Green Breeding: Bioimpuls Programme 2009-2013 - Perspectives on Phytophthora-resistant potato varieties

The heavy outbreaks of Phytophthora in 2007, and again in 2012, reconfirmed the need for resistant potato varieties for the organic sector. Until recently no such varieties were available. In 2009 the Bioimpulsprogramme was launched to give more priority to breeding organic, Phytophthora-resistant varieties. In this 10-year programme, wild potato species are crossed with cultivated potato to develop new resistant varieties. Although this classical breeding strategy is a long road, the advantage is that you can select for multiple traits along the way. This brochure presents the results of the first four years of the programme

Groene Veredeling: Nieuwe rassen voor verduurzaming van gangbare en biologische teelt

Biologische telers hebben grote behoefte aan meer robuuste rassen. Dat kunnen rassen zijn met een brede weerstand tegen ziekten en plagen, rassen die met minder bemesting toch voldoende opbrengst geven, en rassen die zijn aangepast aan veranderende klimaatomstandigheden. De ontwikkeling van dergelijke robuuste rassen is voor de hele agrarische sector van belang. Robuuste rassen dragen namelijk bij aan verdere verduurzaming van zowel gangbare als biologische teelt. In het onderzoeksprogramma Groene Veredeling dragen Wageningen UR, het Louis Bolk Instituut en andere kennisinstellingen sinds 2010 bij aan de ontwikkeling van deze robuuste rassen. Drie gewassen staan centraal: aardappel, prei, en spinazie. Daarnaast is ook onderzoek gedaan in tomaat, lupine, kool, tarwe, ui en paprika. Eind 2014 is de eerste fase van het programma afgerond, en is een nieuwe ronde van projecten van start gegaan voor 2015-2019. Het onderzoek in aardappel (phytophthoraresistentie) en prei (tripsresistentie) loopt door, en nieuwe projecten in spinazie, appel en paprika zijn opgestart. Deze folder biedt een overzicht van de belangrijkste onderzoekslijnen

Groene Veredeling: Lupineveredeling voor kalkrijke bodems - Onderzoek naar perspectiefvolle lijnen

Lupine (Lupinus spp) trekt belangstelling van zowel biologische als gangbare akkerbouwers die zoeken naar een vlinderbloemig gewas om hun vruchtwisseling te verruimen. In 2010 en 2011 zijn eerste verkenningen uitgevoerd met respectievelijk 30 en 57 kalktolerante witte lupinelijnen van de Deense veredelaar Jørnsgård. Sommige lijnen leken geschikt qua kalktolerantie, vroegheid en opbrengst. In 2012 kon het onderzoek onder het programma Groene Veredeling breder worden opgezet en zijn naast de lijnen van Deense herkomst ook lijnen van de Nederlands veredelaar Van Mierlo meegenomen in vier veldproeven, zowel gangbaar als biologisch. Waarnemingen zijn gedaan voor opkomstpercentage, symptomen kalkgevoeligheid, bodembedekking, plantlengte, begin bloei, vroegheid van afrijping en opbrengst. Van de perspectiefvolle lijnen zijn alkaloïdegehaltes gemeten. Op enkele lijnen na, is de opbrengst van de lijnen vergelijkbaar of hoger dan de referentierassen. De referentierassen brachten 2,2 ton/ha op en de meest productieve vroege lijnen 2,9 ton/ ha hetgeen duidt op een redelijke aanpassing aan kalkrijke gronden. De meeste lijnen lieten geen zware symptomen van kalkgevoeligheid zien

Groene Veredeling: Popeye gaat duurzaam! De ontwikkeling van een integrale veredelingsstrategie voor een duurzame spinazieteelt

De gangbare en de biologische spinazieteelt lopen tegen dezelfde problemen aan die een duurzame teelt in de weg staan. Met name aanpassing aan lage stikstofgehaltes in de bodem en ontwikkeling van duurzame resistentie tegen valse meeldauw of ‘wolf’ (Peronospora farinosa). Veredelingsresultaten van de afgelopen jaren en plannen voor de komende jaren worden besproken

Толерантный подход к теме греко-турецких взаимоотношений в новейшей греческой прозе

Целью данной статьи стало рассмотрение нового видения дихотомии «грек-турок» в романах греческих писателей второй половины ХХ века

Automated assessment of COVID-19 reporting and data system and chest CT severity scores in patients suspected of having COVID-19 using artificial intelligence

Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has spread across the globe with alarming speed, morbidity, and mortality. Immediate triage of patients with chest infections suspected to be caused by COVID-19 using chest CT may be of assistance when results from definitive viral testing are delayed.Purpose: To develop and validate an artificial intelligence (AI) system to score the likelihood and extent of pulmonary COVID-19 on chest CT scans using the COVID-19 Reporting and Data System (CO-RADS) and CT severity scoring systems.Materials and Methods: The CO-RADS AI system consists of three deep-learning algorithms that automatically segment the five pulmonary lobes, assign a CO-RADS score for the suspicion of COVID-19, and assign a CT severity score for the degree of parenchymal involvement per lobe. This study retrospectively included patients who underwent a nonenhanced chest CT examination because of clinical suspicion of COVID-19 at two medical centers. The system was trained, validated, and tested with data from one of the centers. Data from the second center served as an external test set. Diagnostic performance and agreement with scores assigned by eight independent observers were measured using receiver operating characteristic analysis, linearly weighted kappa values, and classification accuracy.Results: A total of 105 patients (mean age, 62 years +/- 16 [standard deviation]; 61 men) and 262 patients (mean age, 64 years +/- 16; 154 men) were evaluated in the internal and external test sets, respectively. The system discriminated between patients with COVID-19 and those without COVID-19, with areas under the receiver operating characteristic curve of 0.95 (95% CI: 0.91, 0.98) and 0.88 (95% CI: 0.84, 0.93), for the internal and external test sets, respectively. Agreement with the eight human observers was moderate to substantial, with mean linearly weighted k values of 0.60 +/- 0.01 for CO-RADS scores and 0.54 +/- 0.01 for CT severity scores.Conclusion: With high diagnostic performance, the CO-RADS AI system correctly identified patients with COVID-19 using chest CT scans and assigned standardized CO-RADS and CT severity scores that demonstrated good agreement with findings from eight independent observers and generalized well to external data. (C) RSNA, 2020Cardiovascular Aspects of Radiolog

Artificial intelligence for detection and characterization of pulmonary nodules in lung cancer CT screening: ready for practice?

Lung cancer computed tomography (CT) screening trials using low-dose CT have repeatedly demonstrated a reduction in the number of lung cancer deaths in the screening group compared to a control group. With various countries currently considering the implementation of lung cancer screening, recurring discussion points are, among others, the potentially high false positive rates, cost-effectiveness, and the availability of radiologists for scan interpretation. Artificial intelligence (AI) has the potential to increase the efficiency of lung cancer screening. We discuss the performance levels of AI algorithms for various tasks related to the interpretation of lung screening CT scans, how they compare to human experts, and how AI and humans may complement each other. We discuss how AI may be used in the lung cancer CT screening workflow according to the current evidence and describe the additional research that will be required before AI can take a more prominent role in the analysis of lung screening CT scans

Incidental perifissural nodules on routine chest computed tomography: lung cancer or not?

Contains fulltext : 190021.pdf (publisher's version ) (Open Access

Visual discrimination of screen-detected persistent from transient subsolid nodules: An observer study

Contains fulltext : 189883.pdf (publisher's version ) (Open Access