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Este estudio demuestra que el secado por congelación al vacío (VFD) produce la mayor calidad general para el arroz de sorgo listo para el consumo en términos de nutrición, textura, color y atributos sensoriales, mientras que el secado por microondas (MD) produce la mayor diversidad de compuestos de sabor volátiles.
Este estudio identifica a los cultivares C-306 y RSP-561 como las variedades de trigo con mayor resiliencia a la sequía debido a su defensa antioxidante superior, ajuste osmótico y capacidades de recuperación post-estrés, destacando a RSP-561 como un recurso genético prometedor para programas de fitomejoramiento.
Este estudio confirma que el gen de resistencia a la roya de la hoja de la cebada RphMBR1012 es genéticamente distinto de Rph4, lo que conduce a su designación oficial como un nuevo locus de resistencia, Rph30, y proporciona marcadores moleculares de alta precisión para su uso en programas de fitomejoramiento.
Este estudio demuestra que, si bien la suplementación con silicio en las raíces de trigo induce la silicificación estructural y altera la composición de nutrientes, la deposición de sílice preexistente por sí sola no restringe significativamente la colonización o el desempeño del patógeno fúngico *Bipolaris sorokiniana* en raíces excindidas.
Un experimento de campo realizado en Hyderabad demostró que la variedad de arroz DRR Dhan-42, cuando se cultiva bajo riego por goteo a 1.5 Epan con 100% de nitrógeno, ofrece los mejores resultados al mejorar significativamente las características radiculares, la absorción de nutrientes y la producción de grano, al tiempo que optimiza la distribución de nitrógeno en el suelo.
El aumento de los niveles de salinidad de 0 a 30 g/L de NaCl perjudica significativamente el rendimiento de un reactor de lote secuencial basado en la lenteja de agua para la remediación de aguas residuales agrícolas al reducir las eficiencias de eliminación de contaminantes, disminuir la productividad de la biomasa e inhibir las especies microbianas dominantes.
Este artículo propone XAI-PRFHO, un marco de IA explicable que integra un modelo TCN–BiLSTM con predicción conforme e interpretabilidad multicapa para generar pronósticos de precipitación probabilísticos calibrados, los cuales son optimizados mediante NSGA-III para reducir significativamente las pérdidas de cultivos inducidas por el clima y aumentar los rendimientos en la agricultura de precisión.
Basándose en datos de encuestas de 858 grandes productores de arroz en la provincia de Jiangxi, este estudio demuestra que la alfabetización digital promueve significativamente la adopción de maquinaria agrícola inteligente a través de la mediación de las redes sociales y los niveles cognitivos, con efectos que varían según las dotaciones de recursos, la ubicación y el tipo de explotación agrícola.
Este estudio de metabolómica computacional utiliza LC-MS/MS y aprendizaje automático para caracterizar los distintos paisajes químicos de tres consorcios de *Bacillus* a través de las etapas de crecimiento, proporcionando un léxico químico fundacional para el diseño racional de bioestimulantes microbianos de próxima generación que apoyen la agricultura sostenible.
Este estudio demuestra que el tratamiento de esquejes de aguacate semiduros con gel de Aloe vera sin diluir resulta en una tasa de éxito del 100% para la brotación, el enraizamiento y la supervivencia dentro de seis semanas, ofreciendo una alternativa altamente efectiva y sostenible a las hormonas de enraizamiento sintéticas.