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Este estudio demuestra que el intercultivo de sorgo y soja mejora la tolerancia a la salinidad de la soja al remodelar la comunidad bacteriana de la rizosfera para enriquecer géneros beneficiosos como *Bacillus* y *Pseudomonas*, lo que optimiza el microambiente del suelo salino y alivia el estrés oxidativo.
Este estudio demuestra que un marco de aprendizaje profundo que combina 1D-CNN y SMOTE con la espectroscopia NIR puede clasificar de manera precisa y rápida la materia orgánica y el carbono total en el norte de Tailandia, ofreciendo una alternativa no destructiva y de alto rendimiento a los métodos convencionales de laboratorio para la agricultura de precisión y la gestión sostenible de la tierra.
Este estudio evaluó sistemáticamente los flujos de trabajo de imágenes hiperespectrales para identificar combinaciones óptimas de partición de muestras, preprocesamiento espectral, selección de características y modelos de aprendizaje automático para la predicción no destructiva de rasgos de pigmentos y nutrientes en hojas de tomate, revelando que, si bien los rasgos relacionados con el nitrógeno fueron predichos de manera confiable utilizando CNN, la predicción de la clorofila se mantuvo limitada y que la optimización del flujo de trabajo debe adaptarse a rasgos específicos objetivo.
Este estudio demuestra que la extracción por microondas mediada por ácido cítrico (CAM-MAE) supera significativamente a los métodos de calentamiento convencionales al obtener rápidamente polisacáridos de alta pureza y alto peso molecular de *Centella asiatica* con potentes actividades antidiabéticas y antioxidantes.
Esta revisión crítica sostiene que la agroforestería y la reforestación con especies nativas son estrategias complementarias, no intercambiables, para reducir la presión de la deforestación tropical, enfatizando que su éxito depende de una jerarquía de paisaje que priorice la protección de los bosques intactos y la regeneración natural junto con la implementación específica al contexto, la seguridad de la tenencia y un monitoreo robusto.
Este estudio presenta un marco basado en aprendizaje automático que transiciona de la espectroscopia de alta resolución de laboratorio a un sistema robótico LiDAR desplegable, logrando con éxito la estimación sin contacto y de alta precisión del contenido volumétrico de agua en sustratos de lana de roca sin suelo para el riego automatizado en la agricultura de ambiente controlado.
Este estudio demuestra que un novedoso recubrimiento bionanocompuesto con dosis bajas de resveratrol cargado, compuesto por carboximetilcelulosa, nanoquitosano y aceite esencial de pomelo verde, extiende eficazmente la vida útil y preserva la calidad de los champiñones frescos al reducir la pérdida de peso, mantener la firmeza y retener los compuestos aromáticos durante el almacenamiento en frío.
Este estudio caracteriza las propiedades nutricionales y bioactivas de las larvas de *Rhynchophorus phoenicis* y *Oryctes rhinoceros* consumidas en la República Democrática del Congo, revelando sus ricos perfiles minerales, diversidad fitoquímica y potentes actividades antioxidantes como una base científica para su integración en estrategias de alimentos funcionales para abordar la inseguridad alimentaria y el estrés oxidativo en el África subsahariana.
Esta revisión sistemática sintetiza la evidencia global sobre las estrategias fisiológicas, genéticas y socioeconómicas para el desarrollo de genotipos de soja resilientes a la sequía, identificando mecanismos moleculares clave y tecnologías de fitomejoramiento, al tiempo que destaca brechas críticas y una hoja de ruta adaptada para mejorar la productividad de la soja y la resiliencia climática en Tanzania.
Este artículo presenta SoyNodules, un conjunto de datos compatible con FAIR que contiene 1.701 imágenes anotadas de raíces de soja y nódulos aislados con 49.210 cuadros delimitadores, diseñado para facilitar el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo para la detección automatizada de nódulos y la evaluación de la fijación biológica de nitrógeno en la agricultura de precisión.