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1.
植物病害影响农业生产的产量和质量。针对现有小样本植物病害识别方法大多数都是基于监督式学习模型以及少数半监督学习方法未判别伪标注样本的可信度的问题,提出一种基于实例置信度推断的半监督学习小样本植物病害图像识别方法。首先构建ResNet-12网络提取有标注样本和无标注样本的特征;其次利用极少数有标签的植物病害样本训练SVM分类器,用分类器推断无标注样本的类别并赋予伪标签;然后采用实例置信度推断(ICI)算法获取伪标注样本的置信度,迭代选择可信的伪标签样本加入训练拓展支持集;最后应用训练后的网络模型对植物病害图像进行识别。该方法能够反映无标注病害样本的真实分布,迭代选择最可信的伪标注样本进行模型训练,从而提高模型的识别性能。试验采用Plant Village公开数据集进行10-way-5-shot试验。结果显示:在unlabel=50的情况下识别准确率为89.34%,病害的各项评价指标均随着无标注样本数量的增加而增加。结果表明本研究提出的方法从无标注样本中获取到的信息是鲁棒的,且识别准确率优于传统迁移学习,能有效提升小样本条件下植物病害图像的识别效果。  相似文献   

2.
深度迁移学习在花生叶部病害图像识别中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
运用深度学习方法对花生叶部病害图像进行分类时,需要大量训练样本。而花生叶部病害发生时间较短,多呈地域性分布,为叶部病害图像的采集增加难度。为降低图像采集难度,减少图像标注成本,提出了一种基于微调策略的Inception-v3花生叶部病害图像识别方法。首先迁移Inception-v3模型在茶叶叶部病害图像数据集上进行微调,然后将微调所得模型迁移至花生叶部病害图像数据集上继续训练。实验结果表明,Inception-v3、VGG19、ResNet50、卷积神经网络和微调卷积神经网络在测试集上的准确率分别为94.1%、92.9%、93.2%、80.3%和87.0%,本文提出的方法准确率为95.3%。在花生叶部病害图像数量有限时,本文提出的方法识别准确率显著提高。  相似文献   

3.
基于深度学习和无人机遥感技术的玉米雄穗检测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】玉米雄穗在玉米的生长过程和最终产量中起关键作用,使用无人机采集玉米抽穗期的RGB图像,研究不同的目标检测算法,构建适用于无人机智能检测玉米雄穗的模型,自动计算图像中雄穗的个数。【方法】使用无人飞行器(UAV)在25 m飞行高度下获得大量玉米抽穗时期的RGB图像,裁剪并标注出图像中玉米雄穗的位置和大小,训练数据和测试数据按照3:1的比例划分数据集;在深度学习框架MXNet下,利用这些数据集,分别训练基于ResNet50的Faster R-CNN、基于ResNet50的SSD、基于mobilenet的SSD和YOLOv3等4种模型,对比4种模型的准确率、检测速度和模型大小。【结果】使用无人机采集了236张图像,裁剪成1 024×1 024大小的图片,去除成像质量差的图像,利用标注软件labelme获得100张标注的玉米雄穗数据集;最终得到4个模型的mAP值分别为0.73、0.49、0.58和0.72。在测试数据集上进行测试,Faster R-CNN模型的准确率最高为93.79%,YOLOv3的准确率最低,仅有20.04%,基于ResNet50的SSD和基于mobilenet的SSD分别为89.9%和89.6%。在识别的速度上,SSD_mobilenet最快(8.9 samples·s-1), Faster R-CNN最慢(2.6 samples·s-1), YOLOv3检测速度为3.47samples·s-1, SDD_ResNet50检测速度为7.4 samples·s-1。在模型大小上,YOLO v3的模型最大,为241 Mb, SSD_mobilenet的模型最小,为55.519 Mb。【结论】由于无人机的机载平台计算资源稀缺,综合模型的速度、准确率和模型大小考虑,SSD_mobilenet最适于部署在无人机机载系统上用于玉米雄穗的检测。  相似文献   

