品牌定位下茶叶包装的设计——以西湖龙井茶的包装设计为例

设计茶叶包装的目的,是为了将茶叶商品的物质属性和精神属性传达给消费者,以博得消费者的认可。茶叶包装所呈现的视觉效果,需要和商品的品牌定位相符合。本文以西湖龙井茶的包装为例,分析品牌定位与茶叶包装设计之间的关系,以及如何在运用包装设计去体现茶叶的品牌定位与形象,为茶叶的包装设计提供理论指导。     

基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

木尔坦棉花曲叶病毒编码蛋白的亚细胞定位分析

 木尔坦棉花曲叶病毒(Cotton leaf curl Multan virus,CLCuMV)是典型的单组分双生病毒,并伴随β卫星分子,是棉花曲叶病的主要病原之一。本研究利用农杆菌介导的瞬时表达系统,将CLCuMV及其卫星分子编码的7个病毒蛋白在本氏烟表皮细胞中表达。通过激光共聚焦显微镜观察发现:V1、C2和C3定位于细胞核;C1和βC1定位在细胞核以及细胞质或细胞膜上,并且在细胞质中形成丝状结构;V2和C4主要定位在细胞质或细胞膜上,细胞核也有微量表达,V2可形成大小不一的颗粒状聚集体结构,C4在细胞膜上可见点状聚集体结构。同时,利用RT-PCR和Western blot对病毒各基因的转录和表达水平进行了分析。CLCuMV编码蛋白的亚细胞定位为蛋白功能的进一步研究提供重要理论依据。     

春小麦抗旱耐热性QTL分析

为发掘控制小麦抗旱耐热基因位点,以小麦重组自交系(RILs)群体为材料,于2015-2017年小麦灌浆期进行干旱胁迫、热胁迫、旱热胁迫处理,并对抗旱耐热相关性状QTL进行分析。结果表明,在干旱胁迫、热胁迫、旱热胁迫下分别检测到22、36和30个QTL,其中控制旗叶叶绿素含量、旗叶含水量、穗粒重、千粒重的QTL数分别为26、21、22和19个。抗旱相关性状QTL位于2A、3B、4B、7B、3D、4D和7D染色体上,表型贡献率为9.38%～30.81%;耐热相关性状QTL位于2A、2B、3A、3B、4B、4D、5D、6D、7A和7B染色体上,表型贡献率为9.03%～34.97%。抗旱性共定位区间2个,分别位于2A(gwm294-wmc644)和7B(barc140-gwm297)染色体上;耐热性共定位区间2个,分别位于5D(cfd67-cfd40)和6D(barc196-barc54)染色体上;抗旱耐热性共定位区间3个,分别位于2A(gwm294-wmc644)、2B(wmc441-wmc317)和7B(wmc83-wmc276)染色体上,其中共定位区间gwm294-wmc644( Qcc-2A.2、 Qgw-2A.1)的贡献率超过10%,遗传距离较小(6.49 cM)。     

小麦耐冷相关基因TaCTR的克隆及其表达特性分析

低温冷害是小麦生长发育过程中面临的重要非生物逆境因素。为了挖掘小麦耐冷功能基因，本研究采用同源克隆的方法从普通小麦品种小偃22中分离到一个耐冷相关基因TaCTR，该基因序列全长2 192 bp，含有12个外显子、11个内含子，编码区全长为1 407 bp，编码468个氨基酸，分子量约为53.43 kDa；系统进化树分析表明，该基因在进化关系上与山羊草最近；亚细胞定位结果显示，该基因编码的蛋白为膜蛋白；实时荧光定量PCR（RT-PCR）结果表明，TaCTR在不同品种、不同组织和不同发育阶段低温特异表达；在干旱、高盐及GA处理下，TaCTR的表达量显著上升，说明该基因可能参与调控小麦的抗逆反应。     

排球运动规划在采摘机器人识别与定位中的应用

在排球比赛过程中,扣球是得分最关键的动作之一,为了得到合适位置出手点、角度和力度等优化数据,可以采用排球机器人训练的方法,通过植入人工智能算法,对扣球过程中的数据进行采集,最后通过运动规划使扣球动作达到最佳姿态。排球机器人运动规划方案可以移植到采摘机器人的智能化训练上,加快对果实信息采集和处理效率,从而更快地捕捉到果实目标,对路径规划做出响应,对于提高采摘机器人定位和识别能力具有重要的意义。为了验证方案的可行性,对基于排球机器人运动规划系统的采摘机器人定位识别功能进行了测试,结果表明:采摘机器人可以成功定位和识别果实,且响应速度较快、误差较小,可以满足采摘机器人定位识别功能的设计需求。     

萝卜抽薹时间的QTLs定位及分析

以抽薹时间差异显著的野生型萝卜YS105和栽培型萝卜ZP85为亲本构建F₁和F₂群体。利用筛选的多态性SSR引物对F₂群体各单株进行鉴定并完成SSR遗传图谱的构建。运用MapQTL 4.0软件对萝卜F₂群体抽薹时间进行QTLs定位和分析。结果表明,构建的SSR遗传图谱包括114个SSR标记,9个连锁群,覆盖基因组长度894.9 cM, 平均标记间距为7.85 cM。共检测到4个与萝卜抽薹时间相关的QTLs,分布于LG5、LG6、LG8和LG9连锁群上,LOD值10.18~18.11,可解释8.4%~21.6%的表型变异率。其中贡献率≥10%的QTLs位点3个,贡献率≥20% 的QTLs位点1个。     

利用高通量测序快速定位目标性状位点的研究

为了快速鉴定目标性状遗传位点,开发与性状连锁的分子标记,用于剔除高世代选育株行中不利性状,从而加速育种进程。以大豆MS轮回群体中发生花色分离的F_6株行为研究材料,利用其衍生的F_(6∶7)中20个紫花和17个白花纯合家系分别构建2个DNA混池,通过高通量重测序技术获得变异信息,明确SNP富集区,并在SNP富集区内开发分子标记对目标性状进行连锁分析。结果显示,在2个DNA混池间发现329 992个SNP位点,表明混池间的遗传背景已经非常相似,但未发现明显SNP富集区,表明可能存在较多假阳性位点;进一步对高质量(Quality100)的SNP变异位点进行筛选,并去除杂合SNP位点,最终获得3 371个可信位点。其中,位于13号染色上的SNP变异有700个(占比20.77%),并在20～30 Mb的物理区间形成一个最大的SNP富集区,推测调控花色的W1位点可能位于此区间内。利用该区间内SNP信息开发出dCAPS-1、dCAPS-2分子标记,连锁分析结果显示其与W1位点紧密连锁(W1-(0.4 cM)-dCAPS-1-(2.3 cM)-dCAPS-2),表明W1位点位于SNP富集区内。综上所述,通过构建高世代株行的分离群体混池,利用高通量测序方法可以快速定位控制目标性状的遗传位点,且开发的dCAPS标记可以有效剔除不利性状,从而加速遗传育种进程。