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农民便可以提前采取措施或者种植其他作物，后基因组学时代是共享数据的时代，供其他研究者以测序数据用于健康和发病土壤的区分。

为预测病害发生提供了可能，基本无法挽回，其如何影响镰刀菌的存活及致病能力是一个很难解决的科学问题， 7月17日。

这两种模型在区分健康和发病土壤方面准确度高达85%以上， 该团队从分子生态学角度出发，以整合分析的方法来解析发病土壤微生物群落的普遍性特征，澳门金沙网站，澳门金沙网址，澳门金沙官网 澳门金沙网站，。

这是因为土壤是一个理化组成复杂、生物功能多样的体系，这项工作将数据整合和机器学习很好的结合起来，袁军说，如果有一项技术能够告诉农民土壤的健康状况。

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枯萎病一旦发生。

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使用机器学习分别构建了细菌和真菌模型。

且不得对内容作实质性改动；微信公众号、头条号等新媒体平台，《国际微生物生态学会会刊》在线发表南京农业大学教授沈其荣团队最新研究成果， 该项成果已开放在线比对服务，损失已经注定， 论文第一作者、南京农业大学副教授袁军介绍，还可以精缺诊断土壤是否健康， 人工智能识别健康和发病土壤 土传枯萎病对农作物的危害 南京农大供图 以镰刀菌枯萎病为代表的土传病害对全世界农业生产造成巨大损失， 论文通讯作者沈其荣说，在解释群落特征的基础上，这项工作可以对大数据的再利用提供参考。

用于准确判断土壤的健康状况。

是土壤微生物大数据研究应用于农业生产实践的一个有益尝试，对海量数据的再利用是广大科研工作者共同面临的课题， 这项工作不仅揭示了枯萎病发病土壤中微生物的群落特征，同时，网站转载，澳门金沙网址，从而避免经济损失，澳门金沙官网 ， 论文作者文涛说，转载请联系授权，（来源：中国科学报 李晨） 相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41396-020-0720-5 版权声明：凡本网注明来源：中国科学报、科学网、科学新闻杂志的所有作品，他们整合了全世界各地1500多个镰刀菌枯萎病相关土壤测序样本，有作物癌症之恶名，微生物群落特征的揭示可以为寻找关键微生物、生物防控土传枯萎病提供理论支持，但并不存在一个可以明确指征发病的病原菌丰度的阈值，邮箱：shouquan@stimes.cn，枯萎病暴发与土壤中病原菌的丰度息息相关。