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Mapping saline groundwater under rice‐paddy fields in Vietnam's Mekong Delta
No full textClimate change, decreased river flow and land subsidence lead to saltwater intrusion posing a significant threat to rice production in Vietnam's Mekong Delta (VMD), one of the world's largest rice exporting regions. Soil salinity in the VMD can be caused by saltwater intrusion into lowland areas through the canal system, or by capillary rise of water from the near surface saline water table, both resulting in salt accumulation in the top soil. Developing appropriate management strategies for adapting rice production systems of the VMD to climate change, both in terms of water and salinity management, requires characterizing and subsequently monitoring of the spatial distribution and temporal dynamics of salinity in the near‐surface aquifers underneath the rice producing area. The distribution of subsurface salinity was investigated using electrical resistivity tomography in the VMD's province, Tra Vinh, as a case study area. Soil salinity was measured for profiles of approximately 300 m length at 44 locations along geological transects in a case study area. Results show that saline water appears at a shallow depth, particularly along the coast and the lower reaches of rivers. Double‐cropped rice fields seem to be more susceptible to salinization via the near‐surface aquifer than other rice cropping systems. The study suggests that temporal fluctuations of the near‐surface aquifer and the dynamics of the exchange between the river and the shallow aquifer need to be investigated in future research.Bundesministerium für Bildung und Forschung http://dx.doi.org/10.13039/50110000234
Metabolic adaptation to energetic demands of early lactation in Holstein Friesian and Simmental cows
No full textHolstein Friesian (HF) is the highest-performing dairy breed worldwide. However, this breed is prone to suffer from health disorders and infertility due to metabolic instability. The aim of the study was to use the metabolic differences between to breed, German HF and German Simmental (SI), for discussion of the biological impact of well-known and novel pathways and their respective indicators. Therefore, a targeted metabolomics approach combined with an examination of classical clinical chemistry using plasma samples was used to describe the metabolic status 42 days before expected calving and at day 21 of lactation. In total, 27 multiparous cows (HF n = 17, SI n = 10) were enrolled in the study. All cows were kept on the same farm under identical management, feeding and housing conditions. BW of HF cows dropped while SI cows maintained their BW but produced less milk than HF cows during the first weeks of lactation. Differences were detected for the following indicators and related pathways, and were used to assess their biological impact. Branched-chain amino acids such as leucine and isoleucine at day +21 remained as high as at day −42 in HF cows; however, in SI cows, a clear drop in these amino acids was observed indicating less body protein mobilisation in this breed. Alpha amino-adipic acid and kynurenine as markers for oxidative stress balance were increased at day +21 in HF cows, only reflecting a metabolically more tensed condition in HF cows. As a conclusion, these findings confirm the impact of these metabolites on a higher risk to suffer from metabolic disorders
Herbicide reduction through Convolutional Neural Network (CNN)-based technologies for advanced weed control
Full text linkWeeds are plants that can grow in agricultural fields and can compete with cultivated crops for essential resources, including light, water and nutrients. Such competition can result in yield losses, thereby necessitating the implementation of weed control measures by farmers. Traditional weed control is performed by the use of herbicides, which in previous years were applied in a uniform manner across the entire field. In recent years, there has been a growing awareness of the detrimental impact of herbicides on the environment, as well as on human health. Furthermore, the impact on the crop, biodiversity in agriculture and fauna was examined. Given that herbicides have been found in both groundwater and the food chain, there is an urgent need to develop alternative methods for site-specific weed control, rather than a uniform application. In addition to the complete avoidance of herbicides through mechanical weed control, such as in-row hoeing, methods including site-specific herbicide application and spot-spraying, represent a promising approach for consideration.
In the context of a site-specific weed control the use of herbicides is confined to areas where weeds are actually present. Additionally, the use of a selective herbicide can be employed, which is targeted to specific weed species. Furthermore, the application of species is possible above a specific threshold. Site-specific weed control includes methods like spot-spraying, where only single weeds are treated, and also mechanical solutions such as in-row hoeing, which can also control weeds intra row. However, reliable detection and identification of the plants or plant species is essential to implement any of these methods effectively. The process of recognition in digital images is currently often facilitated by convolutional neural networks (CNNs). These systems are either used as online or offline systems. In online systems images are gathered with f.e. a camera mounted to the front of a tractor and plant species are identified directly on a tractor´s onboard computer by an image classifier. This process allows a real-time application of herbicides during a single pass. In offline systems, the field is scanned in advance by for example unmanned aerial vehicles (UAVs), which capture georeferenced images of the field. These images are analysed in the next step by an image classifier, which generates a weed control map, that is later uploaded to the tractor's terminal and an application of herbicides based on RTK-GNNS can be performed. This dissertation presents a summary of the current research in this field and offers an empirical test of an offline system in a practical agricultural setting. Moreover, multiple CNNs were trained using weed and crop images, and their efficacy for real-time detection was evaluated.
The first article presents an overview of the current research in the domain of site-specific herbicide application. The article provides a summary of the existing technology and situates it within the context of current trends. Furthermore, a CNN-based modular spot sprayer is presented, which has been designed to facilitate communication between the tractor and the mounted implement via an ISOBUS connection.
