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41.
与苹果果皮红色性状相关的RAPD分子标记的筛选 总被引:7,自引:2,他引:7
用355条10bp随机引物来筛选与苹果果实红色性状连锁的分子标记。通过分离群体分组分析,在果实红色与非红色2个对比基因池间进行了扩增筛选,初步选出49个多态性引物,进一步对这些多态性引物进行群体上的分析发现S519可以扩增出大约1000bp左右的一条与红色性状相关的DNA特异带。对本研究的73个来自3个不同杂交组合的F1后代个体分析表明,该标记判断果实红色性状的符合率为76.7%。鉴于获得的多态性标记对果皮颜色预测的准确率不高的现状,我们采用了双标记组合分析方案,即用S5191000分别与以往获得的3个与果色性状相关的标记(S12891200、S12351000和S21071200)配对组合进行判断,从而使得标记对目标性状预测的正确性大为提高。另外,对总共获得的4个RAPD标记在9个栽培品种上进行了分析,大多数品种的表现与理论一致。 相似文献
42.
43.
44.
马铃薯花色苷研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
综述了马铃薯花色苷的分布、种类、结构、提取纯化方法、生理功能和应用等方面的研究进展,并介绍了块茎在发育和储藏期间花色苷的变化及光、温等外界因素对马铃薯块茎颜色的影响. 相似文献
45.
A series of hybrid Flammulina velutipes dikaryons were obtained by crossing yellow and white monokaryons.The color of fruit bodies generated from these dikaryons,and the ratio between dark-colored stipe regions and the entire stipe of individual fruit bodies,were determined.Our data suggest that the expression of fruit body color in the hybrid dikaryons was under the control of factors present in both the white and yellow parent monokaryons,and that multiple alleles exist in both white and yellow color-controlling factors. 相似文献
46.
植株叶片中叶绿素浓度的高低与植株进行的光合作用效率、植株的整体生长状况息息相关,在农业生产过程中,常常根据叶片中叶绿素含量(SPAD)的多少来精确的判断植物的生长状态,也是控制植株长势的依据。传统的叶绿素含量检测方式分光光度法,存在耗时长、步骤多、操作要求高等问题,而采用计算机视觉技术处理图像的过程更加准确、高效,不会像人眼分析时受到主观因素的影响导致偏差。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米叶片中叶绿素含量,利用扫描仪采集玉米叶片的图像,将图像输送至计算机,然后通过软件处理图像,分割出图像中有效像素的颜色特征值,将特征值转换就可以得到玉米叶片中叶绿素。试验结果显示:利用计算机视觉技术可以准确地测定玉米叶片中叶绿素含量,进而进行合理施肥,避免浪费,对增加玉米的产量具有极大的价值。 相似文献
47.
48.
不同西瓜类型果实茄红素含量的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用分光光度法对33个西瓜材料进行茄红素含量的测定,材料涉及不同的瓤色和倍性。结果表明:在白瓤、橙黄瓤、金黄瓤、粉红瓤、红瓤和深红瓤的西瓜材料之间,白瓤西瓜茄红素含量最低,深红瓤西瓜含量最高,茄红素的含量与瓤色大致成正相关。其中深红瓤二倍体西瓜材料中S292、VS8-44的茄红素含量比较高,分别为6.372 mg/100g鲜重和6.350 mg/100g鲜重,三倍体材料中最高的是VS6-19,茄红素含量为6.684 mg/100g鲜重。同瓤色的不同材料之间茄红素的含量与倍性无关,与材料的基因型相关。 相似文献
49.
基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测 总被引:9,自引:1,他引:8
研究利用计算机视觉技术快速测定叶绿素含量的方法,建立了根据番茄叶片颜色特征确定其叶绿素含量的一元二次拟合模型。在计算机视觉图像采集系统中采集番茄叶片图像,利用MATLAB图像处理工具提取图像的颜色特征参数,对颜色特征参数和番茄功能叶叶绿素含量做相关分析,建立回归模型。结果表明:RGB颜色系统的R/G、(G-R)/(G+R)、G-R、色度坐标r、r-g及HIS颜色系统的H值均与叶绿素含量呈极显著非线性相关性,可用于测定番茄叶片叶绿素含量。从建立的6组模型中筛选出拟合度较高的3组模型进行检验,预测误差在0~22.22%之间。用预测精度最高的G-R颜色特征预测叶绿素含量的模型为Chl.a = 0.0926 + 0.1208 (G-R) - 0.0009 (G-R)2,Chl b = - 0.0252 + 0.0397 (G-R) - 0.0003 (G-R)2和Chl.(a+b) = 0.1271 + 0.1600 (G-R) - 0.0011 (G-R)2。 相似文献
50.