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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 sim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。

濕式焙燒對生質物進行預處理以生產生質酒精並藉由機器學習增加葡萄糖濃度

為了解決pine tree vector sim的問題，作者羅琇如 這樣論述：

隨著人口的逐年增長，對食物和能源的需求也隨之增加，這將導致廢棄物和污染物的產生。因此，必須尋找替代能源以減少對環境的負面影響。目前，風能、水能、太陽能、生質能等許多可再生能源的應用持續增長。如今，生質物可以分為多種類型，包括農產品、固體廢棄物、工業廢物等。這些生質物材料可以通過生物化學或熱化學方法轉化為有用的生質燃料，例如沼氣、生質酒精、生質柴油等。這些方法不僅可以替代當前的能源，而且可以克服人口增長引起的能源危機。本研究也透過機器學習輔助實驗預測出生產葡萄糖的最佳濃度，有助於生質酒精的生產及應用。第一部分旨在通過濕式焙燒及糖化（wet torrefaction, WT）高粱酒粕渣（sorg

hum distillery residue, SDR）來生產水焦炭和生質酒精。實驗根據反應曲面方法(response surface methodology, RSM)中的Box-Behnken設計，其中操作條件包括硫酸濃度（0、0.01和0.02 M）、澱粉葡萄糖苷酶濃度（36、51和66 IU）和糖化時間（120、180和240分鐘）。與常規乾式焙燒相比，水焦炭收率介於13.24 ％至14.73％之間，遠低於乾式焙燒生物炭（收率 > 50％）。原始高粱酒粕渣的熱值是17.15 MJ·kg-1，濕式焙燒後顯著提高到22.36-23.37 MJ·kg-1。當硫酸濃度從0 M增加到0.02 M

時，產品中的葡萄糖濃度從5.59 g·L-1增加到13.05 g·L-1。方差分析的預測表明，最大葡萄糖濃度的最佳條件組合是使用濃度為0.02 M 的硫酸進行濕式焙燒後，在以66 IU濃度的酵素酶進行120分鐘的糖化，且葡萄糖濃度為30.85 g·L-1。在本研究中，獲得的最大生質酒精濃度為19.21 g·L-1，高於小麥秸稈（18.1 g·L-1）和甜高粱渣（16.2 g ·L-1）的生質酒精濃度。高粱酒生產過程中會產生大量的高粱酒粕渣，如果處理不當，可能會造成環境問題。這項研究實現高粱酒粕渣的增值，從而降低了環境污染，甚至實現了循環經濟。本研究中的第二部分，將機器學習應用於葡萄糖濃度的預測

。人工智能（AI）已成為未來的趨勢，其中將數據提供給機器學習，然後將AI用於預測。這項研究使用數據分析來優化實驗，以便找到最佳條件並獲得用於生產生質酒精的最大葡萄糖濃度。濕式烘焙（WT）用於進行生質酒精的預處理和預測最佳條件以獲得最大葡萄糖濃度。將數據按7：4的比例分為訓練和測試數據。使用神經網絡（NN）和多元適應性雲形迴歸（MARS），然後是決策樹（DT）對材料的分類進行預測，從而對來自五種不同原料的葡萄糖濃度進行了訓練和預測。 NN的預測結果優於MARS，因此將NN訓練用於BBD實驗的預測。通過Box-Behnken設計（BBD）實驗條件在反應曲面方法（RSM）中對SDR進行了測試，並在包

括溫度（170、175和180 °C）的操作條件下對AI預測結果進行了最佳驗證。 ，反應時間（10、20和30分鐘）和硫酸（0、0.01和0.02 M）。由於未獲得良好的結果，因此將BBD實驗的結果添加到訓練中（總共66個數據集），得出R2=0.997。最終，在BBD和NN中確定了0.02 M硫酸濃度的最佳條件，分別在180 °C下30分鐘和173 °C下10.5分鐘。與BBD操作條件相比，由於NN預測的溫度較低且反應時間較短，因此NN模型具有更高的成本效益。總之，神經網絡是本研究中最合適的預測方法。還已經表明，利用先驗數據可以實現訓練和預測。