4.
针对特征提取算法中存在的特征标注困难、有效特征丢失等问题,文中提出一种基于混合深度置信模型的识别方法,该方法利用深度模型来解决维度灾难,实现视觉特征的分层学习,从而提高识别精度.首先,为达到融合局部特征和全局特征信息的目的,本文根据表情特征分布特点进行图像分割,由分割的关键区域图像和整体图像加上不同的贡献度形成混合模型;其次,将图像输入到深度置信网络中,实现数字图像视觉特征的分层学习,抽象出代表表情类别的有效特征,从而避免人工设计特征提取中存在的提取困难和特征丢失的缺陷;最后,利用训练样本求解、更新混合模型组件的贡献度,提升算法的精度和鲁棒性.在JAFFE、Cohn-kanade表情库中的实验结果表明,本文提出的混合深度置信模型方法能对表情视觉特征进行有效学习,提高了表情识别的精度,识别率达到97.94%.  相似文献   

5.
为精确掌握水下海珍品养殖分布情况,摆脱传统上依赖人工潜水了解海珍品情况的方式,提出了一种基于轻量化深度学习的Mobilenet-SSD网络模型并用于海珍品检测,该方法对在渔船下方的水下摄像头所采集的海珍品图像实时进行目标快速检测。结果表明:采用本研究中建立的Mobilenet-SSD模型,在海胆、海参、扇贝等3种海珍品上建立数据集进行训练,可实现水下海珍品的精确识别,海胆、海参、扇贝的识别准确率分别为81.43%、86.02%、89.44%,总体平均准确率为85.79%;将Mobilenet-SSD网络模型分别与Tiny-YOLO和VGG-SSD网络模型进行比较,在相同设备上,Mobilenet-SSD网络模型相较Tiny-YOLO网络模型能更好地利用目标特征,同时较VGG-SSD网络模型节约80%的用时,实现了准确性与实时性的兼顾。研究表明,本研究中构建的Mobilenet-SSD网络模型,可用于水产养殖环境中水下海珍品的准确识别。  相似文献   

6.
基于改进DenseNet卷积神经网络的番茄叶片病害检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统的图像识别方法存在人工提取特征困难、识别耗时长和准确率低等问题,本研究以感染病害的番茄叶片和健康番茄叶片共10类图像为研究对象,提出了1种迁移学习和DenseNet卷积神经网络相结合的模型,实现了对番茄叶部病害的准确分类。首先将所有的图像数据进行预处理修改尺寸,对部分数量不均衡样本作随机变换;然后将DenseNet网络从ImageNet数据集上学习获得的先验知识应用到番茄病害图片数据集上,进而构建出基于迁移学习的深度卷积网络,经过微调训练得到番茄叶部病害识别模型。结果表明,该模型与AlexNet网络、VGG网络+迁移学习和MobileNet网络+迁移学习3种深度卷积模型相比,识别精度更高,测试准确率达到97.76%,实现了对10种番茄叶部图像的有效分类,为番茄等农作物病害的识别技术以及智慧农业的发展提供了新的思路与方法。  相似文献   

7.
【目的】 宅基地是保障农民安居乐业和农村社会稳定的重要基础,实时掌握农村宅基地的使用、变化、发展信息对建设社会主义新农村、促进农村地区的发展研究,提高农民生活水平具有重要意义,但是现有的变化监测研究主要针对于城市建筑物,且依旧存在大量的人工监测方法,因此迫切需要一种能对农村宅基地进行高效动态变化监测的有效手段。【方法】 文章基于面向宅基地图像的半自动标注及训练方法,对训练样本进行半自动化提取与训练。通过构建的深度学习多尺度融合监测模型对宅基地图斑进行智能化提取,依据模型对提取出的多期宅基地图斑进行叠加分析,自动提取出宅基地新增与拆除的变化图斑,以此实现农村宅基地的动态变化监测。【结果】 面向宅基地图像的半自动标注及训练模型有效实现了训练样本集的半自动化构建与训练,通过实时的影像输入,完成了样本的动态构建与训练,提高了训练效率;深度学习多尺度融合监测模型对研究区宅基地动态变化的监测效果明显,成功提取出多期宅基地建筑物的精确轮廓,识别出宅基地的变化区域,反映出宅基地变化的数量、面积、形态特征。【结论】 基于深度学习多尺度融合监测模型,对于宅基地图斑的动态变化监测效果明显,该方法适用于大规模农村宅基地的动态变化监测,可为农村宅基地的变化监测提供了一种新的技术手段与研究思路。  相似文献   

