确保水稻杂交种子质量的措施

阐述了水稻杂交种子质量的重要性,介绍了确保水稻杂交种子质量的有效措施。

杂交水稻种子产业化发展路径探讨

本文简要分析了杂交水稻种子产业化的重要意义,详细介绍产业化模式存在的主要问题,如产销分离、管理不当、科研力量削弱、市场管理缺乏有效监督、品牌效应差等,并提出关于加快“产销一体化”体制构建、加大科研投入力度、完善市场管理法治建设、塑造企业的卓越品牌等具体建议。通过以上分析,得出杂交水稻种子产业化的发展方向和未来趋势,为我国农业产业发展提供参考。

建宁县杂交水稻种子烘干发展现状与对策

种子烘干是保障粮食品质的重要环节,文章对建宁县种业发展情况、种子烘干能力现状、烘干能力建设成效及做法、面临的困难和挑战进行分析,提出新建一批烘干中心(点)、探索提高烘干设备利用率、引进研发烘干机具设备、降低烘干成本等发展对策,为水稻制种产业发展及产地烘干建设提供借鉴。

杂交水稻种子浸种催芽的经验总结

湖南是水稻种植大省。一般湖南省早稻在3月底至4月初播种,中稻在4月初至5月底播种,晚稻在6月中下旬播种。种子催芽是水稻种植的第一步。每年都有农民因操作不当,导致种子烧芽、出芽不齐,种子发酸、发臭、沾手、滑壳、有酒味等问题。

近红外光谱与图像融合的杂交水稻种子分类方法研究

随着杂交水稻育种技术的快速发展,杂交水稻品种日益繁多,品质与价格也千差万别,利用智能化手段对杂交水稻种子进行快速分类、分级和品质检测成为杂交水稻研究领域的热点。首先研究了不同预处理方式对基于近红外光谱的一维卷积神经网络分类模型对杂交水稻种子的分类效果的影响,研究结果表明利用Savitzky-Golay卷积平滑算法预处理后的一维卷积神经网络分类模型可获得最佳的分类效果,其验证集与测试集的分类精度为95.4%和92.9%。利用随机森林特征波长选择算法选取3个最重要的特征波长分别构建基于单波长灰度图像数据集和基于3波长重构的伪彩色图像数据集,研究了基于图像数据集的卷积神经网络VGG和残差网络ResNet的杂交水稻种子分类模型,其研究结果表明基于伪彩色图像数据集的VGG卷积神经网络模型能够获得最优的分类效果,其验证集与测试集的分类精度分别为92.8%和92.8%,相比基于伪彩色图像数据集的ResNet分类模型,其验证集提升3.6%,测试集提升4.9%。为了进一步提高分类的精度,提出了一种图像信息与光谱信息融合的杂交水稻种子分类方法,该方法利用1D-CNN网络分支提取种子的光谱特征,利用2D-CNN网络分支提取种子图像的空间维度特征,最终构建基于图谱融合的2Branch-CNN卷积神经网络分类模型,其验证集与测试集的分类精度都得到明显改善,分别达到98%和96.7%。并利用混淆矩阵评估了2Branch-CNN分类模型对于各个种类的杂交水稻种子的分类效果。研究结果表明通过图谱融合能有效提升卷积神经网络模型的分类精度,构建基于光谱与图像数据融合的二分支卷积神经网络模型将为杂交品种的种子快速筛选与分级提供新思路。

德阳市场销售杂交水稻种子的变化分析

通过对2017~2022年德阳市杂交水稻种子市场的抽样进行数据整理,分析了德阳市杂交水稻种子的商品质量(水分、净度、发芽率、纯度)变化、米质变化、种子企业在德阳的市场占有率变化,从而更全面地掌握德阳市销售杂交水稻种子的情况。

关于《三明市杂交水稻种子生产管理规定》的说明——2023年11月21日在福建省第十四届人民代表大会常务委员会第七次会议上

主任、各位副主任、秘书长、各位委员:我受三明市人大常委会委托,现就《三明市杂交水稻种子生产管理规定》(以下简称《规定》)说明如下:一、制定《规定》的必要性习近平总书记对种业振兴十分重视,党的十八大以来,多次作出重要指示,强调“农业现代化,种子是基础,必须把民族种业搞上去”“只有用自己的手攥紧中国种子,才能端稳中国饭碗,才能实现粮食安全”,为种业发展指明了方向。

