农业领域的广泛应用,以智慧农业为表现形态的农业智能革命已经到来。智慧农业是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段,对农业发展具有里程碑意义,已成为世界现代农业发展的趋势。分析了日本、欧盟、英国、加拿大、美国等国家和地区政府针对智慧农业发展相继出台的政策、措施和发展规划,并分析了中国农业1.0到4.0的发展历程和近年来智慧农业的发展现状。围绕发展过程中存在的各种问题和需求,阐述了突破智慧农业核心技术、实现农业“机器替代人力”、“电脑替代人脑”、“自主技术替代进口”的三大转变,提高农业生产智能化和经营网络化水平,加快信息化服务普及,降低应用成本,为农民提供用得上、用得起、用得好的个性化精准信息服务,大幅度提高农业生产效率、效能、效益,引领现代农业发展的战略目标。最后并提出了8个重点任务建议和推动智慧农业发展的5项政策建议。

农田作物信息的快速获取与解析是开展精准农业实践的前提和基础。根据农作物病虫草害的实际程度进行变量喷施和作业管理,可减少农业生产成本、优化作物栽培、提高农作物产量和品质,从而实现农业精准管理。近年来,随着无人机产业的快速发展,无人机农业遥感技术因其空间分辨率高、时效性强和成本低等特点,在农作物病虫草害监测应用中发挥了重要作用。本文首先介绍了精准农业航空的基本思想与系统组成和无人机遥感在精准农业航空的地位。接着探讨了无人机农业遥感系统常见的成像方式和遥感影像解析方法,并阐述了国内外无人机农业遥感技术在农作物病虫草害检测研究的最新进展。最后总结了无人机农业遥感技术发展至今面临的挑战并展望了未来的发展方向。本文将为开展无人机农业遥感技术在精准农业航空领域的研究提供理论参考和技术支撑。

随着互联网的普及，农业知识和信息的获取变得更加便捷，但信息大多固定且通用，无法针对具体情况提供定制化的解决方案。在此背景下，大语言模型（Large Language Models，LLMs）作为一种高效的人工智能工具，逐渐在农业领域中获得关注和应用。目前，LLMs技术在农业领域大模型的相关综述中只是简单描述，并没有系统地介绍LLMs构建流程。本文重点介绍了农业垂直领域大语言模型构建流程，包括数据采集和预处理、选择适当的LLMs基模型、微调训练、检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG)技术、评估过程。以及介绍了LangChain框架在农业问答系统中的构建。最后，总结出当前构建农业垂直领域大语言模型的一些挑战，包括数据安全挑战、模型遗忘挑战和模型幻觉挑战，以及提出了未来农业垂直领域大语言的发展方向，包括多模态数据融合、强时效数据更新、多语言知识表达和微调成本优化，以进一步提高农业生产的智能化和现代化水平。

马铃薯是世界第四大粮食作物，规模化种植是其高产量的基础性保障。随着数字农业的发展，马铃薯的规模化种植方式也日益趋向自动化与智能化。无人机是作物植保和生长监测的重要工具，无人机光谱数据在作物识别、作物生长状况分析等方面发挥重要的作用。为探究光谱数据及图像数据在马铃薯生长中所发挥的作用，文章利用无人机遥感获取不同高度的多光谱影像，并对地面的马铃薯叶片数据进行采集，经过人工检查和整理构建了论文数据集。数据采集地点位于内蒙古呼伦贝尔两块成熟期种薯试验田，采集时间为2022年8月13日、16日和18日，期间共完成了3次不同空间分辨率的光谱数据及图像数据采集。本文数据集的光谱数据完整，叶片数据清晰，可为马铃薯作物识别、种植面积估测以及成熟期期间不同日期的马铃薯相关植被指数变化等研究提供数据支撑。

目的 从用户行为视角探讨高校移动图书馆采纳行为的影响因素,为移动图书馆的建设与改进提供参考意见。方法 文章基于UTAUT与TTF模型,引入感知娱乐性变量对模型进行修正,构建移动图书馆采纳行为影响因素研究模型,并运用结构方程模型对收集的271份大学生问卷调查数据进行路径分析。结论 任务/技术适配度对移动图书馆感知有用性具有显著的正向影响;感知有用性、感知易用性、感知娱乐性、任务/技术适配度均对移动图书馆采纳意愿产生显著正向影响,且采纳意愿在上述变量对移动图书馆采纳行为的影响中起中介作用;便利条件和采纳意愿则直接对移动图书馆采纳行为产生显著正向影响,据此提出四个方面决策建议。

