本期谷君为咱们带来的是基因组相关范畴的最新研讨发展，期望读者朋友们可以喜爱。
在一项新的研讨中，来自冰岛基因解码公司（deCODE genetics）、冰岛大学和雷克雅未克大学的研讨人员运用来自冰岛人口中的1.4万人（包含1500个三人组，每个三人组为爸爸妈妈及其孩子）的全基因组数据，针对人类中的序列多样性怎么是性别、年纪和在基因组中的骤变类型和方位之间在进化过程中相互效果的成果供给了迄今为止最详细的描绘。相关研讨成果于2017年9月20日在线宣布在Nature期刊上，论文标题为“Parental influence on human germline de novo mutations in 1,548 trios from Iceland”。
论文通讯作者、基因解码公司首席执行官Kari Stefansson说，“这是咱们正在展开的研讨的一个重要的新篇章，有助了解促进基因组多样性发生和在此过程中促进咱们的物种进化的机制。新的骤变为进化的环境供给了一种重要的部分，然后使得人类基因组的新版本不断流入到环境中。可是，它们也被以为是导致大大都稀有的儿童疾病病例的元凶巨恶。因而，为整个人群供给这些骤变的完好目录不仅在科学上是激动人心的，并且也为改善稀有疾病确诊作出重要的奉献。”
这项新的研讨标明在大约10%的基因组区域中，来自母亲的新骤变与来自父亲的新骤变在数量上是相同的。在这些区域中，大大都源自母亲的新骤变是CG骤变，并且是起源自DNA双链断裂修正存在的缺点。在这种10%的基因组区域中，CG SNP（单核苷酸多态性）的密度也是十分高的，不过在不太常见的等位基因中呈现的次数存在着显着的改动。这标明这种基因组区域在十分长的时刻里简单发生DNA双链断裂。这种相同的基因组区域也在黑猩猩（chimpanzees）中表现出较高的CG SNP密度，在大猩猩（gorillas）中具有较低的密度，而在猩猩（orangutans）中则一点儿都不高。
Stefansson弥补道，“在这种10%的基因组区域中，新骤变呈现的频率简直是剩余的基因组中的两倍。显着地，这种区域中的基因赋予咱们的特色有必要比其他的特色进化得更快。”
这项研讨运用了基因解码公司在冰岛的一同遗传资源，并且是建立在将爸爸妈妈的年纪和性别与重组变异性和多种骤变类型之间相相关在一同的前期成果的根底之上的。之所以被称作新骤变是由于它们是在卵子和精子形成期间发生的。这些研讨人员可以为这些将来自上千人和家庭几代人的全基因组序列数据与他们的孩子出世时的爸爸妈妈年纪信息相关在一同的新骤变开宣布如此巨大的数据集和目录。
2. Nature：我国科学家成功对深圳拟兰基因组进行测序，提醒其进化之谜
在一项新的研讨中，来自我国深圳市兰科植物保护研讨中心、中科院植物研讨所、华南农业大学、武汉群众源生科技服务有限公司、福建农林大学、清华大学深圳研讨生院、我国立成功大学；比利时根特大学、VIB植物体系生物学中心；日本国家农业与食物研讨安排花卉园艺学研讨所、国家先进工业科学技能研讨所、大成建造株式会社、埼玉大学；南非基因组学研讨院的研讨人员对兰科植物深圳拟兰（Apostasia shenzhenica）的基因组进行了测序。他们描绘了他们选用的测序办法以及在这个过程中他们学到了什么。相关研讨成果于2017年9月13日在线宣布在Nature期刊上，论文标题为“The Apostasia genome and the evolution of orchids”。
说兰科植物在当今世界盛行是一种轻描淡写的说法，正如这些研讨人员注意到的那样，它们当时大约占一切开花植物的10%，并且在地球上除大大都极点的栖息地之外的当地成长。鉴于它具有较强的搬迁和习惯不同条件的才能，多年来它就已激起了科学家们的爱好。在这项新的研讨中，这些研讨人员侧重重视深圳拟兰，即一种在我国南方发现的兰科植物。它大部分是绿色的，开出黄色的花。了解深圳拟兰花朵的基因组组成提醒出它发生进化然后十分好地习惯新条件的办法。