The second article addresses the utilisation of unmanned aerial vehicles (UAVs) for the generation of weed control maps in maize. Field trials were conducted on four fields at two locations in 2023 as part of the study. The efficacy of pre-emergence and post-emergence herbicides was evaluated and the post-emergence herbicide was applied in both broadcast and spot application. The timing of the post-emergence herbicide application was varied, with the first application occurring at the two-to-four-leaf stage and the second at the six-to-eight-leaf stage of the maize. The image classifier utilized for the weed control maps exhibited a detection accuracy of 94%. Weed control efficacy in spot spraying was 86%, comparable with the efficacy of the broadcast application. Using weed control maps resulted in a reduction of herbicide by up to 47% without any negative impact on the yield. This approach has the potential to reduce operational costs and the negative impact of herbicides on the environment.
The third article presents the use of different CNNs for the differentiation between diverse plant species and the differentiation between crops, monocotyledonous weeds and dicotyledonous weeds. Therefore, all models of the networks YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10 and RT-DETR that were available at that time were trained on different central processing units (CPUs) and graphic processing units (GPUs). The results demonstrated that a differentiation between individual weed species is feasible with a mean Average Precision (mAP) of up to 43.82 % at an Intersection over Union (IoU) threshold of 0.5 to 0.95. Nevertheless, greater accuracy can be attained by distinguishing only between crops, monocot and dicot weeds with mAP50-95 scores of up to 47.26 %. Moreover, it is evident that there are considerable fluctuations in inference time across the various models, with detection times ranging from 8.46 ms for YOLOv8n on the NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU to 120.44 ms on the AMD Ryzen 9 5950X 16-Core CPU for species wise object detection. These findings underscore that GPU´s, with their faster processing times, are most suited for real-time application.
The studies conducted show that precise distinguishing between plant species, and between weeds and crops, is achievable with precision scores exceeding 80 %. Nevertheless, for site-specific herbicide application or spot spraying this level of accuracy may be sufficient. In other applications, such as in-row hoeing, an accuracy of 80% may be insufficient, as this might cause great crop losses. Nevertheless, the implementation of CNN-based technologies, particularly the emerging RT-DETR, has the potential to significantly reduce the amount of herbicides used, thereby achieving the objectives of the EU Green Deal. Furthermore, these techniques allow for the implementation as online systems where suitable, as well as offline systems when more appropriate. However, for online systems it is essential to verify that the on-board computer of the tractor provides the necessary computational resources to support real-time applications. Additionally, for practical deployment on farms, the spraying technology must be available, with the compatible nozzles, that ensure for example accurate and effective spot spraying. Overall, spot-spraying can only be conducted with post-emergence herbicides; however, it would be beneficial reducing or even avoiding pre-emergence herbicides in order to achieve further savings, as these necessitate a broadcast application. When all of these optimisations are considered, it becomes evident that the objectives of the EU Green Deal are being met without compromising agricultural production yield.Unkräuter sind Pflanzen, die auf landwirtschaftlichen Feldern vorkommen können und mit den dort angebauten Kulturpflanzen um Ressourcen wie Licht, Wasser und Nährstoffe konkurrieren können. Diese Konkurrenz kann zu Ertragseinbußen führen, sodass eine Kontrolle der Unkräuter durch den Landwirt erforderlich ist. Traditionelle Unkrautkontrolle ist der Einsatz von Herbiziden, die gleichmäßig über das ganze Feld ausgebracht wurden. In den vergangenen Jahren sind die negativen Auswirkungen von Herbiziden auf die Umwelt und auf die menschliche Gesundheit zunehmend in den Fokus gerückt. Zusätzlich wurde auch der Einfluss auf die Kulturpflanze, die Biodiversität in der Landwirtschaft und die Fauna genauer untersucht. Da Herbizide sowohl im Grundwasser als auch in der Nahrungskette nachgewiesen wurden, wurde die Entwicklung alternativer Methoden zur teilflächenspezifischen Unkrautkontrolle anstelle der flächendeckenden Ausbringung notwendig. Neben der vollständigen Vermeidung von Herbiziden durch mechanische Unkrautbekämpfung, wie zum Beispiel In-Row Hacken, besteht die Möglichkeit der teilflächenspezifischen Ausbringung von Herbiziden und der Einzelpflanzenbehandlung.
Im Rahmen der teilflächenspezifischen Unkrautkontrolle erfolgt die Ausbringung von Herbiziden ausschließlich in Bereichen, in denen tatsächlich Unkräuter vorhanden sind. Des Weiteren besteht die Möglichkeit selektive Herbizide einzusetzen, welche spezifisch auf einzelne Unkrautarten wirken. Zudem ist eine Behandlung von Unkrautarten möglich, sobald diese einen bestimmten Schwellenwert überschritten haben. Zur teilflächenspezifischen Unkrautkontrolle zählen auch Methoden wie die Einzelpflanzenbehandlung, wo nur einzelne Unkräuter behandelt werden und mechanische Lösungen wie In-Row Hacken, bei dem auch die Unkräuter zwischen den Reihen behandelt werden können. Eine sichere Erkennung der Pflanzen oder Pflanzenarten ist jedoch Voraussetzung für die Umsetzung dieser Methoden. Die Erkennung in digitalen Bildern erfolgt aktuell häufig unter Zuhilfenahme von Convolutional Neural Networks (CNNs). Diese Systeme werden entweder als Online- oder Offline-Systeme verwendet. Bei Online-Systemen erfolgt die Erkennung der Pflanzenarten direkt auf dem Onboard Computer des Traktors mithilfe eines Bildklassifikators. Dieser Prozess ermöglicht eine Echtzeit Ausbringung der Herbizide während einer einzigen Überfahrt. Bei Offline-Systemen erfolgt eine Vorab-Erfassung des Feldes durch zum Beispiel unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs), welche georeferenzierte Bilder des Feldes aufnehmen. Diese Bilder werden durch einen Bildklassifikator analysiert, welcher eine Karte zur Unkrautkontrolle generiert, die auf das Terminal im Traktor geladen werden kann, anhand derer die Ausbringung der Herbizide auf Grundlage von RTK-GNNS erfolgt. Die vorliegende Arbeit fast die aktuelle Forschung in diesem Themengebiet zusammen und beschreibt den Test eines Offline-Systems im Feldeinsatz. Zusätzlich wurden mehrere CNNs mit Unkraut- und Kulturpflanzenbildern trainiert, um den Einsatz für eine Echtzeit-Ausbringung zu erproben.
