[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"item-4376":3,"related-4376":93},{"id":4,"title":5,"url":6,"summary":7,"summary_zh":8,"content":9,"source_name":10,"source_url":8,"published_at":11,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":14,"score":15,"score_detail":16,"sources":24,"tags":26,"primary_topic":33,"secondary_topics":39,"classification":40,"search_phrases":88,"slug":91,"view_count":48,"doi":8,"paper":8,"created_at":92},4376,"农业农村部办公厅征集 2027 年度农业主导品种、主推技术和重大引领性技术","https:\u002F\u002Fwww.toutiao.com\u002Farticle\u002F7693543001843204643","农业农村部科学技术司发布通知,2026-09-30 至 11-13 期间在全国范围内征集 2027 年度农业主导品种、主推技术与重大引领性技术;主导品种覆盖农作物、饲草、畜禽、水产及名特优新品种,主推技术覆盖良田、良种、良机、良法融合集成技术,优先推荐农业人工智能、生物育种、农机装备等领域的引领性技术。",null,"近日，农业农村部科学技术司发布关于开展2027年度农业主导品种、主推技术和重大引领性技术申报推荐工作的通知。\n\n**关于开展2027年度农业主导品种、主推技术和重大引领性技术申报推荐工作的通知**\n\n**各省、自治区、直辖市农业农村（农牧）、畜牧兽医、农垦、渔业厅（局、委），新疆生产建设兵团农业农村局，北大荒农垦集团有限公司，有关部直属单位，国家现代农业产业技术体系，有关单位：**\n\n为加快先进适用的农业科技成果大面积推广应用，发挥科技对粮油作物大面积单产提升和农业高质量发展的支撑作用，根据《农业农村部关于修订农业主导品种和主推技术推介发布办法的通知》（农科技发〔2025〕10号）的规定，我部决定在全国范围内征集推介2027年度农业主导品种、主推技术和重大引领性技术。现将有关事项通知如下。\n\n**一、推荐时间**\n\n2026年9月30日至2026年11月13日。\n\n**二、推荐范围**\n\n（一）主导品种\n\n主要农作物、饲草、畜禽、水产及重要名特优新品种等，具有增产潜力大、适应性广、抗性强、品质优、产量高等特点。\n\n（二）主推技术\n\n1. 农作物和饲草综合栽培技术及病虫草鼠害防治技术；\n\n2. 畜禽水产科学繁育、饲养及疫病综合防治技术；\n\n3. 重要名特优新品种的种养技术；\n\n4. 先进适用的农业机械化、设施化、智能化与农产品加工储运等农业产业化关键技术；\n\n5. 有利于农业防灾减灾、耕地质量提升、农产品质量安全、农业生物安全、农业资源高效利用和生态环境保护等可持续发展的先进适用技术。\n\n（三）重大引领性技术\n\n重大引领性技术是主推技术的前导性技术，重点推荐高效种养、生物育种、农业生物制造、农业人工智能、耕地保护与利用、防灾减灾、动植物疫病防控、农业资源环境、精深加工、绿色低碳、农机装备等领域技术。\n\n**三、推荐条件**\n\n（一）品种（配套系、遗传资源）须经全国或省级品种审定（登记）机构审定（登记、鉴定）。优先推荐在同等条件下获得品种权的农作物品种。\n\n（二）技术要点、操作规范和适宜区域清晰，须经国家农业技术推广机构试验示范，涉及的投入品、装备等符合我国法律法规要求。优先推荐良田、良种、良机、良法“四良”融合的集成技术。\n\n（三）成果权属清晰且无纠纷。\n\n（四）应具有较大的应用区域和规模且保持较快的增长速度，在增产、提质、增效、增收等方面潜力大，应用效果好；推荐的重大引领性技术应在一定区域示范应用中取得明显成效，具有重大引领作用和发展潜力。\n\n（五）在应用过程中得到用户、基层国家农业技术推广机构或地方政府的充分认可。\n\n（六）在相应技术领域发挥重要作用，代表轻简化、机械化、可持续的先进农业技术发展方向，适应产业规模化、信息化、智能化发展需要。\n\n（七）已经推介为主导品种、主推技术的，3年内再次申报推荐，应在条件（四）和（五）方面取得重大应用进展。\n\n**四、申报单位**\n\n申报单位为各级国家农业技术推广机构、农业科研单位、有关学校、涉农企业等。农业科研单位、有关学校、涉农企业等原则上应与国家农业技术推广机构联合申报。国家种业阵型企业可单独申报主导品种，鼓励与国家农业技术推广机构联合申报。\n\n**五、推荐单位和推荐数量**\n\n（一）主导品种、主推技术\n\n1、各省、自治区、直辖市农业农村（农牧）、畜牧兽医、农垦、渔业厅（局、委），新疆生产建设兵团农业农村局，北大荒农垦集团有限公司推荐品种和技术各不超过10项。\n\n2、中国农业科学院推荐品种和技术各不超过15项，中国水产科学研究院、中国热带农业科学院、农业农村部规划设计研究院推荐各不超过10项；农业农村部农业生态与资源保护总站、全国农业技术推广服务中心、农业农村部农业机械化总站、全国畜牧总站、中国动物疫病预防控制中心、中国农垦经济发展中心、全国水产技术推广总站等推广机构推荐本单位作为成果完成单位或技术依托单位的各不超过5项。\n\n3、国家现代农业产业技术体系每个体系推荐品种和技术各不超过5项。\n\n（二）重大引领性技术\n\n1、各省、自治区、直辖市农业农村（农牧）、畜牧兽医、农垦、渔业厅（局、委），新疆生产建设兵团农业农村局，北大荒农垦集团有限公司推荐不超过2项。\n\n2、中国农业科学院推荐不超过3项；中国水产科学研究院、中国热带农业科学院、农业农村部规划设计研究院推荐不超过2项；农业农村部农业生态与资源保护总站、全国农业技术推广服务中心、农业农村部农业机械化总站、全国畜牧总站、中国动物疫病预防控制中心、中国农垦经济发展中心、全国水产技术推广总站等推广机构推荐本单位作为技术依托单位的不超过2项。\n\n3、农业生物育种重大专项、农业农村部作为主责单位的国家重点研发计划等农业科技重大项目推荐数量各不超过2项，由有关项目管理专业机构组织推荐。\n\n**六、材料报送**\n\n（一）推荐单位在10月底前完成申报推荐与公示，并于10月26日—11月13日期间组织拟推荐主导品种、主推技术和重大引领性技术的申报单位将相关材料录入“农业主导品种主推技术和重大引领性技术管理系统”（简称“管理系统”，网址另行通知）。\n\n（二）推荐单位出具推荐函，内容应包括申报推荐过程、公示情况和结果等。11月13日前将加盖公章的推荐函及《2027年度农业主导品种（农作物）推荐汇总表》（附件1）、《2027年度农业主导品种（畜禽水产）推荐汇总表》（附件2）、《2027年度农业主推技术推荐汇总表》（附件3）、《2027年度农业重大引领性技术推荐汇总表》（附件4）提交管理系统。\n\n（三）拟推荐的主导品种申报单位，在管理系统中填写《2027年度农业主导品种（农作物）申报表》（附件5）或《2027年度农业主导品种（畜禽水产）申报表》（附件6）、《2027年度农业主导品种介绍材料（模板）》（附件7）。同时提供品种审定、鉴定、登记等证明文件，获奖证书，种子、种苗及品种产出商品图片（图片大小不低于1.0M），品种推广应用规模等情况的证明材料。\n\n（四）拟推荐的主推技术、重大引领性技术申报单位，分别按照《2027年度农业主推技术介绍材料（模板）》（附件8）、《2027年度农业重大引领性技术介绍材料（模板）》（附件9）在管理系统中提交相应技术介绍材料。材料字数不超过5000字，插入3~5幅有助于理解该项技术的高清图片（图片大小不低于1.0M），并附图注。同时提供知识产权、获奖证书（成果鉴定）、技术推广应用规模等情况的证明材料。\n\n**七、有关要求**\n\n（一）各推荐单位按照本通知要求组织申报和推荐工作，对拟推荐的材料要严格审核把关。拟推荐名单须按程序进行公示，接受社会监督，公示期为5个工作日。申报单位和技术（品种）持有者对所提交的技术（品种）信息及相关证明材料的真实性和规范性负责，证明文件的出具单位（机构）应具有权威性和代表性，推荐品种2024年和2025年生产应用面积（规模）数据应与种业信息管理部门的统计数据相符。\n\n（二）主导品种应列出国家农业技术推广机构，主推技术、重大引领性技术应将国家农业技术推广机构作为技术依托单位。推荐的重大引领性技术应有配套的试验示范场所和经费支持，能够组织开展技术集成熟化和示范推广等任务。\n\n（三）农业农村部直属单位的成果经相关行业司局同意后推荐；国家现代农业产业技术体系推荐工作由体系首席科学家牵头开展，成果经执行专家组一致同意并签字后推荐，由体系首席科学家所在单位组织报送。\n\n（四）同一品种、技术严格按照单一渠道推荐；同一技术不得同时申报主推技术和重大引领性技术；往年已经入选主推技术的，不得推荐为重大引领性技术。\n\n（五）主推技术、重大引领性技术的申报单位，须在管理系统填报项目基本情况，上传技术介绍材料word版和pdf版；技术介绍材料pdf版须加盖技术所列全部依托单位公章，系统填报的基础信息须与上传的技术介绍材料内容一致。\n\n（六）强化科研诚信与监督。对存在材料夸大应用效果，提供虚假数据、虚假证明、虚假合同等虚假材料，打招呼、请托等行为，技术内容包含特定商品品牌投入品以及知识产权权属不清、职务发明权属不清、存在纠纷等情形的，取消本次推介资格。存在违纪违规行为的，视情形轻重给予约谈、通报、列入科研失信档案等处理。\n\n（七）未按上述要求申报推荐和提供材料的，不予推介。\n\n**八、联系方式**\n\n**（一）中国农学会对外合作处**\n\n联系人：韩 溦\n\n电 话：010−59194213\n\n邮 箱：nxhgjc@126.com\n\n**（二）农业农村部科学技术司科技推广处**\n\n联系人：高修歌张 良\n\n电 话：010−59193003\n\n**（三）管理系统技术支持**\n\n联系人：陈金超 王菲菲\n\n电 话：010−81128410 010−81128409\n\n**附件：**\n\n_1．2027年度农业主导品种（农作物）推荐汇总表_\n\n_2．2027年度农业主导品种（畜禽水产）推荐汇总表_\n\n_3．2027年度农业主推技术推荐汇总表_\n\n_4．2027年农业重大引领性技术推荐汇总表_\n\n_5．2027年度农业主导品种（农作物）申报表_\n\n_6．2027年度农业主导品种（畜禽水产）申报表_\n\n_7．2027年度农业主导品种介绍材料（模板）_\n\n_8．2027年度农业主推技术介绍材料（模板）_\n\n_9．