Assessment of molecular detection of Fusarium circinatum in insects and passive spore traps in Pinus radiata plantations

Fusarium circinatum is the causal agent of pitch canker, a destructive disease that threatens natural and planted pine forests around the world. Although pitch canker has caused problems in Spain and Portugal, concerning Europe as a whole, the fungus is not established across the pine distribution area. Its dispersion by wind and/or insect vectors could nevertheless play a role in the colonization of currently uninfected stands. It is therefore crucial to develop monitoring tools for its detection. To this end, we assessed the molecular detection of the pathogen in environmental samples of bark beetles and passive spore traps, collected in two infected Pinus radiata plantations in Basque country, Spain. The spread pattern of F. circinatum was assessed by an experimental design that included insect and spore traps installed at the centre, at the edge and outside the plots. Our results showed that F. circinatum was detected in both types of samples, at almost all collection dates. In both type of samples, positive detections were mainly found at the centre of the plots, a lower proportion at the edge, and very few outside. This suggests that long‐distance dispersion of Fusarium circinatum does not rely on wind spore dispersal neither on insect flight. Our study also shows that molecular methods are a powerful tool to monitor the pathogen in environmental samples.     

The use of the hand-held infrared thermometer as an early detection tool for exertional heat illness in Thoroughbred racehorses: A study at racetracks in eastern Australia

Thoroughbred racehorses perform exercise at maximal intensities and typically display a hyperthermic exercise response, which can drive core body temperature to critical levels. Despite extremely efficient thermoregulatory mechanisms, certain weather conditions may affect the horse’s ability to cool and result in a syndrome referred to as exertional heat illness (EHI). This is characterised by central nervous system dysfunction, as well as cytotoxic effects of heat on cells, which can produce deleterious consequences. Early detection of exertional heat illness (EHI) in Thoroughbred racehorses can be difficult because signs are often vague and the measurement of rectal temperature as an indicator of hyperthermia is not practical. Best practice in the treatment of EHI in horses, as in human subjects, centres on early detection, rapid assessment and aggressive cooling. Research in human subjects has shown that EHI is manageable when recognised early and appropriate treatment provided. The aim of this study was to investigate the measurement of skin surface temperature (SST) by an infrared thermometer as an aid in the early detection of EHI. A skin surface temperature ≥39°C in the immediate postrace period is considered to be hot. It reflects the interaction of exercise-related metabolic heat production, physiological adjustments to the skin surface such as vasodilation and sweating, together with the effect of high ambient temperature. Most importantly, high SST is associated with a reduced core-to-skin temperature difference, which retards heat transfer from the deep body tissues to the skin and can hinder heat dissipation. Identification of horses with high SSTs can prioritise them for rapid cooling and curtail possible progression to EHI.     

基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

为提高采摘设备的执行效率，采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统，该系统可自动识别不同种类的水果，并实现自动采摘，可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止，并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程，从而避免了大量的矩阵运算，使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真，验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中，为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调，采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位，在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集，分别对不同种类的果实进行识别模型训练，在GPU环境下进行测试，结果表明，每种果实识别的准确率均在94%以上，单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试，该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。     

103份小麦品种（系）抗条锈性和遗传多样性评价及基因检测

【目的】了解小麦品种（系）对条锈病的抗性水平及遗传多样性,掌握条锈病抗性基因的利用情况,为培育和合理利用优良小麦抗条锈病新品种提供理论依据。【方法】选用小麦条锈病流行生理小种CYR32、CYR33和CYR34对103份小麦品种（系）进行苗期抗条锈病分小种鉴定、成株期抗CYR32鉴定,并利用SSR分子标记对其进行遗传多样性分析,进而利用已知小麦抗条锈病基因Yr5、Yr9、Yr10、Yr15、Yr18和Yr26的分子标记进行抗条锈病基因检测。【结果】苗期抗性鉴定表明,103份小麦品种（系）对生理小种CYR32表现为抗病的有20份,占供试材料的19.42%;有34份品种（系）对CYR33表现为抗病,占供试材料的33.01%;36份品种（系）对CYR34表现为抗病,占供试材料的34.95%;仅有郑6辐、宁麦3号、老兰麦、京411、京作278、扬麦158共6个品种对生理小种CYR32、CYR33和CYR34均表现抗病。成株期对CYR32抗性鉴定表明郑州021等55份材料表现为成株期抗性,占供试材料的53.40%。遗传多样性分析表明,103份小麦品种（系）的遗传相似系数变异范围为0.50—0.93,平均值为0.66。103份小麦品种（系）聚类分析可分为3大类,第Ⅰ类包含4个品种,分别为花培112-2、尤皮2号、鲁沾1号和Elkhart;第Ⅱ类包含43个品种（系）,其中来自于同一地区的品种（系）或含系谱来源相同的品种（系）聚在一类,说明小麦品种之间的亲缘关系与品种来源有很大的关系;第Ⅲ大类中具有相同系谱的品种（系）都聚在一个亚类,表明同一地区小麦生产品种选育过程中多数使用了相同或亲缘关系相近的材料,导致小麦育成品种之间遗传关系相近。已知抗病基因检测到含有Yr9、Yr10、Yr18和Yr26特征带的品种（系）分别有15、8、19和1份,未检测到含有Yr5和Yr15阳性条带的品种（系）。【结论】供试小麦品种（系）苗期的抗性水平较低,郑6辐、宁麦3号、老兰麦、京411、京作278、扬麦158这6份品种可能含有未知全生育期抗病基因,适用于品种轮换种植防控小麦条锈病;成株期抗性较好,抗性基因检测Yr18使用频率较高。因此,小麦育种工作应充分利用优质已知抗性基因资源,发掘新抗性材料,培育多基因聚合的持久抗性品种。     