这些研讨人员报导他们运用10X基因组学渠道（genomics scaffolding）展开短读取测序和长读取测序，然后取得深圳拟兰的基因组序列。他们也报导他们运用他们的研讨成果对这栽培物与其他的兰科植物进行比较，并且根据转录组数据找出相同之处和不同之处。
这些研讨人员为深圳拟兰归于兰科植物供给强壮的依据：它的大部分基因组简直是其他的兰科植物基因组的虚拟复制。他们也发现，正如之前猜想的那样，它在几百万年前与其他的兰科植物区别开来。他们还发现在兰科植物呈现差异和随后进化出5种亚科之后，它们阅历一段严重的灭绝时期。他们指出正是在这个时期，比方闻名的“唇状物（lip）”之类的特征发生了。
这些研讨人员的发现提示着深圳拟兰是进一步展开研讨的一种较好的候选方针，这是由于它或许供给进化头绪，比方一些导致兰科植物发生许多花粉（pollonia）和比其他的植物更轻的种子的要素。它也或许解说了另一种闻名的特征：运用其他的植物供给支撑的才能。
3. Cell Systems：大型基因组数据库剖析或能协助寻觅和未来疾病发病危险相关的遗传骤变
现在，临床医师们会越来越多地运用遗传测验技能来寻觅稀有疾病患者的发病原因，但寻觅到病因仅仅是咱们对立疾病战役的一部分，基因组剖析的下一个前沿范畴便是猜测遗传骤变是否是引发疾病的前兆。近来，一项刊登在世界杂志Cell Systems上的研讨报告中，来自哈佛医学院的研讨人员经过研讨开宣布了一种新办法，这种办法可以添加研讨人员猜测遗传骤变作为疾病病因的精确率；进行大规划的基因组剖析后，研讨人员或能有用猜测并不是很清楚的致病骤变到底是怎么引发机体疾病症状的，一同还可以协助评价患者在后期呈现临床疾病的或许性。
这项研讨中，研讨人员要点对稀有的遗传性疾病进行了研讨，由于这些疾病很简单同本源性致病骤变相匹配，为了说明多个患者机体中呈现的骤变，并且将骤变同特别疾病相联系起来，研讨人员有必要对相同疾病患者的许多基因组测序数据进行调查剖析，随后他们将患者的基因组数据同未患病个别机体的基因组数据比照。
文章中，研讨人员检测了一种假定，即影响器官功用的遗传性疾病很有或许源于组成器官的安排中许多表达的基因发生骤变所造成的；比方，假如一个特定的基因可以发生一种在心脏中普遍存在的蛋白质，那么该基因的骤变很有或许会引发患者呈现遗传性的心脏疾病，当然这一概念自身并不新鲜，但此前研讨中研讨人员或许得出了并不一同的定论。
研讨者对不同安排中相同基因的表达情况进行了比照，一同还研讨了相同安排中不同基因的表达情况；当然，这种假定在某些安排中存在但在其它安排中好像并不存在；研讨者发现，在心脏、大脑、皮肤和肌肉中高度表达的基因发生骤变或许会常常引发这些器官患病，可是，在乳腺、甲状腺和胃部安排中，基因的表达水平缓疾病发生危险并无相关，相关研讨成果标明，在某些安排中或许存在一种较为杂乱的互作联系。
研讨者Isaac Kohane说道，本文研讨说明晰运用大数据来辨别基因表达方式的重要性，这或许能协助咱们了解遗传骤变发生的机制，一同相关研讨成果还可以给研讨人员供给头绪，协助他们监测一个器官呈现症状但却含有和多个器官有关的骤变的患者，比方，遗传性肌肉疾病背面的骤变或许被发现会引发一小部分患者呈现神经发育性的妨碍。最终研讨者Feiglin标明，这些巨大数据库的美好之处在于咱们可以运用现有的数据做出更多新的发现。
近来，一项刊登在世界杂志Proceedings of the National Academy of Sciences上的研讨报告中，来自国外的研讨人员经过研讨，运用全基因组测序和机器学习等技能成功完结了对每个人面部及其它机体特征进行辨别。
研讨人员以为，这项研讨或为法医供给了新的办法来辨认凶手，一同本文研讨关于数据保密、辨认以及个别的充沛知情赞同也具有重要的含义。跟着越来越多基因组数据的发生以及公共数据库的扩展，咱们往往需求进行更多的大众审议。