2027年农业重大引领性技术介绍材料（模板）_\n\n**农业农村部科学技术司**\n\n**2026年9月29日**\n\n![Image 1: 图片](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-axegupay5k\u002Ffe995aaa8db04f25a288853d804aef59~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1792022771&x-signature=u8hH91qQKJNGwZ8gdDk9tGE%2BZVA%3D)\n来源丨农业农村部\n\n编辑 | 农财君\n\n联系农财君请加微信：18565265490\n\n新时代 新种业\n\n南方农村报丨农财宝典","今日头条 农财网种业宝典 2026-10-06","2026-10-06T00:00:00Z","政策",10,true,92,{"impact":17,"substance":18,"depth":19,"authority":20,"freshness":21,"relevant":22,"comment":23},28,24,18,15,7,1,"农业农村部全国性技术推介申报通知，条款、时间节点与推荐限额详实，对种业与农技推广主体有直接指导价值，值得进入每日精选。",[25],{"name":10,"url":6},[27,28,29,30,31,32],"农业人工智能","种业振兴","主导品种","主推技术","重大引领性技术","农业科技推广",{"code":34,"slug":35,"name":36,"path":37,"parent_code":38},"I2","agricultural-ai","农业AI与大模型","\u002Ftopic\u002Fdigital-agriculture\u002Fagricultural-ai","I",[],{"status":41,"locked":42,"version":43,"method":44,"evidence":45},"classified",false,"2026-10-22.2","rules",{"candidates":46,"agricultural_evidence":14},[47,52,59,65,71,76,82],{"code":34,"score":48,"supported":14,"title":49,"abstract":50,"tags":51},4,[],[27],[27],{"code":53,"score":54,"supported":14,"title":55,"abstract":56,"tags":58},"C",3,[],[57],"畜禽",[],{"code":60,"score":54,"supported":14,"title":61,"abstract":62,"tags":64},"C4",[],[63],"饲草",[],{"code":66,"score":54,"supported":14,"title":67,"abstract":68,"tags":70},"D",[],[69],"水产",[],{"code":72,"score":54,"supported":42,"title":73,"abstract":74,"tags":75},"F1",[],[],[29,30,28],{"code":77,"score":54,"supported":14,"title":78,"abstract":79,"tags":81},"F2",[],[80],"生物育种",[],{"code":83,"score":54,"supported":14,"title":84,"abstract":85,"tags":87},"F5",[],[86],"农机",[],[89,90],"农业农村部 2027年度 主导品种 主推技术","重大引领性技术 申报推荐","农业农村部2027年度主导品种主推技术-4376","2026-10-08T00:06:06.498353Z",{"total":94,"page":22,"page_size":94,"items":95},6,[96,160,249,316,366,419],{"id":97,"title":98,"url":99,"summary":100,"summary_zh":8,"content":101,"source_name":102,"source_url":8,"published_at":103,"category":104,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":42,"score":105,"score_detail":106,"sources":110,"tags":112,"primary_topic":116,"secondary_topics":121,"classification":123,"search_phrases":154,"slug":157,"view_count":158,"doi":8,"paper":8,"created_at":159},4263,"山东实施人工智能+农业行动 省农科院舜耕粮安遥感大模型精度95%","http:\u002F\u002Fgzylhyzx.com\u002Fdetail.html?newsId=52418975&cpid=T17","山东省农科院发布舜耕粮安农业遥感大模型，基于20年2000万份人工样本，覆盖山东全域全地貌全物候周期，构建耕地智能提取-肥力墒情预测-作物精准识别-长势动态监测-病虫草害预警-作物智能估产全链条智能监测体系，精度95%、效率提升超100%。山东启动40个实数融合数字农业发展县建设，培育智慧农业应用场景近1000个。","### 山东实施“人工智能+农业”行动：数据“种”进泥土，云端守护丰收\n\n2026-10-06 02:39:49\n\n![Image 1](https:\u002F\u002Fappimg.dzwww.com\u002Fshare\u002F2026\u002F08\u002F02\u002Ff9c9a29336dd947_750.JPEG)\n\n麦田上空，无人机低空掠过，哪片麦苗缺氮、哪处有蚜虫，屏幕上即时标红；大棚内，人工智能（AI）算法值守，缺水、缺肥时，系统立刻报警；分拣车间里，AI视觉系统每秒“端详”上百颗苹果，按色泽、果径、瑕疵精准分级，误判率不到百分之一……\n\n从“靠天吃饭”到“知天而作”，当前人工智能正成为助力农业稳产提质、带动农民增收致富的“好帮手”，为农业农村现代化提供全新范式。\n\n2026年中央一号文件明确提出“因地制宜发展农业新质生产力，促进人工智能与农业发展相结合”，将AI技术从单点应用升级为贯穿农业全产业链的战略引擎。多家行业机构预测，2026年中国智慧农业市场规模将突破1340亿元，年复合增长率保持在15%以上。\n\n刚刚召开的省委十二届十一次全会，着眼把农业建成现代化大产业，推动农业数智化转型升级，明确提出实施“人工智能+农业”行动。何谓“人工智能+农业”？简言之，就是以人工智能技术为核心，驱动传统农业向智能化、高效化转型的新型生产体系。与会同志认为，从更深层次看，“人工智能+农业”不是简单的技术叠加，而是农业生产方式、组织形式和价值链条的系统性重塑。\n\n**AI种地，田野阡陌释放出更多可能**\n\n技术的生命力在于解决实际问题。放眼全国，农业面临着劳动力老龄化、气候变化风险加剧等压力，也存在特色产业附加值低、品牌力不强等问题。人工智能的介入推动农业从“靠经验”转向“靠数据”，为端牢“中国饭碗”、塑强农业产业注入确定性。在不少人看来，人工智能的应用推广，恰逢其时。\n\n“山东是农业大省，也是农业产业化发源地，产业规模大、业态全，生产者队伍素质高、接受新事物能力强。与此同时，山东工业基础雄厚，人工智能技术发展迅速。新技术在农业方面的转化推广具有显著的成本和效率优势。”省委党校（山东行政学院）教授、山东乡村振兴研究院院长刘岳认为，山东有着发展“人工智能+农业”的坚实基础，在完整的产业体系、可观市场规模、丰富应用场景等优势加持下，田野阡陌将释放出更多可能。\n\n夏日的鲁北平原，玉米拔节生长，一片生机盎然。在齐河县金穗粮食种植专业合作社的示范田里，一套黑色管网发挥着大作用。“这是我们铺设的水肥一体化设施。每30厘米有一个出水孔，能精准滴灌到玉米根底部位置。相比大水漫灌，它的灌溉速度快3倍，可省水30%，一人一天能管理200亩地。”合作社理事长袁本刚说。依托大数据平台，合作社还可在“云端”实施全程监管，动动手指就能依据检测数据制订分地块水肥管理方案，为各村玉米田定制个性化基肥配方，同步开展测土配方、作物叶绿素检测等服务。\n\n今年山东夏粮逆势丰收，连续4年实现面积、单产、总产“三增”，这离不开水肥一体化技术在大田的推广。数据显示，2025年，全省应用水肥一体化技术的粮油作物面积已达到630万亩。“水肥一体化与减垄增地、‘大小行’密植等结合，加速了良种、良法、良机、良田深度融合，有效提升了农田规模化、标准化种植水平。”袁本刚体会深切，水肥一体化的落地，让丰收有了更充实的底气。\n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fappimg.dzwww.com\u002Fshare\u002F2026\u002F08\u002F02\u002Ff9c9a2a30f6bab0_750.JPEG)\n\n种子是农业的“芯片”，也是保障粮食安全的关键，智能育种已成为育种科研人员聚焦的热点领域。\n\n今年4月，由中国农业科学院作物科学研究所与山东极智生物科技有限公司联合研发的“iWheat小麦智能设计育种平台”发布。对青岛农业大学小麦遗传育种团队来说，iWheat的应用正在帮助其攻克小麦育种“周期长、效率低、成本高”等行业难题。\n\n这一平台整合3万余份小麦种质资源的基因型、442个功能基因、6000余个功能位点及40余万条表型数据，为每一份种质建立起“数字身份证”，实现资源的精准检索与高效利用。“结合快速繁育体系，能将传统8年的育种周期压缩2至3年。”团队负责人张玉梅说，加速新品种的培育进程、降低育种成本，意味着更能提升整个种业行业的创新能力和竞争力，进而赋能小麦产业链上下游实现高质量发展。\n\n**让“技术盆景”真正落地为“产业风景”**\n\n农业大模型能够整合气象、土壤、作物生长等多维度数据，显著提升农业生产的精准性和预见性。我省明确，要加强农业大模型与人工智能体落地应用。\n\n在“中国蔬菜之乡”寿光，蔬菜大棚迎来了一批特殊“员工”。一群脚步灵活的机器狗，沿着田垄灵活穿梭，搭载的高清摄像头与传感器如同“火眼金睛”，精准识别病虫害迹象。巡检结束，数据实时传回后台，人工智能模型迅速给出种植决策。如今，寿光新建大棚已迭代升级至第七代智能物联网“云棚”，物联网应用率超过85%，劳动生产效率较以往翻倍。\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fappimg.dzwww.com\u002Fshare\u002F2026\u002F08\u002F02\u002Ff9c9a2a2155c1ff_750.JPEG)\n\n就在一个多月前，省农科院发布“舜耕·粮安”农业遥感大模型。省农科院党委书记梁金光介绍，该模型基于20年来积累的2000万份人工样本的海量数据，覆盖山东全域全地貌、全物候周期，构建起“耕地智能提取—肥力墒情预测—作物精准识别—长势动态监测—病虫草害预警—作物智能估产”全链条智能监测体系，精度高达95%，效率提升超100%。\n\n在中游加工环节，大模型也能有效提升产品附加值与标准化水平。在烟台莱山区，由浪潮云洲旗下数农云（山东）信息科技有限公司联合中国农业大学计算中心、烟台葡乡农业开发有限公司共同打造的“莱山葡萄种植和酿造大模型”，一方面在种植端自动生成气候适应性调控方案，实现水肥精准配施、病虫害智能预警与防治，葡萄产量与品质同步提升；另一方面在酿造端用AI模拟发酵、陈酿全过程，动态优化关键参数，完成原料分级、发酵控制和酒体风味数字化建模。以此，让每一批葡萄酒的口感更稳定、品质更可控。\n\n当然，让人工智能与广袤乡村实现更深层次的双向赋能，还有很长的路要走——\n\n一套AI系统，传感终端、边缘计算、决策模型全算上，初始投入比较大。普通农户能不能用得起、用得好？\n\n农业生产周期长、环境复杂、区域差异大，怎样才能收集利用一批高质量农业数据，推动AI模型迭代？\n\n下沉到村、懂技术懂农业的青年人才较为短缺，农业人工智能技术人才怎样引育？\n\n让“技术盆景”真正落地为“产业风景”，刘岳认为，关键是鼓励龙头企业、高校院所与新型农业经营主体协同攻关，围绕粮食、果蔬、畜牧、水产等优势产业，打造一批“听得懂农事、算得清账本、管得了全程”的行业大模型。\n\n此外，刘岳还建议，要更加重视构建与农村新质生产力相适应的农村新型生产关系，盘活整合农村各类资产资源，为充分发挥数字化、智能化技术进步作用提供保障。“推动农村数字化从‘局域网’向‘互联网’转化，要破除长期存在的‘信息孤岛’，构建乡村振兴的数据底座。”\n\n（大众新闻记者 于新悦 刘兵）\n\n  \n免责声明：以上数据来源于天眼查等平台，相关内容仅为传递更多信息之目的，不代表本网观点，亦不代表本网站赞同其观点或证实其内容的真实性。如有侵权请联系0531-85193563。