中国水产养殖的生产模式已由粗放型向集约型转变，生产结构不断调整升级，生产水平不断提高。但较低的劳动生产率、生产效率和资源利用率，低质量的水产品以及缺乏安全保障等问题都严重制约中国水产养殖业的快速发展。利用现代信息技术，研究智能设备来实现精确、自动化和智能化的水产养殖，提高渔业生产力和资源利用率是解决上述矛盾的主要途径。水产养殖中的人工智能是研究利用计算机实现水产养殖的过程，也就是利用机器和计算机监视水下生物的生长，进行问题判断、讨论和分析，提出养殖相关决策，完成自动化养殖。为深入了解人工智能技术在水产养殖中的研究发展现状，本文从水产养殖的生命信息获取、水产生物生长调控与决策、鱼类疾病预测与诊断、水产养殖环境感知与调控，以及水产养殖水下机器人5个具体方面入手，结合生产中面临的实际问题，分析了人工智能在水产养殖中的研究应用现状和技术特点；阐述了人工智能应用的主要技术手段和原理，总结了近年来人工智能技术在水产养殖中的最新应用研究进展，分析了当前人工智能技术在水产养殖发展中面临的主要问题和挑战，并提出了推动水产养殖转型的主要建议，以期为加速推进中国渔业数字化、精准化和智慧化提供参考。

[目的/意义]随着单细胞测序、高通量技术的突破,植物基因组学也取得了巨大进步,可以低成本获取多维全基因组分子表型的海量数据。深度学习技术可以作为强大的数据挖掘工具对获取的分子表型进行进一步预测和解释。当前研究表明,深度学习在植物基因组学与作物育种研究任务中取得显著效果。但目前尚缺乏对于深度学习在植物基因组学中应用的完整综述。[方法/过程]本文首先概述了深度学习方法背景,包括最新的图神经网络;随后着重从基因特性、蛋白质特性方面综述了基因组学和深度学习交叉领域的两个突出问题：1）如何对从植物基因组DNA序列到分子表型的信息流进行建模?2）如何使用深度学习模型识别自然种群中的功能变异?[结果/结论]本文总结了当前研究中如何应用传统深度学习算法、图深度学习、生成对抗网络以及可解释性AI等方法解决上述两个问题。最后分析了深度学习在未来植物基因组学研究和作物遗传改良中的发展前景。

在数据安全和隐私保护日益重要的背景下，零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKPs）为保护隐私提供了强有力的工具，成为最具应用潜力的核心技术之一。本文综合探讨了零知识证明技术及其在区块链中的应用。首先，详细介绍了零知识证明的相关概念以及三种典型的技术，对ZK-Snarks进行了深入探讨，并讨论了ZK-Stark和Bulletproofs等其他证明机制，深入对比分析了各自的设计、技术特点、性能和应用场景的差异。在此基础上，重点介绍了ZKPs在区块链环境下的应用，并分析整理了编写零知识证明的相关工具，这些工具在提升具体应用的性能方面尤为重要。最后，指出了一些潜在的问题和未来的研究方向。

农业大数据已成为现代农业新型资源要素,也是重要的农业科技创新方向,不仅促进现代农业的生产、经营、管理和服务,而且还耦合催化三产融合。欧美发达国家特别注重农业大数据在现代农业中的作用,我国农业大数据的研究与应用也发展较快,农业数据具有涉及领域广、跨越周期长、采集难度大、处理较为繁杂的特点,因此系统梳理农业大数据应用进展,进一步明确未来发展方向,对我国农业大数据的研究和应用具有重要意义。本文通过文献调研并结合相关科研实践,对比分析了不同学者对农业大数据的定义,阐述了农业大数据的概念和内涵,系统综述了近年来农业大数据在管理与政策、工程与应用、技术与架构等方面的应用进展。最后,根据我国农业大数据发展的现状,指出平台与数据、需求与应用、交易与共享等农业大数据未来发展需要特别关注的三个方面,为进一步促进我国农业大数据领域发展提供建议。

在国家推动乡村振兴战略背景下,农业大数据已成为农业研究与应用的热点。本论文结合大数据的基本内涵和特征,介绍了农业大数据发展的战略意义,分析了农业大数据的基本概念及其包容性的典型特征,概括了农业大数据的获取途径,阐述了农业大数据平台应用体系和关键技术,并从农业决策、智慧生产、市场匹配、农业气象、食品安全等维度对农业大数据的应用进行探讨;最后总结了当前农业大数据面临的困难,为农业大数据的创新发展奠定基础。