Der erste Artikel erörtert die aktuelle Forschung im Bereich der teilflächenspezifischen Ausbringung von Herbiziden. Der Artikel bietet eine Zusammenfassung der bisherigen Technik sowie eine Einordnung in den Kontext aktueller Trends. Des Weiteren wird eine CNN-basierte modulare Einzelpflanzenspritze präsentiert, die über eine ISOBUS-Verbindung eine Kommunikation zwischen Traktor und Anbaugerät ermöglichen soll.
Der zweite Artikel thematisierte den Einsatz von UAV zur Erstellung von Unkrautkontrollkarten im Mais. Im Rahmen der Studie wurden im Jahr 2023 auf vier Feldern an zwei Standorten Feldversuche durchgeführt. In den Versuchen wurde der Einsatz von Vorauflauf- und Nachauflaufherbiziden evaluiert und die Nachauflaufherbizide wurden sowohl als ganzflächige- als auch als Einzelpflanzenbehandlung ausgebracht. Der Behandlungszeitpunkt der Nachauflaufherbizide wurde variiert, wobei die erste Behandlung im zwei bis vier Blattstadium und die zweite Behandlung im sechs bis acht Blattstadium erfolgte. Der Bildklassifikator, der für die Unkrautkontrollkarte verwendet wurde zeigte eine Erkennungsgenauigkeit von 94 %. Der Unkrautbekämpfungserfolg der Einzelpflanzenbehandlung lag bei 86 %, was mit der Wirksamkeit der ganzflächigen Behandlung vergleichbar ist. Die Verwendung von Unkrautkontrollkarten führte zu einer Reduktion des Herbizideinsatzes um bis zu 47 %, ohne dabei den Ertrag negativ zu beeinflussen. Diese Methode hat das Potenzial die Betriebskosten zu senken und den negatien Einfluss der Herbizide auf die Umwelt zu reduzieren.
Im dritten Artikel wurde der Einsatz verschiedener CNNs zur Unterscheidung zwischen unterschiedlichen Pflanzenarten sowie zur Unterscheidung zwischen Kulturpflanze, monokotylen Unkräutern und dikotylen Unkräutern erörtert. Zu diesem Zweck wurden alle zu diesem Zeitpunkt verfügbaren Modelle der Netzwerke YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10 sowie des RT-DETR auf verschiedenen Central Processing Units (CPUs) und Graphic Processing Units (GPUs) trainiert. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Differenzierung zwischen einzelnen Unkrautarten mit einer durchschnittlichen Genaugikeit (mAP) von bis zu 43.82 % erzielt werden kann, wenn ein Intersection over Union (IoU)-Schwellenwert von 0.50-0.95 verwendet wird. Eine höhere Genauigkeit lässt sich jedoch erzielen, wenn nur Kulturpflanze, monokotyle und dikotyle Unkräuter unterschieden wird, mit mAP50-95 Werten von bis zu 47.26 %. Darüber hinaus zeigt sich, dass die Inferenzzeit zwischen den einzelnen Modellen signifikante Schwankungen aufweisen, diese reichen von 8.46 ms für YOLOv8n auf der NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU bis zu 120.44 ms auf der AMD Ryzen 9 5950X 16-Core CPU bei einer Unterscheidung zwischen einzelnen Unkrautspezies. Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass GPUs mit ihren beschleunigten Verarbeitungsgeschwindigkeiten für Echtzeitanwendungen am betsen geeignet sind.
