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[学术文献 ] Saltatory rolling circle amplification (SRCA) combined with Safranine O for the rapid, sensitive and visual detection of Listeria monocytogenes in food 进入全文
EUROPEAN FOOD RESEARCH AND TECHNOLOGY
Listeria monocytogenes (L. monocytogenes) is one of the most prevalent foodborne pathogens. It causes intestinal infections as well as severe meningitis and septicemia, representing a significant risk to food safety and human health. Consequently, the present study proposes a novel method based on the combination of saltatory rolling circle amplification (SRCA) technology and Safranine O for the rapid, sensitive and visual detection of L. monocytogenes in food. In the presence of L. monocytogenes, the SRCA amplification reaction yields copious quantities of double-stranded DNA. Following the addition of Safranine O and the oxidant, Safranine O is oxidized to form Safranine O oligomer. The electrostatic interactions between the positively charged Safranine O oligomers and the negatively charged SRCA amplification product result in the formation of dark red visible aggregates, the absorbance value also decreases with the formation of aggregates. The method has low detection limit, high specificity, straightforward and time efficient (DNA amplification for 40 min, aggregation for 10 min). The visual qualitative detection limit was 2.7 x 101 CFU/mL, and the limit of detection quantitative detection was 3.4 CFU/mL. In comparison with the SRCA electrophoresis detection method, the visual detection limit was enhanced by 10 times. Comparison with ISO method, the sensitivity, specificity and accuracy of the method for the detection of real samples were 100%, 96.2% and 96.7%, respectively. This method offers a straightforward and accurate qualitative and quantitative approach for the identification of L. monocytogenes in food, and is particularly suited to the detection of pathogenic bacteria in food in resource-poor areas.
[学术文献 ] Biosensors for Monitoring, Detecting, and Tracking Dissemination of Poultry-Borne Bacterial Pathogens Along the Poultry Value Chain: A Review 进入全文
ANIMALS
The poultry industry plays a crucial role in global food production, with chickens being the most widely consumed as a rich protein source. However, infectious diseases pose significant threats to poultry health, underscoring the need for rapid and accurate detection to enable timely intervention. In recent years, biosensors have emerged as essential tools to facilitate routine surveillance on poultry farms and rapid screening at slaughterhouses. These devices provide producers and veterinarians with timely information, thereby promoting proactive disease management. Biosensors