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慧诺瑞德应邀参加2021国际种业科学家大会

浏览次数:2777 发布日期:2021-12-22  来源:本站 本站原创,转载请注明出处

  12月17日,温暖如春、风景亮丽的三亚迎来了全球种业盛会——2021国际种业科学家大会主论坛的隆重开幕。大会以“聚焦种业科技创新 牢筑现代农业根基”为主题,嘉宾阵容群星璀璨,由20余位中外院士领衔,100+政府领导、中外种业科学家、专家学者、企业领袖、行业精英共聚三亚,聚焦技术创新,擘画种业未来。    

       中外种业领军单位背书,发力种业聚势破局

  本届大会组织机构涵盖了多家种业领域的国内外领军单位,旨在聚各方能量,推动种业科技创新。本届得到了中国科学技术协会、中国种子协会、亚太种子协会、作物科学亚洲协会、国际玉米小麦改良中心、国际水稻研究所的指导和支持。

  大会由中国农业国际合作促进会、中国作物学会、三亚崖州湾科技城管理局、世信国际会展集团共同主办,海南世信国际展览有限公司、海南英特斯克尔国际种业科创有限公司、中国国际贸易促进委员会三亚市委员会、中国农业国际合作促进会技术转化和产业发展委员会、海南红旺文化传媒有限责任公司承办,还得到了中国银行三亚分行、北京创种科技有限公司的大力支持。

      慧诺瑞德公司应邀参加本次大会,并展示了多种通量的植物表型技术,与来自全国各地的种业专家进行了深入的交流探讨。

  广聚全球种业科学家,交流新知共话发展

  上午8:50,2021国际种业科学家大会主论坛开幕式如期举办。三亚市有关领导、中国科协有关领导等嘉宾出席了大会开幕式,由中国农业科学院原院长、中国农业国际合作促进会会长、国际种业科学家联合体主席、国际农业智库主席翟虎渠先生致辞并宣布开幕。

  开幕式之后,大会进入主题演讲环节。中国科学院院士、国际种业科学家联合体主席谢华安,中国工程院院士、湖南农业大学校长邹学校,中国科学院院士、中国科学院分子植物科学卓越创新中心研究员陈晓亚,中国科学院院士、中国科学院遗传与发育生物学研究所研究员曹晓风,中国工程院刘旭院士,中国工程院院士、中国农业科学院副院长王汉中,中国工程院李玉院士,中国工程院张福锁院士,中国工程院院士、沈阳农业大学教授陈温福,中国工程院许为钢院士,美国科学院邓兴旺院士,美国科学院院士、中科院上海植物逆境生物中心主任朱健康,俄罗斯国家科学院院士任长忠,非洲科学院贾银锁院士,北京大学现代农学院院长研究员刘春明,国际玉米小麦中心中国办事处主任、中国农业科学院作物所研究员何中虎等行业知名专家分别围绕科技创新与种业安全、辣椒育种、棉酚合成与品质改良、表观变异与作物性状改良、科技创新与富硒产业发展、家畜基因工程育种、我国粮食安全及发展策略、主粮作物第三代杂交育种技术、基因编辑育种产业化、燕麦荞麦种业科技、水稻营养品质和抗穗发芽相关基因的克隆与育种应用、小麦品质育种等议题进行了精彩分享。

  45场权威主题报告,洞悉国际种业前沿与发展

  “一粒种子可以改变一个世界,一项技术能够创造一个奇迹。”近年来,中国农业种业科研攻关声浪迭起、热潮涌现,国家扶持政策频繁落地,在此背景下2021国际种业科学家大会的举办适逢其时。为全面展现我国及全球种业科技发展现状、加速普及科技创新,推动种业高质量发展,大会组委会精心筹备了“会前论坛一——领袖论坛”、“会前论坛二——玉米与生物技术分论坛”、“国际种业科学家大会”、“大会特别推荐与国际报告专场”等多个论坛,共45场主题报告,广邀国内外院士、政府主管领导、企业领袖等行业知名人士在大会现场面对面分享精彩观点、行业新知。

