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慧諾瑞德應(yīng)邀參加2021國際種業(yè)科學家大會

瀏覽次數(shù):2596 發(fā)布日期:2021-12-22  來源:本站 本站原創(chuàng),轉(zhuǎn)載請注明出處

  12月17日,溫暖如春、風景亮麗的三亞迎來了全球種業(yè)盛會——2021國際種業(yè)科學家大會主論壇的隆重開幕。大會以“聚焦種業(yè)科技創(chuàng)新 牢筑現(xiàn)代農(nóng)業(yè)根基”為主題,嘉賓陣容群星璀璨,由20余位中外院士領(lǐng)銜,100+政府領(lǐng)導(dǎo)、中外種業(yè)科學家、專家學者、企業(yè)領(lǐng)袖、行業(yè)精英共聚三亞,聚焦技術(shù)創(chuàng)新,擘畫種業(yè)未來。    

       中外種業(yè)領(lǐng)軍單位背書,發(fā)力種業(yè)聚勢破局

  本屆大會組織機構(gòu)涵蓋了多家種業(yè)領(lǐng)域的國內(nèi)外領(lǐng)軍單位,旨在聚各方能量,推動種業(yè)科技創(chuàng)新。本屆得到了中國科學技術(shù)協(xié)會、中國種子協(xié)會、亞太種子協(xié)會、作物科學亞洲協(xié)會、國際玉米小麥改良中心、國際水稻研究所的指導(dǎo)和支持。

  大會由中國農(nóng)業(yè)國際合作促進會、中國作物學會、三亞崖州灣科技城管理局、世信國際會展集團共同主辦,海南世信國際展覽有限公司、海南英特斯克爾國際種業(yè)科創(chuàng)有限公司、中國國際貿(mào)易促進委員會三亞市委員會、中國農(nóng)業(yè)國際合作促進會技術(shù)轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展委員會、海南紅旺文化傳媒有限責任公司承辦,還得到了中國銀行三亞分行、北京創(chuàng)種科技有限公司的大力支持。

      慧諾瑞德公司應(yīng)邀參加本次大會,并展示了多種通量的植物表型技術(shù),與來自全國各地的種業(yè)專家進行了深入的交流探討。

  廣聚全球種業(yè)科學家,交流新知共話發(fā)展

  上午8:50,2021國際種業(yè)科學家大會主論壇開幕式如期舉辦。三亞市有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)、中國科協(xié)有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)等嘉賓出席了大會開幕式,由中國農(nóng)業(yè)科學院原院長、中國農(nóng)業(yè)國際合作促進會會長、國際種業(yè)科學家聯(lián)合體主席、國際農(nóng)業(yè)智庫主席翟虎渠先生致辭并宣布開幕。

  開幕式之后,大會進入主題演講環(huán)節(jié)。中國科學院院士、國際種業(yè)科學家聯(lián)合體主席謝華安,中國工程院院士、湖南農(nóng)業(yè)大學校長鄒學校,中國科學院院士、中國科學院分子植物科學卓越創(chuàng)新中心研究員陳曉亞,中國科學院院士、中國科學院遺傳與發(fā)育生物學研究所研究員曹曉風,中國工程院劉旭院士,中國工程院院士、中國農(nóng)業(yè)科學院副院長王漢中,中國工程院李玉院士,中國工程院張福鎖院士,中國工程院院士、沈陽農(nóng)業(yè)大學教授陳溫福,中國工程院許為鋼院士,美國科學院鄧興旺院士,美國科學院院士、中科院上海植物逆境生物中心主任朱健康,俄羅斯國家科學院院士任長忠,非洲科學院賈銀鎖院士,北京大學現(xiàn)代農(nóng)學院院長研究員劉春明,國際玉米小麥中心中國辦事處主任、中國農(nóng)業(yè)科學院作物所研究員何中虎等行業(yè)知名專家分別圍繞科技創(chuàng)新與種業(yè)安全、辣椒育種、棉酚合成與品質(zhì)改良、表觀變異與作物性狀改良、科技創(chuàng)新與富硒產(chǎn)業(yè)發(fā)展、家畜基因工程育種、我國糧食安全及發(fā)展策略、主糧作物第三代雜交育種技術(shù)、基因編輯育種產(chǎn)業(yè)化、燕麥蕎麥種業(yè)科技、水稻營養(yǎng)品質(zhì)和抗穗發(fā)芽相關(guān)基因的克隆與育種應(yīng)用、小麥品質(zhì)育種等議題進行了精彩分享。

