打造云南现代农业新业态

以云南农业大学为依托单位建设的云南省作物生产与智慧农业重点实验室于2020年12月获得立项培育,2023年3月通过验收。该重点实验室依托云南丰富生物资源特别是作物资源的禀赋,以云南农业大学作物学一级学科博士点和博士后科研流动站为基础,以水稻、玉米、马铃薯、甘蔗等主要粮经作物和云菜、云果等高原特色作物为研究对象,聚焦国家重大战略和云南经济发展重大需求,围绕“作物资源数字化与智能育种、作物生长模型与大田智能控制、产品安全与专家智能决策、作物生产智能装备”等4个主要研究方向,构建覆盖作物全生命周期的数字链,打造云南现代农业新业态,是目前我国西部地区唯一的智慧农业省部级重点实验室。

云南省玉米区域试验品种稳产性与试点分辨力分析

为筛选出云南中海拔地区的稳产性较好的玉米品种,运用加性主效性和乘积交互作用(AMMI)模型对12个参试品种在11个参试点的产量数据进行分析。结果表明,品种、试点和品种与试点互作效应均达到了极显著水平;根据稳定性参数和分辨力参数可知,赵禾866、云良6号和秋硕玉7号是稳定性最好的玉米品种,试点宣威、新平和祥云的分辨力最高;产量与IPCA1双标图中品种赵禾866、云良6号和良禾364的稳定性最好,试点新平、祥云和曲靖的分辨力最强;IPCA1与IPCA2双标图中赵禾866、云良6号和秋硕玉7号等3个品种的稳定性最好,试点宣威、新平和祥云的分辨力最强。结合上述3种方法的分析结果与产量可知,品种云良6号、赵禾866和朝禾188的稳产性最好,试点新平和祥云的分辨力最强。

基于改进YOLOv5s-ECA-ASFF算法的茶叶病害目标检测

在自然场景下,茶叶病害形状各异、目标小,传统卷积神经网络不适用于复杂背景下的病害检测。因此,提出一种改进的YOLOv5s-ECA-ASFF茶叶病害目标检测算法。该算法通过引入ECA通道注意力模块来增强通道维度上的全局上下文信息,并使用自适应空间特征融合(ASFF)技术改进茶叶病害的多尺度特征融合,提高模型的背景抗干扰能力。同时,使用GIoU损失函数作为边界框损失函数,进一步提高回归目标的检测精度。与原始YOLOv5s模型相比,改进YOLOv5s-ECA-ASFF模型在茶白星病、茶轮斑病、茶炭疽病、茶藻斑病的识别平均精度分别提高5%、4%、3%、2%,平均精度均值为92.1%。此外,该模型的图像检测速度为64 f/s,并且综合性能也优于YOLOv4、SSD和Faster R-CNN模型。因此,该模型为茶叶在自然生长环境下不同种类病害的检测提供参考,并为早期预测提供重要的技术支持。