  45场主题报告内容涵盖中国农业发展、种质资源创制与利用、兰科植物种业、畜禽种业、现代农业生物技术、玉米种业、干细胞育种、基因工程育种、草品种选育、粳稻品种选育、作物表观遗传调控和设计、蓝莓种质、种植资源保护等多个领域的种业现状和前沿育种技术,解读维度包括种业政策、行业发展趋势、最新技术成果。

  2021国际种业科学家大会主论坛的顺利启幕,为加强种业国际交流,引进先进理念、优异资源、关键技术和高端人才,与国外机构开展技术研发、产业创新等合作提供了平台,为中国种业“引进来”“走出去”的国际化发展之路提供了窗口。

     《植物表型资讯》是慧诺瑞德旗下专业学术公众号,自2017年创办以来已经走过了四年多的岁月。查阅每天清晨的一篇表型学术推送,已成为众多表型同仁起床后的第一件事。

  这里,我们汇总了表型资讯推送的一百多篇经典综述,供大家参考。

1. 全球变化背景下的作物表型:测量什么以及如何做

2. 从欧洲的角度看田间作物表型获取的机遇与需求

3. 基于深度学习的高通量表型分析加速气孔性状的基因发现

4. 表型数据管理和信息共享:加拿大表型平台P2IRC的解决方案

5. 植物病害自动检测研究进展综述

6. 用于精准农业的农药喷洒机器人:分类综述和发展趋势

7. 基因组选择中稀疏表型的训练集优化:概念概述

8. 田间表型组学:能否促进作物改良?