这项研讨中，研讨人员对1061名年纪在18-82岁不同种族的人群进行研讨，对参加者进行了至少深化为30X的基因组测序，一同研讨人员还搜集了参加者的一些表型数据，包含3D面部图画、声响样本、眼睛和肤色、年纪、身高及体重等信息。研讨人员可以精确猜测参加者的眼睛色彩、肤色及型别，但猜测其它更杂乱的遗传特色好像比较困难，但他们以为他们所开发的猜测方式是合理的，但后期还需求许多的研讨方针才可以进行更为精准的猜测。
此外，研讨人员还开发了一种名为最大熵算法的机器学习算法，这种算法可以在一切的猜测模型中协助寻觅最佳的组合来将全基因组测序数据同表型和人口数据进行匹配，来进行更为精确的人群辨认，均匀而言在不同种族中能抵达80%的辨认率，在非洲裔美国人和欧洲参加者中可以抵达50%的辨认率。
研讨者Venter标明，咱们进行这项研讨是为了证明咱们机体的基因组可以编码任何制作机体的元件，虽然这是对一个有限的集体进行的概念验证研讨，但咱们以为跟着这项研讨以及咱们所开发的数据库中参加者数量的添加，咱们就可以愈加精确地经过个别的基因组及其它信息进行人群的精确辨认。
Venter弥补道，此外咱们都十分关怀，现在大众和许多研讨集体关于个别在基因组方面的隐私和安全并没有过多的重视，因而这就要求咱们进行咱们后期应该进行更多深化的剖析，并且开宣布更多新式的技能解决方案。本文研讨说明晰新式成像技能对大规划人群进行特征挑选的潜力，机器学习技能可以进行完全自动化的数据解说，一同在科学研讨中也扮演着要害的人物。
5. PLoS ONE：新技能或能完结在人类“废物基因组”中查找引发疾病的要害骤变
当医师无法确诊患者的病况时，他们往往会寻觅“遗传侦察”，现在基因组测序技能运用还没有10年时刻，但其常常可以经过对患者机体的DNA进行查找来寻觅引发多种奥秘疾病的骤变。虽然取得了一系列成功，但基因组测序技能常常会得到空白成果，实际上诱发疾病的骤变仅可以在三分之一至四分之一且机体存在激烈遗传情况的患者中存在。
为什么许多研讨人员会得到空白成果呢？原因就在于“漆黑基因组”，现在科学家们仅对人类2%的基因组进行了解析，这2%的基因组中包含有可以编码细胞一切蛋白的20000个基因，剩余98%的漆黑基因组关于科学家们而言依然是个谜题，虽然有研讨以为这些非编码的基因组可以调理基因的敞开和封闭，但详细细节研讨者却不得而知。
近来，一项刊登在世界杂志PLoS ONE上的研讨报告中，来自哥伦比亚大学医学中心的研讨人员经过研讨企图在巨大的非编码基因组中寻觅诱发疾病的致病性骤变，文章中，研讨人员开发了一种名为Orion的新技能，该技能可以经过在人类基因组中进行查找来协助符号或许含有促疾病发生的遗传改动的非编码基因组区域。
研讨者Goldstein说道，咱们可以运用Orion技能来协助在患者机体中寻觅测序技能无法找到的致病骤变，Orion技能可以对1662名个别机体中的整个基因组进行比照剖析，辨别出人群之间发生细小改动的DNA片段，由于这些区域无法忍受改动，因而这关于研讨人员后期研讨至关重要；也便是说，比较耐受区域而言，不耐受区域所发生的骤变很有或许会引发疾病，随后当研讨人员对所辨别出的非编码骤变的位点进行图谱制作时他们证明了该猜测，在Orion所辨别的不耐受区域中往往会存在更多骤变。
此前深化探求非编码基因组的研讨办法要点对多个物种机体中固定不变的非编码基因组进行剖析，可是本文研讨中研讨人员所开发的Orion技能则可以辨别出人类基因组中发挥重要新功用的特别区域。Goldstein标明，Orion技能现在的开发并未完全完结，跟着更多基因组区域被测序，Orion查找区域的分辨率也会显着改善。
最终研讨者标明，现在咱们关于Orion技能标明十分达观，其将会作为一种有用的东西来协助辨别基因组中会影响稀有和常见疾病发生危险的基因骤变。