低温胁迫下不同甘蔗品种的生理响应及耐寒性评价

低温是影响甘蔗生长发育、产量以及分布的主要环境因子之一。探究甘蔗在低温逆境下的生理反应特性,筛选强耐寒性甘蔗亲本材料,对指导甘蔗育种及推动甘蔗产业发展有重要的意义。本研究以8份不同甘蔗品种及1份甘蔗近缘野生种(蔗茅99-1无性系)为试验材料,研究其在低温胁迫处理后的生理指标响应,并利用主成分分析、模糊隶属函数法和聚类分析对9份材料的耐寒性进行综合评价。研究结果显示:经低温胁迫处理(3℃,3 d)后,绝大部分材料的丙二醛(MDA)、叶绿素(Chl)、可溶性糖(SS)以及可溶性蛋白(SP)含量较CK升高;所有材料的脯氨酸(Pro)含量均较CK升高,而超氧化物歧化酶(SOD)活性均较CK降低;此外,绝大部分材料的过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)活性也较CK升高。并且发现强耐寒性的材料(蔗茅99-1、崖城89-9、ROC10)经低温胁迫处理后能够维持较低的MDA含量,和较高的SS、SP、Pro含量以及POD、CAT活性。结合综合评价值(D),通过聚类分析将9份材料的耐寒能力分别划分为强耐寒类型(蔗茅99-1、崖城89-9、ROC10)、中度耐寒类型(ROC20、粤糖93-159、黄加利、ROC16)和弱耐寒类型(滇蔗01-58、ROC22)3个类群。这些结果表明,不同甘蔗品种对低温的适应能力不同,强耐寒性甘蔗品种在逆境下能够迅速通过自身调节,合理提高渗透调节物质含量及抗氧化酶活性,进一步清除体内的活性氧(ROS)等有害物质,平衡细胞代谢过程,从而更好地适应低温环境。本研究为探明甘蔗低温胁迫应答调控机理,选育强耐寒性甘蔗新品种奠定基础。

30份割手密种质资源苗期抗旱性综合评价

【目的】依据生理生化指标综合评价不同基因型割手密种质资源的苗期抗旱性,为甘蔗抗旱性育种的亲本选育提供参考。【方法】以30份割手密野生种质为试验材料进行盆栽试验,测定割手密苗期干旱胁迫处理前后的6项生理生化指标,采用主成分分析、模糊隶属函数分析和聚类分析对割手密的抗旱性进行综合评价。【结果】与正常供水相比,干旱胁迫下各割手密种质材料的过氧化氢酶(CAT)、超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)活性增强,丙二醛(MDA)、可溶性糖(SS)、脯氨酸(Pro)含量增加,但各指标的变化程度因材料不同而存在一定差异。相关性分析结果表明,在干旱胁迫下,不同割手密种质材料叶片的过氧化氢酶活性和脯氨酸含量之间呈显著正相关(P<0.05),超氧化物歧化酶活性和脯氨酸之间呈极显著正相关(P<0.01);过氧化物酶活性和超氧化物歧化酶活性之间呈显著负相关;过氧化氢酶活性与丙二醛含量之间也呈显著负相关,其他指标之间无显著相关性(P>0.05)。主成分分析表明,SOD活性、POD活性、CAT活性和Pro含量、SS含量、MDA含量可作为割手密抗旱性评价的重要指标。通过模糊隶属函数分析和聚类分析可将30份割手密种质材料划分为4类,其中高度抗旱材料1份(90⁃53),中高度抗旱材料2份,中度抗旱材料14份,低度抗旱材料13份。【结论】CAT活性、SOD活性、POD活性、MDA含量、SS含量、Pro含量可作为割手密苗期的抗旱性评价指标。30份参试割手密种质中,90⁃53的抗旱性最强,2015⁃22、88⁃301次之,2015⁃104的抗旱性最弱。

玉米间作大豆行比配置对坡耕地水土流失的影响

[目的]探究玉米间作大豆不同行比配置的水土流失规律,为坡耕地具有水土保持效果的玉米间作大豆模式推广利用提供科学依据。[方法]在坡耕地条件下以玉米间作大豆为研究对象,选定坡度(10°,16°,22°)和降雨强度(40,80,120 mm/h),通过人工模拟降雨试验,探究玉米、大豆单作及玉米‖大豆2∶1(2行玉米间作1行大豆),2∶2,2∶3,2∶4行比配置的水土流失特征。[结果]玉米‖大豆2∶4行比配置较玉米单作、玉米‖大豆2∶1,2∶2,2∶3行比配置、大豆单作地表径流量平均减少64.23%,57.19%,31.17%,10.12%,0.36%,侵蚀量平均减少82.90%,80.75%,46.53%,29.78%,36.33%,地表径流产流时间平均延缓101.55%,49.06%,23.13%,30.77%,0.82%。雨强和径流产生时间、入渗流产生时间呈极显著负相关,和径流量、侵蚀量呈极显著正相关,坡度和径流产生时间呈显著负相关,在高雨强、高坡度下间作较大豆单作水土保持效果表现更好。[结论]总体来看,玉米‖大豆2∶4行比配置在不同雨强和坡度下水土保持效果较好,是一种合理可行的山区坡耕地作物多样性种植方式。