9. 改善谷类作物非生物、生物和农艺性状组学研究的应用、挑战和前景

10. 关于藜麦表型鉴定方法的国际共识

11. Ready, Steady, Go AI:人工智能及其在表型组学中应用的实用教程

12. 结合生理和数学改进作物模型的需求

13. 粮食作物和豆科作物病害的检测与分类研究

14. CT在3D 植物成像中的应用

15. 为未来设计作物;作物增强计划

16. Trends Plant Sci |浙江大学岑海燕研究员课题组长篇综述基于光学传感技术的禾谷类作物表型研究进展

17. 高通量表型数据的时间遗传和时空残留效应建模

18. 无人机热成像:小麦案例回顾

19. Trends Plant Sci | 浙江大学岑海燕课题组受邀发表光学传感器解译育种工厂中的植物表型组学前沿综述

20. 高通量表型在基因组选择中的应用

21. 受控环境下植物气候响应性状表型分析的机遇与局限

22. 植物表型组学:从传感器到知识

23. 禾本科植物与非生物胁迫:关于干旱和盐胁迫的一些研究进展

24. Gigascience:关于植物表型组学图像获取技术和图像数据分析算法的综述

25. 高光谱成像技术在植物病害检测和植物保护中的应用

26. Eur. J. Agron.:关于作物模型、遥感技术和数据同化方法的综述

27. 用于动植物形态分析的3D图像重建技术综述

28. 植物表型组学:发展、现状与挑战

29. Plant Physiol.综述:利用基于同步加速器的X射线荧光显微镜对植物元素成像分析

30. 表型组学和基因组学相融合研究植物光合作用的自然变异

31. 植物表型3D成像的处理和分析技术概要

32. 植物表型的过去、现在和未来

33. 田间表型:提高光能利用效率和生物量的谷物育种

34. 利用冠层高光谱数据检测小麦叶锈病

35. 用于植物育种和精准农业的高通量田间表型工具

36. NBT综述:利用“加速育种”技术养活100亿人

37. 基于【植物表型资讯】公众号的表型进展nano综述

38. 基于计算机视觉和机器学习的农业发展研究综述

39. 高光谱成像在种子质量和安全检测的应用综述

40. 赵春江院士:植物表型组学大数据及其研究进展

41. 作物三维测量:利用几何学进行植物表型分析

42. 条条大路通“生长”:基于图像分析和生化方法的生长测量

43. 无人机(UAS)技术及其在农业领域的应用

44. 精准农业领域无人机遥感解决方案综述

45. 利用机械表型对谷类作物抗倒伏性进行评估

46. Nature综述:提高作物产量的遗传策略

47. 表型组学、基因组学和生物信息学工具在茶树改良中的应用

48. 棉花高通量表型分析

49. 新一代植物表型组学的发展之路

50. 基于图像的植物病害预测模型的最新进展

51. 利用深度学习对作物病害进行检测和分类

52. 从实用角度协调表型组学和基因组学以提高水稻耐盐性

53. 用于种子质量评估的新兴热成像技术:原理和应用

54. 育种友好表型

55. 提高C3谷物产量和稳定性的新途径:探索穗光合作用

56. 重磅综述丨表型:植物育种新窗口

57. 综述:通过成像表型和基因组选择促进雀麦草育种

58. 植物育种高通量表型路线图

59. 卷积神经网络用于基于图像的高通量植物表型综述

60. 综述:高性价比无人机(UAV)平台在植物育种领域的应用

61. 一个用于在气候变化下改善豆科植物对高二氧化碳反应的综合研究框架

62. 近距离光谱成像技术在植物病害检测中的应用:近期研究综述

63. 利用合成数据集训练分割神经网络进行作物种子表型分析

64. 综述:现代成像技术在植物营养分析中的应用

65. 结合高通量表型分析和统计基因组学方法对作物纵向性状进行遗传改良

66. 重磅 | 金秀良博士大作:高通量评估作物性状:地面及航空作物表型研究综述

67. 综述:高精度卫星图像应用于作物表型

68. Genebank表型组学:提高作物种质价值和利用性的有效策略

69. 综述:遥感技术在病虫害防治中的应用

70. 综述:深度学习在植物逆境成像中的应用研究进展

71. 《遗传学年鉴》| 利用形态测量链接基因和植物表型

72. 微生物高通量表型组学

73. 全植株近距离高光谱成像

74. 近红外光谱在高通量表型分析中的应用

75. 植物高光谱图像评估和处理技术流程

76. 利用器官水平的表型分析对小麦进行改良

77. 根系表型是作物选择和改良的必要工具

78. 热成像技术在食品和农业质量安全检测中的应用

79. 综述:成像技术在植物病害检测中的应用

80. 遥感和人工智能在提高农业生产系统恢复力的应用潜力

81. 光合组织的耐热性:全球系统综述和未来研究!

82. 机器学习在农业中的应用

83. 分蛋糕:关于植物密度响应的定量综述

84. 计算机视觉、机器学习在生物学中的应用前景

85. 综述:调节植物生长加速育种

86. 利用表型组学加快作物耐热育种计划

87. 热成像†在植物胁迫检测和表型分析中的应用

88. 综述:基于深度学习的植物表型图像识别技术

89. 基于机器视觉的动植物表型识别

90. 根系表型研究

91. 高温和干旱胁迫下高通量表型研究的瓶颈和机遇

92. 综述:无人机在高通量植物表型研究中的最新应用

93. 温度升高对作物光合作用的影响:从酶到生态系统

94. 基于图像的高通量表型分析在多年生黑麦草持久性评价中的应用综述

95. 综述:加速育种机遇与挑战

96. 植物育种的农艺学研究进展

97. 综述:利用深度学习模型对作物产量进行估算

98. 表型组学:改善蔬菜作物的途径和应用

99. 叶绿素荧光成像能让“不可见”变“可见”吗?

100. 多尺度植物科学中的高通量图像分割和机器学习方法

101. 机器人技术在植物生态表型鉴定中的研究进展与潜力

102. 高通量表型分析:加速作物改良的平台

103. 综述:利用无人机进行作物监测

104. 应用人工智能监测作物病虫害的问题与展望

​105. 什么是表型?表型概念的历史和未来的发展

相关公司:慧诺瑞德(北京)科技有限公司
联系电话:010-62925490
E-mail:info@phenotrait.com



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