Optimierung des Mischkultursystems Erbse-Gerste zur Sicherung der lokalen Eiweißversorgung

Das Risiko eines starken Ertragsausfalls im Erbsenanbau ist sehr hoch, vor allem unter ungünstigen Boden- und Wetterbedingungen. Zusätzlich behindern verschiedene Krankheitserreger den Erbsenanbau erheblich, weshalb Anbaupausen von bis zu 10 Jahren empfohlen werden. Das Poster präsentiert erste Resultate aus dem PROMISE Projekt

Linsen - klein aber fein

Herausforderungen im Linsenanbau - langsame Jugendentwicklung -> Unkrautmanagement wichtig - schlechte Standfestigkeit -> erschwerte Ernte - inhomogene Abreife -> Festlegung Erntetermin schwierig - Aufarbeitung des Erntematerials aufwändig, da Erdklumpen/Steine bei Reinsaat beziehungsweise Trennungsaufwand bei Mischkultur Erste Resultate und Vorteile vom Linsenanbau in der Mischung mit der Erbse werden auf dem Poster präsentiert

Investigating mixed cropping systems with pea and lentils for climate-smart and demand oriented agriculture

Due to their nutritional values and their ability to improve soil fertility peas (Pisum sativum L.) and lentils (Lens culinaris Medik.) are significant contributors to a sustainable transformation of the agricultural system. However, their cultivation in pure stands carries risks of low yield or total yield losses due to lodging, poor weed competition and emerging diseases. With the project PROMISE we want to promote the cultivation of pea and lentil by optimising the two mixed cropping systems: Pea & Barley and Lentil & Pea

Federated Benchmarking of Medical Artificial Intelligence With MedPerf

Medical artificial intelligence (AI) has tremendous potential to advance healthcare by supporting and contributing to the evidence-based practice of medicine, personalizing patient treatment, reducing costs, and improving both healthcare provider and patient experience. Unlocking this potential requires systematic, quantitative evaluation of the performance of medical AI models on large-scale, heterogeneous data capturing diverse patient populations. Here, to meet this need, we introduce MedPerf, an open platform for benchmarking AI models in the medical domain. MedPerf focuses on enabling federated evaluation of AI models, by securely distributing them to different facilities, such as healthcare organizations. This process of bringing the model to the data empowers each facility to assess and verify the performance of AI models in an efficient and human-supervised process, while prioritizing privacy. We describe the current challenges healthcare and AI communities face, the need for an open platform, the design philosophy of MedPerf, its current implementation status and real-world deployment, our roadmap and, importantly, the use of MedPerf with multiple international institutions within cloud-based technology and on-premises scenarios. Finally, we welcome new contributions by researchers and organizations to further strengthen MedPerf as an open benchmarking platform

MedPerf : Open Benchmarking Platform for Medical Artificial Intelligence using Federated Evaluation

Medical AI has tremendous potential to advance healthcare by supporting the evidence-based practice of medicine, personalizing patient treatment, reducing costs, and improving provider and patient experience. We argue that unlocking this potential requires a systematic way to measure the performance of medical AI models on large-scale heterogeneous data. To meet this need, we are building MedPerf, an open framework for benchmarking machine learning in the medical domain. MedPerf will enable federated evaluation in which models are securely distributed to different facilities for evaluation, thereby empowering healthcare organizations to assess and verify the performance of AI models in an efficient and human-supervised process, while prioritizing privacy. We describe the current challenges healthcare and AI communities face, the need for an open platform, the design philosophy of MedPerf, its current implementation status, and our roadmap. We call for researchers and organizations to join us in creating the MedPerf open benchmarking platform

Mitochondrial physiology

As the knowledge base and importance of mitochondrial physiology to evolution, health and disease expands, the necessity for harmonizing the terminology concerning mitochondrial respiratory states and rates has become increasingly apparent. The chemiosmotic theory establishes the mechanism of energy transformation and coupling in oxidative phosphorylation. The unifying concept of the protonmotive force provides the framework for developing a consistent theoretical foundation of mitochondrial physiology and bioenergetics. We follow the latest SI guidelines and those of the International Union of Pure and Applied Chemistry (IUPAC) on terminology in physical chemistry, extended by considerations of open systems and thermodynamics of irreversible processes. The concept-driven constructive terminology incorporates the meaning of each quantity and aligns concepts and symbols with the nomenclature of classical bioenergetics. We endeavour to provide a balanced view of mitochondrial respiratory control and a critical discussion on reporting data of mitochondrial respiration in terms of metabolic flows and fluxes. Uniform standards for evaluation of respiratory states and rates will ultimately contribute to reproducibility between laboratories and thus support the development of data repositories of mitochondrial respiratory function in species, tissues, and cells. Clarity of concept and consistency of nomenclature facilitate effective transdisciplinary communication, education, and ultimately further discovery