超短临精准的降水估计对农业生产、水文监测、洪涝减灾、大型活动、电力系统等方面具有重要意义。由于天气系统具有高度不确定性,传统基于物理模型和统计分析的气象方法在降水估计中难以满足高分辨率条件下的精度要求,如何提升超短临降水估计的精准性在研究和应用领域是极具挑战性的问题。本文提出了基于地形的加权随机森林(terrain-based weighted random forests, TWRF)方法用于雷达定量降水估计(quantitative precipitation estimation, QPE)。该方法可视为随机森林方法的推广,并在此基础上考虑了反射率垂直廓线(vertical profile of reflectivity, VPR)的特征重要性变化以及复杂地形区域降水的山岳抬升效应。对TWRF在中国杭州湾地区Z9571雷达45~100km覆盖范围内2014年6月份和7月份的降水过程上进行了实验验证,结果表明TWRF方法优于传统气象方法及随机森林方法,并表明利用整个VPR与基于地形的建模可以有效提升雷达QPE效果。

深度神经网络是棉花病害智能识别的一种重要方法。覆盖更多病害、土壤和环境信息的科学数据既是此类方法发展的基础，也是当前的关键制约因素之一。本文提出的棉花病害数据采集自中国海南省三亚市坡田洋高标准农田示范基地中的棉花种植田块，覆盖了炭疽病、细菌性角斑病、褐斑病和枯萎病四种常见棉花病害，包括3453张高分辨率的健康叶片和不同生长阶段的病叶图像。所有样品获取均采用田间随机采样方式，经筛选后由10名棉花病理学专家进行鉴定与标注，同时另选20名标注者对标注后图像进行随机重复标注以检测质量，Vision Transformer模型被引入以进一步验证数据集的稳定性。相对于其他同类数据集，当前数据集数据采集于复杂的田间环境，覆盖了常见棉花病害且具有高分辨率，可更好地服务于棉花病害智能识别模型、算法的研究、训练与验证。

数据摘要：

项目	描述
数据库（集）名称	一种面向深度神经网络模型的棉花常见病害训练数据集
所属学科	农业科学、计算机科学
数据时间范围	2021年12月－2023年8月
数据地理空间覆盖	海南省三亚市坡田洋基地平原种植区域,中心经纬度为（109.165497，18.3931609999999）
数据类型与技术格式	棉花图像，*.png;棉花病害分类标准，*.TXT
数据库（集）组成	数据集由3453个图像文件和一个文本类型文件构成，图像文件归属文件夹命名为棉花病害数据，其中的文件均为*.png文件。文本文件归属文件夹命名为棉花病害数据集，其中文件均为*.TXT。
数据量	2.74 GB
数据可用性	CSTR：17058.11.sciencedb.agriculture.00029 DOI：10.57760/sciencedb.agriculture.00029
基金项目	国家自然科学基金（31971792, 32160421）;国家重点研发计划（2022YFF0711805）;三亚崖州湾科技城科技专项资助（SCKJ-JYRC-2023-45）;中国农业科学院创新工程（CAAS-ASTIP-2023-AII, ZDXM23011）;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（Y2022XK24,Y2022QC17, JBYW-AII-2022-14, JBYW-AII-2023-06）;三亚中国农业科学院国家南繁研究院南繁专项（YDLH01, YDLH07, YBXM10, ZDXM23011, YBXM2312）

在哺乳动物成体睾丸中,精子发生的过程开始于未分化的A型精原细胞的干细胞群。目前已有报道在小鼠未分化的A型精原细胞中特异性表达钙依赖性跨膜黏着蛋白基因(cdh1),但绵羊的cdh1基因全序列未见报道。为了更好地研究绵羊精原干细胞的特性,根据已报道的其他物种的cdh1基因的cDNA保守区设计引物,从成年蒙古绵羊睾丸中提取总RNA,采用RT-PCR和分子克隆方法克隆了蒙古绵羊cdh1基因cDNA全编码区。DNA序列测定结果与牛的核苷酸序列比对,同源性为96.5%,说明该基因在进化上是高度保守的。这为制备绵羊CDH1的抗体奠定了基础,并且为绵羊精原干细胞的分子水平鉴定提供了研究条件。