  45場權(quán)威主題報告,洞悉國際種業(yè)前沿與發(fā)展

  “一粒種子可以改變一個世界,一項技術(shù)能夠創(chuàng)造一個奇跡。”近年來,中國農(nóng)業(yè)種業(yè)科研攻關(guān)聲浪迭起、熱潮涌現(xiàn),國家扶持政策頻繁落地,在此背景下2021國際種業(yè)科學家大會的舉辦適逢其時。為全面展現(xiàn)我國及全球種業(yè)科技發(fā)展現(xiàn)狀、加速普及科技創(chuàng)新,推動種業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,大會組委會精心籌備了“會前論壇一——領(lǐng)袖論壇”、“會前論壇二——玉米與生物技術(shù)分論壇”、“國際種業(yè)科學家大會”、“大會特別推薦與國際報告專場”等多個論壇,共45場主題報告,廣邀國內(nèi)外院士、政府主管領(lǐng)導(dǎo)、企業(yè)領(lǐng)袖等行業(yè)知名人士在大會現(xiàn)場面對面分享精彩觀點、行業(yè)新知。

  45場主題報告內(nèi)容涵蓋中國農(nóng)業(yè)發(fā)展、種質(zhì)資源創(chuàng)制與利用、蘭科植物種業(yè)、畜禽種業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生物技術(shù)、玉米種業(yè)、干細胞育種、基因工程育種、草品種選育、粳稻品種選育、作物表觀遺傳調(diào)控和設(shè)計、藍莓種質(zhì)、種植資源保護等多個領(lǐng)域的種業(yè)現(xiàn)狀和前沿育種技術(shù),解讀維度包括種業(yè)政策、行業(yè)發(fā)展趨勢、最新技術(shù)成果。

  2021國際種業(yè)科學家大會主論壇的順利啟幕,為加強種業(yè)國際交流,引進先進理念、優(yōu)異資源、關(guān)鍵技術(shù)和高端人才,與國外機構(gòu)開展技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新等合作提供了平臺,為中國種業(yè)“引進來”“走出去”的國際化發(fā)展之路提供了窗口。

     《植物表型資訊》是慧諾瑞德旗下專業(yè)學術(shù)公眾號,自2017年創(chuàng)辦以來已經(jīng)走過了四年多的歲月。查閱每天清晨的一篇表型學術(shù)推送,已成為眾多表型同仁起床后的第一件事。

  這里,我們匯總了表型資訊推送的一百多篇經(jīng)典綜述,供大家參考。

1. 全球變化背景下的作物表型:測量什么以及如何做

2. 從歐洲的角度看田間作物表型獲取的機遇與需求

3. 基于深度學習的高通量表型分析加速氣孔性狀的基因發(fā)現(xiàn)

4. 表型數(shù)據(jù)管理和信息共享:加拿大表型平臺P2IRC的解決方案

5. 植物病害自動檢測研究進展綜述

6. 用于精準農(nóng)業(yè)的農(nóng)藥噴灑機器人:分類綜述和發(fā)展趨勢

7. 基因組選擇中稀疏表型的訓練集優(yōu)化:概念概述

8. 田間表型組學:能否促進作物改良?

