A huminsavak, mezőgazdasági termelésben való felhasználása világszerte több évtizedes múltra tekint vissza és számos tudományos kutatás támasztja alá a vegyületek jótékony hatásait. Makro- és mikroelemekkel kombinált alkalmazásukról azonban kevesebb információ áll rendelkezésre. Tanulmányunk célja volt a huminsavak bórral és kénnel kombinált oldatának hatásvizsgálata a genetika modern eszközeivel. Next Generation Sequencing (NGS) technikával genomszintű transzkriptomikai elemzéseket végeztünk és megállapítottuk, hogy a huminsavak tápelemekkel kombinált alkalmazása számos növényi biokémiai folyamatot pozitívan befolyásol. Jótékony hatásai kiterjednek a fotoszintézis és a sejtlégzés egyes szakaszaira, valamint érintik a riboszomális gének egy részének működését is. A szakirodalomban korábban megjelent megállapítások közül azonban, a huminsavak egyedi vagy kombinált felhasználásából származtatható további pozitív hatásokat (pl. stresszoldó, antioxidáns hatások stb.) génszinten nem sikerült igazolnunk. Vizsgálatainkkal mélyebb betekintést nyújtunk és magyarázatot aduk a huminsavas oldatok alkalmazásakor tapasztalható néhány növényfiziológiai folyamatot érintő változás transzkriptomikai hátterére.

Kutatásunk során a mezőgazdaság egyik legfontosabb kihívására kerestünk megoldásokat. A világ népességének növekedése, a termőterületek csökkenése és leromlása új kihívások elé állítja az agráriumot. A gabonanövények kulcsfontosságú szerepet töltenek be az élelmezésben, közülük a kukorica kiemelkedő jelentőséggel bír, mivel világszerte termesztik. A modern mezőgazdaságban a precíziós gazdálkodás egyre nagyobb szerepet kap, így a távérzékelés és az adatelemzés kiemelt fontosságúvá vált.
A 2024-es év időjárási körülményei eltértek a megszokottól: a tavasz csapadékos és meleg volt, míg a nyári hónapok rendkívüli forróságot és kiemelkedő számú hőségnapot hoztak. Kísérleteinket a kukorica fejlődésének négy különböző fenológiai fázisában végeztük (V5, V10, R1 és R3). A vegetációs időszakon kívül háromféle repülési beállítást alkalmaztunk: RTK nélküli, RTK-val végzett, valamint RTK és magasságkövetés kombinációjával végzett méréseket. A vizsgálat során három különböző FAO-számú hibridet elemeztünk, és a kontroll mellett öt eltérő tápanyagszinten értékeltük az eredményeket.
Megfigyeltük, hogy a korai (V5 és V10) fenológiai fázisokban szorosabb összefüggés mutatkozott az NDVI értékek és a terméshozam között, ami az év kedvező tavaszi és kora nyári időjárásával magyarázható. A repülési beállítások három mérési időpontban hasonló eredményeket mutattak, azonban az R1 fenológiai fázisban eltérések jelentkeztek. Feltételezhető, hogy a virágzás során a levelekre rakódó nagymennyiségű pollen befolyásolta az NDVI értékeket. Emellett az RTK és magasságkövetéssel végzett felvételek ortomozaik-készítése időigényesebbnek bizonyult, és a használt WebODM szoftverrel néhány esetben többszöri próbálkozást igényelt. Eredményeink értékes adatokat szolgáltattak, és megfelelő kiindulópontként szolgálnak további kutatásokhoz.