产业兴旺是乡村振兴的重中之重。农产品成本收益调查记录了农产品投入、产出、收益等情况，是政府部门进行宏观调控和价格管理的基础。新时代新征程，这套数据将在推进乡村振兴战略过程中发挥更大作用。很多学者基于该套数据分析我国农业投入要素使用、生产力、成本、利润等状况，但对数据库样本选择、采集过程、相关指标内涵等细节介绍有待加强。因此，本文收集了早籼稻、中籼稻、晚籼稻、粳稻、小麦和玉米等三种粮食2005－2017年31个地区的成本收益调查数据，形成数据集。本文重点对数据产生的背景、数据采集的方法、数据的主要内容以及数据的使用价值进行介绍。相关学者不仅可以使用该数据分析我国农产品的投入产出状况，也可以借鉴该数据的抽样方法、质量控制经验等。

数据摘要：

项目	描述
数据库（集）名称	全国农产品成本收益资料汇报数据集
所属学科	农业经济
研究主题	农业投入产出、农业生产力
数据时间范围	2005－2017年
数据地理空间覆盖	全国加权平均水平以及31个省市自治区（根据各地区作物种植结构可能有变化，具体内容见正文部分）。
数据类型与技术格式	.xlsx
数据库（集）组成	本数据库包含3种粮食6种产品，每个产品有三种类型数据，其中成本收益情况包含28个调查项目，费用和用工情况包含33个调查项目;化肥投入情况包含29个调查项目，具体项目见正文。所有内容均在1个.xlsx文件中。
数据量	0.7 MB
主要数据指标	产量，产值，成本，收益
数据可用性	CSTR: 17058.11.sciencedb.agriculture.00083 DOI: 10.57760/sciencedb.agriculture.00083
经费支持	国家自然科学基金（72003074）

农业科学大数据指在农业科技活动中长期积累和整编的海量科学数据,它不仅直接反映一个国家的整体农业科技基础水平,而且影响着农业科技实力能否持续、稳定、长久地发展和提高,具有重要的保存和开发利用价值。在数据密集型科学研究形势下,农业科学大数据是支撑农业科技创新、发展现代农业的战略性、基础性资源,关系到国家的战略利益和国家安全。为推进农业科学大数据建设,促进数据共享与利用,本文通过文献调研法、网站调研法和对比分析法,综述了科学大数据发展战略和共享政策,对农业科学大数据建设与共享进展进行了总结分析,针对今后农业科学大数据的发展,从政策制定及执行、数据资源建设模式与资源整合、数据开放与出版等角度提出对策建议,以期为我国农业领域科学大数据的建设与共享提供借鉴。

转基因生物(Genetically modified organisms,GMOs)特别是转基因作物的商品化应用在世界范围内迅猛发展,在推动农业、医药和工业等领域的飞速发展的同时也逐步吸引越来越多公众注意力,生物安全问题成为突出的争论话题。转基因作物及其产品的快速准确检测成为社会发展的急切需求,转基因技术的多样化也要求检测策略和检测技术的不断改进。系统综述针对各种作物转基因技术和转基因产品的检测策略和技术,全面比较各种技术的特点和适用范围,并对目前面临的问题和发展趋势进行分析。

2016年12月,美国浑水公司发布做空辉山乳业的报告,指出该公司存在粉饰报表、夸大财务杠杆的行为,随后几个月,辉山乳业股价大跌。而内部控制失效是此次浑水做空事件的源头,作为保障企业正常生产经营的第一道屏障没有发挥出应有的作用。为了研究内部控制在企业营运中的作用,通过内部控制五要素分析了此次事件中辉山乳业的内部控制情况,发现该企业存在控制环境薄弱、风险评估机制不健全、控制活动失效、信息与沟通不顺畅、内部监督不足五方面的问题,并针对这些问题提出了相应的优化建议,希望能为同行业企业优化内部控制提供一些参考和建议。

Sanger测序的提出给人类破译遗传密码提供了强有力的工具。而近几年飞速发展起来的高通量测序技术无论在成本还是效率上,都对传统测序提出了巨大的挑战。千元人类基因组计划的公布更是加快了测序研发的进程。通过下一代测序技术,科学家不仅能够绘制出各个物种的基因组图谱,还能探讨不同条件下的基因表达差异以及不同物种之间或者物种之内的序列差异,进而为传统生物学以及医学研究开辟新的视角。与此同时,随着各大测序平台的不断改进,普通实验室都有能力承担此类大型测序项目。就目前正在发展的几种高通量测序技术进行了综合阐述,并比较了各种测序技术的优缺点,最后对其应用领域作了简单介绍。