Die durchgeführten Studien belegen, dass eine präzise Unterscheidung zwischen Pflanzenarten sowie zwischen Unkraut und Kulturpflanze mit Genauigkeiten von über 80 % möglich ist. Für eine teilfflächenspezifische Ausbringung von Herbiziden oder eine Einzelpflanzenbehandlung mag diese Genaugikeit ausreichend sein. In anderen Anwendungsbereichen, wie dem In-Row-Hacken ist eine Genauigkeit von 80 % nicht ausreichend, da dies bedeutet, dass die übrigen Arten falsch klassifiziert werden könnten und deshalb gehackt werden könnten, was zu einem Ertragsverlust führen würde. Dennoch hat der Einsatz von CNN-basierten Technologien, insbesondere des aufstrebenden RT-DETR, das Potenzial, den Einsatz von Herbiziden signifikant zu reduzieren und somit die Ziele des EU Green Deals zu erreichen. Des Weiteren erlauben diese Techniken die Umsetzung als Online-Systeme, sofern dies geeignet ist, sowie als Offline-Systeme, wenn dies passender ist. Für den Einsatz von Online-Systemen ist jedoch sicherzustellen, dass der Bordcomputer des Traktors über die erforderlichen Rechenkapazitäten verfügt, um Echtzeitanwendungen zu unterstützen. Des Weiteren ist für den praktischen Einsatz auf landwirtschaftlichen Betrieben eine entsprechende Spritztechnik mit kompatiblen Düsen erforderlich, um eine präzise und effektive Einzelpflanzenbehandlung zu gewährleisten. Unter Berücksichtigung der genannten Aspekte lässt sich zusammenfassend feststellen, dass eine Ausbringung von Herbiziden im Rahmen einer Einzelpflanzenbehandlung lediglich mit Nachauflaufherbiziden möglich ist. Eine Reduktion oder gar der Verzicht auf eine Behandlung mit Vorauflaufherbiziden könnte zu weiteren Einsparungen führen, da diese eine ganzflächige Anwendung erfordern. Unter Einbezug aller genannten Optimierungen wird ersichtlich, dass die Ziele des EU Green Deal ohne Einbußen der landwirtschaftlichen Erträge erreicht werden können
The paradox of the bryozoans
No full textClassical ecological models struggle to explain the persistence of diverse communities, where many species compete for the same resources. For example, traditional stability theory based on large, random matrices predicts that diverse communities should generally be unstable. Furthermore, according to the principle of competitive exclusion, two species competing for one resource should not be able to coexist. Parametrising network models with empirical data has revealed that real networks tend to contain specific non-random patterns of weak and strong links, which enable their stability. However, such patterns have been studied in food webs as well as mutualistic networks, while potential stabilising patterns of interaction strengths in competitive systems remain largely unexplored. Instead, simplified competition networks are often used, in which interactions are binary, so that potential stabilising effects due to specific patterns in weak and strong links cannot be considered. In such studies, intransitive competition, where competitive links are arranged as in a rock-papers-scissors game, is considered the only mechanism that can avoid competitive exclusion.
In this thesis, I studied the role of interaction strengths in the stability of competition networks. To achieve this, I used data on encrusting bryozoan assemblages in order to parametrise weighted interaction networks. Bryozoans are small aquatic animals that grow in colonies on the sea bed. Individual colonies compete for space by overgrowing each other. My approach allowed me to obtain Jacobian matrices from species abundances and recorded overgrowths. I could thus connect this abstract mathematical modelling approach with empirical data. Based on the Jacobian matrices, I assessed network stability, as well as the strengths of amplifying and dampening feedback loops in the systems, which allowed me to draw connections between structure and stability.
In Chapter 1, I analysed a data set of 30 polar bryozoan assemblages. These assemblages were quite hierarchical, meaning that species could be sorted from strongest to weakest competitors. I showed that as a result of this hierarchy, the Jacobian matrices contained asymmetric patterns of interaction strengths and that these patterns had a stabilising effect. While all empirical networks were unstable, destroying asymmetry by randomising the matrix elements increased the level of instability. This is because the asymmetric patterns keep feedback loops of all lengths weak. This applies to short, positive 2-link loops which can destabilise the system by amplifying perturbations, as well as to longer, negative loops which can cause unstable oscillations. Positive 2-link loops that are formed between each pair of competing species played a key role, and I found that the strongest 2-link loop in a matrix could be used as a predictor of network instability. I could thus identify hierarchy to have a stabilising effect in weighted competition networks, which contrasts with the common idea that intransitive competition stabilised complex systems.
In Chapter 2, I additionally looked at the role of distributions of interaction strengths. I showed that the interaction strengths in my empirical data sets were very skewed, with few strong and many weak links. Similar patterns have also been found in the link strengths of both food webs and mutualistic networks, pointing towards a general pattern. I tested whether this skewed distribution of link strengths influenced the stabilising effect of asymmetry by building theoretical community matrices with asymmetric patterns and various distributions of link strengths. My results indicated that the full stabilising effect of asymmetry could only be reproduced when a skewed distribution of interaction strengths was used. This has important implications for many theoretical studies, where normal and uniform distributions of link strengths are often used, meaning that some stabilising patterns might be overlooked.
Finally, in Chapter 3, I contrasted networks from polar regions to additional data sets collected at temperate and tropical locations. By comparing several network indices, I identified latitudinal differences in the strength of asymmetric patterns, which were generally stronger in polar networks. Due to the stabilising effect of asymmetry, this also leads to differences in network stability, with tropical networks having stronger positive 2-link feedback loops and thus being more unstable. Across all data sets, I found that again, the strongest 2-link loop closely predicted stability, emphasising the generality of this stability predictor. However, the strength of asymmetry varied significantly within some regions, which could potentially be linked to assemblage age and disturbance history.
