一粒系小麦遗传多样性分析及抗病性鉴定

一粒小麦作为最早被驯化的作物之一，是普通小麦种质改良的重要资源。为了从一粒小麦中发掘有用基因，选取了100对位于普通小麦A染色体组上的SSR标记，对34份一粒小麦材料进行了遗传多样性分析，并对其进行了白粉病及叶锈病的抗病性鉴定。结果表明，有69对标记在34份一粒小麦上检测出多态性，这些多态性位点包括670个等位变异，每个位点上有3-19 个变异，平均每个位点上的变异为10个，位点多态性信息量（PIC）变幅为0.167-0.887，平均为0.691。通过聚类分析，将这些材料分为3个类群。通过对这些材料进行抗病性，共鉴定出15份抗小麦白粉病材料，21份抗小麦叶锈病材料，12份材料同时具有白粉病及叶锈病抗性。这些研究结果表明：一粒小麦材料中蕴含了丰富的遗传变异，抗病材料丰富，可以作为普通栽培小麦遗传改良的重要基因资源。

小麦成熟胚培养方法的优化及其在小麦遗传转化中的应用

为了优化小麦成熟胚培养体系,在前人报道的小麦成熟胚培养方法的基础上对小麦成熟种子处理及取胚方法进行了改进,发现胚切伤略带胚乳的取胚方法及浸泡过夜后4℃低温处理法可以提高小麦成熟胚的再生效率;从19个小麦品种(系)中筛选出5个在此培养体系下具有较高再生率的基因型,分别为农大408、农大3787、保丰104、农大3965和京花1号,其再生率分别为73.11%、68.30%、65.30%、63.40%和57.60%。进一步利用基因枪轰击法对小麦品种辽春18和保丰104成熟胚诱导的愈伤组织进行了转化,分别获得转GUS基因和转Gcn5RNAi基因的小麦T0代植株,经分子检测其转化率分别达到1.35%和1.80%。证明优化后的小麦成熟胚培养技术可以应用于小麦遗传转化研究。

小麦品种保丰104抗白粉病基因的遗传分析

小麦品种保丰104具有良好的抗白粉病特性。为了解其抗病性的遗传基础,利用保丰104/辽春10号得到F2分离群体和F2:3家系,对其苗期抗病性进行了鉴定和遗传分析,并对其所携带的抗病基因进行了独立性测验及分子标记定位。结果表明,保丰104可能含有两个抗白粉病基因,其中一个抗白粉病基因与Xcfd81紧密连锁,可能是Pm2,另一个与CINAU127紧密连锁,可能是Pm6。

栽培一粒小麦3AA30中抗白粉病基因的鉴定及分子标记定位

栽培一粒小麦是普通小麦的近缘种,遗传多样性丰富,蕴含丰富的抗病基因,是小麦抗病性改良的重要资源。本文对栽培一粒小麦抗白粉病材料3AA30的抗白粉病基因进行了遗传分析和分子标记定位。结果表明,3AA30中含有一个隐性抗白粉病基因,暂命名为ml3AA30,找到了5个与该基因连锁的SSR分子标记Xgwm6、Xcfd39、Xcfa2185、Xcfa2141、Xcfa2155及2个STS标记Xmag2170、Xmag1491,并构建了ml3AA30的遗传连锁图,将该基因定位在小麦5A染色体长臂上。本研究为小麦抗病育种提供了新的抗源材料。