融合迁移学习和知识蒸馏的轻量级马铃薯叶片病害识别模型的构建方法

轻量级深度学习模型常被部署于移动端或物联网端,以实现算力资源受限条件下马铃薯病害的识别。但轻量级模型网络层数较少,模型特征提取能力有限,无法实现相似表型特征的精确提取。为解决上述问题,提出一种轻量级残差网络模型的构建方法,该方法融合迁移学习和知识蒸馏策略训练模型,在教师模型上使用迁移学习策略缩短教师模型的训练时间,并将ResNet18模型进行模型剪枝,使用降采样的方法提高模型识别准确率,最终在保证轻量化的前提下,实现对马铃薯叶片病害类别的精准识别。在马铃薯叶片数据集上进行试验,结果表明,本研究方法构建的轻量级模型的识别准确率相较于Resnet18提高1.55百分点,模型大小缩小49.18%;相较于目前农作物病害识别领域,常用的轻量级模型MobileNetV3在模型大小相近的情况下,识别准确率提高2.91百分点。该模型能够满足大部分实际应用下的场景,可为部署在物联网和移动端设备上的模型提供参考。

基于AHP-FCE模型的鲜切花产业数字化发展水平测度研究--以云南鲜切花产业为例

数字化是农业产业未来发展的重要支撑。鲜切花是一种对时效性要求较高的经济作物,对产业数字化转型发展有着很迫切的需求。云南被称为亚洲的花都,是鲜切花生产与交易的集散地,研究云南鲜切花产业数字化水平,对其他地方的鲜切花产业及相关农业产业的数字化发展具有一定的借鉴价值和意义。本文从基础信息数字化、生产过程数字化、市场及销售信息数字化、物流信息数字化和政务信息数字化五个方面构建鲜切花产业数字化发展水平的测度体系,并以云南鲜切花产业数字化进程为例,采用AHP-FCE模型测量云南鲜切花产业数字化发展水平。经过测量,发现云南鲜切花产业基础信息数字化、市场及销售信息数字化、物流信息数字化和政务信息数字化均属于中等水平,而生产过程数字化属于低水平,整体数字化发展综合水平处于中等水平。针对测度结果,提出推进鲜切花产业基础信息数字化,推进鲜切花生产过程数字化转型,加快三四线城市鲜切花市场及销售信息的共建共享,加强冷链物流信息数字化建设,推动政务数字化转型等对策建议。

基于轻量化改进型YOLOv5s的玉米病虫害检测方法

针对复杂环境下目前现有的玉米病虫害检测方法的精度不理想、模型复杂、难以在移动端部署等问题,本研究提出了基于轻量化改进型YOLOv5s的玉米病虫害检测方法。首先,采用轻量级网络GhostNet替换原始YOLOv5s模型中特征提取网络和特征融合网络的卷积层,降低模型的计算量和参数量,提高运行速度,以满足移动端的部署要求;其次,为弥补GhostNet所带来的检测精度下降缺陷,在模型的主干特征提取网络中引入注意力机制,更加全面地评估特征权值,以增强玉米病虫害的特征,减弱无关信息的干扰,提升检测性能;最后,将模型的损失函数由CIOU替换为EIOU,以增强模型对目标的精确定位能力,从而提升模型的收敛速度和回归精度。试验结果表明,改进模型相比原始YOLOv5s模型在对供试玉米病虫害检测中,P、R和mAP分别提高了1.9个百分点、2.2个百分点和2.0个百分点,分别达到了94.6%、80.2%和88.8%;在保持较高检测精度的同时,模型的计算量、参数量和模型大小分别减少了50.6%、52.9%和50.4%,解决了检测模型在移动端的部署问题。

