茶小绿叶蝉粘样蛋白EfMLP基因的克隆、鉴定及功能分析

【目的】探明茶小绿叶蝉Empoasca flavescens粘样蛋白EfMLP基因的分子特征、表达模式和生物学功能。【方法】基于茶小绿叶蝉转录组数据,PCR克隆获得4条EfMLP基因的全长cDNA序列并进行生物信息学分析;qRT-PCR检测EfMLP基因在茶小绿叶蝉不同发育阶段(卵、1-5龄若虫和初羽化雌雄成虫)及初羽化成虫不同组织(体壁、脂肪体、唾液腺、肠道、卵巢和精巢)中的表达量;通过饲喂法利用RNAi沉默茶小绿叶蝉5龄若虫EfMLP2和EfMLP4,生物测定分析EfMLP基因沉默后茶小绿叶蝉的存活率。【结果】获得4条茶小绿叶蝉EfMLP基因全长cDNA序列,分别命名为EfMLP1(GenBank登录号:OR504428),EfMLP2(GenBank登录号:OR504429),EfMLP3(GenBank登录号:OR504430)和EfMLP4(GenBank登录号:OR504431),这4条EfMLP基因编码蛋白均具有O-联糖基化位点形成粘蛋白结构域(mucin domain, MD)且该结构域包含高度重复的串联重复序列,其中EfMLP3和EfMLP4的氨基酸序列含有保守的2型几丁质结合域(chitin binding domain, CBD)。系统发育分析结果表明,EfMLP被分到两个不同的分支上,属于两种不同的MLP类型,该结果与昆虫的分类地位无相关性,猜测可能与其功能分化相关。EfMLP1和EfMLP2在茶小绿叶蝉初羽化雌雄成虫和初羽化成虫唾液腺中均特异性高表达,而EfMLP3和EfMLP4的表达在卵、若虫和成虫等不同发育阶段和初羽化成虫脂肪体等多个组织中均可被检测到。与饲喂dsGFP对照组比较,饲喂dsEfMLP2和dsEfMLP4可分别有效抑制茶小绿叶蝉体内EfMLP2和EfMLP4的表达量,并可显著降低茶小绿叶蝉的存活率。【结论】EfMLP在茶小绿叶蝉取食中扮演重要的角色,可作为开发基于RNAi的叶蝉防治技术的潜在靶标。

深度学习在农业病虫害智能识别方面的研究进展

深度学习(Deep Learning,DL)附属于机器学习算法的一个分支,实质是一种通过海量数据对构建的多层隐藏层进行训练,使其习得一种更有意义的抽象特征,从而提高分类及预测准确性的算法,其是通过模拟人脑的深层神经结构来学习和表达文本、图像、声音和动作等数据。近些年来深度学习已经广泛应用于智慧农业各类病虫害。该文首先详细介绍深度学习,其次以深度学习在茶树病虫害智能识别方面的具体进展及研究为例进行介绍,最后在查阅相关文献的基础上讨论分析,得出进一步的结论。通过对相关研究的系统综述,以深度学习为基础深入探索农业病虫害智能识别的研究。