高盐胁迫下小麦幼苗离子吸收动态及耐盐性筛选

耐盐能力评价是小麦引种、筛选和育种的研究基础。为利用离子流检测技术快速筛选耐盐小麦品种提供依据,本文以普通小麦耐盐品种‘德抗961’和‘薛早’、中度耐盐材料3D232、盐敏感品种‘辽春10号’和‘京411’为试验材料,利用动态离子流检测技术对250 mmol·L^(−1) NaCl胁迫下小麦苗期根部对K^(+)、Na^(+)、Cl^(-)的吸收情况进行检测,并对小麦生长性状及离子浓度变化进行测定,以确立离子吸收与小麦耐盐性的关系。研究结果表明:1)与无盐胁迫(CK)相比,250 mmol·L^(−1) NaCl胁迫24 h后,盐敏感小麦品种‘辽春10’和‘京411’的K^(+)由内流转变为外流,中等耐盐材料3D232表现出K^(+)外流速度减少,耐盐品种‘德抗961’和‘薛早’则表现出维持K^(+)的内流或K^(+)外流变为内流;Na^(+)均表现为胁迫后外排速度增大,速度值区间由13.86~46.88 pmol·cm^(−2)·s^(−1)变为61~150 pmol·cm^(−2)·s^(−1);相较Na^(+),Cl^(-)外排速度升高幅度较大,其中‘辽春10号’外排量变化最大,外排速度是胁迫前的10倍,Na^(+)、Cl^(-)外排速度变化与品种耐盐性无明显相关性。2)高盐胁迫下,盐敏感小麦的根苗比降低,耐盐小麦根苗比升高;盐敏感小麦品种鲜重较CK显著下降,耐盐小麦品种变化不显著。3)盐胁迫条件下,耐盐及中等耐盐小麦品种,根部及地上部K^(+)含量较CK分别增加57%~88%和18%~112%,盐敏感小麦则分别降低40%~44%和24%~42%;耐盐小麦地上部Na^(+)增加倍数小于盐敏感材料,将更多的Na^(+)阻隔在根部,表现出了较好的区隔Na^(+)能力。4)盐胁迫后K^(+)流速与耐盐性评价指标根冠比变化量、鲜重变化率均呈高度的相关,其拟合度分别为0.972和0.832。250 mmol·L^(−1) NaCl胁迫24 h后小麦根部成熟区K^(+)流速可以作为小麦耐盐性筛选的重要生物标记。

基于机器视觉的白菜种子精选方法研究

针对白菜种子,以北京小杂55号为研究对象,使用机器视觉技术获取种子10个颜色特征和6个形状特征,再通过单粒种子萌发试验确定种子活力,并使用曼-惠特尼U检验分析种子活力与图像特征的相关性。将显著相关图像特征与种子发芽实验结果组成数据集,结合偏最小二乘判别分析法建立分类模型,并通过MatLab软件进行了仿真分析。结果表明:白菜种子的R分量均值、R分量标准差、G分量均值、G分量标准差、B分量标准差、H分量均值、H分量标准差、S分量均值、S分量标准差和圆形度P与白菜种子活力显著相关。结合这些特征,使用偏最小二乘判别分析法建立分类模型,进行种子精选,可以将该批白菜种子发芽率由原始50.67%提升至69.43%。由此表明,可通过机器视觉技术对白菜种子进行精选,从而提高种子的活力。

玉米单粒种子发芽潜力无损检测方法研究

以郑单958为研究对象,研究玉米单粒种子发芽潜力无损检测方法。使用相机采集单粒种子图像,提取种子24个颜色特征和13个形状特征。将图像特征与种子发芽实验结果组成数据集,通过使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)提取8个可以代表所有特征的主成分,结合极限学习机算法(Extreme Learning Machine, ELM)建立模型。通过Matlab软件进行仿真,并分析了选择不同隐含层神经元个数和不同隐含层激励函数对模型预测精度的影响。结果表明,使用极限学习机模型ELM选择sigmoid函数建立PCA-ELMs模型对种子发芽预测的准确率为63.33%,查准率为88.51%,查全率为63.11%。研究表明,通过机器视觉技术结合PCA-ELMs算法建立模型,对种子发芽潜力预测具有一定可行性,通过模型分类后可以使剩余样本发芽率获得提升。