基于迁移模型集成的马铃薯叶片病害识别方法

针对目前马铃薯叶片病害识别工作量大、准确率低且主观性强等热点问题,提出1种通过ResNet34模型结合不同迁移方式进行集成学习以快速识别马铃薯叶片病害图像的方法。首先,利用多种迁移方式(全部参数迁移、特征提取、微调及全新训练4种训练方法),通过调整超参数,使模型快速收敛达到全局最优点。其次,使用混淆矩阵对多种迁移方式的训练模型结果进行对比分析,微调模型识别准确率达到95.45%。最后,利用集成学习将3种训练较优的模型进行集成并与微调模型进行对比。通过试验建立了1个马铃薯叶片病害图像数据集,结果表明,相比现有热门神经网络模型,该数据集无论是识别准确率还是识别效率均有显著提升,通过对比发现,试验的总体准确率提升了3.68百分点,达到99.13%,迁移学习能够更快速地收敛,减少训练时间,并且集成学习能够大幅提升平均识别准确率。本研究提出的针对马铃薯叶片病害的识别方法成本低、精确率高,能更好地应用于日常病害识别中,为植物叶片病害的智能诊断提供借鉴和参考。

水稻半育突变体sfp10的生理特征分析及基因定位

以水稻花粉半育性突变体lsm与籼稻93-11构建的高世代回交导入系semi-fertility plant 10(sfp10)为研究对象,与野生型93-11相比,突变体在在株高、叶长、叶宽、分蘖数、花粉数量等农艺性状上均未发现显著差异,但花粉育性却显著下降。花粉镜检及花粉发育后期的扫描电镜观察结果显示,sfp10突变体部分花粉在发育后期淀粉积累减少并最终败育。花粉发育相关生理指标检测结果表明,突变体花药中脯氨酸和淀粉的含量显著下降;蔗糖在突变体穗部上游组织(源叶、库叶、茎)中积累量显著增加,但穗部含量却明显减少,说明蔗糖到穗部的运输过程受到影响。遗传分析表明,sfp10突变体性状受1对隐性核基因控制,基因初定位将突变位点定位于水稻10号染色体RM25389和RM25404之间的398 kb区间内,该区间包含3个与蔗糖转运相关的基因和1个与淀粉合成相关的基因。本研究为进一步开展花粉半育性调控基因的精细定位、基因功能及调控机制的深入研究奠定基础。

割手密转录因子SsW RKY1提高甘蔗品种抗旱能力的功能鉴定

SsWRKY1是甘蔗属野生种割手密WRKY家族成员基因,开展SsWRKY1基因的功能分析,为研究SsWRKY1参与干旱调控的分子机制提供有价值的信息。本研究利用农杆菌介导转化技术获得SsWRKY1过表达株系和RNAi干扰株系,PEG干旱胁迫处理发现过表达株系受干旱胁迫伤害程度明显轻于非转基因植株,而干扰表达株系则表现严重的干旱胁迫伤害;过表达株系脯氨酸(Pro)含量显著增加,丙二醛(MDA)含量显著下降,超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)等抗氧化酶活性出现不同程度的提高,且胁迫响应基因MAPK级联信号传递基因MAPK、ABA生物合成基因NCED、脯氨酸生物合成基因P5CS、以及ROS清除系统基因SOD、POD、CAT的表达水平明显升高,说明过表达SsWRKY1能够提高甘蔗应对干旱胁迫的能力。本研究表明,SsWRKY1基因通过激活抗氧化系统和调节胁迫响应基因的方式增强了甘蔗对干旱的抗性,可作为甘蔗抗性遗传改良的重要基因资源。

