A 'wiring diagram' for sink strength traits impacting wheat yield potential

Gustavo Slafer John Foulkes Matthew Paul Reynolds Erik Murchie A Elizabete Carmo-Silva Simon Griffiths (2023, [Artículo])

Grain Number Grain Weight Yield Physiology CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BREEDING GRAIN HARVEST INDEX SOURCE SINK RELATIONS YIELD COMPONENTS WHEAT

Associations between endogenous spike cytokinins and grain-number traits in spring wheat genotypes

Gemma Molero Carolina Rivera-Amado Matthew Paul Reynolds John Foulkes (2024, [Artículo])

Spike Cytokinins Grain Number Fruiting Efficiency Wheat Breeding CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SPIKES CYTOKININS GRAIN FRUITING HARVEST INDEX WHEAT PLANT BREEDING

Nitrogen use efficiency and genotype-by-environment interaction in durum wheat genotypes under varying nitrogen supply

Tesfaye Geleta Aga Bekele Abeyo (2024, [Artículo])

Straw Nitrogen Uptake Nitrogen Harvest Index CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA NITROGEN-USE EFFICIENCY STRAW GENOTYPE ENVIRONMENT INTERACTION HARD WHEAT

Variation in grain zinc and iron concentrations, grain yield and associated traits of biofortified bread wheat genotypes in Nepal

Vinod Mishra arun joshi Ravi Singh Govindan Velu (2022, [Artículo])

Biofortified Wheat HarvestPlus Grain Yield Grain Iron Concentration Grain Zinc Concentration CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BIOFORTIFICATION WHEAT GRAIN YIELDS ZINC IRON

Optimization of N dose in rice under conservation agriculture with sub-surface drip fertigation

C.M. Parihar Hari Sankar Nayak Renu Pandey Avinash Kumar ML JAT (2021, [Artículo])

Biological Yield Economic N Dose Yield Attributes CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA YIELDS NITROGEN ZERO TILLAGE DIRECT SOWING RICE

Remoción de macronutrientes en el tratamiento de aguas residuales porcícolas

Macronutrients removal in the treatment of swine wastewater

VIOLETA ERENDIRA ESCALANTE ESTRADA MARCO ANTONIO GARZON ZUÑIGA SERGIO VALLE CERVANTES (2012, [Artículo])

Se presentan los resultados de una comparación realizada entre los procesos biológicos más utilizados para el tratamiento de efluentes porcícolas. Estos procesos son: digestores anaerobios, reactor anaerobio de flujo ascendentes, filtros anaerobios, reactor secuencial en lote, sistemas lagunares y biofiltros. Se concluye que una buena opción de tratamiento podría ser un sistema combinado de filtros sumergidos anaerobios con filtro percolador aireado, ya que los filtros anaerobios requieren un menor tiempo de retención hidráulico para la reducción de la materia orgánica y por otra parte, los biofiltros aerados pueden alcanzar eficiencias de remoción de nitrógeno mayores a las de otros sistemas (lagunas, variantes de lodos activados, etcétera). Sin embargo, aunque existen algunos estudios sobre el seguimiento de los mecanismos para la remoción de nitrógeno en biofiltros, se requiere realizar estudios adicionales al respecto. Se propone que una posible estrategia sería estudiando el efecto de la relación C/N y de la tasa aireación en estos sistemas de tratamiento.

Efluentes industriales Porcinos Tratamiento de aguas residuales Nitrógeno INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Targeted nitrogen management to increase cereal production while reducing nitrogen consumption in India

Tek Sapkota Sieglinde Snapp (2022, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CEREAL PRODUCTS PRODUCTION SYSTEMS CEREALS NITROGEN RICE WHEAT MAIZE

Reactor con biomasa inmovilizada (BIOSTAR): alternativa para remoción biológica de nitrógeno

Petia Mijaylova Nacheva GABRIELA ELEONORA MOELLER CHAVEZ gabriela mantilla morales (2012, [Documento de trabajo])

En la Subcoordinación de Tratamiento de Aguas Residuales del IMTA se desarrolló un reactor biológico denominado BIOSTAR el cual ya está comercializado para el tratamiento descentralizado de aguas residuales de pequeñas poblaciones, fraccionamientos habitacionales, zonas residenciales, casas-habitación, hoteles, centros comerciales, edificios públicos, centros comerciales o recreativos. Se puede obtener agua con calidad adecuada para su desinfección con luz UV y posterior reutilización en servicios al público, cumpliendo con los límites máximos permisibles que para esto se establecen en la NOM-002-SEMARNAT/1997, así como con los límites para descarga a cuerpos receptores según la NOM-001-SEMARNAT/1996. El principal objetivo de tratamiento con el BIOSTAR es la remoción de la materia orgánica en el agua residual.

Tratamiento de aguas residuales Filtros biológicos Biomasa Nitrógeno INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Classification of Cucumber Leaves Based on Nitrogen Content Using the Hyperspectral Imaging Technique and Majority Voting.

Sajad Sabzi Razieh Pourdarbani Mohammad Hossein Rohban Alejandro Fuentes_Penna José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández (2021, [Artículo])

Improper usage of nitrogen in cucumber cultivation causes nitrate accumulation in the fruit and results in food poisoning in humans; therefore, mandatory evaluation of food products becomes inevitable. Hyperspectral imaging has a very good ability to evaluate the quality of fruits and vegetables in a non-destructive manner. The goal of the present paper was to identify excess nitrogen in cucumber plants. To obtain a reliable result, the majority voting method was used, which takes into account the unanimity of five classifiers, namely, the hybrid artificial neural network¿imperialism competitive algorithm (ANN-ICA), the hybrid artificial neural network¿harmonic search (ANN-HS) algorithm, linear discrimination analysis (LDA), the radial basis function network (RBF), and the Knearest- neighborhood (KNN). The wavelengths of 723, 781, and 901 nm were determined as optimal wavelengths using the hybrid artificial neural network¿biogeography-based optimization (ANNBBO) algorithm, and the performance of classifiers was investigated using the optimal spectrum. The results of a t-test showed that there was no significant difference in the precision of the algorithm when using the optimal wavelengths and wavelengths of the whole range. The correct classification rate of the classifiers ANN-ICA, ANN-HS, LDA, RBF, and KNN were 96.14%, 96.11%, 95.73%, 64.03%, and 95.24%, respectively. The correct classification rate of majority voting (MV) was 95.55% for test data in 200 iterations, which indicates the system was successful in distinguishing nitrogen-rich leaves from leaves with a standard content of nitrogen.

artificial neural network cucumber hyperspectral imaging majority voting nitrogen INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

GWAS identifies genetic loci underlying nitrogen responsiveness in the climate resilient C4 model Setaria italica (L.)

Tirthankar Bandyopadhyay Stéphanie M. Swarbreck Vandana Jaiswal Rajeev Gupta Alison Bentley Manoj Prasad (2022, [Artículo])

C4 Model Crop Climate Resilience CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CLIMATE RESILIENCE FOOD SECURITY GENE EXPRESSION NITROGEN