To summarise, my work extends our understanding of stabilising patterns in interaction strengths to competitive systems. A key result is that positive, amplifying 2-link feedback loops determine the stability of competition networks, and that asymmetric arrangement of link strengths reduce their amplifying effect. I identified the maximum 2-link loop weight as a predictor of network stability, which is in line with previous results on food webs, where the maximum 3-link loop determines stability. Finally, I was able to show that some insights derived from random matrix models and models of intransitive competition, which are both commonly used in theoretical ecology, might not be transferable to real systems. This highlights a further need to combine mathematical modelling approaches with empirical research.Klassischen ökologischen Modellen fällt es schwer zu erklären, wie mehrere Arten langfristig miteinander koexistieren können. Ein Beispiel dafür sind große Zufallsmatrizen, die benutzt werden, um ökologische Stabilität zu untersuchen. Laut diesen Modellen führt Artenreichtum zu Instabilität. Ein weiteres Beispiel ist das Konkurrenzauschlussprinzip, nachdem zwei Arten, die um die gleiche Ressource konkurrieren, nicht koexistieren können. Studien, die Netzwerkmodelle mit empirischen Daten parametrisiert haben, haben gezeigt, dass echte Netzwerke bestimmte, nicht zufällige Muster von starken und schwachen Interaktionen beinhalten, die Stabilität ermöglichen. Solche Muster wurden in Nahrungsnetzen sowie in mutualistischen Systemen untersucht, während sie in Konkurrenzsystemen bislang nicht betrachtet wurden. Stattdessen werden häufig vereinfachte Konkurrenzmodelle benutzt, in denen Interaktionen binär sind, sodass stabilisierende Effekte durch Muster in Interaktionsstärken nicht berücksichtigt werden können. In solchen Studien werden intransitive Interaktionen, die wie ein Schere-Stein-Papier Spiel angeordnet sind, als einziger Mechanismus gesehen, der den Konkurrenzauschluss verhindern könnte. In dieser Dissertation untersuchte ich, wie unterschiedlich starke Interaktionen die Stabilität von Konkurrenzsystemem beeinflussen. Dafür parametrisierte ich gewichtete Netzwerkmodelle mithilfe eines Datensatzes, der Aufzeichnungen aus Gemeinschaften krustenbildender Bryozoen enthielt. Bryozoen sind kleine aquatische Tiere, die in Kolonien auf dem Meeresboden wachsen. Einzelne Kolonien konkurrieren um Platz, indem sie sich gegenseitig überwachsen. Meine Herangehensweise erlaubte mir, aus den beobachteten Abundanzen und Überwachsungen Jacobimatrizen abzuschätzen, wodurch ich abstrakte mathematische Modellansätze mit empirischen Daten verbinden konnte. Basierend auf den Jacobimatrizen habe ich Netzwerkstabilität und die Stärke von verstärkenden und abschwächenden Rückkopplungsschleifen berechnet, um Verbindungen zwischen der Struktur und der Stabilität eines Netzwerks herstellen. In meinem ersten Kapitel habe ich Daten von 30 polaren Bryozoengemeinschaften analysiert. Diese Gemeinschaften waren hierarchisch organisiert, sodass man die Arten klar ordnen konnte, vom stärksten zum schwächsten Konkurrenten. Ich zeigte, dass Hierarchie zu asymmetrischen Mustern in den Jacobimatrizen führte, und dass diese Asymmetrie einen stabilisierenden Ef- fekt hatte. Zwar waren alle 30 Netzwerke instabil, jedoch hat das Zerstören der Asymmetrie durch Randomisieren der Matrixelemente diese Instabilität erhöht. Die Erklärung dafür ist, dass Rückkopplungsschleifen aller Längen durch die Asymmetrie schwach gehalten werden. Dies gilt sowohl für kurze, positive Rückkopplungsschleifen, die aus zwei Interaktionen gebildet wer- den und die Systeme destabilisieren können, indem sie Störungen verstärken, als auch für längere, negative Schleifen, die instabile Oszillationen hervor- rufen können. Positive, zweigliedrige Rückkopplungsschleifen spielten eine Schlüsselrolle. Ich fand heraus, dass die stärkste zweigliedrige Rückkopplungsschleife in einer Matrix ein sehr guter Indikator für die Stabilität des gesamten Systems war. Mein Ergebnis, dass Hierarchie einen stabilisierenden Effekt hat, widerspricht der geläufigen Meinung, dass Intransitivität stabilisierend wirkt. Im zweiten Kapitel habe ich zusätzlich die Rolle der Verteilung der Interaktionsstärken untersucht. Ich zeigte, dass Interaktionsstärken in meinen empirischen Daten eine sehr schiefe Verteilung zeigten, mit wenigen starken und vielen schwachen Interaktionen. Ähnliche Verteilungen wurden auch schon in Nahrungsnetzen und mutualistischen System gefunden, was somit auf ein allgemeines Muster hindeutet. Ich testete, ob diese schiefe Verteilung den stabilisierenden Effekt der Asymmetrie beeinflusste, in dem ich Modellmatrizen mit asymmetrischen Strukturen und unterschiedlichen Verteilungen erstellte. Meine Ergebnisse zeigten, dass der volle stabilisierende Effekt der Asymmetrie mit diesen Modellen nur reproduziert werden konnte, wenn eine schiefe Verteilung benutzt wurde. Theoretische Studien haben bisher häufig Normalverteilungen oder Gleichverteilungen benutzt werden, was bedeuten könnte, dass bestimmte stabilisierende Strukturen übersehen wurden. Im dritten Kapitel verglich ich polare Netzwerke mit weiteren Datensätzen, die aus gemäßigten und tropischen Regionen stammten. Ich berechnete mehrere Netzwerkindikatoren und fand Unterschiede in der Ausgeprägtheit der Asymmetrie. Polare Netzwerke waren im Durchschnitt asymmetrischer als tropische Netzwerke. Da Asymmetrie stabilisierend wirkt, verursachte dies auch Unterschiede in der Stabilität der