铁改性麻根生物炭吸附水体磷酸盐特性及其对养殖尾水的处理效果

为有效控制水体富营养化及提升农业废弃物资源化利用,以农业废弃物麻根为前驱体,采用稀硫酸催化水热制备生物炭(RHY),并用浸载法进行铁改性,制备得到铁改性麻根生物炭(RHY-Fe),通过扫描电子显微镜、傅立叶红外光谱仪等对改性生物炭进行表征,采用吸附等温模型和动力学模型拟合生物炭的吸磷特征,并分析吸附时间、磷质量浓度、温度、添加量和共存离子含量等对生物炭吸附磷的影响。结果表明:铁改性生物炭吸附能力明显提高,铁改性生物炭Langmuir模型最大磷吸附量为6.9 mg/g;初始磷质量浓度为40 mg/L、RHY-Fe生物炭添加量为6.67 g/L时,可获得较理想的吸附效果;吸附反应在60 min时基本达到吸附平衡;从15℃升高至25℃时,改性生物炭吸附能力明显提高并达到阶段最高;Cl^(-)和NO_(3)^(-)对RHY-Fe生物炭吸附磷酸盐干扰较小,而CO_(2)-3和SO_(4)^(2-)对其干扰较大,吸附量分别下降了3.1、2.7 mg/g;RHY-Fe对磷酸盐的吸附机理可能涉及离子交换、表面化学沉淀等;利用改性后的生物炭(添加量为0.2 g/L)对实际养殖尾水进行处理,磷酸盐去除率为71%,除磷效果较好。研究表明,铁改性麻根生物炭对水体中磷酸盐具有较好的吸附效果,且重复使用性良好,不仅可实现农业废弃物资源化利用,而且具有高效去除污水中磷酸盐的应用潜力。

蒸汽消毒管结构参数对红壤消毒加热效率的影响

为解决云南红壤蒸汽消毒过程中消毒加热效率低的问题,开展了消毒管结构参数对土壤消毒加热效率的影响效应研究,并对消毒管结构参数进行了优化设计。首先,运用图像处理技术构建出土壤孔隙结构离散模型;其次,对消毒管内蒸汽流场土壤蒸汽消毒过程进行了仿真模拟分析;最后,基于土壤蒸汽消毒试验平台,开展了多因素消毒管结构参数优化试验研究。研究结果表明:1)消毒管出气孔周向和轴向孔数对红壤蒸汽消毒加热效率影响极显著(P<0.01);消毒管最佳结构参数为出气孔孔径2 mm、周向孔数为3个、轴向孔数为2个,土壤平均温度达到80℃时的试验消毒时长平均值为394 s,试验结果与预测结果之间的平均误差率为5.3%;2)消毒200 s时,各处理土壤升温速率达到峰值,消毒200 s后加热效率逐渐降低,即消毒200 s时应逐渐减少蒸汽的流量,当土壤温度低于60℃需再次增加蒸汽的流量,依次循环往复保证土壤温度始终在60℃以上,以达到高效灭菌的目的;3)单管红壤高温区域范围主要集中在水平方向0~150 mm,垂直方向0~200 mm。该研究可为土壤蒸汽消毒机消毒管的结构设计和智能消毒作业提供理论依据,并为末端执行装置多管间距的设计奠定理论基础。

基于YOLOv5的咖啡瑕疵豆检测方法

目的:实现咖啡豆瑕疵检测。方法:提出一种基于改进YOLOv5s网络,以YOLOv5s为基线网络嵌入并优选不同的注意力机制模块与激活函数。结果:使用CBAM模块与激活函数Hardswish的平均精度均值相比基线网络分别提高了5.3%和2.9%。经过200次迭代训练,模型准确率为99.5%,平均精度均值为97.6%,召回率为0.98,识别速率为64幅/s,模型大小为15 M。结论:相比于Faster RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s,试验算法识别准确率更高,模型更加轻量化,对咖啡瑕疵豆的识别效果更好。