福建省人民代表大会常务委员会关于批准《三明市杂交水稻种子生产管理规定》的决定

三明市人民代表大会常务委员会公告﹝十四届﹞第十一号《三明市杂交水稻种子生产管理规定》已于2023年10月31日由三明市第十四届人民代表大会常务委员会第十二次会议通过,于2023年11月23日经福建省第十四届人民代表大会常务委员会第七次会议批准,现予公布,自2024年1月1日起施行。

基于近红外光谱的杂交水稻种子发芽率测试研究

现阶段水稻种子发芽率测试仍然按照传统的农作物种子发芽技术规定进行发芽试验,此方法存在试验周期长、成本高、专业性要求高等缺点,本研究提出一种基于近红外光谱技术的快速、无损测试杂交水稻种子发芽率的新方法。采用人工老化方法在温度45℃、湿度100%的条件下分别老化处理2个品种杂交水稻种子0,24,48,72,96,120,144h;用近红外光谱仪分别采集2个品种不同老化时间段杂交水稻种子光谱数据共280份,随机分成校正集(168份)和检验集(112份);测试不同老化时间段的水稻种子发芽率;以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,分析不同光谱波段和比较不同光谱预处理方法对模型精度的影响。2个品种的水稻种子光谱数据采用全波段和标准化+正交信号校正预处理时模型最优,模型校正集决定系数(RC)与验证集相关系数(RP)分别为0.965和0.931,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为1.929和2.899,验证集预测值与真实值之间的相对误差在4.2%以内。研究结果表明利用近红外光谱分析技术进行杂交水稻种子发芽率的快速无损检测是可行的。

杂交水稻种子固有细菌群落多样性探究

采用传统的分离培养方法和分子生物学技术对我国高产杂交水稻(OryzasativaL.)金优611种子固有细菌进行研究,从而了解其中可培养细菌群落的多样性。对分离得到的91株细菌进行16SrDNA扩增、ARDRA分型和16SrDNA系统发育分析,结果表明,分离得到的91株细菌分属于10个属16个种。其中γ-变形杆菌(Gammaproteobacteria)(53.85%)占据优势地位,其次为α-变形杆菌(Alphaproteobacteria)(20.88%),其它分属放线菌门Actinobacteria(15.39%)及厚壁菌门Firmicutes(9.88%)。其中的泛菌属(Pantoea sp.)和鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas sp.)、假单胞菌属(Pseudomonas sp.)、微杆菌属(Microbacterium sp.)为分离到的优势种群,且在种子这一特殊的生存空间中有4株潜在的新种存在。首次报道了杂交水稻金优611种子具有丰富的微生物群落多样性,为进一步探索植物种子际微生态环境中微生物群落的形成和生态功能提供了基础信息。

环烷酸钠对杂交水稻陈种子发芽能力、幼苗素质的影响

利用不同浓度的环烷酸钠溶液对杂交稻陈种子进行浸泡处理,结果表明,环烷酸钠溶液浓度为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9 mL/L时均能显著提高陈种子的发芽率及发芽势,促进幼苗的生长发育,尤以0.7 mL/L效果最佳;环烷酸钠与硫酸锌混合溶液可进一步提高种子活力,显著促进水稻幼苗生长发育,0.7 mL/L环烷酸钠溶液与0.6%硫酸锌溶液混合液效果最好。

杂交水稻种子穗萌遗传效应的研究

以穗萌抗性水平不一的 6个不育系和 7个恢复系为亲本材料 ,采用不完全双列杂交的试验设计 ,并运用包括胚乳、细胞质和母体植株三套遗传体系的种子遗传模型及估算遗传方差分量和预测遗传效应值的统计分析方法 ,对杂交水稻种子穗萌特性的遗传效应进行了研究。结果表明 ,杂交水稻种子的穗发芽率同时受种子直接加性、种子直接显性和母体加性效应的影响 ,且以种子直接效应为主 ,不受细胞质和母体显性效应的影响。在选择育种中 ,田间穗上发芽率以单粒选为好。而穗萌指数同时受制于种子直接遗传效应、母体效应和细胞质效应 。

