固相萃取-高效液相色谱串联质谱法测定油菜薹中反式维生素K1含量

为准确测定反式维生素K1的含量，建立了基于固相萃取-高效液相色谱串联质谱的甘蓝型油菜（Brassica napus L.）菜薹反式维生素K1高灵敏检测技术。样品经正己烷提取、中性氧化铝柱净化后，用C30反相色谱柱，以甲醇 （含0.025%甲酸+2.5 mmol/L甲酸铵）为流动相，采用选择反应监测（selected reaction monitoring, SRM）模式进行定量分析，20 min内可实现顺反异构体色谱分离。方法学考察结果显示，反式维生素K1在范围内线性关系良好，相关系数为0.9985。该方法检出限为0.29 μg/kg，定量限为0.95 μg/kg。回收率为87.5%～117.6%，精密度（RSD）在0.72% ～9.59%之间。利用该方法对油菜薹和反式维生素K1含量高的3种蔬菜进行分析，发现油菜薹中反式维生素K1含量为340.08 μg/100g，高于小白菜（B. rapa spp. chinensis，260.93 μg/100g）、西兰花（B. oleracea var. Italic Planch， 167.65 μg/100g）和结球甘蓝（B. oleracea var. capitata，151.11 μg/100g）。本文建立的蔬菜中反式维生素K1准确定量分析方法操作简单、灵敏度高、结果准确。同时比较发现油菜薹是一种富含维生素K1的蔬菜。      

大豆植株分杈数自动提取算法研究

根据大豆植株分杈个数可以预估大豆的产量。为了满足现代农业预测农产品产量的需要,本文提出一种大豆植株分杈数自动提取算法,即首先将采集到的大豆植株图片进行灰度变换、滤波、阈值分割得到二值图像,再进行形态学中的闭运算操作得到大豆植株的轮廓,然后基于Zhang并行快速细化算法提取骨架,最后借助改进的角点检测算法对大豆植株的所有分杈点进行标记并自动统计分杈数,仿真结果与大豆植株实际分杈点一致。     

基于多时相双极化SAR数据的作物种植面积提取

及时准确地获取农作物的空间分布信息和种植面积,在农业生产管理与农业政策的制定等斱面具有非常重要的作用。本文以多时相Sentinel-1A影像(4月17日、5月5日、6月16日、7月22日、8月27日、9月2日)为主要数据源,根据研究区作物的物候特征,提取棉花、玉米和果树在不同生长期的后向散射系数(Sigma)和归一化后向散射系数(Gamma)。通过对作物不同极化、不同时相后向散射系数的统计,建立散射特征时序变化曲线,幵分析其特征。利用人工神经网络(Artificial neural network)、支持向量机(Support vector machine)和随机森林(Random forest) 3种分类斱法对研究区的主要农作物迚行分类识别以及种植面积提取,幵对分类结果对比分析和验证。结果表明, 1)棉花的后向散射系数在6月现蕾期和7月开花期明显上升,8月仹达最高值,变化特征最明显,易与其他作物区分;玉米和果树的后向散射系数在9月仹与其他地物之间表现出显著差异。2)相较于神经网络和支持向量机,随机森林的分类效果最好,总体精度达88.97%。其中,对棉花和果园的分类精度为90.88%和93.17%,对玉米的分类效果最差,仅有71.6%。综上所述,多时相双极化SAR数据在不同类型作物的识别及面积提取斱面具有一定的应用潜力。     

基于UPLC-QTOF/MS的小麦发芽代谢组学分析方法

为探究不同提取方法对发芽小麦代谢物提取效果的影响,本研究建立了基于超高效液相色谱-四级杆飞行时间质谱(UPLC-QTOF/MS)的发芽小麦非靶向代谢组学样品前处理方法和分析方法,以发芽2 d周麦26籽粒为材料,设计提取溶剂、提取方式、提取时间3个因素在3个水平上L9(34)正交试验,并通过主成分分析和聚类分析确定提取效果最佳的组合。以80%乙腈(0.1%甲酸)震摇提取30 min可检测出1609个代谢峰,说明提取溶剂对代谢物提取效果起主要作用。共鉴定出92种小麦代谢物。     

适用于转录组测序的大白菜小孢子总RNA提取方法筛选

为了找到适用于转录组测序要求的大白菜小孢子总RNA 提取方法，以出胚率较高的吉红82 为试材，以热激诱导处理后的小孢子为研究对象，比较分析了TRIzol 法、改良CTAB 法及超纯试剂盒法3 种方法的RNA 提取效果。结果表明：TRIzol法（磨样）和改良CTAB 法提取的RNA 浓度较高，但完整性较差；超纯RNA 提取试剂盒法提取的RNA 质量最高，且完整性好，能够满足转录组测序的要求。     