柑橘黄龙病早期诊断的PCR检测技术优化

柑橘黄龙病是柑橘属植物主要病害之一,是由一种限于韧皮部内寄生的革兰氏阴性细菌引起的病害,病菌可随筛管转运至整个植株,其潜伏周期长、危害面积广,严重威胁我国乃至世界范围内柑橘产业的健康发展。因此,早期柑橘黄龙病的快速检测是病害防治重要环节,目前最常用的是基于PCR技术的检测方法,但由于植株体内的病菌含量较低、PCR扩增体系中引物稳定性的差异、DNA模板浓度的不同均会对扩增效果有较大影响。本研究以感染黄龙病的柑橘叶片作为样本,提取叶片DNA作为模板。利用LSS606/LAS、16sf/16sr、A2/J5、P1/P2和OI1/OI25对柑橘黄龙病检测引物对PCR反应体系进行了优化。结果显示,除了OI1/OI2引物的特异性较差外,其余4种引物均表现了很好的特异性,引物浓度在0.2~0.3μmol时,PCR扩增效果较好。灵敏度检测显示引物LSS606/LAS、A2/J5对模板DNA的灵敏度较高,在模板浓度为0.048 ng·μL^(-1)时仍能扩增出目标产物,分别是引物16sf/16sr和P1/P2检测灵敏度的10倍和20倍,可检测出1 ng总DNA中的柑橘黄龙病菌数在426~755。该研究通过特异性引物的筛选以及PCR检测体系的优化,确定了一种快速准确检测柑橘黄龙病的方法,为柑橘黄龙病的早期诊断奠定基础。

基于羧基化石墨烯-海藻酸钠复合材料的脱落酸电化学免疫传感器的构建及应用

脱落酸(Abscisic Acid,ABA)是一种重要的植物激素,在种子和芽休眠、器官大小控制、植物衰老和死亡等发育过程中发挥作用,同时调控植物的生物与非生物胁迫。为快速、准确地测定植物体内ABA的含量,本研究开发了一种新型的ABA免疫传感器。通过在电极表面修饰羧基化石墨烯(GR-COOH)及海藻酸钠(Sodium Alginate,SA)来增加抗体的固定量,从而提高传感器的检测性能。对GR-COOH、SA、ABA抗体的浓度进行了优化,根据ABA抗体和抗原的结合导致电极阻抗发生变化的原理,实现了ABA的检测。传感器在10 pmol/L~1μmol/L范围内与ABA浓度呈线性关系,实测的检测下限为10 pmol/L,具有较好的稳定性和选择性。进一步以感染柑橘黄龙病的脐橙为研究对象,通过制备的基于GR-COOH-SA复合材料的ABA免疫传感器检测了黄龙病菌侵染下脐橙叶片中ABA的含量变化。结果表明,脐橙感染黄龙病后,叶片中ABA的含量增加,从而表明ABA在植物的抗病反应中发挥重要作用。进一步研究了ABA合成途径中关键酶的基因CitZEP表达量的变化,植株感病后基因表达量升高,传感器测得的ABA含量升高与传感器的检测结果相符,表明基于GR-COOH-SA复合材料的ABA免疫传感器具有较好的实用性。

基于机器视觉的小麦种子活力检测方法

种子发芽试验是种子检测的重要环节。传统的发芽检测采用人工检测方式,存在费时费力、且受人为主观因素影响较大等问题。以小麦种子为研究对象,设计一种小麦种子垂直发芽装置,基于形态学分析设计了种子发芽点检测方法,借助芽点位置对胚根、胚芽长度进行检测,实现种子发芽快速判别。通过7 d的发芽试验计算小麦种子的发芽率、发芽指数、平均发芽指数,与人工检测结果进行对比,该方法测定的小麦种子发芽率的准确率达100%,发芽指数、平均发芽指数误差分别为1.68%、2.40%。该装置和方法实现了种子活力参数的检测分析,为农作物种子快速检测提供了研究基础。

水培环境下的作物养分吸收多参数检测系统研究

在水培环境下对植物根系养分吸收的动力学主要利用耗竭曲线和系列含量法进行研究,而依靠人工间隔性的采样过程不但耗费人力而且影响效率。为解决这一问题,利用离子选择电极和图像传感器分别测定植物根系在水培环境下养分吸收时的离子含量和根系表面积,结合Michaelis-Menten方程获得植物动力学特征参数;系统硬件以STM32F407ZGT6微处理器作为主控单元,给出具有精密电化学传感器接口的信号调理与数据采集电路;在上位机系统中完成数据通讯、校准以及建模处理等。经测试表明,溶液校准后不同价态离子的能斯特斜率转换率分别在80%或90%以上;该系统与WinRHIZO获得的根系表面积相比,2组数据的线性相关性为0.97。该系统能够稳定的获取植株全根系的吸收临界浓度(Cmin)、最大吸收速率(Imax)、米氏常数(Km)等特征多参数,可为农作物营养的科学研究及水培环境下的养分吸收监测提供技术支撑。

