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鑑定逆境相關蛋白基因在番茄免疫途徑抗番茄黃化捲葉泰國病毒之研究

為了解決Pine tree vector的問題，作者蔡昀珊 這樣論述：

番茄黃化捲葉泰國病毒 (tomato yellow leaf curl Thailand virus, TYLCTHV) 對於臺灣番茄 (Solanum lycopersicum) 產業造成嚴重損害。前人研究指出雙子葉植物和單子葉植物中的逆境相關蛋白 (stress associated proteins, SAPs) 在水楊酸 (salicylic acid, SA) 所調控的抗病毒免疫途徑中扮演重要角色，為了探討番茄SAP是否具有相似的抗病毒免疫能力，本實驗目為在番茄中找出參與對抗TYLCTHV之SAPs。在模式番茄 (S. lycopersicum cv. Micro-Tom) 中進行

親緣演化樹分析，確認出七個SAP基因，即SlSAP4-LIKE、SlSAP5、SlSAP5-LIKE、SlSAP8、SlSAP8-LIKE、SlSAP11和SlSAP12；其中，水楊酸可以誘導SlSAP4-LIKE、SlSAP5、SlSAP8-LIKE和SlSAP12等基因的表現量。再者，TYLCTHV的感染則可誘導SlSAP5、SlSAP8、SlSAP8-LIKE和SlSAP12的基因表現量。此外，在番茄植株中短暫過表現番茄SAP試驗發現水楊酸調控免疫相關基因受到SlSAP4-LIKE、SlSAP5、SlSAP8-LIKE和SlSAP12所調控；茉莉酸相關基因則受SlSAP8之調控；乙烯相關

基因受到SlSAP8和SlSAP11的調控。另一方面，在TYLCYHV感染番茄系統中短暫過表現番茄SAP指出，SlSAP4-LIKE、SlSAP5、SlSAP8、SlSAP8-LIKE和SlSAP12可參與抗病毒免疫反應，其中，SlSAP5、SlSAP8和SlSAP8-LIKE對於減少TYLCTHV的積累有較佳的影響。此外，在in silico 啟動子分析顯示，在SlSAP5啟動子區域具有一個水楊酸反應相關的TGACG序列模體 (motif)，且SlSAP8和SlSAP8-LIKE啟動子區域則各發現一個與水楊酸反應相關的W-box序列模體。研究結果為利用SAP基因開發抗TYLCTHV策略奠定重

要基礎。

整合元啟發優化法及機器學習演算法於地理空間分析之應用以越南北部森林火災為例

為了解決Pine tree vector的問題，作者阮國輝 這樣論述：

如今，森林火災是最常見的環境危害之一，在氣候變化下嚴重破壞了生物多樣性。在世界上，許多研究驗證各種演算模型來預測森林火災的影響。但是，由於不同區域的地形、氣候與社會因素之間的複雜關係，目前仍沒有適用於所有地區的森林火災模型。故本研究的主要目的是提出一種新的混合機器學習模型，該模型基於梯度提升算法與人工生態系統的優化，用以提高森林火災敏感性評估中資料集(dataset)的準確性，資料集大小和處理時間。本研究以越南奠邊省被選為研究區域。從NASA主動火災資料庫中收集158次歷史森林大火，並分析了13種影響因子；包括DEM、坡向、坡度、曲率、NDVI、NDWI、與住宅的距離、道路的距離、到河岸的距

離、溫度、雨水、濕度以及風向等因子訓練模型。透過與其他現有模型進行比較來評估本研究模型的正確性。包括Random Forest、 Random Subspace、AdaBoost，Bagging，使用均方根誤差（RMSE）的裝袋，接收器工作特性下的面積（AUC），總精度（OA），留一法和K折交叉等的驗證。結果說明，本研究之模型AUC分別為0.9705和0.958、0.905、0.94.5、0.938，較其他模型更為有效與適用。此外，最終模型還確定，距居住地的距離，距道路的距離和DEM是影響森林火災敏感性的三個最主要因素。所提出的模型可以為提高森林防火的有效性，保護生態，森林和人力資源開闢新的方

向。