\n本文来源：大众新闻·大众日报\n\n查看更多","每日热点 大众新闻 2026-10-04","2026-10-04T00:00:00Z","报道",82,{"impact":18,"substance":107,"depth":19,"authority":13,"freshness":108,"relevant":22,"comment":109},22,8,"省级“人工智能+农业”行动部署叠加舜耕·粮安遥感大模型95%精度等实质数据，信息增量与专业深度俱佳，值得进入每日精选。",[111],{"name":102,"url":99},[113,114,27,28,115],"数字乡村","智慧农业","遥感大模型",{"code":117,"slug":118,"name":119,"path":120,"parent_code":38},"I3","remote-sensing","遥感与农情监测","\u002Ftopic\u002Fdigital-agriculture\u002Fremote-sensing",[122],{"code":34,"slug":35,"name":36,"path":37,"parent_code":38},{"status":41,"locked":42,"version":43,"method":44,"evidence":124},{"candidates":125,"agricultural_evidence":14},[126,133,139,145,149],{"code":117,"score":127,"supported":14,"title":128,"abstract":130,"tags":132},14,[129],"遥感",[129,131],"估产",[],{"code":34,"score":134,"supported":14,"title":135,"abstract":137,"tags":138},12,[136],"大模型",[136],[27],{"code":140,"score":21,"supported":14,"title":141,"abstract":142,"tags":144},"I1",[],[114,143],"数字农业",[114],{"code":72,"score":22,"supported":42,"title":146,"abstract":147,"tags":148},[],[],[28],{"code":150,"score":22,"supported":42,"title":151,"abstract":152,"tags":153},"I6",[],[],[113],[155,156],"舜耕粮安 遥感大模型","山东 人工智能 行动","舜耕粮安遥感大模型-4263",9,"2026-10-06T00:05:02.084808Z",{"id":161,"title":162,"url":163,"summary":164,"summary_zh":165,"content":8,"source_name":166,"source_url":163,"published_at":167,"category":168,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":42,"score":169,"score_detail":170,"sources":173,"tags":175,"primary_topic":179,"secondary_topics":185,"classification":193,"search_phrases":220,"slug":223,"view_count":48,"doi":224,"paper":225,"created_at":248},3263,"Identifying drought-responsive candidate genes in root and shoot tissues of wheat (Triticum aestivum L.) through RNA sequencing, cluster analysis, weighted gene co-expression network analysis, and machine learning models","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.3389\u002Ffsufs.2026.1952456","Drought stress severely affects the growth, development, and yield formation of wheat. However, the differentiated regulatory mechanisms of wheat roots and shoots during drought adaptation remain to be further analyzed. Therefore, this study used RNA-seq datasets of roots and shoots from multiple wheat varieties, combined with differential expression analysis, Gene Ontology (GO) enrichment analysis, clustering analysis, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), and machine learning were used to characterize drought-responsive transcriptional changes. Differential expression analysis identified 90 and 3,991 differentially expressed genes (DEGs) in roots under DS1 and DS2 respectively, compared with 34 and 1,940 DEGs in shoots. Functional enrichment analysis indicated that root DEGs were mainly involved in root growth, cell wall remodeling, water transport, and osmotic adjustment processes, whereas shoot DEGs are mainly enriched in processes related to stomatal regulation, photosynthesis, lipid metabolism, and oxidative stress responses. WGCNA identified 18 and 19 co-expression modules in roots and shoots, respectively, among which the yellow module was significantly correlated with the response to drought stress in root and shoot tissues. To further screen drought-responsive candidate genes from these modules, we compared multiple machine learning models. The XGBoost model achieved the highest and AUC in both roots and shoots. Combined with SHAP feature contribution analysis, 30 drought-responsive candidate genes with high discriminatory power were identified separately in roots and shoots. Analysis of cis -acting elements in candidate gene promoters revealed abundant drought- and stress-responsive elements, including MYB, G-box, ABRE, MYC, MBS, and LTR. MYB (183 in roots and 164 in shoots), G-box (168 and 98), and ABRE (148 and 86) were particularly abundant, and several candidate genes contained more than five ABRE copies in their promoters, suggesting potential involvement in ABA-mediated drought responses. This study reveals the different transcriptional response processes of wheat roots and shoots under drought stress, and identifies key co-expression modules and core candidate genes through WGCNA combined with XGBoost and SHAP analysis. These findings provide a basis for understanding organ-specific molecular responses to drought stress and offer potential targets for improving drought tolerance in wheat.","干旱胁迫严重影响小麦的生长发育和产量形成。然而，小麦根系和地上部在干旱适应过程中的差异化调控机制仍有待深入解析。因此，本研究利用多个小麦品种根系和地上部的RNA-seq数据集，结合差异表达分析、基因本体（GO）富集分析、聚类分析、加权基因共表达网络分析（WGCNA）和机器学习方法，表征干旱响应转录变化。差异表达分析在DS1和DS2条件下分别鉴定出根系中90个和3,991个差异表达基因（DEGs），而地上部中分别为34个和1,940个DEGs。功能富集分析表明，根系DEGs主要参与根系生长、细胞壁重塑、水分运输和渗透调节过程，而地上部DEGs主要富集于气孔调控、光合作用、脂质代谢和氧化胁迫响应相关过程。WGCNA在根系和地上部中分别鉴定出18个和19个共表达模块，其中黄色模块与根系和地上部组织对干旱胁迫的响应显著相关。为进一步从这些模块中筛选干旱响应候选基因，我们比较了多种机器学习模型。XGBoost模型在根系和地上部中均取得了最高的AUC。结合SHAP特征贡献分析，分别在根系和地上部中鉴定出30个具有高判别力的干旱响应候选基因。候选基因启动子中的顺式作用元件分析揭示了丰富的干旱和胁迫响应元件，包括MYB、G-box、ABRE、MYC、MBS和LTR。其中MYB（根系183个，地上部164个）、G-box（168个和98个）和ABRE（148个和86个）尤为丰富，且多个候选基因的启动子中含有超过5个ABRE拷贝，表明其可能参与ABA介导的干旱响应。本研究揭示了小麦根系和地上部在干旱胁迫下不同的转录响应过程，并通过WGCNA结合XGBoost和SHAP分析鉴定了关键共表达模块和核心候选基因。