基于透射光和反射光图像同位分割的小麦品种识别方法研究

为提高基于机器视觉的小麦品种识别准确性,本文通过透射光和反射光同位图像分割对种子颜色特征参数进行了优化提取。采用透射光图像辅助反射光图像分割的方式从种子图像中分割出胚部区域,并分别提取小麦整粒、种胚、胚乳区域的颜色特征参数。以济麦22、济麦44、京麦9、京麦11共4个品种种子作为研究对象,利用HALCON机器视觉软件获取种子的颜色特征参数,通过偏最小二乘法判别分析法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)建立分类模型。结果表明:通过透射光图像辅助反射光图像分割后,融合的更多种子颜色参数信息,使得4个品种的小麦种子识别正确率均获得提升。济麦和京麦间混杂识别正确率从种粒反射光颜色特征的95%提升到融合了透射光、胚和胚乳颜色特征的99%以上,济麦22和济麦44混杂识别正确率从73.28%提高到84.60%,京麦9和京麦11混杂识别正确率从74.15%提高到83.73%。通过透射光特征进一步融合分析种子胚和胚乳图像所包含的颜色特征可有效提高小麦品种识别正确率。

船用螺旋桨图样绘制软件的开发

介绍的船用螺旋桨图样绘制软件开发是在Excel与Auto CAD的基础上,通过各自的二次开发接口来编写VBA代码,并实现二者的连接、调用、绘图及表格转换等功能,从而能够根据螺旋桨型值表等参数自动快速地绘制出螺旋桨CAD图样,避免以前繁琐的螺旋桨图样绘制过程,降低劳动强度、节省工作时间,具有很好的推广前景。

小麦品种Bogatka抗白粉病基因的分子标记定位

为明确小麦品种Bogatka抗白粉病性状的遗传基础,利用感病亲本薛早和Bogatka以及其杂交所得"薛早/Bogatka"F1与薛早回交得到的BC1群体,进行遗传分析和分子标记定位。结果表明,Bogatka中含有1个显性抗白粉病基因,暂命名为MlBogatka。进一步利用BSA法对BC1分离群体进行分子标记检测,得到与MlBogatka基因连锁的分子标记STSBCD135、Xgwm501和Xwmc332,并构建遗传连锁图。根据这些分子标记的染色体定位信息,该基因位于小麦2B染色体长臂。综合对该基因的标记定位和Pm6基因特异分子标记检测结果,推测该基因可能是Pm6或与Pm6位点紧密连锁的抗白粉病基因。本研究结果为Bogatka在小麦抗白粉病育种中的利用提供了依据。

快速无损获取植物离子流速信息实时反映植物的生理活动特征——国家重大科学仪器设备开发专项“便携式植物微观动态离子流检测设备研发与应用”成果

植物对外界离子的吸收和动态运输在植物的生长发育、新陈代谢、营养吸收、感知刺激等过程具有关键作用。传统上研究植物离子吸收多采用化学检测方法，通过研磨提取后检测体内离子积累量，从而推断离子的吸收情况。实际上活体植株或细胞与外界环境交换的动态的离子流速变化信息能更直观反应植物的生理活动特征。因此实现植物离子流速信号的活体检测有助于揭示植物生命活动机理，辅助植物基因功能研究，指导作物品种选育和栽培措旌制定。

逻辑门电路

目前,计算机、测量仪器和汽车发动机控制装置广泛采用了数字电路。这是因为数字电路集成度高、成本低、使用方便、抗干扰能力强、控制精度高,并且,数字信号便于长期储存、保密性和通用性好。 1 数字信号的特征电路分为数字电路与模拟电路2种。