miR-495通过抑制RNF113A的表达调控食管鳞癌细胞恶性表型

目的:探讨微小RNA-495(miR-495)对食管鳞癌细胞恶性表型的影响及分子机制。方法:在食管鳞癌细胞Eca109中转染miR-495模拟物、miR-495抑制剂及相应的随机对照序列,分别采用实时荧光定量PCR(qPCR)检测miR-495的表达,CCK-8试剂盒检测细胞增殖能力,流式细胞术检测细胞周期及凋亡率变化,Transwell实验检测细胞的侵袭和迁移情况,并用qPCR和Western blot检测下游靶基因RNF113A mRNA和蛋白的表达。结果:与对照组比较,转染miR-495模拟物组Eca109细胞中miR-495 mRNA水平显著升高(P<0.05),转染miR-495抑制剂组Eca109细胞中miR-495 mRNA水平显著降低(P<0.05);各组间细胞增殖能力无显著变化(P>0.05);与对照组比较,转染miR-495模拟物组细胞凋亡增多(P<0.01),迁移和侵袭能力下降(P<0.01),细胞被阻滞在G0/G1期(P<0.01);转染miR-495抑制剂组细胞凋亡减少(P<0.01),迁移和侵袭能力升高(P<0.01),进入细胞周期S期的细胞显著增多(P<0.05)。与对照组比较,转染miR-495模拟物组Eca109细胞中RNF113A蛋白水平表达下调(P<0.05),转染miR-495抑制剂组RNF113A蛋白水平表达上调(P<0.05),而RNF113A mRNA水平无显著变化(P>0.05)。结论:miR-495可促进Eca109细胞凋亡,抑制其迁移和侵袭能力,并调控细胞周期分布,miR-495可能通过调控RNF113A蛋白表达介导食管鳞癌细胞的恶性表型变化。

间作对气雾培生菜生长和硝酸盐积累的影响

该文对生菜与樱桃萝卜间作和生菜单作模式下气雾培生菜相关指标进行了对比研究,并结合营养液中矿质元素含量的变化规律进一步分析了生菜与樱桃萝卜间作模式下生菜地上部分硝酸盐积累的主因素。结果表明:生菜与樱桃萝卜间作有利于提高生菜地上部分鲜质量,促进生菜叶片的展开以及生菜植株根总长度、根系表面积和根系体积等植株根系形态学参数的增大;生菜与樱桃萝卜间作增加了生菜SPAD值、净光合速率、气孔导度和蒸腾速率等光合指标,而对胞间CO_2浓度无明显规律性影响;生菜与樱桃萝卜间作不同程度地降低了生菜硝酸盐含量,随着气雾培时间的推进,总体呈先降低后增加的趋势,而硝酸还原酶活性的变化趋势与硝酸盐含量的变化趋势相反;进行相关性分析得出,生菜与樱桃萝卜间作模式下生菜硝酸盐含量降低主要是由于硝酸还原酶活性的增加导致的,并且营养液中硝态氮消耗量和锰消耗量对硝酸还原酶活性影响较大,相关系数分别为0.882和0.851。研究结果揭示了生菜与樱桃萝卜间作模式对气雾培生菜生长和硝酸盐积累的影响,并探究了该模式下生菜硝酸盐积累的主因素,为生菜与樱桃萝卜间作模式的作用机理研究提供一定的理论基础。

植物生产的光环境因子调控应用综述

阐述了光环境因子调控在植物生产过程中的主要应用和发展趋势,总结了4个主要的光环境因子(光质、光强、光周期、光分布)对植物生长发育的调控手段,并结合其它环境因子(如温度、通风)的协同作用,介绍了植物(包括瓜果蔬菜类和观赏花卉类等)生长发育过程中光环境调控的先进智能设备和系统,深入分析了植物所含不同色素通过吸收不同波段的光能从而产生一系列生化反应的机理及前沿研究现状。研究结果表明:光环境因子从多方面影响着植物生长发育,实现光调控的精准化、智能化对指导植物生产具有重要意义。

