本书以一份“麦稻”特异水稻新材料，开展了相关研究。首先分析麦稻的典型表型，之后分析克隆了其候选基因；分析了OsMADS1Olr突变位点与麦稻表型在代表性水稻材料中的关联性、其突变位点处的氨基酸保守性以及其qRT-PCR表达谱；利用OsMADS1Olr过表达植株和OsMADS1-RNAi植株，验证并解析OsMADS1基因调控水稻粒型的功能；研究了OsMADS1基因对稻米外观品质与贮藏蛋白含量的调控功能，为OsMADS1在水稻粒型与品质分子育种中具有重要的应用潜力与价值提供了科学依据并奠定了一定科研基础。

杂交稻占我国水稻种植面积50%以上，对保障粮食安全具有重要地位，社会经济发展促进水稻生产技术向机械化转型升级，但我国目前水稻机插技术大部分采用毯苗撒播，播种量大、秧苗质量差、机插定位定量性差、漏秧率高、插苗不均匀，严重制约了杂交稻机插技术发展。杂交稻精准播种机插技术，通过定向定量定位条播，配套定向定量取秧机插，实现杂交稻机插种植的高产高效，具有种子用量少、秧苗壮、漏秧率低、插苗均匀、插后返青快、适合长秧龄机插等优点，增产增效显著，有效解决了杂交稻机插的瓶颈问题，实现了杂交稻规模化机插种植的高产高效。

本书是普通高等教育农业农村部“十四五”规划教材，针对新一代信息技术在农业中的应用与发展而编写。全书分为2篇，共15章，农业信息技术概述篇包括绪论、农业信息采集技术、农业数据传输技术、农业大数据、农业信息技术应用及前沿共5章内容，阐述了农业信息处理的新理论、新方法与新技术；农业信息技术案例篇包括实验环境搭建及数据预处理、农产品无损检测、农作物病虫害智能识别、农作物品种智能识别、基于机器视觉的动物目标检测、农产品智能采摘、田间杂草智能识别、遥感图像地物覆盖分割、农产品选购智能 、智慧农产品运营共10章内容，案例从数据采集与预处理、特征提取、模型构建、结果分析与模型评估等角度进行讲解，具有一定的可再现性。本书以当前较热门的信息技术为统领，通过梳理，以理论+案例的形式汇编而成，较为全面地介绍了图像技术处理农业数据的基本原理与流程，内容翔实，结构清晰，既可作为高等院校的教学用书，也可作为农业信息技术研究人员的参考用书。

绿色生物燃料的开发，既是环境保护的需要，又是我国可持续发展的需要；而绿色生物燃的发展。本书先介绍了绿色化学的发展及内容，随后详细概述了国内外金属有机框架（M计及应用，同时还着重阐述了催化材料的结构和性能之间的关系。此外，本书还就MOFs负负载多酸复合物等一系列绿色催化材料的设计及应用进行了介绍，通过各种技术手段对其于催化制备生物柴油，为工业上制备绿色生物燃料提供数据参考。

《张家港沙上围垦史料丛编（第一辑）》由八个部分组成：围垦地图及照片资料，方志围垦资料，报刊围垦资料，地方文史及个人文集资料，档案围垦资料，家谱围垦资料，诗歌、民谣、轶闻传说，围垦相关研究成果。从资料门类上看，涵盖政治、经济、军事、地理、水利、气候、人文、风俗、宗族、人物、教科文卫、文学（包括诗歌、散文、神话传说、民歌、民谣、奇闻趣事）、乡土掌故等多个方面，资料丰富，弥足珍贵。从一定意义上说，这是张家港沙上文化研究的一部百科全书。

在新农科大学本科专业建设背景下，《牧草育种学》以牧草定义的内涵和外延为出发点，围绕牧草种质资源特性和遗传特性，分章讲述了牧草育种目标、种质资源、选择育种、杂交育种、诱变育种等牧草育种的概念和方法，增加了植物数量遗传和群体改良、基因组学和分子育种新概念、新技术的介绍，对牧草品种区试及良种繁育规程也做了重点论述。在编写过程中，广泛吸收了 外植物遗传与育种教学体系的成功经验，通过大量的育种实例介绍，反映了 牧草育种的 成就，不仅有利于学生理论联系生产实际，夯实专业知识，满足草学类本科专业的教学需要，也为植物遗传育种研究和牧草种子生产提供有益的参考。

暂缺简介...

本书编者注重对核技术与核农学中基本概念和理论的阐释，并兼顾一些核农学新的研究成果与进展。另外，根据核技术与核农学近年来与其他学科交叉鲜明、发展迅速的特点，编者有针对性地编写了一些实验技术原理和方法的内容。尤其近年来，鉴于分析检测技术和设施的日益成熟与普及，稳定性同位素的应用发展迅猛，涉及面广，成绩显著，以及分子生物学中同位素标记等相关技术的应用日益频繁，编者还编写了相关实验技术方法。本书分为两大部分，即核农学基础理论和相关实验方法，共23章。基础理论部分包括：原子核基础知识与核探测技术（ 至三章）、示踪实验设计及核素示踪应用（第四至八章）、核辐照应用（第九至十章）。相关实验方法部分包括：同位素标记方法（第十一至十四章）、蛋白磷酸化等相关分子体外检测（第十五至十八章）、稳定性同位素比值测量——光谱、质谱法（第十九至二十二章）、环境水中氚放射性活度测量（第二十三章）。

本书主要通过深度学习、卫星遥感反演、 化因子、需冷量和需热量、周期分析、膨化处理、逐步回归等方法，对水稻、小麦等粮食作物的生育期以及桃、梨等果树的生育期、花期进行监测和预报。利用机器学习等算法为预报作物生育期和花期提供了新的方法和思路，为建立 合理的预报模型提供依据。及时获取精准的作物生育期信息对作物长势监测、田间管理、品质及产量估算等均具有重要意义。本书适用于农业气象工作者学习阅读，也可为农业管理及其研究人员提供参考。

暂缺简介...