Cryogenic preservation of grape (Vitis vinifera L.) pollen

Pollen of five grape cultivars stored in liquid nitrogen ( -196 °C) showed no significant decrease in percentage germination after 64 weeks, whereas pollen stored under laboratory conditions lost viability within 4 weeks. Significant differences in pollen viability were recorded among the cultivars after the storage duration of 64 weeks. This technique of pollen cryopreservation will be advantageous for grape breeders and gene banks involved in pollen preservation for conservation of grape genetic resources

Fertilizing ability of cryopreserved grape (Vitis vinifera L.) pollen

Befruchtungsfähigkeit von gefrierkonserviertem Pollen der Rebe (Vitis vinifera L.)Durch kontrollierte Bestäubung wurde die Befruchtungsfähigkeit gefrierkonservierter Pollen von Black Champa (BC) und Queen of Vineyards (QVY) nach bis zu 5jähriger Lagerung geprüft. Verschiedene Elternkombinationen unter Einschluß von Selbstungen zeigten keine signifikanten Unterschiede des prozentualen Beerenansatzes; im Vergleich zu den jeweiligen Kontrollen mit Frischpollen war jedoch eine signifikante Abnahme der Befruchtungsfähigkeit zu verzeichnen. Bei allen Kreuzungen unter Verwendung von gefrierkonserviertem Pollen ging die Anzahl der Kerne je Beere zurück; dies weist auf eine mögliche Abnahme der Fertilität hin. Übertragung von gefrierkonserviertem Pollen (QVY) auf die Narben einer abweichenden Sorte (BC) ergab den höchsten prozentualen Beerenansatz bei schwacher Kernausbeute. Bei der in-vitro-Keimung des Pollens nach unterschiedlicher Dauer der Gefrierkonservierung wurde eine hohe Vitalitätsrate - frischem Pollen vergleichbar - registriert; signifikante Unterschiede zwischen den beiden Sorten, der Dauer der Gefrierlagerung oder deren Interaktionen wurden jedoch nicht festgestellt. Die vorliegende Untersuchung beweist die Lebensfähigkeit von gefrierkonserviertem Pollen auch nach langer Lagerungsdauer, wobei jedoch im Freiland mit niedriger Fertilität, geringem Fruchtansatz und schwacher Kernausbeute gerechnet werden muß

Road Deterioration detection A Machine Learning-Based System for Automated Pavement Crack Identification and Analysis

Road surfaces may deteriorate over time because of a number of external factors such as heavy traffic, unfavourable weather, and poor design. These flaws, which may include potholes, fissures, and uneven surfaces, can pose significant safety threats to both vehicles and pedestrians. This research aims to develop and evaluate an automated system for detecting and analyzing cracks in pavements based on machine learning. The research explores the utilisation of object detection techniques to identify and categorize different types of pavement cracks. Additionally, the proposed work investigates several approaches to integrate the outcome system with existing pavement management systems to enhance road maintenance and sustainability. The research focuses on identifying reliable data sources, creating accurate and effective object detection algorithms for pavement crack detection, classifying various types of cracks, and assessing their severity and extent. The research objectives include gathering reliable datasets, developing a precise and effective object detection algorithm, classifying different types of pavement cracks, and determining the severity and extent of the cracks. The study collected pavement crack images from various sources, including publicly available databases and images captured using mobile devices. Multiple object detection models, such as YOLOv5, YOLOv8, and CenterNet were trained and tested using the collected dataset. The proposed approaches were evaluated using different performance metrics, The achieved results indicated that the YOLOv5 model outperformed CenterNet by a significant margin