植物叶绿素荧光光谱的研究进展

叶绿素荧光在植物叶绿体的能量得失过程中产生,利用叶绿素荧光光谱可无损、快速、准确获取植物生理信息,监测植株生长状况,对研究植物的生理信息和健康状态具有重要指导意义。该研究介绍了叶绿素荧光的产生原理,以植物病虫害、光能利用效率和叶绿素含量3个方面为主,综述了叶绿素荧光光谱分析技术在植物生理信息检测中的研究进展,以期为植物内部生理信息的快速无损检测提供参考依据。

玉米叶片净光合速率快速检测方法研究

玉米叶片的净光合速率可以用来表征植物生物量的积累和营养盈亏等健康状态,为探求玉米叶片净光合速率的快速无损检测方法,利用叶绿素荧光光谱分析技术对拔节期玉米叶片净光合速率进行检测。实验选取了吉林省典型种植品种先玉335作为研究对象,通过对80组数据的无量纲化处理和标准化处理,降低光谱噪声引起的样本差异,分析不同光谱波段与叶片净光合速率的相关性,确定500~550nm、675~715nm、715~745nm等3组波段作为光谱检测样本。选择675~715nm波段作为光谱波段的典型参数预测玉米叶片的净光合速率,得出两者之间存在显著线性关系,其决定系数R^2=0.7 9 2 4,表明以6 7 5~7 1 5 nm波段预测玉米叶片的净光合速率是可行的。对回归模型进行验证,得到预测值与真实值之间的决定系数R^2=0.7 9 2 1,表明此回归模型对拔节期玉米叶片净光合速率具有良好预测能力,为植物生理信息快速无损检测提供了新的方法。

基于多阈值图像分割算法的秸秆覆盖率检测

针对目前秸秆覆盖率人工检测费时费力、准确率低、信息难以存储的问题,提出了一种基于图像分割的秸秆覆盖率检测方法。考虑到传统图像分割方法精度不高,且多阈值分割时计算量过大,将灰狼算法中的搜索机制与差分进化算法相融合,提出一种基于图像多阈值的自动分割方法(DE-GWO),用于田间秸秆覆盖率检测。首先,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,采用自适应Tsallis熵作为目标函数,评估图像分割效率;其次,根据图像的复杂程度选取分割阈值的数量,利用DE-GWO算法对其进行多阈值图像分割;然后,分别按照灰度级别计算分割后图像比例;最后,根据拍摄高度、fov视角等参数,将图像中秸秆覆盖率与实际地理面积进行转换。实验结果表明,本文算法田间秸秆覆盖率与实际测量误差在8%以内,且相比于改进粒子群算法(PSO)和灰狼算法(GWO),DE-GWO算法精确度更高,平均耗时为人工测量的1/1 500。开发了一套依据DE-GWO算法的秸秆覆盖率检测软件系统,为后续监控系统的实时检测提供了算法基础和软件支持。

