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为了建立优良小麦品种遗传转化的高效组织培养体系,以扬麦158和郑麦9023成熟胚为外植体,探讨了Dicamba和2,4-D及KT对小麦成熟胚愈伤组织诱导和再生的影响。结果表明,Dicamba和2,4-D的愈伤组织诱导率最低为88.7%,最高可达95.1%,处理间无显著差异。不同激素诱导的愈伤组织在添加KT的培养基上分化时,再生率存在显著差异。两种基因型小麦用Dicamba诱导的愈伤组织比2,4-D诱导的愈伤组织具有更高的再生率。在分化培养时,培养基中添加5mg·L-1 KT比添加3mg·L-1的分化效果更好,但不同浓度KT对愈伤组织分化的效果因诱导激素的配比和基因型而异。扬麦158的综合指标更优,平均再生率可达20.1%,比郑麦9023高6.6%;采用4mg·L-1 Dicamba进行愈伤组织诱导,配合5mg·L-1KT分化培养更有利于小麦成熟胚离体培养。 相似文献
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茎秆微观结构与其力学性能密切相关,影响作物的抗倒伏性能。但作物茎秆微观表型参数难以通过人工方式获取,因此急需自动化的测量方法。本研究以玉米为材料,通过光学显微镜获得玉米茎秆横截面切片图像,基于深度学习架构融合ResNet和Unet构建语义分割Res-Unet网络模型,对截面表皮、周皮和髓区3个功能区域进行分割;针对维管束数量多、面积小、密度大的特点,以EfficientDet作为基础网络架构,根据维管束尺寸小的特性,减少双向特征图金字塔(BiFPN)的层数,达到提高推理速度、减少显存占用量的目的,同时添加掩膜分割分支,构造新的网络Eiff-BiFPN实现对维管束的分割。实验结果表明,功能区域分割的平均DICE达到88.17%;维管束分割的AP50和AP50:70分别达到88.78%和72.80%。根据分割结果,可以获得玉米茎秆截面尺寸、各功能区域尺寸和维管束数量、面积等微观结构参数。本文方法具有精确性、实时性和可用性,可用于玉米茎秆微观结构参数的自动化测定,为作物抗倒伏研究提供技术基础。 相似文献
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水稻脆性突变体nbc(t)的主要特性和脆性基因的初步定位 总被引:1,自引:0,他引:1
对脆性突变体的表型、主要农艺性状和稻米品质进行了考查,并对脆性基因进行了初步定位。结果表明:脆茎水稻nbc(t)与野生亲本9311在株高等形态特征上无明显区别,仅在机械强度上有区别;nbc(t)的根、茎、叶、穗及种子都很脆,易折断,且表现全生育期脆性。脆茎突变体nbc(t)的主要农艺性状与9311相似,产量略低于9311,除了整精米率偏低以外,其他稻米品质性状与9311相似。脆茎突变体nbc(t)与广占63-4S所配组合的产量和稻米品质与扬两优6号相当。与9311相比,nbc(t)茎秆的抗折力相当,但抗张力明显降低,纤维素含量约降低17%。遗传分析表明,nbc(t)的脆茎特性可能由2个基因位点控制,初步定位在9号染色体上的2个区段,一个位于9号染色体上段SSR标记RM3700和RM24371之间,遗传距离分别为1.3cM和3.1cM;另一个位于9号染色体下段INDEL标记CL062和CL045外侧,遗传距离分别为1.6cM和6.0cM。 相似文献
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我国是世界棉花生产和消费大国.开放条件下,我国棉花的机械化生产水平不断提高,但国内棉花供应仍处于供不应求的状态,棉花贸易长期处于净进口局面.同时,棉花产业发展也深受贸易摩擦和某些国家政治打压的影响.基于我国棉花生产和贸易数据,运用进口市场集中度、进口依存度、出口依存度、自给率、国际竞争力等指标对我国棉花产业安全程度进行... 相似文献
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利用珍汕97B与南阳占的重组自交系(recombinant inbred line,RILs)构建了以珍汕97B为背景的近等基因系(near isogenic line,NILs)BC3F2,通过对其320株随机分离小群体的研究,发现Qph1同时具有加性效应和显性效应,其可解释的遗传变异达71.28%,局部QTL连锁分析把该QTL定位于2.1cM、180.2kb的RM6333-RM11961区间内;进一步发展6 000株大群体,筛选出230株极端隐性重组单株,利用重叠作图法将Qph1进一步精细定位于距离约为90kb的SSR标记SHL4和InDel(Insertl Deletion)标记HL13间,通过与已克隆的sd1基因比较,发现二者并不在同一个区域,这为进一步克隆该QTL和分子标记辅助选择培育矮秆水稻新品种奠定了基础。 相似文献
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针对小麦茎秆截面显微图像分割过程的复杂性,融合ResNet50和Unet网络构建维管束和背景区域的语义分割模型Res-Unet,搭建对小麦茎秆截面、髓腔、厚壁和背景的语义分割模型Mobile-Unet,可实现对小麦茎秆截面尺寸、髓腔尺寸和维管束面积等微观结构参数的检测。针对小麦样本数据集,通过深度学习中迁移学习的共享参数方式,将训练好的ResNet50网络权重应用到茎秆截面切片图像的网络模型上。结果表明,与同类方法相比,相关参数在精度上均有较大提升,全部参数的识别率超过97%,最高可达99.91%,平均每幅图像检测只需21.6s,与已有图像处理方法(110s)相比,处理速度提升了80.36%。模型评估的准确率、召回率、F1值和平均交并比均达到90%。本文方法可用于小麦茎秆微观结构的高通量观察和参数测定,为作物抗倒伏研究奠定了技术基础。 相似文献
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针对小麦秸秆截面显微图像中组织成分的结构和灰度特征,研究了一种扇环型分区域图像分割方法,用于精确分割厚壁、维管束等关键组织结构。小麦秸秆截面的内外侧轮廓构成了一个近似的环形区域。先粗略定位厚壁和维管束所属的圆环区域。依据定位信息,以截面中心为起点向圆环外轮廓画射线,将圆环划分为大量的扇环形小区域。用Otsu算法对各个小区域进行独立的阈值分割,再对分割结果进行拼接等后续处理,得到完整的厚壁或维管束,最后以此为基础精确测量秸秆截面的各种参数。实验结果表明,与传统的Otsu算法相比,该方法对显微图像采集过程中切片、染色、拍照等环节导致的低质量图像具有较高的分割准确性和鲁棒性,在提高了切片样本利用率的同时降低了人工劳动强度。该测量系统对各类参数的测量精度均大于94.6%。 相似文献
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小麦的抗倒性与其茎秆截面显微结构密切相关,茎秆微观结构的观测和分析对小麦遗传育种具有重要意义。研究了一种显微图像测量系统,用于精确测量小麦茎秆截面的主要参数。使用计算机、图像采集室、光学显微成像系统等搭建了硬件平台,并开发了算法软件。系统针对茎秆截面的颜色和结构特点,对显微图像进行预处理得到髓腔、厚壁的轮廓,再进行椭圆拟合以计算截面整体、髓腔和厚壁的几何参数。根据维管束结构的一致性,提出了一种具有尺度、平移和旋转不变性的模板匹配方法,用于在目标图像中识别维管束并统计数量。实验表明该自动化测量系统具有高通量和高精确度的优点,在作物重要资源的挖掘和群体遗传等研究中具有重要的价值。 相似文献