高含固率木质纤维素厌氧发酵物总DNA的4种提取方法比较

不同的样本特性和提取方法对获得微生物总DNA的质量有重要影响。文章基于高含固率木质纤维素厌氧发酵物腐殖酸、酚类物质含量高、质地均一性差、微生物浓度低的特点,研究了4种方法提取不同高含固率粪秸厌氧发酵物中微生物总DNA的效果。结果表明,常规的十二烷基磺酸钠法(sodium dodecyl sulfate,SDS)、十二烷基磺酸钠和溴化十六烷基三甲铵结合法(sodium dodecyl sulfate and cetyltrimethyl ammonium bromide,SDS-CTAB)和商业的粪便试剂盒法提取的DNA质量均较差,SDS法和试剂盒法未能获得聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)扩增目的条带,SDS-CTAB法得到的条带较模糊;改进SDS-CTAB法获得的DNA杂质少、纯度高,具有较好的稳定性,A260/A280和A260/A230值分别为1.74~1.86和1.65~1.86,每克样品的DNA浓度在50 ng·μL^-1以上,电泳条带单一齐整、清晰明亮,PCR扩增的目的条带清晰度高,适宜后续分子生物学技术的分析。林格氏液洗脱、聚乙烯吡咯烷酮-40(Polyvinyl Pyrrolidone-40,PVP-40)洗涤液除杂以及裂解液和多种酶联合破壁是改进SDS-CTAB法获得该类专一性样本高质量微生物总DNA的关键步骤。     

基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取

为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully ConvolutionalNetworks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7～17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%～83.4%,召回率达51.1%～73.9%,调和平均值为57.6%～78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。     

三七素提取工艺及检测方法的优化

本研究以三七（Panax notoginseng）植株及其产品和近缘种为研究对象,采用L₉(3 ⁴)正交试验对三七素的提取工艺进行了优化,然后利用HPLC法检测三七素含量,并对各样品中的三七素含量进行了比较分析。结果表明：优化后的三七素提取条件为超纯水、料液比1∶20（g/mL）,提取1次（10 min）;三七素在三七花蕾中的含量最高,其次是根状茎和主根,但是三七茎叶中也有较高含量的三七素,说明三七花蕾和茎叶均可作为三七素的提取原料;在三七产品中三七花的三七素含量最高,达到3.33%,其次是剪口（根状茎）、筋条（侧根）和须根;但三七素的含量与三七个头大小（头数）并无明显的相关性;在三七近缘种姜状三七（P. zingiberensis）和野三七（P. vienamensis var. fuscidiscus）主根、珠子参（P. japonicus var. major）根状茎中的三七素含量显著低于三七主根三七素含量,也显著低于三七其他部位的三七素含量,说明三七是最佳的三七素来源植物。三七素的含量主要受到物种和部位的影响,与产品规格无关。本文所建立的三七素提取方法和HPLC检测方法,能够快速简便、稳定可靠测定样品中三七素含量;并可为三七素相关标准的建立奠定基础,为三七的综合利用开发提供依据。     

超高效液相色谱串联质谱法对水产品中硝基呋喃代谢物的测定

建立了使用Waters UPLC Xevo TQ超高效液相色谱串联质谱仪检测水产品中4种硝基呋喃代谢物的分析方法。匀浆后的样品在酸性环境下水解,并用2-硝基苯甲醛衍生16h,经磷酸氢二钾提取,LMS固相萃取小柱净化后,在三重四极杆多反应监测模式下进行测定。方法采用同位素内标法定量,四种代谢物的检出限(LOD)均低于0.25μg·kg-1,线性范围在0.5μg·L~(-1)到10μg·L~(-1)间,相关系数大于0.99。在0.5、1.0和5μg·kg-1浓度下分别进行添加回收试验(n=5),回收率在75.2%~123.3%之间,相对标准偏差(RSD)小于9.4%。     

仙草多糖提取工艺条件优化研究

采用水提法浸提仙草，以仙草多糖的提取率为指标，研究料液比、浸提温度、浸提时间及浸提次数4个因素对其提取率的影响，并从中挑取合适的因素水平进行正交试验及SPSS分析。结果表明：在这4个因素中，对提取率影响最大的因素是浸提温度，然后是浸提时间，再次是料液比，最后是浸提次数；在料液比1:60、温度100 ℃、浸提时间3 h的最优条件下，仙草多糖的提取率高达17.89 %，此时仙草多糖的含量为44.13 %。