Netzwerke. Tropische Netze hatten stärkere positive zweigliedrige Rückkopplungsschleifen und waren deswegen instabiler. Erneut bestimmte die stärkste zweigliedrige Rückkopplungsschleife im System die Stabilität, was die Allgemeingültigkeit dieses Indikators unterstrich. Allerdings fand ich in manchen Regionen auch eine große Variabilität in der Stärke der Asymmetrie, was möglicherweise mit dem Alter der Gemeinschaften und früheren Störungen zusammenhing. Meine Arbeit erweitert das Verständnis von stabilisierenden Interaktionsmustern zu Konkurrenzsystemen. Positive, zweigliedrige Rückkopplungsschleifen bestimmen die Stabilität solcher Systeme und asymmetrische Anordnungen der Interaktionsstärken verringern ihren destabilisierenden Effekt. Ich identifizierte die stärkste zweigliedrige Rückkopplungsschleife w(2) max als einen Indikator für die Stabilität eines Netzwerks. Ähnliches gilt auch für Nahrungsnetze, wo die stärkste dreigliedrige Rückkopplungsschleife die Stabilität bestimmt. Zuletzt konnte ich zeigen, dass manche Erkenntnisse, die aus Modellen mit Zufallsmatrizen oder aus Modellen zu intransitiver Konkurrenz stammen, nicht auf echte Systeme übertragen werden können. Dies zeigt, wie wichtig es ist, mathematische Modelle mit empirischen Daten zu kombinieren
Genome-wide identification and expression analysis of the phosphate transporter gene family in Zea mays under phosphorus stress
No full textPhosphorus is one of the key limiting factors for maize growth and productivity, and low-phosphorus stress severely restricts crop yield and stability. Enhancing the ability of maize to grow under low-phosphorus stress and improving phosphorus use efficiency (PUE) are crucial for achieving high and stable yields. Phosphate transporter (PHT) family proteins play a crucial role in the absorption, transport, and utilization of phosphorus in plants. In this study, we systematically identified the PHT gene family in maize, followed by the phylogenetic, gene structure, and expression profiles. The results show that these genes are widely distributed across the 10 chromosomes of maize, forming multiple subfamilies, with the PHT1 subfamily having the largest number. Cis-regulatory element analysis revealed that these genes might play key roles in plant stress responses and hormone regulation. Transcriptome analysis under phosphorus-deficient and normal conditions demonstrated developmental stage- and tissue-specific expression patterns, identifying candidate genes, such as ZmPHT1-3 , ZmPHT1-4 , ZmPHT1-10 , and ZmPHO1-H3 , involved in phosphorus stress response. This study presents a comprehensive and systematic analysis of the PHT gene family in maize, providing key molecular resources for improving phosphorus use efficiency and breeding phosphorus-efficient maize varieties.This research was funded by the National Key Research and Development Program of China (2022YFD1200802), the Science and Technology Innovation 2030—Major Project (2022ZD04020), the Science and Technology Innovation Team of Maize Modern Seed Industry in Hebei (21326319D), and the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation)—328017493/GRK 2366 (Sino-German International Research Training Group AMAIZE-P).National Key Research and Development Program of Chinathe Science and Technology Innovation 2030—Major ProjectScience and Technology Innovation Team of Maize Modern Seed Industry in HebeiDeutsche Forschungsgemeinschaf
Legume-derived phenolic acids influence Fusarium oxysporum f.sp. strigae compatibility and biocontrol potential in a Striga push–pull system
Full text linkBiological control of Striga hermonthica (Del.) Benth. includes push–pull, intercropping using legumes, and soil-borne fungi such as Fusarium oxysporum f.sp. strigae (FOS). Efficacy of both technologies is compromised by various environmental factors. Combining them could potentially overcome their limitations and enhance control of S. hermonthica. It was hypothesized that FOS inoculation is compatible with push–pull intercropping, allowing consistent S. hermonthica suppression. Effects of selected phenolic acids and crude root exudates from three legume species (Mucuna pruriens, Desmodium uncinatum, Crotalaria juncea) on FOS mycelial growth and spore germination were studied. Bioassays showed that most phenolic acids (e.g., caffeic, p-hydroxybenzoic, syringic) had no effect on FOS development, except for piperonylic (80 %, 38 %) and t-cinnamic (53 %, 33 %) acids, which strongly inhibited growth at concentrations of 1 and 0.5 mM, respectively. Crude root exudates from Crotalaria inhibited FOS mycelial growth at 1 (44 %) and 0.5 (32 %) mg ml-1. Desmodium and Mucuna exudates showed no inhibition. Greenhouse results showed that legume intercropping and FOS inoculation reduced S. hermonthica emergence, with their integration achieving over 95 % suppression and boosting maize biomass. Legume presence enhanced FOS proliferation, with Mucuna and Desmodium increasing FOS gene copy numbers by over 44 %. LC-MS analysis identified nine phenolic acids, with p-coumaric (85–128 µg g−1) and p-hydroxybenzoic (50–97 µg g−1) acid being most abundant; the latter positively correlated with FOS abundance. In this setting, legume intercropping with maize did not impair FOS proliferation in rhizosphere soil and effectively suppressed S. hermonthica, demonstrating compatibility of FOS inoculation with push–pull for effective S. hermonthica management
Urban waste fertilizer: effects on yield, nutrient dynamics, and potentially toxic element accumulation
