春大棚基质化栽培辣椒品种比较试验

为了提高甜辣椒规模化、产业化生产的竞争力,进一步提高产量、效益和品质,加快甜辣椒栽培管理技术的推广和应用,特引进7个辣椒新品种并采用基质化栽培管理模式进行对比研究。通过对辣椒生长势、品质和产量的比较分析,结果表明:夏驰、国福908、海迈604表现突出,具有个大、肉厚、口感好、品质优、连续坐果性好等特点,而且产量、效益较高,抗病性强,适合设施基质化栽培生产,有很好的推广价值。     

电导法测定林木种子活力的研究

本文研究了林木种子电导法测定条件和测定电导率或相对电导率,通过回归分析建立电导率或相对电导率与种子活力指数的相关方程,找出了电导法测定林木种子活力的方法。     

酸碱对低活力苜蓿种子萌发及初期生长的影响

以H2SO4，HCl，HNO3及NaOH为激活荆，研究其对低活力苜蓿种子萌发及初期生长产生的影响。结果表明：不同酸碱处理及其时间不同，效果差异明显，但各处理在不同程度上均对苜蓿种子萌发和初期生长有促进作用；尤其是短时间HNO3处理，对激发苜蓿种子活力效果最佳。     

不同培养基对杏鲍菇菌丝生长的影响

比较了杏鲍菇一级种和二级种培养基配方 ,试验表明杏鲍菇一级种培养基以配方三最好 ,菌丝干重是配方七 (对照 )的 3 5倍 ,差异极显著 ;杏鲍菇二级种培养基以配方四最好 ,菌丝生长势最强 ,与供试各培养基配方相比较 ,差异均为极显著     

不同老化处理对蒲公英种子以及幼苗质量的影响

探讨不同老化处理方式对药用蒲公英种子质量、幼苗形态以及生理生化等方面的影响.结果表明:1)贮藏11个月以上的种子,活力全部丧失;随着老化处理时间的延长,种子发芽率不断降低,但对种子发芽势影响不同;2)甲醇老化处理之后的幼苗长势最佳,高温高湿老化处理的幼苗长势次之,正常发育的幼苗长势最差;3)正常发育的蒲公英幼苗可溶性糖含量最高;随老化时间递增,高温高湿处理的可溶性糖含量逐渐减少,甲醇处理的可溶性糖含量逐渐增加;甲醇老化处理1.5h的幼苗叶绿素总量最高,与其它处理达到显著性差异,随老化时间延长,叶绿素总量均呈上升趋势;甲醇老化处理1.5h幼苗,其过氧化氢酶活性最大,约为正常处理幼苗的10.2倍,随老化时间延长,甲醇处理的过氧化氢酶活性经历了一个骤降又骤增的过程;高温高湿处理的过氧化氢酶活性则逐渐降低.     

人工老化对小麦种子活力及醇溶蛋白组成的影响

为揭示种子活力与醇溶蛋白组成变化的关系,以小麦品种百农矮抗58、周麦18、新麦208、郑麦9023和杂交小麦(BNS/05525)为材料,高温(43±1)℃、高湿(95％相对湿度)老化处理0,4,6,9,12,15d和20 d,对老化处理种子的活力及醇溶蛋白组成进行了分析.结果表明,随着老化时间的延长,小麦种子的发芽势、发芽率、发芽指数和活力指数逐渐降低,老化20 d的小麦种子发芽势、发芽率、发芽指数和活力指数均降为0,种子活力丧失.在同一老化程度下,杂交小麦种子的发芽势、发芽指数、活力指数均高于百农矮抗58、周麦18、新麦208、郑麦9023,说明杂交小麦的抗老化能力较强;电导率在种子老化的0～12 d内变化较小,种子老化到15d时电导率迅速升高;5个小麦品种种子老化20 d后,发芽率从100％下降到0,醇溶蛋白的表达均出现了带型的变化,ω区醇溶蛋白出现了谱带的丢失、新蛋白的增加及蛋白表达量的上升和下降.种子活力丧失与蛋白的丢失、新谱带的产生都是在同一时间(种子老化20 d),说明种子活力的丧失与ω区域醇溶蛋白的消失和新增加的蛋白质有关;种子老化程度的加剧,导致了某些存活能力差的基因型消失,消失的基因可能与种子活力的表达相关.     