在一项新的研讨中，来自美国、德国和墨西哥的研讨人员发现依据标明玉米在几千年前经过进化习惯了美国西南高地（或者说高原地区）。他们概述了他们的基因组研讨，提醒出答应这栽培物在愈加恶劣的环境中存活的遗传改动。相关研讨成果宣布在2017年8月4日的Science期刊上，论文标题为“Genomic estimation of complex traits reveals ancient maize adaptation to temperate North America”。
玉米起源自墨西哥，大约在4000年前抵达美国西南低地。经过这样做，它快速地成为北美洲的最为重要的农作物之一。可是，正如这些研讨人员注意到的那样，它在尔后的2000年的时刻内并没有抵达美国西南高地。这让考古学家感到困惑。为了更好地了解这种推迟为何发生，这些研讨人员研讨了1970年代在犹他州高地的一个窟窿中发现的2000前的玉米棒（maize cob）样品。
为了更多地了解物理特征，这些研讨人员对15个玉米棒的基因组进行测序，并且将取得的成果与其他的玉米品系进行比较。他们报导在这个窟窿周围的玉米植物并不如在较低海拔的当地成长的其他玉米植物那么高，并且具有更多的分枝，换言之，他们描绘这些玉米植物要比其他的玉米植物愈加茂盛，这一特征答应它们在愈加冰冷的当地健壮成长。他们也发现依据标明这些玉米植物要比大大都其他的玉米植物更早地开花，这一特征有助它们在较早的霜冻在更高海拔的当地呈现之前发生种子。
当这些玉米植物经过进化习惯这种愈加恶劣的环境时，日子在那里的前期人类已开端将玉米作为他们的食物，正如美国西南低地的前期人类早在几千年前所做的那样。
这些研讨人员指出更好地了解玉米怎么经过进化习惯愈加冰冷的高地会供给重要的见地，这是由于气候改动迫使许多农作物为了习惯新的环境条件而做相同的作业。他们也注意到一种富含类胡萝卜素的玉米在美国西南地区而不在墨西哥进化出来。这种富含类胡萝卜素的玉米现在被用来做爆米花。
7. Nat Methods：新式基因组东西CITE-seq或能完结单细胞大规划多维度剖析
近来，一项刊登在世界杂志Nature Methods上的研讨报告中，来自纽约基因组研讨中心（NYGC）的研讨人员经过研讨开发了一种新技能，或能协助推进单细胞RNA测序的进程，单细胞RNA测序是基因组研讨的重要范畴，其可以协助研讨人员深化解读单细胞的特性，一同还可以协助有用区别不同的细胞类型，以及在单细胞水平下研讨多种人类疾病的发病机制。
这种名为CITE-seq（Cellular Indexing of Tranomes and Epitopes by sequencing，经过测序来进行转录组和表位的细胞索引技能）的新式测序技能可以对数千个单细胞的外表蛋白符号物进行测定，一同还可以对相同单细胞中的信使RNA进行测序。现在研讨人员正在对该技能进行概念验证研讨，他们结合转录组学技能，对8000个单细胞外表的10种外表蛋白进行了监测，到现在为止，这项研讨是对单细胞进行的最大规划且多维度的剖析。
研讨者Marlon Stoeckius博士标明，并没有其它办法可以让咱们在同一标准下一同对细胞的蛋白质及转录组学特性进行测定；而CITE-seq现已可以为转录组学剖析建立新的办法，一同并不会对所发生的数据的质量发生晦气的影响。此前的研讨办法首要依赖于在进行单细胞RNA测序之前运用细胞计数法来捕捉单细胞的蛋白质信息，而当时的办法吞吐量较低，并且受限于相对较少的蛋白质符号物。
CITE-seq技能的蛋白质检测组分根据DNA条形码抗体，其可以发生排序的读数，并且还可以一同将细胞的转录组学信息捕获，该技能所发生的蛋白质和RNA数据的整合一般需求进行定制化的数据剖析。研讨者标明，以CITE-seq技能为例进行研讨，咱们就可以运用多通道数据来辨别出天然杀伤细胞（NK细胞）的亚群，而一般仅运用转录组学研讨很难对天然杀伤细胞的亚群进行区别。