基于计算机视觉的玉米叶片表型检测方法研究

针对玉米叶片表型检测传统方式存在耗费大量人力物力且存在人工主观性误差等问题,提出了一种基于计算机视觉技术和深度学习方法的玉米叶片表型检测方法,建立了玉米叶片表型回归检测模型。首先采集玉米叶片图像及对应的表型数据,然后搭建浅层卷积神经网络,通过调整浅层卷积神经网络模型结构,添加注意力机制以及RGB三通道分离结构对搭建的网络进行优化,最后将图像和表型数据输入到模型进行训练,并对不同任务组合分别进行模型训练,分析不同任务组合对模型预测精度的影响。结果表明,三通道分离结构和通道注意力机制的添加提高了模型在所有任务组合上的性能,且不同任务组合试验的结果表明,玉米叶片各个表型的检测在不同任务搭配后检测效果有较大波动,基于三通道分离结构和通道注意力机制的模型检测叶片叶面积的结果最高决定系数r^(2)达到0.997,鲜质量r^(2)达到0.988,叶宽r^(2)达到0.982,SPAD值r^(2)达到0.901。研究结果表明,三通道分离可以降低R、G、B三通道带来的影响,添加通道注意力机制,可以提高玉米叶片表型检测的模型性能。

青贮玉米氮投入对坡耕地土壤侵蚀及水稳性团聚体的影响

为探讨不同氮投入对红壤坡耕地水土流失及土壤水稳性团聚体的影响,在种植青贮玉米的坡耕地上设置4个不同氮投入处理(N1:300.00 kg/hm^(2);N2:225.00 kg/hm^(2);N3:150.00 kg/hm^(2)和N4:75.00 kg/hm^(2)),用湿筛法获得>2,1~2,0.5~1,0.25~0.5,<0.25 mm粒径的团聚体组分并计算出水稳性团聚体含量(WSA_(>0.25))、平均重量直径(MWD)、几何平均直径(GMD)和分形维数(PD)的含量。结果表明:(1)不同氮投入处理的坡面产流产沙特征与降雨强度关系密切,在低强度、中强度和高强度降雨条件下,N1和N2处理的径流量和产沙量均显著小于N3和N4处理(P<0.05),N2与N1处理径流量及产沙量差异均未达到显著水平(P>0.05),但在极高强度降雨下,各处理径流量和产沙量的差异均不显著(P>0.05)。(2)N2处理的WSA_(>0.25)、MWD和GMD比其他3个处理大,而PD却比较小,此外,WSA_(>0.25)、MWD和GMD三者之间相互存在极显著正相关性(P<0.01),而与PD、径流量和产沙量均呈现出极显著负相关关系(P<0.01)。(3)N1和N2处理土壤容重显著低于N3和N4处理的容重(P<0.05),但其孔隙度和田间持水量显著高于N3和N4处理(P<0.05)。因此,在当地常规施肥水平上减少25%氮投入量不会加剧土壤侵蚀,还可通过改善土壤物理性质以维持红壤坡耕地的生产能力。

氮投入对坡耕地土壤侵蚀及青贮玉米生长的影响

为探讨氮投入减少对青贮玉米生产及坡耕地土壤侵蚀的影响程度,在10°的坡耕地上设置N1(300.00 kg/hm^(2))、N2(225.00 kg/hm^(2))、N3(150.00 kg/hm^(2))和N4(75.00 kg/hm^(2))4个不同氮投入处理。结果表明:N1和N2处理青贮玉米的平均株高、叶面积指数和产量显著高于N3和N4处理(P<0.05)。反之,青贮玉米的根系生物量和根冠比随着氮投入量的减少而增加。对于土壤侵蚀,在玉米整个生育期,NI和N2处理的总径流量显著低于N3和N4处理(P<0.05),但N2与N1处理的总径流量差异不显著(P>0.05)。同理,N1和N2处理的产沙量显著低于N3和N4处理(P<0.05),但N2与N1处理的总产沙量差异不显著(P>0.05)。玉米株高与根系生物量之间存在极显著负相关性,而与叶面积指数呈显著正相关关系;玉米叶面积指数及株高与地表径流量和产沙量有显著负相关关系。综上所述,氮投入通过影响青贮玉米地上部农艺性状和地下根系生物量进而影响红壤坡耕地的径流量及产沙量,在当地施肥水平基础上适量减少25%氮投入不会使玉米显著减产,也不会加剧土壤侵蚀。因此,本研究为更好地了解坡耕地土壤侵蚀和农业生产对氮投入响应提供了重要的理论基础。