No full textRecycling nutrients contained in urban wastes to agriculture is essential in a circular economy. This study simultaneously compares different recycled fertilizers (household waste compost, sewage sludge, human urine) with mineral fertilization and animal manures. Tested were their long-term effects on yield, nutrient budgets, potentially toxic element (PTE) accumulation, and nitrogen (N)/carbon (C) cycle (among others N efficiency, N losses, soil C). Therefore, data from a long-term field trial and predictions from the soil–plant-atmosphere model Daisy were evaluated. Based on trial data, human urine performed similar to the mineral fertilization for yield, N efficiency (mineral fertilizer equivalent (MFE) = 81%), and nutrient budget, while sewage sludge and compost were comparable to animal manures in terms of having lower yields, N efficiencies (MFE 70% and 19% respectively) and higher nutrient imbalances, especially P and S surpluses. Compost and sewage sludge applications resulted in net PTE inputs. Yet, plant uptake and soil accumulation seemed neglectable. Model outputs predicted N losses of 34–55% of supplied N. Losses were highest for compost, followed by deep litter, manure, sewage sludge, human urine, mineral fertilization, and slurry. Nitrate leaching was the main loss pathway (14–41% of N input). Within the compost and straw-rich manure fertilization, about 25% of applied N was stored in the soil which was accompanied by an increase in soil C. The study suggests substitution of established fertilizers with recycled ones is feasible. Thereby each fertilizer has advantages and disadvantages and thus should be utilized according to its strength or in mixtures
Functionality of the Na+-translocating NADH:quinone oxidoreductase and quinol:fumarate reductase from Prevotella bryantii inferred from homology modeling
No full textMembers of the family Prevotellaceae are Gram-negative, obligate anaerobic bacteria found in animal and human microbiota. In Prevotella bryantii , the Na + -translocating NADH:quinone oxidoreductase (NQR) and quinol:fumarate reductase (QFR) interact using menaquinone as electron carrier, catalyzing NADH:fumarate oxidoreduction. P. bryantii NQR establishes a sodium-motive force, whereas P. bryantii QFR does not contribute to membrane energization. To elucidate the possible mode of function, we present 3D structural models of NQR and QFR from P. bryantii to predict cofactor-binding sites, electron transfer routes and interaction with substrates. Molecular docking reveals the proposed mode of menaquinone binding to the quinone site of subunit NqrB of P. bryantii NQR. A comparison of the 3D model of P. bryantii QFR with experimentally determined structures suggests alternative pathways for transmembrane proton transport in this type of QFR . Our findings are relevant for NADH-dependent succinate formation in anaerobic bacteria which operate both NQR and QFR.Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL.Deutsche Forschungsgemeinschafthttp://dx.doi.org/10.13039/501100001659Universität Hohenheim (3153
Analyse viraler Promotoren von Phycodnaviren und deren Interaktion mit Transkriptionsfaktoren
No full textAcanthocystis turfacea Chlorella Virus 1 (ATCV-1) ist ein dsDNA-Virus aus der Gattung Chloroviren, welches Chlorella heliozoae infiziert. Das Virus besitzt 860 offene Leserahmen (open reading frames, ORF), die für die Gene codieren, die für einen korrekten Virusreplikationszyklus benötigt werden. Diese Gene werden in sehr frühe/frühe/späte Gene eingeteilt. Diese Einteilung basiert auf den Zeitpunkten der Expression der Gene. Für die Expression dieser Gene nutzt ATCV-1 virale Promotoren, die eine Mischung aus eukaryotischen und prokaryotischen Bestandteilen darstellen. Die erfolgreiche Initialisierung des Replikationszyklus mit Hilfe von sehr frühen und frühen Genen ist essenziell für eine vollständige Virusreplikation. In früheren Arbeiten konnten Gene in Paramecium busaria Chlorella Virus 1 (PBCV-1) identifiziert werden, die als sehr frühe Gene klassifiziert wurden. Das Ziel dieser Arbeit beinhaltet die Untersuchung sehr früher/ früher Gene und deren Promotoren. Im zweiten Teil der Arbeit sollte die Interaktion von Proteinen, deren Promotor ein Hex-Motiv (XXXCGTGG) enthalten, mit verschiedenen Faktoren untersucht werden.
Basierend auf Sequenzvergleich-Analysen zwischen den sehr frühen Genen aus PBCV-1 und den Genen aus ATCV-1 wurden 20 Gene identifiziert. Die Promotoren dieser Gene wurden auf ihre Motive analysiert. Mit Hilfe einer RT-qPCR konnte gezeigt werden, dass diese Gene in der sehr frühen Phase der Virusreplikation (5 min p.i.) alle aktiv waren. Die Analyse in Pflanzen konnte zeigen, dass das Hex-Motiv in Verbindung mit mindestens einer TATA-Box ideal für die Expression der frühen Promotoren ist. Weitere Analysen konnten zeigen, dass für eine generelle Expression in Pflanzen mindestens zwei TATA-Box-Motiv in Verbindung mit anderen Motiven existieren müssen. In HEK293-Zellen konnte für die Promotoren mit dem Hex-Motiv ebenfalls eine Aktivität demonstriert werden. In der Arbeit konnte gezeigt werden, dass das Arg7-ASL-System zur Untersuchung der Aktivität von viralen Promotoren genutzt werden konnte. Alle frühen Promotoren zeigten eine Aktivität in Chlamydomonas reinhardtii, inklusive Promotoren anderer Viren.
Promotoren mit dem Hex-Motiv zeigten, im Vergleich zu Promotoren ohne dieses Motiv, eine Interaktion mit einer Vielzahl von unterschiedlichen Transkriptionsfaktoren, die zu den bZIP-Transkriptionsfaktoren gezählt werden.