A kukorica (Zea mays L.) Magyarország egyik legfontosabb szántóföldi növénye, melynek termésbiztonsága és minősége az elmúlt években egyre erősebben függött az évjárati és klimatikus viszonyoktól. A 2020–2023 közötti időszak jól példázza, hogy a hőmérsékleti és csapadékviszonyok változékonysága alapvetően meghatározza a terméseredményeket, a szemnedvességet és a beltartalmi paramétereket. Míg 2020-ban a kiegyensúlyozott hő- és vízellátottság magas hozamot, kedvező keményítőtartalmat és hosszabb érési időszakot biztosított, addig 2022-ben a rendkívüli aszály és a rekordmagas hőmérsékletek drasztikus hozamcsökkenést, alacsony szemnedvességet és mérsékelt keményítőtartalmat eredményeztek.
A kritikus fenológiai fázisok – különösen a virágzás és a szemtelítődés – időszakában jelentkező hőstressz és vízhiány a megtermékenyülés sikerességét, a szárazanyag-beépülést és ezáltal a termés minőségét is nagymértékben befolyásolta. A kedvezőtlen évjáratokban gyakran megfigyelhető volt a fehérje- és olajtartalom emelkedése a keményítő rovására, ami fordított összefüggést jelez a mennyiségi és minőségi paraméterek között. A betakarításkori alacsonyabb szemnedvesség ugyan technológiai előnyökkel járhat, de a gyors vízvesztés szerkezeti károsodásokkal és fokozott mikotoxin-kockázattal párosulhat.
A vizsgált időszak eredményei rávilágítanak arra, hogy a klímaváltozásból eredő szélsőséges időjárási tényezők – hőhullámok, aszályos periódusok, csapadékhiány – nemcsak a terméspotenciált korlátozzák, hanem a beltartalmi értékeket is módosítják. A jövőben ezért kiemelt szerepe lesz az évjárathatáshoz való alkalmazkodásnak: a stressztűrő hibridek használatának, a vetésidő optimalizálásának, a vízmegőrző talajművelési technológiáknak és a célzott öntözési stratégiáknak, amelyek együttesen növelhetik a kukoricatermesztés stabilitását a változó agroklimatikus környezetben.

Célunk annak vizsgálata, hogy az eltérő vetésidő hogyan befolyásolja a különböző érésidejű kukorica hibridek kelésdinamikáját, valamint milyen hatással van a kukorica fejlődésére és termésére. A kísérletet Magyarországon, a Debreceni Egyetem Látóképi Kísérleti Telepén mészlepedékes csernozjom talajon, átlagos csapadékellátottságú tenyészévben (2023) végeztük. A szántóföldi kísérletben három vetésidőt alkalmaztunk, Vetésidő I. (04. 17.), Vetésidő II. (04. 24.), és Vetésidő III. (05. 23.). Mindhárom vetésidőben ugyanazon hibrideket vontuk be a kísérletbe (H1: FAO 380, H2: FAO 490). A kelésdinamika-vizsgálatot követően az állományban mértük a növénymagasságot, a relatív klorofilltartalmat (SPAD érték) három időpontban – 6-leveles (V6), 12-leveles (V12), valamint 50%-os nővirágzás (R1) fenológiai fázisokban. A kelés fázisának első két napján a Vetésidő I.-ben mind a korai, mind a középérésű hibrid közel azonos százalékban (H1: 76%, H2: 75%) kelt, míg a Vetésidő II.-ben (H1: 84%, H2: 88%) és a Vetésidő III.-ban (H1: 87%, H2: 84%) jelentősebb volt a különbség a hibridek kelésdinamikájában. A V6 és az R1 fenofázis között a relatív klorofilltartalom (SPAD érték) százalékos növekedése a H1 hibridnél a Vetésidő I.-ben, a H2 hibridnél a Vetésidő II.-ben volt a legnagyobb, míg a legalacsonyabb mindkét hibridnél a Vetésidő III.-ban. A vetésidők SPAD érték befolyásoló hatása a H1 hibridnél a V12 fenofázisban (Vetésidő II. p<0,005) és a H2 hibridnél a V6 (Vetésidő III. p<0,005) és a V12 fenofázisban (Vetésidő II. p<0,005) volt kimutatható. A különböző fenológiai fázisokban mért magassági adatok alapján a vetésidő befolyásolta a kukorica hibridek növekedését, azonban ez a hatás nem volt minden esetben statisztikailag szignifikáns (R1). A különböző kukorica hibridek esetében a vizsgált vetésidők között, valamint az egyes vetésidőkön belül a hibridek közötti terméseredmények eltérései statisztikai értelemben nem bizonyultak szignifikánsnak. Ez arra utal, hogy a vetésidő egyik hibrid termésére sem gyakorolt markáns hatást. Ugyanakkor a legjobbnak bizonyult vetésidő (H1-Vetésidő I. 14,959 t/ha; H2-Vetésidő II. 14,208 t/ha) azonban lehetővé teheti a jobb víz- és tápanyag-hasznosulást, valamint elkerülheti a virágzást érintő hőstresszt vagy aszályos időszakot.
A SPAD-érték és termés közötti, statisztikailag is igazolt legnagyobb összefüggések mindkét kukorica hibrid vonatkozásában a Vetésidő I.-nél és Vetésidő III.-nál az R1 fenológiai fázisban voltak (H1 – Vetésidő I.: r=0,990**, Vetésidő III.: r=0,999***; H2 –Vetésidő I.: r=0,976*, Vetésidő III.: r=0,944*).