杂交水稻种子特征特性与播种品质关系的研究概述

杂交水稻种子播种品质较常规种子低,表现在发芽率、成苗率较低,浸种催芽、播种育秧生产环节中技术难度较常规稻种子大。种子裂颖率、穗萌芽率、种子带菌率较高等是影响播种品质的主要因素。作者综述了杂交水稻种子裂颖的原因、裂颖种子的测定和分级方法、贮藏特性与种用价值;杂交水稻制种穗萌发芽的表现和影响因素。提出了控制裂颖和穗萌动发芽的技术措施。

基于计算机视觉技术对杂交水稻裂颖种子的识别研究

应用计算机视觉技术理论,通过图像处理获取正常、微裂、裂颖3种杂交水稻种子的特征,并根据这些特征设计神经网络进行杂交水稻裂颖种子识别。结果表明,该方法能准确识别正常、微裂、裂颖的种子,识别率达到96%、85%、95%。

杂交水稻种子特征特性视觉检验分析与图像信息库的建立

为提供机器视觉检验杂交稻种时的检验策略及其各类基本图像信息 ,将杂交稻种特征特性分为芽谷、重霉、裂颖、点霉、微裂和正常等六类进行检验处理 ,利用自行研制的数字图像系统采集金优 4 0 2、汕优 10号、中优 2 0 7、嘉优 99、Ⅱ优32 0 7共 5个杂交稻种的样品图像 ,在此基础上运用开发的相关算法软件对每幅图像进行计算 ,从而获得各类稻种的长、宽、长宽比、面积、紧密度、色调等外观特征参数值范围 ,进而建立了 5个杂交稻种的图像信息库。图像信息库可显示各杂交稻种的典型图像和相关特征值信息 ,有助于明确其特征特性的分类界限 ,为检验提供阈值选择的参考 ,并支持大量图片的管理、新品种的添加等 ,是机器视觉检验稻种的基础。

基于声学特性的裂颖杂交水稻种子检测方法研究

杂交水稻种子在成熟过程中不可避免地会产生稻壳的裂颖,出现裂颖后会影响种子发芽性能和秧苗品质。为识别裂颖水稻种子并将裂颖水稻种子分选出来,利用自行研制的裂颖水稻种子声学检测装置,对不同下落高度、声音传感器与倾斜碰撞玻璃板之间不同距离的正常杂交水稻种子和裂颖杂交水稻种子声学特性进行测试。试验结果表明,正常杂交水稻种子撞击玻璃板后其产生的电压幅值普遍高于裂颖杂交水稻种子,杂交水稻种子最佳下落高度H=150 mm,声音传感器与倾斜碰撞板间的最佳距离h为10 mm或20 mm。对两优108杂交水稻种子的综合识别率达到94%,新两优6380杂交水稻种子的综合识别率达到88%,两优6326杂交水稻种子的综合识别率达到92%。在最优工作条件下正常杂交水稻种子和裂颖杂交水稻种子平均识别率分别达到92%、90.67%。本研究表明能够利用杂交水稻种子碰撞声学特性将裂颖种子与正常种子有效分离出来。

缺乏亲本材料条件下鉴定杂交水稻种子纯度的研究

通过直接利用杂交水稻种子筛选SSR标记,进行种子纯度鉴定。结果表明,采用10粒杂交种子的DNA建立DNA池用于引物的筛选,可以有效地避免采用单粒杂交种子时,因假杂种可能造成的干扰。该方法克服了已有的DNA分子标记在鉴定种子纯度技术中对亲本材料的依赖,实现了即使在经销商不愿或无法提供亲本材料时也可以进行杂交种子纯度鉴定。此外,本方法还缩短了鉴定时间,并节约了鉴定费用。

抗穗萌剂抑制杂交水稻种子穗发芽的初报

近年来,九二○植物调节素在杂交水稻中的应用,存在一个突出的问题是母株的穗发芽,一般年份穗发芽率为5～10%。遇到阴雨连绵天气则更易造成大量穗发芽。1989年浙江省早稻穗发芽达10～20%导致减产,不仅给收购工作、种子贮藏和浸种催芽增加了难度,而且严重影响种子质量和经济效益。为此,我们应用抗穗萌剂Ⅰ(水剂);Ⅱ(粉剂)进行抑制杂交水稻种子穗发芽的研究,取得初步效果。