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文章分享:Plant Phenomics植物表型實用工具應用文章合集

瀏覽次數(shù):560 發(fā)布日期:2025-2-19  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責任自負

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Plant Phenomics | PREPs:用于高通量田間植物表型分析的開源軟件

https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0221
軟件鏈接:http://cse.naro.affrc.go.jp/aitoh/PREPs/?en

Plant Phenomics | 武漢理工大學開發(fā)了一款結合深度學習與移動端的小麥條銹病嚴重度表型智能評測APP

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0201
StripeRust-Pocket下載鏈接:https://github.com/WeizhenLiuBioinform/StripeRust-Pocket

Plant Phenomics | 華中農(nóng)業(yè)大學開發(fā)了基于無人機平臺的大田作物表型數(shù)據(jù)提取和分析平臺

‍https://doi.org/10.34133/plantphe‍nomics.0164
軟件下載鏈接:https://drive.google.com/uc?export=download&id=1aZalN0yqli9l2pqyQAPK0IiACs7UhrHF

GSP-AI:利用無人機圖像和氣象數(shù)據(jù)識別小麥關鍵生長階段及其從營養(yǎng)生長到生殖生長轉(zhuǎn)變的人工智能平臺

‍https://doi.org/10.34133/plantphenom‍ics.0255
平臺鏈接:https://github.com/The-Zhou-Lab/GSP-AI/releases

Auto-LIA:基于視覺的葉片傾角自動測量系統(tǒng)改善了植物生理監(jiān)測

‍https://doi.org/10.34133/plantphe‍nomics.0245
平臺鏈接:http://autolia.samlab.cn

Plant Phenomics | 南京農(nóng)業(yè)大學開發(fā)人工智能創(chuàng)新識別黃瓜性狀系統(tǒng)

‍https://doi.org/10.34133/plant‍phenomics.0193
系統(tǒng)鏈接:https://zenodo.org/records/10039037

Plant Phenomics | 華中農(nóng)業(yè)大學作物表型團隊開發(fā)了一種高效準確測量未經(jīng)整形的水稻稻穗表型方法

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0213
軟件鏈接:https://pan.baidu.com/s/1BJ184slKAXJMwLmZznjRlA?pwd=6knk

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About Plant Phenomics
《植物表型組學》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學主辦的英文學術期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術,基于圖像分析和機器學習的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學新應用,與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究,表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄。科睿唯安JCR2023影響因子為7.6,位于農(nóng)藝學、植物科學、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領軍期刊項目、中國科技期刊卓越行動計劃二期英文梯隊期刊。。

說明:本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準。
編輯排版:王平、陳新月(浙江大學)
審核:尹歡、孔敏

發(fā)布者:北京博普特科技有限公司
聯(lián)系電話:010-82794912
E-mail:1206080536@qq.com

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