亚硒酸钠浸种对春小麦种子萌发特性的研究

为研究硒浸种对春小麦种子活力和幼苗生长特性的影响,分别设置0,0.5,1.0,2.5,3.5,5.0,10.0,50.0 mg/L共8个亚硒酸钠溶液浓度,通过发芽试验,比较研究了不同浓度的亚硒酸钠浸种对春小麦种子萌发和幼苗生长的影响.结果表明:随着亚硒酸钠溶液浓度升高,春小麦种子的发芽率、发芽势、发芽指数、活力指数、幼苗和根长以及干鲜重等指标均呈先升高后下降的趋势;1.0 mg/L的亚硒酸钠溶液对小麦种子萌发和幼苗生长有促进作用;随着亚硒酸钠浓度的升高(≥2.5 mg/L),其各项指标显著下降,并对根和苗的生长表现出抑制作用;因此在实际生产中,掌握合适的硒浸种浓度非常关键.     

Agronomic performance of an IR64 introgression line with large leaves derived from New Plant Type rice in aerobic culture

Aerobic culture is a promising water-saving technology in irrigated rice ecosystems, but the vulnerability of plants to fluctuations in soil moisture constrains leaf expansion and yield. The objective of this study was to examine whether an aboveground architecture with large leaves and reduced tillering is associated with vigorous leaf growth in aerobic rice culture. In a series of field experiments, we evaluated the agronomic performance of an IR64 introgression line, YTH323 (IR84640-11-27-1-9-3-2-4-2-2-2-B), with fewer tillers and larger leaves than IR64, derived from New Plant Type rice, under various water and nitrogen conditions. In flooded culture, YTH323 yielded the same as IR64 and 38% more than IR65564-44-51 (a New Plant Type rice) (9.0 vs. 6.6 t ha⁻¹). In aerobic culture, in contrast, it yielded 81% more than IR64 in slightly dry soils (5.1 vs. 2.8 t ha⁻¹). YTH323 had a higher leaf area index than IR64 and IR65564-44-51 under slightly dry soil conditions and under a range of nitrogen conditions. The higher and more stable yield of YTH323 in aerobic culture was attributable to greater early vigor, high specific leaf area, a high ratio of leaf weight to total biomass, and larger leaves, along with the characteristics of high-yield cultivars such as high responsiveness to fertilizers and good grain filling. We conclude that genetic modification of the aboveground architecture of IR64, a typical tropical lowland rice cultivar, to reduce tiller and leaf number improves adaptation to aerobic culture.     

基于光声光谱和TCA迁移学习的稻种活力检测

种子活力是决定水稻产量的最重要因素之一，但目前水稻种子活力的近红外和高光谱等无损检测方法易受种子表皮颜色影响，且所建模型难以适应新品种。该研究提出基于光声光谱技术的稻种活力无损检测方法并结合迁移学习进行新品种稻种活力检测。首先，对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳、新两优等具有区域代表性的典型6种水稻品种，进行高温高湿人工老化处理，得到0~7 d老化时间的水稻种子；再通过调制频率获得8种不同深度的光声光谱信息，用主成分分析、竞争性自适应重加权算法对光谱降维得到特征光谱后，对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳分别建立偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）、反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network，BP）、广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，GRNN）、支持向量回归模型（Support Vector Regression，SVR）、深度卷积神经网络（Convolutional Netural Network，CNN）的稻种活力预测模型，并选择最优调制频率；最后，通过迁移学习将建立的模型迁移到新两优稻种进行活力预测。结果表明，光声光谱最佳扫描频率为300 Hz，CNN预测模型精度较高，相关系数和均方根误差分别优于0.990 9、低于0.967 5；且经过迁移学习，仅需通过对源域数据的训练，即可直接对新品种稻种的活力进行精确预测；通过TCA迁移学习后，新两优稻种活力预测的相关系数从0.718 5提高到0.990 3。研究表明，采用光声光谱深度扫描技术对不同种类稻种的活力进行高精度检测是可行的，且经过迁移学习，仅需80粒新品种稻种信息即可实现稻种活力的精确预测。     

高粱新选不育系研究

采用不完全双列杂交、人工控制授粉和田间自然鉴定等方法,对6个中晚熟不育系和6个早熟不育系进行了配合力、柱头生活力和其他主要农艺性状鉴定.结果表明,中晚熟不育系中V_4A的一般配合力、柱头生活力、育性、熟期、对丝黑穗病的抗性等综合农艺性状表现最好;早熟不育系中1105A的一般配合力、穗长、千粒重、育性等性状表现较佳.这两个不育系可在我国高粱春播中晚熟区和早熟区加以利用.