CITE-seq技能可以精细化剖析细胞集体的才能将会使其在研讨范畴具有更多的运用价值；最终研讨者Stoeckius说道，未来一种或许性的研讨方向便是在肿瘤样本中运用CITE-seq技能来检测单一的肿瘤细胞以及可以滋润肿瘤安排的多种不同的免疫细胞池；这项新技能或能用于对肿瘤异质性的深度特性剖析，当然其或许还可以推进免疫医治范畴的发展，比方新式肿瘤免疫疗法的开发等。
在一项新的划时代研讨中，来自德国、加拿大、美国、荷兰、丹麦、俄罗斯、西班牙和日本的研讨人员对成神经管细胞瘤（medulloblastoma）展开迄今为止最为全面的剖析，判定出导致75%以上的成神经管细胞瘤的基因组改动，包含仅在这个最少了解的脑瘤亚群中发现的两个新的潜在癌基因。相关研讨成果于2017年7月19日在线宣布在Nature期刊上，论文标题为“The whole-genome landscape of medulloblastoma subtypes”。
对来自将近500名患者的肿瘤和正常安排展开的归纳基因组剖析成果提醒出新的骤变和遗传过错。这些发现将有助开发迫切需求的精准疗法。这些靶向疗法旨在添加存活率，一同下降医治相关的副效果。
论文一同榜首作者、美国圣犹大儿童研讨医院发育神经生物学科研讨员Paul Northcott博士说，“咱们的方针是在分子水平上了解每名患者的肿瘤以便更好地开宣布个人化疗法。这项研讨为全世界的神经肿瘤学研讨人员和医师供给一种丰厚的资源进行发掘以便更好地了解和靶向这些肿瘤。”
成神经管细胞瘤是最为常见的恶性儿童脑瘤。在美国，每年有250～500人被确诊患上这种脑瘤；大大都患者小于16岁。成神经管细胞瘤存在4种首要的亚型：WNT、SHH（Sonic Hedgehog, 音猬因子）、III型（Group 3）和IV型（Group 4）。这些亚型是由不同的遗传改动导致的，起源于不同的细胞，并且常常表现出不同的临床成果。大约95%的WNT亚型肿瘤患者成为长时间的存活者，而关于III型肿瘤患者而言，这一数字大约是50%。当时还没有针对III型肿瘤和IV型肿瘤的靶向疗法，这两种肿瘤亚型占成神经管细胞瘤病例的65%～70%。
这项研讨是针对任何一种肿瘤展开的最大全基因组测序研讨之一。全基因组测序或全外显子测序是在从491名确诊的成神经管细胞瘤患者体内搜集的肿瘤和正常安排中展开的。
这些研讨人员也剖析了来自1256名成神经管细胞瘤患者的DNA甲基化数据和弥补性的表观遗传数据，和来自392种肿瘤样品的基因表达数据。
Northcott说，“结合更好的分子东西对基因数据、表观遗传数据和转录数据进行分类，这会导致在这种高度杂乱和多变的癌症中之前被遗漏掉的发现。”论文一同作者、圣犹大儿童研讨医院儿科医学主任Amar Gajjar博士弥补道，“运用先进的基因组技能对导致成神经管细胞瘤的遗传反常取得新的知道对开发相关的模型来测验靶向疗法是至关重要的。”
这些发现包含判定出两个潜在新的癌基因：KBTBD4和PRDM6。这两个基因仅在III型和IV型成神经管细胞瘤中发现到，并且之前并未发现与任何一种癌症相相关。
KBTBD4是在这两种成神经管细胞瘤亚型中最常见的发生骤变的基因。这种骤变触及将一到两个氨基酸刺进到这个基因的“热门（hot spot）”区域中。据猜测，KBTBD4蛋白与符号其他蛋白以便细胞循环运用的泛素连接酶一同发挥功用，可是Northcott说，更好地了解这种正常的蛋白和发生骤变的蛋白怎么发挥功用的研讨正在展开中。
PRDM6是一种对基因活性进行表观遗传调理的基因，它的表达在IV型成神经管细胞瘤中显着添加。有依据提示着这种添加的活性是由于DNA重排导致的“增强子绑架（enhancer hijacking）”，即重新配置高度有活性的增强子来激活PRDM6表达。
PRDM6激活导致17%的IV型成神经管细胞瘤。假如PRDM6经证明是一种癌基因的话，那么研讨人员期望这将会导致首个IV型成神经管细胞瘤实验室模型。这样的模型在临床发展中发挥着一种至关重要的效果。IV型成神经管细胞瘤大约占成神经管细胞瘤的40%。
