تقدم هذه الدراسة تحليلًا حسابيًا شاملاً للاستجابات النسخية للإجهاد الحراري في الطماطم، باستخدام تحليل البيانات النسخية، ونمذجة الشبكات المشتركة التعبير، واختيار الميزات المعتمد على التعلم الآلي. تحدد الأبحاث مجموعة متقاربة من أربعة جينات مرشحة—Solyc09g074500، Solyc02g091990 (ACS3)، Solyc07g042230 (ERF-H9)، وSolyc01g102960 (بروتين صدمة حرارية صغير)—التي تظهر أنماط اختيار متسقة وأداء تصنيفي قوي عبر مجموعات بيانات مختلفة. هذه…

في هذه الدراسة، تم تطوير إطار عمل للتعلم العميق (DL) للكشف متعدد الفئات عن أمراض المحاصيل، مع التركيز بشكل خاص على الذرة والطماطم والبطاطس. كان الهدف هو تعزيز الكشف المبكر عن الأمراض من خلال تحسين دقة التصنيف، والتعميم عبر مجموعات البيانات، وقابلية التفسير باستخدام طرق الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI). استخدمت الأبحاث مجموعتين كبيرتين من…

تدرس هذه الدراسة تأثير الضغوط غير الحيوية، وخاصة الملوحة، على نمو الطماطم وإنتاجيتها في بيئات الإنتاج المختلفة – الدفيئة، المنزل الشبكي، والحقول المفتوحة – النموذجية للمناطق الجافة. تقيم الأبحاث كيف تتفاعل عوامل مثل الضوء، ودرجة الحرارة، والرطوبة، وملوحة مياه الري (التي تتراوح من 2 إلى 5 ديسي سيمنز/متر) لتؤثر على الصفات المورفوفسيولوجية والعائد. تشير النتائج…

تبحث هذه الدراسة في تطوير وفعالية تركيبة نانوية قائمة على التربينود (Terpaz®، TNF) كمبيد نيماتودي ضد Meloidogyne incognita، وهو آفة مهمة في إنتاج الخضروات. استخدمت الدراسة منهجية شاملة، بما في ذلك التوصيف الفيزيائي الكيميائي، واختبارات حيوية في المختبر، ورسم جزيئي، وتقييمات ميدانية. أظهرت TNF حجم قطيرات نانوية يبلغ 79.69 نانومتر ومؤشر تباين ضيق (PDI) يبلغ…

تقدم البحث إطار عمل هجين للتعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، مع معالجة التحديات التي تطرحها جودة الصورة المتغيرة، وظروف الإضاءة، وعدم توازن الفئات. يدمج النموذج المقترح ثلاثة شبكات عصبية تلافيفية—ResNet-50 و EfficientNet-B0 و DenseNet-121—داخل نظام تجميع ضبابي يعزز من مرونة اتخاذ القرار. من خلال استخدام شبكة خصومة توليدية شرطية (C-GAN) لتكبير البيانات، ينتج النموذج…