番茄自交系85-6单性结实及自交不亲和特性研究

对具有单性结实和自交不亲和特性的番茄自交系85-6进行了研究。通过花的外观观察、花粉活力测定和胚珠发育观察,发现85-6具有正常的花结构,花粉活力正常,胚珠发育正常,表明85-6不存在雌蕊或雄蕊的败育现象。通过自然自交、人工辅助自交和杂交发现,85-6在正常温度环境下存在自交不亲和的现象,自交后得到无籽果实,而作为母本或父本进行杂交时,均可获得杂交后代。在花期遇到温度胁迫(日平均气温<10℃或>35℃)后,85-6则可完成正常的授粉受精得到正常的有籽果实,但受精后的果实发育迟缓,果实变小,且得到的种子萌发率只有29.75%。在正常温度和温度胁迫条件下,蕾期去雄后均可获得无籽果实,表明85-6番茄具有单性结实的特性。通过对已报道的单性结实基因的序列比对,发现4个单性结实相关结实基因pat-2、pat-k、pad-1、hydra在85-6和79-1之间不存在基因序列上的差异,推测控制85-6单性结实的基因可能是一个新的基因。85-6番茄材料的发现丰富了番茄单性结实和自交不亲和资源,为番茄的单性结实和自交不亲和育种以及相关机制的研究提供了较好的重要材料。

基于转录组学和代谢组学解析番茄果实品质形成过程

本试验以‘Micro-Tom’番茄为试材,对其绿熟期(GR)、转色期(BR)及红熟期(RR)果实进行转录组学及代谢组学分析。转录组学分析结果表明,GR至RR过程中果实内与可溶性糖相关的磷酸葡萄糖变位酶基因(PGM)、糖原磷酸化酶基因(GPH)等下调,1,4-α-葡聚糖分支酶基因(SBE)、蔗糖合酶基因(SuSy1)等上调;参与抗坏血酸合成途径的GDP-L-半乳糖磷酸化酶基因(GGP)、单脱氢抗坏血酸还原酶基因(MDHAR)一直呈现上调趋势;而参与叶绿素降解、类胡萝卜素合成的多数基因以及与细胞壁代谢相关的众多基因则呈现先上调后下调的趋势;番茄碱生物合成途径GAME家族基因呈先下调后上调的表达模式。代谢组学数据表明,与品质形成有关的D-果糖、古洛糖酸、异柠檬酸、L-谷氨酸和L-天门冬氨酸等在番茄成熟过程中含量呈现持续增加的趋势,L-苹果酸呈下降趋势,L-精氨酸、L-色氨酸、L-蛋氨酸在BR至RR过程中增加明显;槲皮素-3-O-葡萄糖苷、柚皮素在转色期明显增加。综合可见,‘Micro-Tom’番茄果实成熟过程中,可溶性糖、有机酸、氨基酸、黄酮类化合物等代谢物积累及关键基因表达均发生了规律性变化,可初步解析番茄果实品质形成过程。

喷施矮壮素对番茄植株及果实品质的影响

本试验以番茄品种‘青农866’为材料,研究外源喷施不同浓度矮壮素对番茄植株生长、产量及果实品质的影响。结果表明,喷施矮壮素后番茄植株伸长生长受到不同程度的抑制,叶片净光合速率和叶绿素含量随矮壮素浓度升高呈现先升高后降低趋势,浓度为300 mg/L时两者均达到最高。果实单果重、单株产量、公顷产量均随矮壮素浓度增加而有所降低,但均未达到显著性差异,而单株果实数随着矮壮素浓度升高而增加,且有显著性差异。矮壮素浓度为300 mg/L时果实可溶性固形物和VC含量最高,总酸含量则在浓度为200 mg/L时最高。GC-MS分析结果显示,矮壮素处理果实中与风味品质正相关的2,4-癸二烯醛、6-甲基-5-庚烯-2-酮、2-异丁基噻唑等物质均呈现升高趋势。综上表明,喷施矮壮素可一定程度上抑制节间伸长,降低株高,增强光合作用,增加单株果实数,增加果实可溶性固形物含量,降低糖酸比,改善果实口感品质;但单果重和总产量有些许降低,果实挥发性物质组成及含量受到一定影响。本研究结果可为番茄生产中合理利用矮壮素提供参考。

基于Sentinel数据的临海市森林地上生物量估测

为探究多源数据融合以及机器学习方法在森林地上生物量(Above-ground Biomass,AGB)的估测潜力,分析影响不同林分AGB的主要因素,以浙江省台州市临海市为研究区,提取Sentinel-2光学遥感影像的光谱信息、植被指数、纹理特征因子和Sentinel-1 SAR的后向散射系数,融合森林资源二类调查数据和数字高程模型数据,基于递归特征消除的特征选择方法筛选主要特征,基于随机森林(Random Forest,RF)、自适应提升(AdaBoost)法和类别提升(CatBoost)法三种方法建立不同林分AGB估测模型,以决定系数(R-squared,R^(2))、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)来评估模型性能。结果表明,从特征组合来看,集成光学遥感、雷达遥感、地形因子及二类调查数据能够更全面地利用多源数据的信息,有效提高森林AGB的估测精度;递归特征消除法降低了模型的复杂度,消除了自变量之间的共线性,能在保持甚至提高模型估测精度的前提下,加快模型训练速度;从6种林分的AGB的估测结果来看,6种林分的AGB的主要影响因素与个数不尽相同,这也缘于不同树种有不同生物学和生态学特点,当然有3个因子是共同的,即年龄、郁闭度和海拔;3种算法中,CatBoost优于RF,RF优于AdaBoost,CatBoost方法的性能指标为:阔叶混交林R^(2)=0.78,RMSE=7.26 t·hm^(-2);针阔混交林R^(2)=0.72,RMSE=11.94 t·hm^(-2);针叶混交林R^(2)=0.60,RMSE=12.65 t·hm^(-2);其他硬阔林R^(2)=0.82,RMSE=9.22 t·hm^(-2);马尾松林R^(2)=0.74,RMSE=10.12 t·hm^(-2);杉木林R^(2)=0.75,RMSE=8.93 t·hm^(-2);基于RFE的CatBoost的方法模型总体平均估测精度(P)超过80%。以上结果表明,Sentinel光学影像与SAR融合可以为森林AGB估测提供更多有效的特征因子;递归特征消除法结合CatBoost方法用于区域尺度上森林AGB的估测,精度更高,且能有效降低模型复杂度,加快训练速度;不同林分的AGB的主要影响因素与个数不尽相同,但年龄、郁闭度、海拔3个因素是它们的共同影响因素。