Mit Hilfe zweier Proteine, Z174L und Z765R, deren Promotoren das Hex-Motiv besitzen, konnten mehrere mögliche Interaktionspartner mit Hilfe von „proximity based labeling“, darunter Proteine wie z.B. Actin, Thioredoxin und ein Histon-Acetlytransferase-Protein, identifiziert werden. Diese Proteine können mit der Transkription in Verbindung gebracht werden, was die vermutete Funktion von Z765R als Transkriptionsfaktor stützt. Z174L ist vermutlich ein Transkriptionsfaktor bzw. eine Endonuklease. Auch hierfür konnten Proteine, die diese Hypothese unterstützen, mit Hilfe der Massenspektrometrie identifiziert werden.
In dem dritten Teil der Arbeit konnte mit Hilfe von Yeast-1-Hybrid-Analysen und dem Promotor von Z063L ein neues Protein, Activating protein 63 (Ap63), in Chlamydomonas reinhardtii identifiziert werden. Dieses Protein besitzt Motive, die mit DNA-Bindung in Verbindung gebracht werden. Kombiniert mit Analysen der Sequenz, handelt es sich bei dem hier entdeckten Protein vermutlich um einen Transkriptionsfaktor.
Das Gesamtbild dieser Studie zeigt auf, wie abhängig das Virus von seinem Wirt für eine erfolgreiche Replikation ist und wie breit das Spektrum der Virus-Wirt-Interaktion ist. Die sehr frühe Genexpression (5 min p.i.) spielt eine essenzielle Rolle für die Replikation. Hierfür macht sich das Virus Proteine (vor allem Transkriptionsfaktoren) des Wirts zunutze, um die gesamte Genexpression der Wirtszelle auf die Virusreplikation umzuprogrammieren.Acanthocystis turfacea Chlorella Virus 1 (ATCV-1) is a dsDNA virus belonging to the genus Chlorovirus that infects Chlorella heliozoae. The virus possesses 860 open reading frames (ORFs) encoding genes essential for a successful viral replication cycle. These genes are categorized into very early, early, and late genes based on the timing of their expression. ATCV-1 utilizes viral promoters, a mixture of eukaryotic and prokaryotic components, to drive gene expression. As in eukaryotes and prokaryotes, gene expression can be influenced by transcription factors. The successful initiation of the replication cycle with the help of very early and early genes is essential for complete viral replication. Previous studies have identified genes in Paramecium busaria Chlorella Virus 1 (PBCV-1) which were classified as very early genes. The aim of this study was to investigate very early and early genes and their expression pattern. The second part of the study focused on the interaction of genes containing a Hex motif (XXXCGTGG) in their promoter with various factors.
Based on homology analyses between the very early genes from PBCV-1 and the genes from ATCV-1, 20 genes were identified. The promoters of these genes were analysed for their motifs, and using RT-qPCR, it was shown that all these genes were active in the very early phase of viral replication (5 min p.i.). Analysis in plants showed that the Hex motif in conjunction with at least one TATA box is ideal for the expression of early promoters. Further analyses showed that for general expression in plants, at least two TATA box motifs in conjunction with other motifs must exist. Activity was also demonstrated for promoters with the Hex motif in HEK293 cells. This work showed, that the Arg7-ASL system could be used to investigate the activity of viral promoters. All very early promoters showed activity in Chlamydomonas reinhardtii, including promotors from different viruses.
Promoters with the Hex motif showed an interaction with a variety of different transcription factors belonging to the bZIP transcription factor family, compared to promoters without this motif. Using two proteins, Z174L and Z765R, whose promoters possess the Hex motif, several possible interaction partners, including proteins such as actin, thioredoxin, and a histone acetyltransferase, were identified using “proximity-based labelling”. These proteins can be linked to transcription, which supports the suspected function of Z765R as a transcription factor. Z174L is likely a transcription factor or an endonuclease. Proteins supporting this were also identified using mass spectrometry.
In the third part of this study, a new protein, Activating protein 63 (Ap63), was identified in Chlamydomonas reinhardtii using yeast-1-hybrid analyses utilising the promotor of Z063L. This protein possesses motifs associated with DNA binding. Combined with sequence analyses, the protein identified here is likely a transcription factor.
The overall picture of this study shows how dependent the virus is on its host for successful replication and how broad the spectrum of virus-host interaction is. Very early gene expression (5 min p.i.) plays an essential role in replication. The virus utilizes host proteins (especially transcription factors) for this purpose to reprogram the entire gene expression of the host cell for viral replication
Leveraging digital technologies in logistics 4.0: insights on affordances from intralogistics processes
No full textEmerging digital technologies are transforming logistics processes on a large scale. Despite a growing body of knowledge on individual use cases ranging from collaborative robots to platform-based planning systems in the frontline industrial development of Logistics 4.0, organizations lack a systematic understanding of the opportunities digital technologies afford for logistics processes. To foster such understanding, this study takes an intra-organizational perspective as a central starting point for digitalization initiatives toward Logistics 4.0. It synthesizes current academic research and industrial insights from a systematic literature review and an expert interview study through an affordance lens. The result is a catalog and conceptual framework of ten digital technology affordances in intralogistics (DTAILs) and 46 practical manifestations. Thereby, this study contributes to understanding and leveraging the opportunities digital technologies afford in a leading-edge information systems application domain. It serves as a foundation for further theorizing on Logistics 4.0 and for structuring strategic discussions among organizational stakeholders.Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL.Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT (1050