8.
单位面积穗数是小麦产量构成的重要因素,利用图像信息处理技术快速、准确地估测田间小麦穗数,可以为小麦长势监测和产量估测提供直接依据。利用无人机路径规划和控制系统(fragmentation monitoring and analysis with aerial photography, FragMAP)获取标准统一、高分辨率的田间小麦RGB航拍影像,通过高效的目标检测手段(YOLOv3)获得训练模型并自动识别麦穗,通过分析该方法(FY方法)与传统方法测定麦穗数量的关系来构建单位面积麦穗估测模型。结果表明,FY方法的样本获取效率和观测面积显著高于传统方法(P < 0.001);YOLOv3训练模型识别麦穗的准确率随着训练样本数量和迭代次数增加而增加,500个训练样本迭代6 250次,获得模型识别麦穗的准确率超过90%;FY方法和与传统方法测定的田间小麦穗数量呈显著的线性相关关系,据此构建估测田间小麦穗数的模型为:y=0.816x-14.863(R2 = 0.790,P<0.001)。上述结果表明,结合标准统一、高分辨率的无人机航拍影像和深度学习方法估测田间小麦穗数精度高、实时性强,可为小麦长势监测和产量估测提供重要的数据和技术支撑。  相似文献   

9.
为利用计算机或人工智能技术协助番茄病虫害防治,以存在病虫害侵害问题的番茄植株图像为研究对象,针对番茄病虫害目标小而密的特点提出基于Swin Transformer的YOLOX目标检测网络,用于精确定位图像中的病虫害目标,并采用基于经典卷积神经网络构建的旋转不变Fisher判别CNN分类网络,以此提高病虫害分类的准确率。结果表明:1)将测试结果与传统的目标检测模型和分类模型作对比,基于Swin Transformer的YOLOX网络在番茄病虫害测试集上的精确度比Faster R-CNN和SSD分别高了7.9%和9.5%,旋转不变Fisher判别CNN对病虫害类别的识别准确率与AlexNet、VGGNet相比分别提升了8.7%和5.2%;2)与基于Transformer的目标检测模型DETR和近年来新兴的图像分类模型Vision Transformer(ViT)在番茄病虫害测试集上的结果相比较,本研究的检测和分类方法也存在优势,病虫害检测精度和分类准确率分别提高了3.9%和4.3%。此外消融试验也证明了本研究方法改进的有效性。总之,本研究所构建的网络在番茄病虫害的目标检测和分类识别方面的性能优于其他网络,有助于提升番茄病虫害的防治效果,对计算机视觉在农业领域的应用具有重要意义。  相似文献   

10.
针对人工诊断棉叶螨害分级准确率低、耗时长、成本高的问题,提出一种基于迁移学习和改进残差网络的棉花叶螨为害等级识别方法。以3种受害等级的棉花叶片与健康叶片图像作为对象,分别于单一背景和自然环境下采集图像,构建图像数据集。首先,利用PlantVillage数据集预训练模型,使用数据增强技术对数据集进行数据增强,扩充训练样本;然后,在ResNet50网络模型的基础上,引入焦点损失函数,在不同网络层嵌入注意力机制模块,并加入Dropout正则化构建改进的ResNet50模型;最后,对比不同模型的识别效果。结果表明:同时在深层和浅层引入注意力机制模块,设定动量为0.9、学习率为0.001时,改进的ResNet50模型具有最好的分类效果,优于ResNet50、VGG16、MobileNet、AlexNet和SENet模型,对棉叶螨危害等级的平均识别准确率达到97.8%。  相似文献   

11.
The present study has been performed to understand the location of the virus, type of apoptotic cells, and their relation to lymph nodes of piglets infected with porcine circovirus type Ⅱ (PCV-2). Nine 32-day-old conventional piglets free of infection with PCV-2 were used, and distributed into three groups: control group (n = 3), piglets inoculated with PCV-2 alone (PCV-2, n = 3), and PCV-2 inoculated and KLH immunostimulated group (PCV-2 + KLH, n = 3). Superficial inguinal lymph nodes from all piglets were collected for histological examination after 32 days postinoculation, and immunohistochemistry for PCV-2 detection. Location of apoptotic cells was detected with TdT-mediated dUTP nick end labeling (TUNEL) and cell cycle, and the apoptotic rates were measured by flow cytometry. The characteristic histopathological lesions of the piglets in PCV-2 and PCV-2 + KLH were lymphocyte depletions in the cortex and paracortex of the lymph nodes, epithelioid-like macrophage infiltration, and intracytoplasmic inclusion bodies presented in epithelioid-like macrophages. PCV-2 was mainly found in epithelioid-like macrophages by immunohistochemistry. In the lymph nodes, lymphocytes presented higher apoptotic rates in the cortex by TUNEL, special B-cell areas, and similar apoptotic cells were found in this compartment in the control. The apoptotic rates of the lymph nodes were 0.41, 3.34, and 4.88% in the control, PCV-2, and PCV-2 + KLH groups by flow cytometry, respectively. The apoptotic rates of lymph nodes for PCV-2 and PCV-2 + KLH piglets were significantly higher than those for the control group (P〈0.05 and P〈0.01). The proliferation index (PI) was 0.17_+0.01, 0.12_+0.01 and 0.12_+0.04 in the control, PCV-2, and PCV-2 + KLH group, the PI of the control group was higher than that of the other groups, but without the statistical difference. PCV-2 can induce lymphocyte depletion in lymph nodes of piglets by blocking cell proliferation and promoting apoptosis. This is one o  相似文献   