宏转录组学是一门在整体水平上研究某一特定环境、特定时期群体生物全部基因组转录情况以及转录调控规律的学科。简要概述宏转录组学的产生、研究策略及其应用情况，并对其应用前景进行展望。

DNA测序技术是现代分子生物学研究中最常用的技术。从1977年第一代测序技术的出现,经过30多年的发展,DNA测序技术取得重大进展,以高通量为特点的第二代测序技术逐步成熟并商业化,以单分子测序为特点的第三代测序技术也已经出现。介绍每一代测序技术的特点,并重点介绍了第二代测序技术及其应用。展望新的测序技术对于未来生物学研究及人们自身健康与人类疾病等方面研究的影响。

数据密集型科研已经成为大数据时代科学发展的新范式，科学数据开放共享已成科技界的普遍共识。在长期实践中，科学数据共享形成了以科学仪器、数据平台、数据出版、众包处理、数据交易等为典型代表的不同模式。与之对应，针对不同的领域和应用场景出现了种类繁多的解决方案，如仓储型、联邦服务型、数据分发型和按需计算与分析云服务型等。本文在对上述四类主流科学数据共享系统的服务内容、技术特征、应用场景与代表性系统分析比较的基础上，提出科学数据共享系统未来发展的的趋势，并以中国科学院战略性科技先导专项“地球大数据科学工程”研发的地球大数据云服务平台为典型案例，进行了深入的剖析。本文认为，未来的科学数据共享系统将围绕着科学数据全生命周期管理的需求，形成具备数据获取、存储、分发共享、计算分析、智能服务等功能于一体的融合型云服务系统，并将实现数据的FAIR化、智能关联和机器可理解，促进数据共享良性生态的形成。

分子生物学研究已进入后基因组时代,其中心任务是更多地关注基因组表达的蛋白质的结构和功能。由于基因功能最终通过其表达产物——蛋白质来实现,因此,要了解基因组全部功能活动,最终也必须回到蛋白质上。另外,在菌株、培养和发酵等逐渐成熟的条件下,构建高效的表达载体以提高外源蛋白质的表达量是降低工业化生产成本的关键。随着研究的深入,发现信号肽对蛋白质的定位有着非常重要的作用,使得信号肽的研究不仅具有重要的理论意义,而且也具有潜在的应用价值。就信号肽的结构和功能,信号肽的捕获方法及其在原核表达系统和真核表达系统中表达外源蛋白质的应用做一些介绍。

丁酸梭菌是从健康人和动物肠道中分离出的一种厌氧的革兰氏阳性芽孢杆菌，因其能够产生芽孢的益生功能被广泛的研究。丁酸梭菌作为新一代芽孢益生菌制剂，较非芽胞益生菌制剂具有耐热、耐酸和耐多种抗生素等生物学特性，能对宿主产生各种健康作用。如调节肠道微生态平衡、稳定胃肠道功能、产生益生物质、提高机体免疫及促进动物生长等，具有更好的应用发展前景。主要对丁酸梭菌的生物学功能、发酵工艺及其在临床与动物饲料中的应用研究进展进行综述，并展望丁酸梭菌今后的研究方向。

蛋白质组学(Proteomics) 是一门大规模、高通量、系统化的研究某一类型细胞、组织或体液中的所有蛋白质组成#br#及其功能的新兴学科。虽然基因决定蛋白质的水平，但是基因表达的水平并不能代表细胞内活性蛋白的水平，蛋白质组学分析是#br#对蛋白质翻译和修饰水平等研究的一种补充，是全面了解基因组表达的一种必不可少的手段。蛋白质组学相关技术的发展极大地#br#推动了蛋白质组学的研究进展，使其在各研究领域得到了广泛的应用。对蛋白质组学相关技术及其在各领域的应用进行了综述，#br#最后对蛋白质组学的发展趋势和应用前景作出展望。