这些发现为理解干旱胁迫的器官特异性分子响应提供了基础，并为提高小麦耐旱性提供了潜在靶点。","Frontiers in Sustainable Food Systems","2026-09-23T00:00:00Z","论文",81,{"impact":19,"substance":107,"depth":19,"authority":171,"freshness":13,"relevant":22,"comment":172},13,"该研究结合多组学与机器学习挖掘小麦抗旱候选基因，方法新颖、数据扎实，对分子育种有参考价值，值得进入每日精选。",[174],{"name":166,"url":163},[27,28,176,177,178],"基因挖掘","作物育种","小麦抗旱",{"code":180,"slug":181,"name":182,"path":183,"parent_code":184},"A2","wheat","小麦","\u002Ftopic\u002Ffield-crops\u002Fwheat","A",[186,187],{"code":34,"slug":35,"name":36,"path":37,"parent_code":38},{"code":188,"slug":189,"name":190,"path":191,"parent_code":192},"H7","climate","气候适应与防灾减灾","\u002Ftopic\u002Fenvironment\u002Fclimate","H",{"status":41,"locked":42,"version":43,"method":44,"evidence":194},{"candidates":195,"agricultural_evidence":14},[196,202,206,212,216],{"code":34,"score":20,"supported":14,"title":197,"abstract":199,"tags":201},[198],"machine 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Yan","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-6883-8529",0,{"tldr":242,"method":243,"finding":244,"direction":245,"opportunity":246},"通过RNA-seq、WGCNA和XGBoost-SHAP分析，鉴定小麦根和茎中响应干旱的候选基因。","RNA-seq、差异表达、WGCNA、XGBoost与SHAP特征分析。","根和茎干旱响应机制不同，各鉴定出30个候选基因，启动子富含MYB、G-box和ABRE元件。","农业人工智能与决策模型","可结合多组学与深度学习构建器官特异性干旱调控网络，并开展候选基因功能验证。","openalex","2026-09-23T23:30:07.062126Z",{"id":250,"title":251,"url":252,"summary":253,"summary_zh":8,"content":8,"source_name":254,"source_url":8,"published_at":255,"category":168,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":42,"score":256,"score_detail":257,"sources":262,"tags":264,"primary_topic":267,"secondary_topics":271,"classification":273,"search_phrases":301,"slug":304,"view_count":305,"doi":306,"paper":307,"created_at":315},2492,"BiFormer-Enhanced YOLOv11n for Accurate Maize Ear Detection in Seed Production Fields(玉米穗识别 BiF-YOLO)","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.3390\u002Fagronomy16181780","青岛农业大学机电工程学院 2026 年 9 月 10 日在《Agronomy》(Section Precision and Digital Agriculture)发表。提出 BiF-YOLO 模型基于 YOLOv11n 和 BiFormer 架构,三项目标性增强策略:①在特征提取网络嵌入 C3k2_AdditiveBlock 模块以增强田间被遮挡和小型玉米穗的识别能力;②构建 C2BRA 双层路由注意力机制(Cross-stage partial 2 Bottleneck with Residual Attention)以抑制背景干扰;③采用 ShapeIoU 损失函数。从胶州和张掖种子生产田采集玉米穗图像。BiF-YOLO 模型有效适应复杂田间作业场景,为制种玉米收获机的实时识别与产量估计提供技术支撑。","MDPI Agronomy 2026-09-10","2026-09-09T16:00:00Z",74,{"impact":258,"substance":259,"depth":260,"authority":171,"freshness":21,"relevant":22,"comment":261},16,21,17,"面向制种玉米收获的轻量化检测模型改进，方法有针对性增强且数据来自真实制种田，对智能农机与产量估计有实用价值，但属细分技术进展，影响面有限。",[263],{"name":254,"url":252},[114,27,28,265,266],"玉米","目标检测",{"code":268,"slug":269,"name":265,"path":270,"parent_code":184},"A3","maize","\u002Ftopic\u002Ffield-crops\u002Fmaize",[272],{"code":34,"slug":35,"name":36,"path":37,"parent_code":38},{"status":41,"locked":42,"version":43,"method":44,"evidence":274},{"candidates":275,"agricultural_evidence":14},[276,281,286,291,297],{"code":268,"score":277,"supported":14,"title":278,"abstract":279,"tags":280},20,[265,269],[265],[265],{"code":34,"score":171,"supported":14,"title":282,"abstract":284,"tags":285},[283],"YOLO",[283],[27,266],{"code":140,"score":48,"supported":14,"title":287,"abstract":288,"tags":290},[],[289],"digital 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智慧农业","农业人工智能智慧农业目标检测种业振兴-2492",2,"10.3390\u002Fagronomy16181780",{"doi":306,"openalex_id":8,"authors":308,"venue":8,"cited_by_count":240,"oa_url":8,"card":309,"direction":245,"ingested_from":314},[],{"tldr":310,"method":311,"finding":312,"direction":245,"opportunity":313},"提出BiF-YOLO模型，在制种田实现玉米穗精准检测。","基于YOLOv11n，融合BiFormer、C3k2_AdditiveBlock","BiF-YOLO有效适应复杂田间场景，提升遮挡和小目标玉米穗检测精度。","可探索轻量化模型在收获机边缘设备上的实时部署与产量估计集成。","agent","2026-09-15T00:04:27.207493Z",{"id":317,"title":318,"url":319,"summary":320,"summary_zh":8,"content":321,"source_name":322,"source_url":8,"published_at":323,"category":104,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":42,"score":324,"score_detail":325,"sources":328,"tags":330,"primary_topic":334,"secondary_topics":339,"classification":341,"search_phrases":361,"slug":364,"view_count":305,"doi":8,"paper":8,"created_at":365},2100,"安徽农业大学发布大豆垂直大模型\"丰菽\"2.0 构建我国首个大豆全生命周期生成式AI育种平台","https:\u002F\u002Fiapp.rzdgrmt.cn\u002Fshare\u002FYS0zNDktNDQ4OTEwNTQ.html","在第三十二届全国大豆科研生产研讨会上,安徽农业大学大豆智能设计育种创新团队联合中国农业科学院作物科学研究所共同研发的大豆领域垂直大模型\"丰菽\"2.0正式发布。该模型集成豆百科、豆分子、豆文献、豆病害、豆表型、豆育种六大功能模块,汇聚大豆核心种质资源、基因组、表型影像、科研文本等多源数据,构建\"多源验证—智能融合—可信输出\"的知识技术架构。科研人员用手机拍摄大豆叶片即可进行病害诊断与表型特征提取,实现\"随拍随诊\"。","在东港\n\n官方移动发布平台\n\n[](https:\u002F\u002Fiapp.rzdgrmt.cn\u002Fshare\u002FYS0zNDktNDQ4OTEwNTQ.html)\n\n![Image 1](https:\u002F\u002Fiapp.rzdgrmt.cn\u002Fservice2\u002Farticle\u002Farticle-detail-share\u002Fimages\u002Ficon-voice.png)听新闻\n\n[Audio 2](https:\u002F\u002Fstream-spk.iqilu.com\u002F349\u002F2026\u002F09\u002F07\u002F44891054.mp3?1788887065172)\n\n大豆垂直大模型“丰菽”2.0正式发布\n\n00:00\n\n# 大豆垂直大模型“丰菽”2.0正式发布\n\n人民日报\n\n2026-09-07 08:48\n\n记者从安徽农业大学获悉：在第三十二届全国大豆科研生产研讨会上，由该校大豆智能设计育种创新团队联合中国农业科学院作物科学研究所共同研发的大豆领域垂直大模型“丰菽”2.0正式发布。\n\n该模型构建了我国首个面向大豆全生命周期的生成式人工智能育种平台，有望推动大豆育种从依赖经验向数据辅助决策转变，为提升大豆单产提供新的技术路径。\n\n据介绍，“丰菽”2.0集成了豆百科、豆分子、豆文献、豆病害、豆表型、豆育种六大功能模块，汇聚大豆核心种质资源、基因组、表型影像、科研文本等多源数据，构建起“多源验证—智能融合—可信输出”的知识技术架构，面对同一个大豆专业问题，不同模型可分别进行独立分析，再由“丰菽”总结模块结合领域知识、私有数据和专家规则，对回答中的共识、差异及证据完整性进行结构化比对与综合研判，有效降低了单一模型的回答偏差，输出更加清晰可靠的专业结论。\n\n经过优化，科研人员只需用手机拍摄大豆叶片或植株，即可依托大模型进行病害诊断与表型特征提取，实现“随拍随诊”；同时打通了电脑端与移动端的数据壁垒，育种试验记录、分子标记辅助育种数据及候选基因功能分析结果可实现云端实时同步，方便科研团队随时随地开展虚拟组合设计与数据查阅。\n\n目前，“丰菽”2.0可围绕大豆重要农艺性状，辅助开展病害诊断、育种亲本筛选、虚拟组合设计、表型数据解析、分子标记辅助育种和候选基因功能分析等核心场景应用，能够显著提高科研数据处理效率，减少重复性工作，实现优异等位基因智能挖掘和最优亲本组合虚拟设计。\n\n编辑：许艺璇 王倩 费洪涛 王西辉\n\n版权说明\n\n特别声明：本文为“在东港”客户端“海曲号”作者上传并发布，仅代表作者观点。“在东港”客户端仅提供信息发布平台。