总而言之，这项归纳剖析判定出导致75%以上的成神经管细胞瘤的基因改动和细胞通路。在这项研讨之前，科学家们仅判定出III型和IV型成神经管细胞瘤驱动骤变的三分之一不到。这些数据也提醒出不同成神经管细胞瘤亚型（特别是III型和IV型）的额定杂乱性。Gajjar说，“这项研讨供给的愈加精美的成神经管细胞瘤分类为对改善的患者危险分层和开发靶向导致他们的疾病发生的基因组改动的个人化疗法拓荒新的途径。
9. Science：初次对野生二粒小麦进行基因组测序，有助改善未来的小麦产值和安全性
野生二粒小麦是世界上简直一切驯化小麦（包含硬质小麦和面包小麦）的原始形状。它具有太低的产值而不被农人们栽培，可是它含有许多吸引人的特征。这些特征正在被植物育种者用来改善小麦种类。
论文一同作者、加拿大萨斯喀彻温大学研讨员Curtis Pozniak博士说，“咱们如此快地取得野生二粒小麦基因组序列的才能是基因组研讨向前迈出的一大步。小麦供给全世界人们消化的卡路里的将近20%，因而激烈地重视对小麦的产值和质量的重视对咱们未来的食物供应是至关重要的。”
Distelfeld博士说，“从生物学和前史的视点来看，咱们为咱们可以用来研讨农业呈现之前的小麦创立一种‘时光隧道（time tunnel）’。经过与现代小麦比较，咱们可以判定出参加驯化的基因。驯化指的是将在户外成长的小麦转化为现代的小麦种类。虽然野生小麦的种子简单坠落和分散，可是在驯化小麦中，两个基因发生改动，然后使得种子依然附着到小麦茎秆上；正是这种特征使得人类可以收割小麦。”
论文一同作者、美国堪萨斯州立大学研讨员Eduard Akhunov博士说，“这种新的资源答应咱们判定出许多操控着前期人类在小麦驯化期间挑选的首要性状的其他基因，它们可作为开发现代小麦种类的根底。这些基由于可以在未来展开育种作业供给一种名贵的资源。野生二粒小麦可以有助改善小麦籽粒的养分质量，以及对疾病和水受限的条件的耐受性。”
论文一同作者、以色列耶路撒冷希伯来大学研讨员Zvi Peleg博士解说道，“新的基因组东西已正在被用来判定在改动的环境下改善小麦产值的新基因。虽然许多现代小麦种类简单遭受水钳制，可是野生二粒小麦已在简单发生干旱的地中海气候下阅历着比较长的进化前史。因而，在小麦培养程序中运用野生小麦的基因会进步在缺水条件下的产值。”
论文一同作者、NRGene公司首席执行官Gil Ronen博士说，“小麦基因组比大大都其他的作物愈加杂乱，并且它的基因组是人类的基因组巨细的4倍。不过，咱们开发的计算技能答应咱们快读地拼装在野生二粒小麦的14条染色体中发现的十分大的和杂乱的基因组。这在之前的基因组研讨中是无法完结的。”
这些研讨人员初次让野生二粒小麦的14条染色体的基因组序列以一种优化的次第进行拼装。德国莱布尼茨植物遗传学与农作物研讨所遗传资源基因组学主任Nils Stein博士说，“这一点开始在人类中测验过，最近在大麦中证明过。人类和大麦的基因组都比野生二粒小麦要小。这些立异性的技能引发大型谷类植物基因组拼装革新。”
论文一同作者、意大利农业研讨与经济委员会（Council of Agricultural Research and Economics, CREA）基因组学与生物信息学研讨中心主任Luigi Cattivelli博士说，“用于野生二粒小麦的这种测序办法是前所未有的，为对硬质小麦（野生二粒小麦的一种驯化方式）进行基因组测序铺平道路。现在，咱们可以更好地了解人类怎么将这种野生的植物转化为一种现代的高产值的高质量的作物。这种野生二粒小麦测序办法是对整个小麦研讨界作出的一种名贵的奉献，有助改善和更好地了解小麦养分机理。”
Distelfeld博士作出定论，“咱们现在有这些东西来直接地研讨作物和比之前愈加高效地运用咱们的发现。”