基于特征组合与SVM的小粒种咖啡缺陷生豆检测

缺陷生咖啡豆显著影响商品咖啡豆品质及定价,其分选剔除是咖啡豆烘焙前的重要工作环节。目前缺陷豆的检测、分选及剔除主要由人工操作完成,耗时、费力且主观性大。该研究采用机器视觉技术提取咖啡豆轮廓、颜色和纹理3类特征,使用单一类别特征和不同类别特征进行组合,运用网格搜索确定支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类模型参数,通过k折交叉验证试验对比SVM模型性能,运用皮尔逊相关系数进行特征筛选,找到检测缺陷生咖啡豆的较优特征组合。为说明SVM检测模型的有效性,选用随机森林(Random Forests,RF)、极端随机树(Extremely Randomized Trees,ERT)、逻辑回归(LogisticRegression,LR)、LightGBM、XGBoost和CatBoost算法进行较优特征组合的对比试验。结果表明:包括轮廓、颜色和纹理3类14个特征的组合是较优特征组合,其SVM检测模型的平均准确率、平均精度、平均召回率、平均F1值分别为84.9%、85.8%、82.3%、84.0%,效果均明显优于2类特征组合和单一类别特征的检测模型,SVM检测模型的准确率和F1值相比随机森林、极端随机树、逻辑回归、LightGBM、XGBoost和CatBoost分别提高4.7和4.8,3.4和4.0,5.6和7.2,3.0和3.0,3.5和4.2,2.6和2.6个百分点。较优特征组合的SVM缺陷生咖啡豆检测模型检测缺陷类型较全面,识别准确率高,可实际应用于小粒种生咖啡豆智能化分选装备。

蔗茅EfMYB1基因的克隆与表达分析

为了充分利用蔗茅(Erianthus fulvus)野生资源,挖掘其优良的抗性基因,丰富转基因甘蔗育种候选基因库,该研究结合蔗茅转录组数据,以蔗茅99-1无性系为试验材料,利用RT-PCR技术克隆蔗茅MYB基因,并对其进行生物信息学分析及胁迫表达分析,以解析蔗茅的耐寒机理,为转基因甘蔗育种奠定理论基础。结果表明:(1)成功克隆得到一个蔗茅MYB基因,命名为EfMYB1基因(登录号ON586646)。(2)生物信息学分析表明,EfMYB1基因全长1000 bp,ORF为759 bp,编码251个氨基酸;编码蛋白具有一个保守的SANT结构域,无跨膜结构和信号肽,有多个磷酸化位点;二级结构与三级结构主要以α螺旋和无规则卷曲为主;与南荻相似性最高,遗传距离最近。(3)qRT-PCR分析结果发现,EfMYB1基因在蔗茅根和叶组织中的相对表达量随低温胁迫时间的持续而逐渐显著上调,并于胁迫72 h时达到最大值,而在茎中的表达则几乎没有变化;茉莉酸甲酯胁迫下,EfMYB1基因的相对表达量呈先升高后降低的趋势,且在处理6 h时达到最高值;脱落酸胁迫下EfMYB1基因的表达水平较0 h时极显著降低。研究认为,EfMYB1基因属于低温胁迫响应基因,可能参与蔗茅低温胁迫下的应答反应。