\n\n[打开“在东港”看评论 ![Image 2](https:\u002F\u002Fiapp.rzdgrmt.cn\u002Fservice2\u002Farticle\u002Farticle-detail-share\u002Fimages\u002Ficon_comment.png) ![Image 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[与法同行 护航成长 15小时前 观天下 ![Image 14](https:\u002F\u002Fimg12.litenews.cn\u002F10293\u002Farticle\u002F202609\u002F10\u002Fddda5e025d104b92befddaefd6b221de.jpg)](https:\u002F\u002Fiapp.rzdgrmt.cn\u002Fshare\u002FYS0zNDktNDQ5MzYzMTY.html)","在东港\u002F今日头条","2026-09-07T00:00:00Z",86,{"impact":326,"substance":107,"depth":260,"authority":171,"freshness":108,"relevant":22,"comment":327},26,"我国首个大豆全生命周期生成式AI育种平台发布，属种业与农业AI交叉领域的标志性突破，技术路径与功能模块描述具体，值得进入每日精选。",[329],{"name":322,"url":319},[27,28,331,332,333],"智能育种","大豆","垂直大模型",{"code":335,"slug":336,"name":337,"path":338,"parent_code":184},"A4","soybean-oilseeds","大豆与油料","\u002Ftopic\u002Ffield-crops\u002Fsoybean-oilseeds",[340],{"code":34,"slug":35,"name":36,"path":37,"parent_code":38},{"status":41,"locked":42,"version":43,"method":44,"evidence":342},{"candidates":343,"agricultural_evidence":14},[344,348,352,357],{"code":335,"score":134,"supported":14,"title":345,"abstract":346,"tags":347},[332],[332],[332],{"code":34,"score":134,"supported":14,"title":349,"abstract":350,"tags":351},[136],[136],[27],{"code":72,"score":48,"supported":14,"title":353,"abstract":354,"tags":356},[],[355],"种质资源",[28],{"code":77,"score":22,"supported":42,"title":358,"abstract":359,"tags":360},[],[],[331],[362,363],"农业人工智能 垂直大模型 智能育种 种业振兴","农业人工智能 垂直大模型","农业人工智能垂直大模型智能育种种业振兴-2100","2026-09-11T00:04:21.173241Z",{"id":367,"title":368,"url":369,"summary":370,"summary_zh":8,"content":371,"source_name":372,"source_url":8,"published_at":373,"category":104,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":42,"score":374,"score_detail":375,"sources":378,"tags":380,"primary_topic":382,"secondary_topics":388,"classification":390,"search_phrases":414,"slug":417,"view_count":305,"doi":8,"paper":8,"created_at":418},1794,"山东省重点研发计划\"十字花科蔬菜智能育种大模型研发及应用\"项目启动会在济南召开","http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Farticles\u002Fch10721\u002F202609\u002Fe2cb63ee-efcf-414c-a53f-c4494c368428.shtml","8月31日，山东省重点研发计划（农业良种工程）十字花科蔬菜智能育种大模型研发及应用项目（2026LZGC006）启动会在济南召开，会议由蔬菜所党委书记、所长王文亮主持。来自哈尔滨工业大学胡杨教授、山东省种子管理总站、南京农业大学、华北理工大学、山东正华会计师事务所等30余人参会，会议宣布成立项目咨询专家组，重点突破数据标准化采集、多组学数据库搭建、智能育种大模型构建等关键环节。","![Image 2](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Flogo02.png)\n\n*   [首页](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002F)![Image 3](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fxm.png)\n*   [全院概况](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch17267\u002F)![Image 4](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fxm.png)![Image 5](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fch_img01.jpg)  [院情简介](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10890\u002F)[领导班子](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10892\u002F)[组织机构](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10707\u002F)[领导关怀](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10906\u002F)[历史沿革](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16390\u002F)[功勋品种](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10908\u002F)[院所文化](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10894\u002F)[院容院貌](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10904\u002F)   \n*   [新闻中心](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10715\u002F)![Image 6](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fxm.png)![Image 7](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fch_img02.jpg)  [图片新闻](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10910\u002F)[农科要闻](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10717\u002F)[综合新闻](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10719\u002F)[媒体聚焦](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10723\u002F)[公开公示](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10800\u002F)[通知公告](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10798\u002F)   \n*   [科技创新](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10737\u002F)![Image 8](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fxm.png)![Image 9](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fch_img03.jpg)  [科技动态](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10721\u002F)[科技奖励](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10739\u002F)[科研平台](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10745\u002F)[主导品种](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16826\u002F)[主推技术](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16827\u002F)[科技期刊](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16828\u002F)[舜耕论坛](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16829\u002F)[文献资源](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10761\u002F)[查新检索](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10763\u002F)   \n*   [成果转化](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16830\u002F)![Image 10](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fxm.png)![Image 11](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fch_img04.jpg)  [推广服务 (信息发布)](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch14047\u002F)[合作平台](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16832\u002F)[重点成果推介](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16833\u002F)[产业支撑](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16834\u002F)[科普服务](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16835\u002F)   \n*   [人才工作](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16836\u002F)![Image 12](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fxm.png)![Image 13](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fch_img05.jpg)  [人才概况](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16837\u002F)[工作动态](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16839\u002F)[人才队伍](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16840\u002F)[博士后工作站](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16857\u002F)   \n*   [党建之窗](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16858\u002F)![Image 14](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fxm.png)![Image 15](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fch_img06.jpg)  [基层党建](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10725\u002F)[党建要闻](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16859\u002F)[文明创建](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16860\u002F)[星火学社](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16861\u002F)[清廉农科院](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16862\u002F)[党内法规](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16863\u002F)   \n\n![Image 16](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fsearch.png)\n\n[](javascript:;)\n\n[![Image 17](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Flogo02.png)](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002F)\n\n*   [首页](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002F \"首页\") \n*   [全院概况](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch17267\u002F \"全院概况\") [院情简介](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10890\u002F \"院情简介\") [领导班子](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10892\u002F \"领导班子\") [组织机构](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10707\u002F \"组织机构\") [领导关怀](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10906\u002F \"领导关怀\") [历史沿革](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16390\u002F \"历史沿革\") [功勋品种](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10908\u002F \"功勋品种\") [院所文化](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10894\u002F \"院所文化\") [院容院貌](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10904\u002F \"院容院貌\")  \n*   [新闻中心](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10715\u002F \"新闻中心\") [图片新闻](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10910\u002F \"图片新闻\") [农科要闻](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10717\u002F \"农科要闻\") [综合新闻](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10719\u002F \"综合新闻\") [媒体聚焦](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10723\u002F \"媒体聚焦\") [公开公示](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10800\u002F \"公开公示\") [通知公告](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10798\u002F \"通知公告\")  \n*   [科技创新](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10737\u002F \"科技创新\") [科技动态](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10721\u002F \"科技动态\") [科技奖励](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10739\u002F \"科技奖励\") [科研平台](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10745\u002F \"科研平台\") [主导品种](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16826\u002F \"主导品种\") [主推技术](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16827\u002F \"主推技术\") [科技期刊](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16828\u002F \"科技期刊\") [舜耕论坛](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16829\u002F \"舜耕论坛\") [文献资源](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10761\u002F \"文献资源\") [查新检索](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10763\u002F \"查新检索\")  \n*   [成果转化](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16830\u002F \"成果转化\") [推广服务(信息发布)](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch14047\u002F \"推广服务(信息发布)\") [合作平台](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16832\u002F \"合作平台\") [重点成果推介](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16833\u002F \"重点成果推介\") [产业支撑](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16834\u002F \"产业支撑\") [科普服务](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16835\u002F \"科普服务\")  \n*   [人才工作](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16836\u002F \"人才工作\") [人才概况](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16837\u002F \"人才概况\") [工作动态](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16839\u002F \"工作动态\") [人才队伍](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16840\u002F \"人才队伍\") [博士后工作站](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16857\u002F \"博士后工作站\")  \n*   [党建之窗](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16858\u002F \"党建之窗\") [基层党建](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch10725\u002F \"基层党建\") [党建要闻](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16859\u002F \"党建要闻\") [文明创建](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16860\u002F \"文明创建\") [星火学社](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16861\u002F \"星火学社\") [清廉农科院](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16862\u002F \"清廉农科院\") [党内法规](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch16863\u002F \"党内法规\")  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21](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fresource\u002Fsdnky\u002Fimage\u002F202609\u002F2bb431d1-949a-4584-8e74-235c22832679m.png)\n\n会上，冯兴石对项目后续推进工作提出明确要求：一是聚焦任务目标，强化协同创新。