have been miniaturized, and portable platforms allow for on-site testing, thereby enhancing biosecurity measures and bolstering disease surveillance networks throughout the poultry supply chain. Consequently, biosensors represent a transformative advancement in poultry disease management, offering rapid and precise detection capabilities that are vital for safeguarding poultry health and ensuring sustainable production systems. This section offers an overview of biosensors and their applications in detecting poultry diseases, with a particular emphasis on enteric pathogens.
[学术文献 ] 电动农业装备研究进展与发展趋势 进入全文
农业工程学报
农业装备电动化有利于促进节能减排，发展绿色农业。电动农机作业环境复杂恶劣，工况复杂多变，同时受农村维修保养能力和经济性制约，存在诸多需要解决的问题。该文从农机装备的作业特点入手，分析了电动农机装备对电池部件、电驱部件、电驱控制、能量管理和协同控制等方面的关键技术要求，探讨了增加电动农机续航、适应低速大扭矩和多动力输出工况的技术方法，分析了相关技术研究进展。综述了采用纯电动、油电混动、太阳能辅助动力和燃料电池动力的新能源农机产品特点，展望了电动农机在设施种植业、丘陵山区和休闲农业等作业场景中的应用。针对目前存在的问题，提出未来应在高通过性专用底盘、高适配性三电系统、作业部件电动化改造、智能化电动化技术融合等方面开展研究工作，以提高电动农机综合性能，降低电动农机成本，促进电动农机推广应用。
[学术文献 ] 采摘机器人全果园视觉感知及自主作业综述 进入全文
智慧农业(中英文)；Smart Agriculture；
【目的/意义】 采摘机器人是智慧农业的重要组成部分，其感知、规划、控制相关基础方法理论目前已有系统化研究。然而，构建具备全果园“感知-移动-采摘”一体化作业能力的实用型采摘系统仍面临诸多挑战。针对该问题，本文调研并报道了本领域近期案例，将全果园自主作业的关键技术划分为局部目标感知、全局地图构建和自主作业行为规划三个子问题并进行综述。 【进展】 首先回顾了近距离、局部范围内水果目标的精细视觉感知方法，包括基于低级特征融合、高级特征学习、RGB-D信息融合，以及多视角信息融合的4种方法；介绍与分析了全局尺度下的果园地图构建与大规模场景视觉感知案例；在感知的基础上，调研分析采摘机器人自主作业行为规划方法，包括底盘移动路径规划、机械臂视点规划与避障路径规划等方面的最新研究；最后对采摘机器人自主作业系统构建案例进行报道与分析。 【结论/展望】 感知、移动、采摘模块的高效协同是实现采摘机器人从基础功能样机进一步迈向实用型机器的关键，已有的视觉感知、规划与控制算法的鲁棒性与稳定性均需增强，协同程度需进一步提高。此外，提及了采摘机器人应用的几个开放性研究问题，并描述了其未来发展趋势。
[学术文献 ] 设施农业机器人导航关键技术研究进展与展望 进入全文
智慧农业(中英文)；Smart Agriculture；
【目的/意义】 随着科学技术的快速发展和劳动力成本的不断提高，机器人在设施农业领域的应用越来越广泛。设施环境复杂多样，如何让机器人实现稳定、精准、快速地导航仍然是当前需要解决的问题。 【进展】 本文基于设施农业智能机器人的自动导航关键技术展开综述。在自主定位与地图构建方面，详细介绍了信标定位、惯性定位、即时定位与建图技术，以及融合定位方法。其中，依据使用的传感器不同，即时定位与建图技术可进一步划分为视觉、激光和融合三种不同类型。在全局路径规划方面，探讨了点到点局部路径规划和全局遍历路径规划在设施农业中的应用。针对规划目标数量的不同，详细介绍了单目标路径规划和多目标路径规划。此外，在机器人的自动避障技术方面，讨论了一系列设施农业中常用的避障控制算法。 【结论/展望】 总结了当前设施农业智能机器人自动导航技术面临的挑战，包括复杂环境、遮挡严重、成本高、作业效率低、缺乏标准化平台和公开数据集等问题。未来研究应重点关注多传感器融合、先进算法优化、多机器人协同作业，以及数据标准化与共享平台的建设。这些方向将有助于提升机器人在设施农业中的导航精度、效率和适应性，为智能农业的发展提供参考和建议。
[学术文献 ] 农田土壤理化参数快速获取技术研究进展与展望 进入全文
智慧农业(中英文)；Smart Agriculture；
[目的/意义] 土壤是农业基本的生产资料，其质量与农业高效生产和可持续发展密切相关。由于以往对农田的高强度利用以及土壤侵蚀等原因，导致部分农田出现土壤有机质明显下降、地力减弱和生态功能退化等现象。土壤理化参数作为揭示土壤空间特征、评估土壤肥力的关键指标，对农田可持续利用起着至关重要的作用。因此，土壤理化参数信息的快速获取极为必要。［进展］探讨了农田土壤理化参数获取技术的研究意义，总结了当前用于农田土壤理化参数信息获取的主要技术，包括以电化学分析和光谱分析为主的实验室快速检验技术，以电磁感应、探地雷达、多光谱、高光谱和热红外为主的近地快速感知技术，以直接反演法、间接反演法和结合分析法为主的卫星遥感技术，以及近年的新型快速获取技术，如生物传感、环境磁学、太赫兹光谱和伽马能谱等，梳理了各方法的优缺点及适用情况。［结论/展望］结合农田环境的作业需求，依据未来研究的侧重方向提出发展建议，包括开发便携化、智能化和经济型的近地土壤信息获取系统及设备，实现土壤信息的原位快速检测。优化低空土壤信息获取平台的性能，完善数据的解译方法；联合多因素构建卫星遥感反演模型，利用多种共享开放的云计算平台实现数据的深度挖掘。深入探索多源数据融合在土壤理化参数信息获取中的研究与应用，构建泛化能力强、可靠性高的土壤信息感知算法和模型等，从而实现土壤理化参数信息快速、精准和智能化获取。