用多阈值多目标无人机图像分割优化算法检测秸秆覆盖率

为了适应航拍采集秸秆覆盖图像大尺度处理需求,提高当前多阈值差分灰狼优化算法(Differential Evolution Grey Wolf Optimizer,DE-GWO)的图像分割质量和速度,提出一种用于检测秸秆覆盖率的图像分割优化算法。该研究借鉴了人工蜂群多目标灰狼优化算法(Artificial Bee Colony Survey Multi-Objective Grey Wolf Optimizer,AS-MOGWO),在DE-GWO算法中加入了多目标灰狼优化算法(Multi-Objective Grey Wolf Optimizer,MOGWO)的外部存档,引入多目标的概念,并添加了人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)中观察蜂的搜索策略,提出了基于多阈值的多目标秸秆覆盖图像自动分割的优化算法(Differential Evolution Artificial Bee Colony Survey Multi-Objective Grey Wolf Optimization,DE-AS-MOGWO)。该算法不仅继承了DE-GWO算法的自动分割特性,还兼备AS-MOGWO算法的高效收敛性,提高了图像分割的准确性和处理速度。分析结果显示,在无外界影响的情况下,该研究提出的DE-AS-MOGWO优化算法与人工实际测量法匹配的误差可控制在8%以内。在算法性能方面,DE-AS-MOGWO相比于PSO(Particle Swarm Optimization)、GWO(Grey Wolf Optimizer)、DE-GWO和DE-MOGWO在平均匹配率上分别提高了4.967、3.617、2.188和3.404个百分点,平均误分率分别降低了0.168、0.131、0.089和0.116个百分点,而算法耗时分别降低了82%、84%、17%和32%。试验结果表明,多阈值多目标图像分割方法在大尺度无人机图像中可获得较好的分割效果,且针对不同秸秆覆盖率图像均具有普遍适用性,为大面积秸秆覆盖率检测以及其他相关图像检测提供了高效算法支持。

基于芡实叶脉分叉结构的穹顶温室设计与试验

基于芡实叶脉的分叉结构及三角形的稳固特性设计了一分二-原、不分叉、一分二-全三角形和一分三4种穹顶温室。利用ANSYS有限元分析软件对4种温室进行了静力及线性屈曲分析,静力分析结果表明,4种温室在组合2(风载组合)作用下差别显著,即随着分叉级数增多,位移与强度分别降低了98. 92%和86. 46%,一分二-全三角形和一分三满足强度要求,且两者力学特性相近,耗材量相比不分叉结构分别增加了11. 88%和30. 18%;屈曲分析结果表明,竖直和水平荷载作用下,屈曲荷载分别是许用荷载的63. 52～26 737. 22倍与26. 86～11 300. 97倍(以单元长度为限),4种温室稳定性皆满足要求,且对竖直荷载响应显著,即分叉结构使屈曲荷载平均增加了334. 02%;综合得出一分二-全三角形为最优结构。基于第二相似理论,以1∶25制作的缩尺模型在12组应变试验中,与仿真结果无显著差异的组数占75%,25%略有偏差,试验相对误差为0. 18%～0. 69%,仿真过程准确可靠;模型横梁对组合1(雪载组合)响应明显,即各组应变均值在组合1作用是组合2作用下的5. 6倍,竖梁对组合2响应明显,即各组应变均值在组合2作用是组合1作用下的6. 2倍。

基于分叉结构的穹顶温室试验与仿真优化

基于最优穹顶温室缩尺模型承力面面积比例分配计算得上3层横梁及竖梁相应荷载,在ANSYS中进行逐级静力仿真,与雪载模拟应变试验对比,结果表明,微应变与加载质量呈线性相关,试验相关系数为0.9932~0.9999,仿真相关系数为0.9948~1,仿真与试验微应变相对误差为1.840%~8.386%,仿真方法可靠。对1层横梁和竖梁在网格尺寸为10、12、16、18、20 mm时进行静力仿真,结果表明,模型半径在0.24 m时,适宜的网格尺寸为16~18 mm。在ANSYS中,采用同样方法计算仿真加载值,对半径6 m的穹顶温室12组方案进行初选、线性屈曲、力学校验(刚度、强度、稳定性)等逐步分析,得到共4层、第1层梁数为8、混合分叉结构为最优方案;对半径12、18 m的穹顶温室最优结构进行屈曲仿真,结果表明,在水平荷载作用下1阶初始模态缺陷明显,在竖直、水平荷载作用下,非线性屈曲荷载平均为线性屈曲荷载的0.37、0.57倍,说明有必要对大跨度穹顶温室进行非线性屈曲分析,以保证其结构足够稳定;力学校验皆合格,且半径为6、12、18 m温室的稳定性校验值在组合2作用下分别为组合1作用下的1.89、2.26、2.33倍,强度在2种组合作用下差别不大;与1152 m^2 Venlo型连栋玻璃温室相比,3种尺寸温室单位体积用钢量可节约40.11%~59.34%。