细化任务指标，强化节点调度与全程监管，产出十字花科蔬菜育种标志性成果，助力农业强省建设，保障种业安全。二是规范财务管理，筑牢风险防线。落实专项资金专款专用、单独核算，依托科技云平台动态监管，健全监督追责机制，严控资金风险。三是深化制度落地，抓实过程管理。强化合同“军令状”约束，依规履行报批备案程序，规范项目全流程管理。四是创新宣传机制，放大示范效应。规范标注项目资助信息，推动成果省内落地转化，完善多层次报送宣传机制，展现山东种业科技创新实力。张文君对省科技厅给予院科技创新工作的支持表示感谢，并强调项目实施要树立“验收思维”：聚焦“一个目标”，即项目任务指标；做好“两个强化”，强化项目全过程管理，强化各课题协同攻关力度；严守“三条红线”，坚决守住任务指标红线、项目经费红线、科研诚信红线；明确“四个边界”，严格划清时间边界、资金边界、成果边界、责任边界；最终实现“五个产出”，出品种、出技术、出人才、出场景、出效益。\n\n随后，会议宣布成立项目咨询专家组，由胡杨教授担任组长。项目主持人及各课题负责人依次对任务目标、责任分工、实施方案、前期基础等内容进行了汇报。咨询专家组围绕数据标准化采集、多组学数据库搭建、智能育种大模型构建等关键环节提出了指导性建议并形成了论证意见。此次启动会的召开，进一步明确了任务目标、凝聚了协同合力，为项目高质量实施奠定了坚实基础。\n\n（撰稿：刘辰 核稿：王文亮）\n\n分享\n\n分享到\n\n[微信](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Farticles\u002Fch10721\u002F202609\u002Fe2cb63ee-efcf-414c-a53f-c4494c368428.shtml \"分享到微信\")\n\n政府机构\n\n[山东省人民政府](http:\u002F\u002Fwww.shandong.gov.cn\u002F \"山东省人民政府\")[山东省农业厅](http:\u002F\u002Fnync.shandong.gov.cn\u002F \"山东省农业厅\")[山东省科技厅](http:\u002F\u002Fkjt.shandong.gov.cn\u002F \"山东省科技厅\")[国家发改委](https:\u002F\u002Fwww.ndrc.gov.cn\u002F \"国家发改委\")[国家农业部](http:\u002F\u002Fwww.moa.gov.cn\u002F \"国家农业部\")[国家科技部](http:\u002F\u002Fwww.most.gov.cn\u002F \"国家科技部\")\n\n国内科研与教学单位\n\n[中国农科院](http:\u002F\u002Fwww.caas.net.cn\u002F \"中国农科院\")[北京市农林科学院](http:\u002F\u002Fwww.baafs.net.cn\u002F \"北京市农林科学院\")[上海市农科院](http:\u002F\u002Fwww.saas.sh.cn\u002F \"上海市农科院\")[天津市农科院](http:\u002F\u002Fwww.taas.ac.cn\u002F \"天津市农科院\")[福建省农科院](http:\u002F\u002Fwww.faas.cn\u002F \"福建省农科院\")[河北省农林科学院](http:\u002F\u002Fwww.hebnky.com\u002F \"河北省农林科学院\")[四川省农科院](http:\u002F\u002Fwww.chinawestagr.com\u002F \"四川省农科院\")[甘肃省农科院](http:\u002F\u002Fwww.gsagr.ac.cn\u002F \"甘肃省农科院\")[吉林省农科院](http:\u002F\u002Fwww.jaas.com.cn\u002F \"吉林省农科院\")[浙江省农科院](http:\u002F\u002Fwww.zaas.ac.cn\u002F \"浙江省农科院\")[湖南省农科院](http:\u002F\u002Fwww.hunaas.cn\u002F \"湖南省农科院\")[贵州省农科院](http:\u002F\u002Faas.guizhou.gov.cn\u002F \"贵州省农科院\")[安徽省农科院](http:\u002F\u002Fwww.ahas.org.cn\u002F \"安徽省农科院\")[山西省农科院](https:\u002F\u002Fwww.sxau.edu.cn\u002F \"山西省农科院\")[辽宁省农科院](http:\u002F\u002Fwww.laas.cn\u002F \"辽宁省农科院\")[云南省农科院](http:\u002F\u002Fwww.yaas.org.cn\u002F \"云南省农科院\")[广东省农科院](http:\u002F\u002Fwww.gdaas.cn\u002F \"广东省农科院\")[广西省农科院](http:\u002F\u002Fwww.gxaas.net\u002F \"广西省农科院\")[河南省农科院](http:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002F \"河南省农科院\")[江西省农科院](http:\u002F\u002Fjxaas.com\u002F \"江西省农科院\")\n\n国际组织或科研单位\n\n[联合国粮食及农业组织](http:\u002F\u002Fwww.fao.org\u002F \"联合国粮食及农业组织\")[国际玉米小麦改良中心](http:\u002F\u002Fwww.cimmyt.org\u002F \"国际玉米小麦改良中心\")[国际马铃薯中心](http:\u002F\u002Fwww.cipotato.org\u002F \"国际马铃薯中心\")[国际水稻研究所](http:\u002F\u002Firri.org\u002F \"国际水稻研究所\")[国际半干旱地区热带作物研究中心](http:\u002F\u002Fwww.icrisat.org\u002F \"国际半干旱地区热带作物研究中心\")\n\n各市分院\n\n[聊城分院](http:\u002F\u002Fwww.lcsnky.com\u002F \"聊城分院\")[临沂分院](http:\u002F\u002Fnyj.linyi.gov.cn\u002Flysnykxy.htm \"临沂分院\")[滨州分院](http:\u002F\u002Fwww.sdbzasvm.com\u002F \"滨州分院\")[菏泽分院](http:\u002F\u002Fwww.sdhznky.cn\u002F \"菏泽分院\")[德州分院](http:\u002F\u002Fwww.dznky.cn\u002F \"德州分院\")[济宁分院](http:\u002F\u002Fwww.jnnky.com\u002F \"济宁分院\")\n\n新闻媒体\n\n[中央电视台](http:\u002F\u002Fcctv.cntv.cn\u002F \"中央电视台\")[人民网](http:\u002F\u002Fwww.people.com.cn\u002F \"人民网\")[新华网](http:\u002F\u002Fwww.xinhuanet.com\u002F \"新华网\")[科技日报](http:\u002F\u002Fdigitalpaper.stdaily.com\u002F \"科技日报\")[光明日报](http:\u002F\u002Fwww.gmw.cn\u002F \"光明日报\")[农民日报](http:\u002F\u002Fwww.farmer.com.cn\u002Fwlb\u002Fnmrb \"农民日报\")[中国青年报](http:\u002F\u002Fwww.cyol.net\u002F \"中国青年报\")[大众日报](https:\u002F\u002Fwww.dzwww.com\u002F \"大众日报\")[农村大众](http:\u002F\u002Fpaper.dzwww.com\u002Fncdz\u002Fcontent\u002F20120213\u002FPage01NU.htm \"农村大众\")\n\n领导信箱\n\n[书记信箱](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch11447\u002F \" 书记信箱\")[院长信箱](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch11445\u002F \" 院长信箱\")\n\n![Image 22](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fbot_logo02.png)\n\n[![Image 23](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002Fssdw.png)](http:\u002F\u002Fbszs.conac.cn\u002Fsitename?method=show&id=0B6F776D5D6D5B5FE053012819AC51C1)\n\n主办单位：山东省农业科学院 地址：济南市历城区工业北路23788号\n\n[鲁公网安备：37001399010号](http:\u002F\u002Fwww.beian.gov.cn\u002Fportal\u002FregisterSystemInfo?recordcode=37001399010)[![Image 24](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Ftemplate\u002Fsdnky\u002Fdefault2026\u002Fimages\u002Fnew2026\u002F2009181058165079636.png) 鲁ICP备2022013696号-10](https:\u002F\u002Fbeian.miit.gov.cn\u002F)\n\n邮 编：250100 您是本站第 3758129 位访客\n\n[网站地图](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fchannels\u002Fch17323\u002F) | [免责声明](javascript: void(0)) | [联系我们](javascript: void(0))\n\n![Image 25](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fresource\u002Fsdnky01\u002Fimage\u002F202604\u002F3fcb1043-85f2-4dca-958d-b207876c780b.png)\n\n![Image 