12.
不同温度LED光萎凋对铁观音MEP上游关键基因和香气的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】萜类化合物是乌龙茶挥发性芳香物质的重要组分,2-C-甲基-D-赤藓醇-4-磷酸途径(MEP)上游关键基因直接参与调控萜类化合物前体物质的合成。而乌龙茶香气的形成与萎凋工序密切相关,光照和温度是影响萎凋的重要因子,探讨LED光与温度在乌龙茶萎凋过程中对香气的影响,为提高乌龙茶萎凋叶香气品质提供参考。【方法】基于转录组数据,根据KEGG筛选出响应光照的MEP上游关键基因(DXSDXRHDSHDR)。对一芽三叶铁观音鲜叶进行LED白光和不同温度(20℃(L20)、25℃(L25)、30℃(L30)、35℃(L35)和40℃(L40))萎凋处理,黑暗下温度(20℃(D20)、25℃(D25)、30℃(D30)、35℃(D35)和40℃(D40))萎凋处理;分别测定铁观音萎凋叶的香气组分和MEP上游关键基因的相对表达量。【结果】L30处理萎凋叶各基因表达量达到最大值,萜类基因(DXSDXRHDSHDR)表达量分别为XY组(对照)的4.31、5.28、11.77、1.59倍,为D30处理的2.24、2.39、1.86和1.60倍。D30组各基因表达量为黑暗处理组最大,依次为XY组的1.92、2.21、6.34和0.99倍。L20处理萎凋叶的α-法呢烯芳樟醇氧化物(I、II)含量最高,较XY依次提高了15.05%、4.92%和15.13%;L30处理萎凋叶的橙花叔醇、芳樟醇和香叶醇含量最高,较XY组依次提高了3.71%、6.14%和15.28%;LED组铁观音萎凋叶主要香气组分含量均高于相对应的温度处理组。通过主成分分析法建立数学模型,对萎凋叶香气组分进行评估,得出L20组萎凋叶得分最高,L30组萎凋叶次之;与香气分析得出结果一致。【结论】铁观音萎凋叶基因表达量与香气含量的变化趋势不存在同步性;L30处理萎凋叶基因表达量、主要萜类香气物质含量和主成分分析得分均较高,这与铁观音生产上的萎凋温度相一致。萎凋温度过高(40℃)不利于萎凋叶萜类关键基因的表达和萜类化合物的形成。  相似文献   