以美英等国家科学数据中心体系为对象，分析其发展历程、管理模式和评价方式。通过网络调研与文献分析法，梳理美英及中国的国家科学数据中心的建设历程，归纳并提出其管理模式及评价方式。通过不同国家科学数据中心的对比分析，提出科学数据中心的发展演化模式。在美国，国家级、领域级、资源节点级数据中心都存在且有秩序地逐级汇交，形成由“毛细血管向主动脉汇交”提供数据流的汇流模式；在英国，国家级、领域级数据中心已基本涉及科学数据所包含的主要领域，形成由“几大主动脉并行”提供数据流的并行模式，由国家级和领域级数据中心直接获取并提供数据；在我国，类似于汇流模式，由国家形成重点领域的国家科学数据中心，规范科学数据管理，统筹规划和建设本部门（本地区）科学数据中心，鼓励其向国家级数据中心汇交数据，推进相关领域科技资源向国家平台汇聚与整合。结合我国于2019年6月发布的国家科学数据中心调整名单，本文对国家科学数据中心的科学数据管理生态关系、引入国家科学数据中心后我国科学数据管理有可能面临的新模式进行了探讨并提出了建议；认为我国在构建科学数据生态促进大科学发展的过程中，国家科学数据中心将发挥重大作用，为我国科技在大数据时代的发展提供支撑。

随着信息时代的快速发展,大数据成为推动人们生产和生活发生重大变革的关键技术,对于包括农业在内的各大领域的发展都起着非常重要的作用。而要想对大数据进行有效的分析和利用,并使其发挥最大价值,深度学习技术的研究和发展起着决定性的影响。在此背景下,本文对大数据深度学习系统领域的主要技术特征及其发展情况进行了详细介绍,包括深度学习模型（如CNN模型和RNN模型）、优化算法、大数据学习框架、硬件配置等方面。本文还对包括PyTorch在内的五种主流的深度学习框架的技术特征和发展历程分别进行了讲解,并对比了不同框架的长处和缺点。此外,本文还提到了大数据深度学习系统在农业领域的典型应用"基于大数据的葡萄叶片霜霉病预报系统",并以其关键步骤"葡萄叶片种类的分类识别过程"为例详细介绍了工作的原理,包括数据收集、样本特征提取、聚类算法、分类算法以及结果分析等过程。该系统运用大数据和深度学习技术,在检测和预防葡萄叶片霜霉病方面有着显著的效果。最后,本文还针对大数据深度学习系统目前的主要发展趋势,以及在农业领域的研究应用中所需注意的问题进行了介绍。到今天,大数据深度学习系统在包括农作物病虫害预测在内的农业数据分析领域发挥着日益重要的作用,并获得了广泛的应用。

MicroRNAs是一类在调节基因转录后表达中起重要作用的非编码RNA。miR160通过调节生长素响应因子（ARF）参与根细胞的分裂和分化,从而影响根的发育。克隆了普通野生稻miR160f基因,并将其转入拟南芥中鉴定功能。结果表明,过表达miR160f的拟南芥莲座叶的数量减少,抽薹时间缩短,开花的时间提前。qPCR检测显示miR160f的靶基因ARF10、ARF16及ARF17在过表达拟南芥植株中的表达下调,而ARF10和ARF16蛋白的缺失或减少会导致根冠细胞分化受阻、分裂失控,并导致根尖干细胞群的异位扩大,因此可以表明miR160不仅影响根的发育,还可能与水稻的开花时间相关。

乳品行业横跨奶牛养殖、乳制品加工、冷链运输等三大行业,具有巨大的发展潜力。因此,乳品行业的健康发展有利于我国经济的稳步增长。河南花花牛乳业集团股份有限公司（简称“花花牛乳业”）是河南省本土的乳制品生产企业,是集饲料生产、奶牛养殖、乳制品加工为一体的国家农业产业化重点龙头企业,也是区域型乳品企业的代表,具有重要的研究意义。以花花牛乳业作为研究主体,运用态势分析法（SWOT分析法）,从优势、弱势、机会、威胁4 个方面进行分析,并得出相应措施。

恶性肿瘤已经成为严重危害人类健康的主要疾病之一。近年来，高通量检测技术迅速发展，成为肿瘤研究的重要手段之一，使得与肿瘤相关的组学数据迅速积累。这些数据对于研究肿瘤的发生发展机制具有重要意义。对海量生物学数据的管理和挖掘已经成为癌症研究的基础与重要方向。主要介绍人类肿瘤研究中经常用到的生物信息学数据库，包括综合性数据库、基因组、转录组、蛋白组、表观遗传组数据库等。在总结国内外肿瘤数据库发展现状的基础上，讨论了目前数据库开发存在的问题，旨为现有的研究提供帮助。