Mitochondrial physiology

As the knowledge base and importance of mitochondrial physiology to evolution, health and disease expands, the necessity for harmonizing the terminology concerning mitochondrial respiratory states and rates has become increasingly apparent. The chemiosmotic theory establishes the mechanism of energy transformation and coupling in oxidative phosphorylation. The unifying concept of the protonmotive force provides the framework for developing a consistent theoretical foundation of mitochondrial physiology and bioenergetics. We follow the latest SI guidelines and those of the International Union of Pure and Applied Chemistry (IUPAC) on terminology in physical chemistry, extended by considerations of open systems and thermodynamics of irreversible processes. The concept-driven constructive terminology incorporates the meaning of each quantity and aligns concepts and symbols with the nomenclature of classical bioenergetics. We endeavour to provide a balanced view of mitochondrial respiratory control and a critical discussion on reporting data of mitochondrial respiration in terms of metabolic flows and fluxes. Uniform standards for evaluation of respiratory states and rates will ultimately contribute to reproducibility between laboratories and thus support the development of data repositories of mitochondrial respiratory function in species, tissues, and cells. Clarity of concept and consistency of nomenclature facilitate effective transdisciplinary communication, education, and ultimately further discovery

Optimising species complementarities in mixed cropping systems to secure local protein supply

The cultivation of pea (Pisum sativum L.) and lentil (Lens culinaris Medik.) is important for the food and feed protein supply and like other legumes they have the ability to fix nitrogen (N) from the air and improve soil fertility and N-supply for subsequent crops. Yield of grain legumes are unstable among other factors due to lodging and soil-borne pathogens with recommended rotation breaks of up to 10 years. In the project PROMISE (2020 – 2024) pea-barley and lentil-pea mixtures are investigated with the aim to enhance yield stability via mixed cropping

PROMISE - Zwischenbericht 3

Resultate des dritten PROMISE-Projektjahres - Die Schweiz trägt eine Vorreiterrolle im Mischkulturanbau im Futterbau und unter Einbezug von Körnerleguminosen in Europa. FiBL und Agroscope haben in den letzten Jahren verschiedenste Körnerleguminosen in Mischkultur mit Getreidearten und anderen Stützfrüchten getestet. So hat sich für die Erbse zum Beispiel die Gerste für die Schweizer Anbaubedingungen als Mischungspartner bewährt. Auch das optimale Mischungsverhältnis wurde in der Schweiz für das System Erbse-Gerste bestimmt. Die Einführung der Erbse-Gersten Mischkulturen ist bei Bioproduzenten auf breites Interesse gestossen, da so das Risiko eines starken Ertragsausfalls unter ungünstigen Boden- und Wetterbedingungen reduziert wurde. Die Linse ist eine attraktive Nischenkultur, deren Potential in der Schweiz noch nicht ausgeschöpft ist. Auch hier wurden bereits erste vielversprechende Versuche mit Mischkultur durchgeführt. Aufgrund der hohen Ansprüche an die Qualität der Linsen, da sie in der Humanernährung verwendet werden, ist der Trennaufwand wirtschaftlich gesehen ein bedeutender Faktor im Vergleich zum Erbse-Gerste-Gemenge. Um die empfohlene Anbaupause zwischen Proteinpflanzen zu verkürzen (alle 6 Jahre, wenn Erbse-Linse Mischanbau gegenüber einer Anbaupause von 10 Jahren für Erbse, wenn noch eine zweite Leguminose einzeln in der Fruchtfolge ist) und um Linsen unter dem Label "glutenfrei" vermarkten zu können, wird seit mehreren Jahren auch der Mischanbau Erbse-Linse untersucht. Die seit 2016 mit diesem System in der Schweiz gesammelten Erfahrungen sind vielversprechend. Es gibt aber noch offene Fragen bezüglich des Ideotyps und der Ökosystemleistungen. Besonders hervorzuheben sind hier Stickstofffixierungseffizienz, Ausbreitung von Krankheiten, Schädlingen und Begleitflora in der Kultur, sowie N-Nachlieferung, Unkrautdruck in der Folgekultur und Anreicherung der Pathogene im Boden. Schliesslich neigen Linsen zu starkem Lager was Anbau und Ernte erschwert, wobei dieses Problem im Mischanbau durch eine Stützfunktion der Erbse gelöst werden soll. Forschungsfragen - Können Gesamt- und Eiweissertrag durch Mischkulturen Erbse-Gerste und Linse-Erbse unter Biobedingungen erhöht werden? - Wie gut lässt sich Mischkultureignung durch Reinkulturleistung und phänotypische Schlüsselmerkmale verschiedener Sortenkombinationen vorhersagen? - Welche Rolle spielen Konkurrenzeigenschaften bei der Optimierung der Mischkulturleistung an verschiedenen Standorten? - Wie wirken sich die beiden Mischkultursysteme auf den Krankheits- und Schädlingsbefall und deren Ausbreitung aus sowie auf die N-Nachlieferung der Folgekultur? - Welches Mischungsverhältnis gewährleistet eine gute Standfestigkeit für eine Optimierung des Proteinertrags und der Systemleistung (LER) im System Erbse-Linse