改进U-Net模型的保护性耕作田间秸秆覆盖检测

为了适应保护性耕作秸秆还田监测的技术需求,提出了一种改进的U-Net语义分割算法对秸秆覆盖率进行检测。首先,提出一种新的卷积模块代替原始U-Net框架中的卷积模块;其次,改进Inception结构,引入条纹池化和高效空间金字塔空洞卷积模块,形成新的Gception结构;最后,在模块中引入注意力机制。利用无人机采集田间地表图像,将改进的U-Net模型应用于自标注田间秸秆图像分割,与U-Net,PSP-Net,Link-Net,Res-Net,DSRA-Unet和DE-GWO算法进行对比实验,得到的平均交并比为80.05%,平均像素精确度为91.20%,覆盖率平均误差为0.80%。实验结果表明,改进U-Net模型的分割结果优于对比算法,能够保证特征提取的有效性和全局特征的完备性,有效剔除树影以及田内其他干扰因素。该模型适用于含有农机和树影等干扰的田间复杂场景,在大尺度图像中亦可获得较好的分割效果,可为大面积秸秆覆盖率检测提供技术支持。

基于LIF技术分析玉米叶片蒸腾效应模型

玉米抽丝期是玉米由营养生长进入生殖生长的转折点,是决定玉米产量的关键时期。为此,基于激光诱导荧光光谱(LIF)技术,以抽丝期玉米叶片为研究对象,快速无损地获取植物生理信息的日变化,重点分析玉米叶片蒸腾效应与叶绿素荧光光谱的相关性,并选择706~748nm波段作为敏感光谱波段,建立了基于光谱特征参数的植物叶片蒸腾速率的预测模型。结果表明:采用荧光强度F730研究玉米叶片蒸腾效应最合适;由于气孔导度反映蒸腾效应,且影响CO2的同化过程,故以气孔导度的信号之一的叶片温度作为模型输入修正;通过对蒸腾速率与叶片温度、叶绿素荧光强度进行回归诊断与全回归分析,建立了基于荧光强度F730和叶片温度的蒸腾速率预测模型,分析了蒸腾速率与二者的相关性,模型复相关系数为R=0.833 4,模型校验结果的相关系数R2=0.879 8,认为模型的预测能力较好。通过激光诱导叶绿素荧光光谱技术实现了对植物生理信息的无损检测与分析,建立的玉米抽丝期蒸腾速率预测模型可为玉米优质高产的水肥精准化、智能化控制技术提供数据支持。

Mode of Managing Nutrient Solution Based on N Use Efficiency for Lettuce （Lactuca sativa L.）

In aeroponic cultivation the nutrient solution is an essential component to achieve good production results. And nitrogen is the main constituent element of the nutrient solution and essential element in plant nutrition. Therefore, the management and monitoring nutrient solution and existing nitrogen is fundamental. The experiment shows that three modes of replacing the nutrient solution and three initial pH values and their interaction significantly influenced the fresh weight and dry matter of lettuce. The highest values of fresh and dry weight were recorded in the fifth treatment where there is an interaction between pH 6 and the mode of replacing half of the nutrient solution. The consumption rate of nitrate nitrogen （NOa-N）, ammonium nitrogen （NH4-N） and gross nitrogen （GN） was higher during stage 1 （10 days after transplanting）, especially for the mode of complete replacing nutrient solution.

光谱技术在农作物信息感知中的应用研究进展

农作物的生长状况是影响农产品品质的重要因素,及时检测农作物的生长状况并进行有效管理,是保证农业健康发展的关键。光谱技术是现代农业生产智慧检测的重要手段之一,文章总结了农作物营养元素、作物识别、农药残留、生理信息检测等方面的光谱技术应用,在总结所取得重要进展的基础上,提出目前发展所存在的问题,并进行了发展趋势分析。