26](http:\u002F\u002Fwww.saas.ac.cn\u002Fresource\u002Fsdnky01\u002Fimage\u002F202604\u002F219d5bb3-cb2b-4115-a146-fc799b429998.png)","山东省农业科学院2026年9月2日","2026-09-02T00:00:00Z",60,{"impact":19,"substance":20,"depth":13,"authority":134,"freshness":376,"relevant":22,"comment":377},5,"省级科研项目启动会，聚焦智能育种大模型在十字花科蔬菜的应用，具有一定行业价值，但内容为通稿，深度一般。",[379],{"name":372,"url":369},[114,27,28,331,381],"十字花科蔬菜",{"code":383,"slug":384,"name":385,"path":386,"parent_code":387},"B1","vegetables","蔬菜","\u002Ftopic\u002Fhorticulture\u002Fvegetables","B",[389],{"code":34,"slug":35,"name":36,"path":37,"parent_code":38},{"status":41,"locked":42,"version":43,"method":44,"evidence":391},{"candidates":392,"agricultural_evidence":14},[393,397,402,406,410],{"code":34,"score":134,"supported":14,"title":394,"abstract":395,"tags":396},[136],[136],[27],{"code":383,"score":398,"supported":14,"title":399,"abstract":400,"tags":401},11,[385],[385],[],{"code":72,"score":22,"supported":42,"title":403,"abstract":404,"tags":405},[],[],[28],{"code":77,"score":22,"supported":42,"title":407,"abstract":408,"tags":409},[],[],[331],{"code":140,"score":22,"supported":42,"title":411,"abstract":412,"tags":413},[],[],[114],[415,416],"农业人工智能 十字花科蔬菜 智慧农业 智能育种","农业人工智能 十字花科蔬菜","农业人工智能十字花科蔬菜智慧农业智能育种-1794","2026-09-07T00:04:39.072833Z",{"id":420,"title":421,"url":422,"summary":423,"summary_zh":424,"content":8,"source_name":425,"source_url":422,"published_at":426,"category":168,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":42,"score":427,"score_detail":428,"sources":430,"tags":432,"primary_topic":436,"secondary_topics":442,"classification":444,"search_phrases":461,"slug":464,"view_count":240,"doi":465,"paper":466,"created_at":480},5592,"Evaluation of Concept-Rank Collapse Audits for Computer Vision Agriculture Disease Classifiers Under Low-Label Regimes: An Interpretability Capacity Bound for Smallholder Fungicide Selectivity","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.23545193","Concept-based interpretability methods for plant-disease classifiers are typically evaluated by whether their concept activations correlate with human-annotated labels, but this criterion is silent on a prior question: whether the classifier's internal representation retains enough concept-rank structure for any audit to be informative. the present analysis formalises that prior question as an interpretability capacity bound. A classifier is modelled as a concept-rank operator whose singular values govern how much concept-level signal survives the projection from pixel space to class logits, and a collapse audit is defined as the ratio of retained concept-rank energy to total concept energy. Under a low-label regime, where concept annotations are scarce and the audit must be estimated from few labelled examples, the bound predicts that audit reliability degrades as a function of the concept-rank spectrum and the label budget. The analysis is a theoretical and methodological contribution: it derives the bound, states the conditions under which a collapse audit is identifiable, and characterises the operating characteristics of the audit as a decision procedure under a declared variance structure (between-cluster SD = 6.0, residual SD = 4.5, intraclass correlation = 0.64). Power was estimated across 2000 design cells for cluster counts of 8, 16, 24 and 32 and effect sizes of 3, 5 and 8 percentage points; 52 clusters were required for 5 percentage points at 80% power. The bound reframes concept audits as capacity tests rather than fidelity tests, with consequences for how smallholder fungicide-selectivity decisions should be supported by interpretable disease classifiers.","面向植物病害分类器的基于概念的可解释性方法，通常以其概念激活是否与人工标注标签相关作为评价标准，但该标准对一个更先前的问题保持沉默：分类器的内部表征是否保留了足够的概念秩结构，从而使任何审计具有信息量。本分析将该先前问题形式化为一个可解释性容量上界。分类器被建模为概念秩算子，其奇异值支配着从像素空间到类别logits的投影中概念级信号得以保留的程度，并将坍缩审计定义为保留的概念秩能量与总概念能量之比。在低标签情形下，概念标注稀缺且审计必须由少量标注样本估计，该上界预测审计可靠性会随概念秩谱和标签预算的函数而退化。本分析是一项理论和方法论贡献：推导出该上界，陈述坍缩审计可识别的条件，并在声明的方差结构（簇间SD = 6.0，残差SD = 4.5，组内相关系数 = 0.64）下刻画审计作为决策程序的操作特征。在2000个设计单元中，针对簇数为8、16、24和32以及效应量为3、5和8个百分点的情形估计了功效；在80%功效下达到5个百分点需要52个簇。该上界将概念审计重新框定为容量检验而非保真度检验，并对可解释病害分类器应如何支持小农杀菌剂选择性决策具有启示意义。","Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)","2026-10-21T00:00:00Z",69,{"impact":108,"substance":259,"depth":19,"authority":134,"freshness":13,"relevant":22,"comment":429},"理论方法论文，提出可解释性容量上界并给出审计功效分析，对智慧农业病害识别可信度有参考价值，但属小众方法学研究、缺乏田间实证，暂不宜进入每日精选。",[431],{"name":425,"url":422},[114,27,433,434,435],"小农户","植物病害识别","可解释性",{"code":437,"slug":438,"name":439,"path":440,"parent_code":441},"G2","farm-services","社会化服务与规模经营","\u002Ftopic\u002Frural-services\u002Ffarm-services","G",[443],{"code":34,"slug":35,"name":36,"path":37,"parent_code":38},{"status":41,"locked":42,"version":43,"method":44,"evidence":445},{"candidates":446,"agricultural_evidence":14},[447,452,457],{"code":437,"score":134,"supported":14,"title":448,"abstract":450,"tags":451},[449],"smallholder",[449],[433],{"code":34,"score":13,"supported":14,"title":453,"abstract":455,"tags":456},[454],"computer vision",[],[27,434],{"code":140,"score":22,"supported":42,"title":458,"abstract":459,"tags":460},[],[],[114],[462,463],"农业人工智能 植物病害识别 可解释性 智慧农业","农业人工智能 植物病害识别","农业人工智能植物病害识别可解释性智慧农业-5592","10.5281\u002Fzenodo.23545193",{"doi":465,"openalex_id":467,"authors":468,"venue":425,"cited_by_count":240,"oa_url":422,"card":475,"direction":245,"ingested_from":247},"W7223137323",[469,471,473],{"name":470,"orcid":8},"Akshay Ramgoolam",{"name":472,"orcid":8},"Priya Bundhoo Appadoo",{"name":474,"orcid":8},"Jean-Noël LEspérance",{"tldr":476,"method":477,"finding":478,"direction":245,"opportunity":479},"提出可解释性容量上界，评估低标签下概念秩崩溃审计的可靠性。","将分类器建模为概念秩算子，推导容量上界并做2000格功效模拟。","审计可靠性随概念秩谱与标签预算下降；5个百分点效应需52个聚类达80%功效。","可将容量上界用于小农户杀菌剂选择性决策的可解释模型审计与标签预算设计。","2026-10-22T11:21:10.425290Z"]