13.
不同授粉组合对‘富士’和‘新红星’苹果品质的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】探讨不同授粉品种对苹果品质和香气物质成分差异的影响,为高效授粉树的选育和苹果品质的提高提供依据。【方法】采用自育高效授粉树‘红菱’‘红锦’‘红雾’的花粉,在‘富士’(Malus domestica‘Fuji’)、‘新红星’(M.domestica‘Starkrimson’)铃铛花期进行授粉,以授‘嘎拉’(M.domestica‘Gala’)花粉的果实为对照,对果实发育期间总类黄酮含量的变化进行研究,并在果实成熟时测定可溶性固形物、花色苷含量等品质指标及香气物质成分。【结果】不同的授粉品种条件下,‘富士’和‘新红星’苹果除可滴定酸外的各项品质指标均高于对照。‘富士’苹果经‘红菱’授粉后,其果形指数、硬度、花色苷、可溶性糖含量显著提高,分别为对照的1.12、1.15、1.28、1.12倍。‘新红星’苹果经‘红雾’授粉后,其单果重、果形指数、花色苷、可溶性固形物、可溶性糖含量均显著提高,分别为对照的1.22、1.12、2.48、1.10、1.11倍,其可滴定酸含量显著降低,仅为对照的75%。在果实发育的整个生长期内,不同授粉品种处理的‘富士’和‘新红星’苹果总类黄酮含量均高于对照,且不同品种间存在显著差异。在花后160 d,‘富士’经‘红菱’‘红锦’‘红雾’花粉授粉后,果实内总类黄酮含量与对照相比分别增长19.63%、28.72%、13.97%,‘新红星’在花后120 d分别增长14.18%、15.26%、4.24%,差异显著。‘红菱’‘红雾’‘红锦’和对照授粉处理的‘富士’和‘新红星’苹果总酯类挥发性物质的相对含量分别为50.20%、52.03%、42.68%、45.10%和71.08%、68.85%、71.83%、66.03%,‘红菱’授粉后‘富士’‘新红星’果实总酯类挥发性物质含量明显增加,其中2-甲基丁酸乙酯的含量分别为对照的1.14和203.91倍。‘富士’苹果中,‘红菱’‘红雾’‘红锦’授粉处理的果实乙酸-2-甲基丁酯的含量分别为对照的1.73、1.07、1.36倍;其己酸乙酯和乙酸丁酯的含量分别为对照的1.09、1.12、1.29倍和1.50、0.77、1.30倍。而在‘新红星’苹果中,经‘红菱’‘红雾’‘红锦’授粉后,乙酸-2-甲基丁酯和己酸乙酯的含量分别为对照的1.82、1.27、0.93倍和2.57、1.15、0.27倍;乙酸丁酯的含量分别为对照的7.83、3.48、3.30倍。此外,‘富士’和‘新红星’苹果经‘红菱’授粉后,其烃类物质含量明显高于对照,主要表现为法呢烯的增多。【结论】高效授粉树能显著提高‘富士’和‘新红星’苹果的外观和内在品质,并且与对照存在显著差异。不同授粉组合对‘富士’和‘新红星’苹果品质影响差异较大,经‘红菱’授粉,‘富士’和‘新红星’苹果品质有显著提高。  相似文献   

14.
锌对不同基因型玉米产量及氮磷钾锌吸收与分配的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的]研究锌对不同基因型五米产量及氮磷钾锌吸收与分配的影响。[方法]以四单19和牡丹9 2种不同基因型玉米为材料,以EDTA-Zn为锌肥料,采用盆栽方法研究锌对不同基因型玉米产量及氮磷钾锌吸收与分配的影响。[结果]适量供锌可以提高玉米的穗粒数;在低锌处理下(Zn0、Zn1)各器官锌含量相差较小,随着施锌水平的提高,锌在叶片、茎秆、叶鞘中含量迅速增加,而在子粒和苞叶中增加幅度较小;玉米吸收的多余的锌主要集中在下部器官,以减轻过量的锌对植株造成的伤害。不同的供锌水平对低锌不敏感品种牡丹9氮、磷、钾的吸收与转运影响较小;相对而言,低锌敏感品种四单19氮、磷、钾的吸收与转运更易受到外界供锌量的影响。[结论]适量供锌可以提高玉米产量和对氮、钾的利用率降,低磷的吸收和利用。  相似文献   

15.
 【目的】指导当前生产条件下江西油菜测土配方施肥技术的推广。【方法】2008—2009年在江西省设置12个田间试验,研究氮、磷、钾和硼肥施用对甘蓝型杂交油菜产量及其相关性状的影响,并对施肥经济效益进行分析。【结果】氮磷钾硼肥配施处理(NPKB)平均产量为2 015 kg?hm-2,与不施肥相比,NPKB、缺B(NPK)、缺P(NKB)、缺K(NPB)和缺N(PKB)分别增产1 121、839、758、746和249 kg?hm-2;NPKB配施处理下各主要经济性状表现较好,有利于对N、P、K、B素的吸收利用;效益分析表明,NPKB配施效益达到5 449.5元/hm2,比不施肥增收2 231.1元/hm2,其次是缺B(NPK)、缺P(NKB)、缺K(NPB),分别比不施肥增收1 298.4、1 280.7和1 541.1元/hm2,而不施氮肥的处理减收206.1元/hm2。【结论】NPKB配施对甘蓝型杂交油菜增产、增收效果显著,是保证高效生产的技术关键。  相似文献   