9. 改善谷類作物非生物、生物和農(nóng)藝性狀組學研究的應(yīng)用、挑戰(zhàn)和前景

10. 關(guān)于藜麥表型鑒定方法的國際共識

11. Ready, Steady, Go AI:人工智能及其在表型組學中應(yīng)用的實用教程

12. 結(jié)合生理和數(shù)學改進作物模型的需求

13. 糧食作物和豆科作物病害的檢測與分類研究

14. CT在3D 植物成像中的應(yīng)用

15. 為未來設(shè)計作物;作物增強計劃

16. Trends Plant Sci |浙江大學岑海燕研究員課題組長篇綜述基于光學傳感技術(shù)的禾谷類作物表型研究進展

17. 高通量表型數(shù)據(jù)的時間遺傳和時空殘留效應(yīng)建模

18. 無人機熱成像:小麥案例回顧

19. Trends Plant Sci | 浙江大學岑海燕課題組受邀發(fā)表光學傳感器解譯育種工廠中的植物表型組學前沿綜述

20. 高通量表型在基因組選擇中的應(yīng)用

21. 受控環(huán)境下植物氣候響應(yīng)性狀表型分析的機遇與局限

22. 植物表型組學:從傳感器到知識

23. 禾本科植物與非生物脅迫:關(guān)于干旱和鹽脅迫的一些研究進展

24. Gigascience:關(guān)于植物表型組學圖像獲取技術(shù)和圖像數(shù)據(jù)分析算法的綜述

25. 高光譜成像技術(shù)在植物病害檢測和植物保護中的應(yīng)用

26. Eur. J. Agron.:關(guān)于作物模型、遙感技術(shù)和數(shù)據(jù)同化方法的綜述

27. 用于動植物形態(tài)分析的3D圖像重建技術(shù)綜述

28. 植物表型組學:發(fā)展、現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

29. Plant Physiol.綜述:利用基于同步加速器的X射線熒光顯微鏡對植物元素成像分析

30. 表型組學和基因組學相融合研究植物光合作用的自然變異

31. 植物表型3D成像的處理和分析技術(shù)概要

32. 植物表型的過去、現(xiàn)在和未來

33. 田間表型:提高光能利用效率和生物量的谷物育種

34. 利用冠層高光譜數(shù)據(jù)檢測小麥葉銹病

35. 用于植物育種和精準農(nóng)業(yè)的高通量田間表型工具

36. NBT綜述:利用“加速育種”技術(shù)養(yǎng)活100億人

37. 基于【植物表型資訊】公眾號的表型進展nano綜述

38. 基于計算機視覺和機器學習的農(nóng)業(yè)發(fā)展研究綜述

39. 高光譜成像在種子質(zhì)量和安全檢測的應(yīng)用綜述

40. 趙春江院士:植物表型組學大數(shù)據(jù)及其研究進展

41. 作物三維測量:利用幾何學進行植物表型分析

42. 條條大路通“生長”:基于圖像分析和生化方法的生長測量

43. 無人機(UAS)技術(shù)及其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

44. 精準農(nóng)業(yè)領(lǐng)域無人機遙感解決方案綜述

45. 利用機械表型對谷類作物抗倒伏性進行評估

46. Nature綜述:提高作物產(chǎn)量的遺傳策略

47. 表型組學、基因組學和生物信息學工具在茶樹改良中的應(yīng)用

48. 棉花高通量表型分析

49. 新一代植物表型組學的發(fā)展之路

50. 基于圖像的植物病害預(yù)測模型的最新進展

51. 利用深度學習對作物病害進行檢測和分類

52. 從實用角度協(xié)調(diào)表型組學和基因組學以提高水稻耐鹽性

53. 用于種子質(zhì)量評估的新興熱成像技術(shù):原理和應(yīng)用

54. 育種友好表型

55. 提高C3谷物產(chǎn)量和穩(wěn)定性的新途徑:探索穗光合作用

56. 重磅綜述丨表型:植物育種新窗口

57. 綜述:通過成像表型和基因組選擇促進雀麥草育種

58. 植物育種高通量表型路線圖

59. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于基于圖像的高通量植物表型綜述

60. 綜述:高性價比無人機(UAV)平臺在植物育種領(lǐng)域的應(yīng)用

61. 一個用于在氣候變化下改善豆科植物對高二氧化碳反應(yīng)的綜合研究框架

62. 近距離光譜成像技術(shù)在植物病害檢測中的應(yīng)用:近期研究綜述

63. 利用合成數(shù)據(jù)集訓練分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行作物種子表型分析

