烟叶平台统一硬件设备接入管控的设计与实现

为推动烟草行业高质量发展,结合数字经济发展趋势和行业相关探索实践经验,烟草行业2020年启动全国烟草生产经营管理一体化平台建设,烟叶平台是其中一个重要领域。管控烟叶包装条码打扫码硬件设备是烟叶平台核心建设内容之一,文章着重介绍烟叶平台打扫码硬件设备接入管控以及基于Web浏览器及硬件网关实现打码控制的设计与实现。

一株烟草赤星病拮抗细菌Y6的筛选·鉴定及生长条件优化

为获得能有效抑制烟草赤星病菌的拮抗菌,通过平板对峙法,筛选出一株对烟草赤星病菌有较强抑制作用的生防菌,通过形态、生理生化特征以及16S rRNA、gyrA序列分析等方法对其进行鉴定,并对其生长条件进行优化。结果表明,Y6菌株对烟草赤星病菌有较好的抑制作用,其与贝莱斯芽孢杆菌(Bacillus velezensis LF01)的同源性最高,形态和生理生化特征与贝莱斯芽孢杆菌基本相符。经过测试,Y6菌株的最佳培养条件:温度30℃、pH 6.0、转速180 r/min,碳源选择葡萄糖,氮源选择酵母膏。该试验结果可为贝莱斯芽孢杆菌在生产工艺中的应用提供参考。

烟草赤星病拮抗菌的筛选、鉴定及其培养基优化

为获得能有效抑制烟草赤星病病菌的生防拮抗菌,采用平板对峙法进行菌株筛选,再用菌丝生长速率法和离体叶片试验法对拮抗菌的拮抗效果进行测试,然后通过形态、生理生化特征以及16S rDNA、gyrA序列分析等鉴定拮抗菌种类,并对其生长条件进行了优化。结果筛选出一株有一定抑菌效果的拮抗菌T11,其平板抑菌率达到45.9%,离体烟叶试验法平均防效为64.6%,无菌滤液对菌丝生长的抑制率达到60.6%;经鉴定T11菌株为枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis),最适生长的营养条件组合为牛肉膏5 g/L、蔗糖15 g/L、MgSO4·7H_(2)O15 g/L,该菌株及相关营养条件可为烟草赤星病生物防治提供参考。

烟草赤星病生防菌的筛选、鉴定及应用研究

为了从生物途径探索有效控制烟草赤星病对烟叶生产带来的危害,本文以烟草赤星病菌为指示菌,采用平板对峙法从烟草根际土壤中筛选出了烟草赤星病的一种拮抗菌Y2,通过形态特征、生理生化特征及16S rRNA、gyrA序列分析等手段,鉴定该菌株为贝莱斯芽孢杆菌(Bacillus velezensis)。之后,利用该拮抗菌株分别进行了烟草赤星病离体叶片与盆栽防效试验,结果发现其对烟草赤星病的防效分别为57.17%和59.81%。另外,研究表明该菌株对其他4种烟草病害病原菌也存在不同程度的抑制作用。研究结果为该拮抗菌株的进一步研究奠定了基础,并且为烟草赤星病的生物防治提供了参考。

烟草附球菌叶斑病的病原及生物学特性

【目的】明确贵州省烟草附球菌叶斑病病原菌种类及生物学特性,为烟草附球菌叶斑病的防控提供理论依据。【方法】以采集自贵州省烟区的烟草附球菌叶斑病叶为材料,使用常规组织分离法和离体叶片接种法分别对其病原菌进行分离和Koch’s法则验证,使用形态学特征结合核糖体内转录间隔区(ITS)、28S rRNA(LSU)、β-微管蛋白(tub2)和RNA聚合酶II第二大亚基(rpb2)部分序列的多核苷酸序列系统学分析方法对病原菌进行鉴定,并使用菌落生长法研究病原菌生物学特性。【结果】从烟草附球菌叶斑病叶片病斑上分离获得病原菌(标记为YC1105),经ITS、LSU、tub2和rpb24个核苷酸片段序列和系统发育分析,菌株YC1105与Epicoccum latusicollum聚为一支,且支持率为100%;在PDA培养基上菌丝为红色,分生孢子椭圆形,单胞,大小为4.35~6.44μm×2.10~3.27μm,分生孢子器椭圆形,无刚毛,NaOH颜色反应呈阳性,其特征与Epicoccum latusicollum相符,结合形态特征和分子生物学方法将病原菌鉴定为E.latusicollum。病原菌生物学特性测定结果表明,菌株YC1105菌丝生长最适培养基为胡萝卜琼脂培养基,在5和10℃生长缓慢,最适温度为28℃,最适碳源为麦芽糖,最适氮源为牛肉浸粉,尿素不利于菌丝生长;病原菌在pH 4~10范围内均能生长,最适pH为6,光照对菌丝生长影响不显著(P>0.05);菌丝致死温度为49℃,水浴10 min。【结论】明确引起贵州烟草附球菌叶斑病的病原菌为Epicoccum latusicollum,该病原菌适宜在弱酸性条件下生长,菌丝生长温度范围较宽。

面向供应链金融风险控制的社区发现方法

针对现有图对比学习模型使用的随机数据增强策略可能会破坏网络中关键的社区结构、对比对选择策略可能将具有相似拓扑结构或属性的节点选为负样本等问题,本文提出了一种基于自适应图对比学习的社区发现算法,设计了一个考虑节点重要性的自适应图增强策略和一个基于K近邻的正负样本选择策略来解决以上问题。在真实网络上的实验表明,本文提出的方法在社区发现任务中取得了比现有最好算法高4%以上的准确性,在供应链金融风险控制任务中取得了比现有最好算法高3%以上的准确性。