16.
夹竹桃目植物新资料   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文根据国内外模式标本和文献资料,将亚洲、美洲和大洋洲夹竹桃目植物进行了部分整理和研究,对该目夹竹桃科和萝摩科18属37种作了订正,其中有11种分布新记录,17个新异名,建立15个新名称和1个新组合.  相似文献   

17.
屏腹茧蜂属sigalphusLatreille是茧蜂科中的一个小属,种类稀少,标本不易采到。本文对该属的中国种类作了订正研究。中国过去虽已记述过4种,但现经研究发现,其中S.anomisYouetZhou,1991和S.nlgripesHeetChen,1993均为S.hunaunsYouetTong,1991的同物异名,因此,实存2种;本文另添2个新种:S.gyrodontusHeetChen,sp.nov.和S.rufiabdominalisHeetChen,sp.nov.所以,目前本属的中国种类共有4种。另外,S.hunanusYouetTong和S.gyrodontusHeetChen,sp.nov.为本属在东洋区的首次记录。  相似文献   

18.
混农林业作为集约型土地利用和经营方式之一,运用于石漠化地区有利于土壤生物多样性的修复。2019年7月,对贵州省毕节市撒拉溪镇龙场村的玫瑰+大豆、玫瑰+苹果+大豆和玫瑰+玉米3种混农林模式样地中的土壤螨类进行了调查,以玫瑰单作为对照,共捕获土壤螨类1 524头,隶属3目41科64属,以盖头甲螨属(Tectocepheus)和派伦螨属(Parholaspulus)为优势属。其中,玫瑰+玉米样地中具有较丰富的螨类属数,而玫瑰样地中具有较高的个体数量。土壤螨类在4种模式的样地中均呈明显的表聚性。多样性指数和丰富度指数在玫瑰+大豆和玫瑰+玉米样地上较高。4种模式下土壤螨类的群落相似性较低,表现为中等不相似。3种混农林模式样地中捕食性革螨均为r选择型,而玫瑰样地中捕食性革螨为K选择型。甲螨群落结构在玫瑰样地上为P型,在玫瑰+大豆样地上为O型,在其余样地上为G型。总的来说,实施玫瑰混农林治理模式可使土壤螨类数量和多样性增加,以玫瑰为主,与苹果、大豆或玉米混合种植的模式有利于提高土壤螨类多样性,其中,玫瑰+大豆的模式效果较好。  相似文献   

19.
Web2.0,以个人为中心的互联网时代的到来   总被引:15,自引:0,他引:15  
本文介绍了Web2.0的知识和背景,对Web2.0出现的基础以及典型技术和应用作了阐述,同时对其作出了前景展望。  相似文献   

20.
【目的】探讨糖和淀粉代谢及其基因表达与京白梨果实软化的关系,为果实贮藏保鲜技术提供依据。【方法】以‘京白梨’果实为试材,经低温和1-MCP处理,测定果实后熟软化过程中硬度、呼吸速率、可溶性糖和淀粉含量及相关酶活性,并对其关键酶基因(AM、SPS、SS和AI)进行实时荧光定量PCR分析。【结果】采后‘京白梨’果实淀粉快速降解,与硬度下降呈极显著正相关关系,低温和1-MCP处理极显著抑制了淀粉含量的下降,降低了其与硬度间的相关水平。同时,淀粉酶(AM)活性快速增加,与硬度和淀粉含量变化极显著相关,且AM的表达量也迅速积累,淀粉酶活性和AM表达量的增加均显著受到低温和1-MCP处理的抑制。常温下,可溶性糖中唯有葡萄糖含量显著下降,果糖和蔗糖含量则有所增加,低温和1-MCP处理则显著抑制了葡萄糖含量的下降以及果糖和葡萄糖含量的增加。蔗糖代谢酶中仅酸性转化酶(AI)活性与果实软化显著相关,其活性和基因表达量的增加时期主要表现在呼吸跃变后期,滞后于AM。蔗糖磷酸合成酶(SPS)和蔗糖合成酶(SS)活性与硬度变化相关性不显著,但随果实软化均表现较高活性和基因表达水平,与蔗糖和果糖间相关性显著,受到低温和1-MCP处理的显著调节。【结论】淀粉降解与‘京白梨’果实软化的关系较为密切,AM是果实软化初期的重要酶;蔗糖代谢参与了‘京白梨’果实后熟软化,AI主要作用于果实后熟软化的后期阶段,SPS和SS能通过调控可溶性糖分的组成和含量来参与果实软化的生理过程。  相似文献   

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