64. 綜述:現(xiàn)代成像技術(shù)在植物營養(yǎng)分析中的應(yīng)用

65. 結(jié)合高通量表型分析和統(tǒng)計基因組學方法對作物縱向性狀進行遺傳改良

66. 重磅 | 金秀良博士大作:高通量評估作物性狀:地面及航空作物表型研究綜述

67. 綜述:高精度衛(wèi)星圖像應(yīng)用于作物表型

68. Genebank表型組學:提高作物種質(zhì)價值和利用性的有效策略

69. 綜述:遙感技術(shù)在病蟲害防治中的應(yīng)用

70. 綜述:深度學習在植物逆境成像中的應(yīng)用研究進展

71. 《遺傳學年鑒》| 利用形態(tài)測量鏈接基因和植物表型

72. 微生物高通量表型組學

73. 全植株近距離高光譜成像

74. 近紅外光譜在高通量表型分析中的應(yīng)用

75. 植物高光譜圖像評估和處理技術(shù)流程

76. 利用器官水平的表型分析對小麥進行改良

77. 根系表型是作物選擇和改良的必要工具

78. 熱成像技術(shù)在食品和農(nóng)業(yè)質(zhì)量安全檢測中的應(yīng)用

79. 綜述:成像技術(shù)在植物病害檢測中的應(yīng)用

80. 遙感和人工智能在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)恢復(fù)力的應(yīng)用潛力

81. 光合組織的耐熱性:全球系統(tǒng)綜述和未來研究!

82. 機器學習在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

83. 分蛋糕:關(guān)于植物密度響應(yīng)的定量綜述

84. 計算機視覺、機器學習在生物學中的應(yīng)用前景

85. 綜述:調(diào)節(jié)植物生長加速育種

86. 利用表型組學加快作物耐熱育種計劃

87. 熱成像†在植物脅迫檢測和表型分析中的應(yīng)用

88. 綜述:基于深度學習的植物表型圖像識別技術(shù)

89. 基于機器視覺的動植物表型識別

90. 根系表型研究

91. 高溫和干旱脅迫下高通量表型研究的瓶頸和機遇

92. 綜述:無人機在高通量植物表型研究中的最新應(yīng)用

93. 溫度升高對作物光合作用的影響:從酶到生態(tài)系統(tǒng)

94. 基于圖像的高通量表型分析在多年生黑麥草持久性評價中的應(yīng)用綜述

95. 綜述:加速育種機遇與挑戰(zhàn)

96. 植物育種的農(nóng)藝學研究進展

97. 綜述:利用深度學習模型對作物產(chǎn)量進行估算

98. 表型組學:改善蔬菜作物的途徑和應(yīng)用

99. 葉綠素熒光成像能讓“不可見”變“可見”嗎?

100. 多尺度植物科學中的高通量圖像分割和機器學習方法

101. 機器人技術(shù)在植物生態(tài)表型鑒定中的研究進展與潛力

102. 高通量表型分析:加速作物改良的平臺

103. 綜述:利用無人機進行作物監(jiān)測

104. 應(yīng)用人工智能監(jiān)測作物病蟲害的問題與展望

​105. 什么是表型?表型概念的歷史和未來的發(fā)展

相關(guān)公司:慧諾瑞德(北京)科技有限公司
聯(lián)系電話:010-62925490
E-mail:info@phenotrait.com



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