A mesterséges intelligencia (MI) alapú technológiák az agrárium új korszakát nyitják meg, különösen a precíziós mezőgazdaság területén. A tanulmány célja, hogy szemléletes áttekintést adjon arról, miként alkalmazható az MI a hozambecslésben, a növényállapot-monitorozásban és a kártevők, betegségek előrejelzésében. A vizsgált kutatások alapján világossá válik: azok az országok és gazdálkodók, akik időben felismerik ezen technológiák jelentőségét, hosszú távon versenyelőnybe kerülnek.
A tanulmány rávilágít arra, hogy a magyar mezőgazdaság is egyre inkább kiszolgáltatottá válik az időjárási szélsőségeknek, munkaerőhiánynak és a piaci nyomásnak. A korszerű MI-alapú eszközök automatizálják a döntéseket, emlett pontosabb, gyorsabb és költséghatékonyabb termelést is lehetővé tesznek. Ehhez azonban nemcsak eszközök kellenek, hanem érthető tudásanyag, gyakorlati példák és esettanulmányok, amelyek megmutatják, hogyan működik ez magyaroszági körülmények között.
A jövő kulcsa tehát nem pusztán a technológiában, hanem a megértésben rejlik. Ezért is elengedhetetlen az áttekintő munkák szerepe, amelyek hidat képeznek a tudomány és a gazdálkodói gyakorlat között. A dolgozatban bemutatott módszerek, algoritmusok és adatelemzési példák alapot adhatnak hazai esettanulmányok és döntéstámogató rendszerek kidolgozásához, amelyek közvetlenül segítik majd a termelőket a gyakorlati döntéseikben.

Ma a MALDI-TOF MS kulcsfontosságú eszköz a proteomikában, a mikrobiológiában, az orvosi diagnosztikában, valamint széles körben alkalmazzák az élelmiszerbiztonság és az anyagtudomány területén. A technológia az elmúlt években forradalmi fejlődésen ment keresztül: új mátrixanyagokat fejlesztettek ki, amelyek javították az ionizáció hatékonyságát, valamint fejlettebb adatfeldolgozási algoritmusokat dolgoztak ki az elemzések pontosságának növelésére. Gyorsasága, költséghatékonysága és megbízhatósága miatt egyre inkább a hagyományos azonosítási módszerek alternatívájaként jelenik meg.
A MALDI-TOF MS egy innovatív és sokoldalú eszköz, amely fontos lehet a növénytermesztésben és az élelmiszeripari minőségellenőrzésben. Nemcsak a genetikai tisztaság vizsgálatában és a toxinelemzésben nyújt megbízható eredményeket, hanem hozzájárul a növényélettani kutatásokhoz és a növényvédelmi stratégiák fejlesztéséhez, a növényi fehérjék expressziós mintázatainak részletes feltérképezéséhez. A módszer alkalmazásával lehetőség nyílik új stresszválasz-fehérjék azonosítására, amelyek jelentős szerepet játszhatnak a jövőbeni növénynemesítési programokban. A proteomikai kutatások fejlődése lehetőséget teremt arra, hogy a különböző környezeti hatásokra adott fehérjeváltozásokat részletesebben feltárjuk.
A MALDI-TOF MS és az intelligens adatelemzés kombinációja új távlatokat nyithat a betegségek diagnosztikájában, a precíziós orvoslás fejlődésében az élelmiszerbiztonság, mezőgazdaság és a környezeti analitika területén is.