基于部分亲和场的行走奶牛骨架提取模型

在奶牛关键点预测的基础上,通过点、线重构奶牛骨架结构,可为奶牛跛行检测、发情行为分析、运动量估测等提供重要参考。本研究基于部分亲和场,以养殖场监控摄像头拍摄的视频为原始数据,使用1 600幅图像训练了奶牛骨架提取模型,实现了奶牛站立、行走状态下关键点信息和部分亲和场信息的预测,并通过最优匹配连接对奶牛骨架结构进行准确提取。为了验证该模型的性能,采用包含干扰因素的100幅单目标奶牛和100幅双目标奶牛图像进行了测试。结果表明,该模型对单目标行走奶牛骨架提取的置信度为78.90%,双目标行走奶牛骨架提取的置信度较单目标下降了10.96个百分点。计算了不同关键点相似性(Object keypoint similarity,OKS)下的模型准确率,当OKS为0.75时,骨架提取准确率为93.40%,召回率为94.20%,说明该模型具有较高的准确率。该方法可以提取视频中奶牛骨架,在无遮挡时具有高置信度和低漏检率,当遮挡严重时置信度有所下降。该模型的单目标和双目标图像帧处理速度分别为3.30、3.20 f/s,基本相同。本研究可为多目标奶牛骨架提取提供参考。     

动物防控检测工作重要性、存在问题和对策

近年人们生活水平和生活质量日益提高,对食物安全性提出更严格的要求,尤其是对肉食品的选择上。市场上各种食品安全问题层出不穷,严重危害国民的身体健康,也影响畜牧业的经济效益。因此,动物健康状况尤为重要,相关工作人员要十分重视动物防控检测工作,了解这项工作的重要意义,对检测工作中存在的问题及时实施可行的对策。     

马铃薯块茎淀粉组分高效检测体系的建立及应用

马铃薯块茎淀粉组分(直链/支链淀粉比AM/AP)影响淀粉特性以及决定其在食品和其他工业上的应用。AM/AP的测定对其合理利用以及选育特异淀粉组分的专用品种等具有重要意义。采用96孔板双波长法对马铃薯不同AM/AP比率标准样品进行测试,发现当测试样品AM/AP比率超过制作标准曲线的AM/AP比率(33.3%)时,测试结果明显高估直链淀粉含量。基于96孔板的碘染分析,建立了马铃薯AM/AP比率和最大吸收峰下波长的标准曲线:y=601.88x0.0215,R2=0.9999。该方法进一步提高了测试准确度和应用范围。利用该方法测试了198个马铃薯品种(系)以及高直链淀粉组分的转基因块茎,明确了收集的马铃薯品种(系)的直链淀粉组成范围为17.4%~33.3%。新建立的马铃薯淀粉组分测试方法为高效准确筛选遗传育种材料以及改良淀粉组分株系提供了方便。     

全双工双通路中继网络干扰处理与信号检测算法

全双工双通路连续中继(FD-TPSR)网络频谱效率高,状态控制简单,但全双工中继存在残留自干扰(RSI),发射中继对接收中继也会形成中继间干扰(IRI),会导致通信性能下降.这里提出一种中继间干扰处理方法,中继节点消除部分IRI,以提高端到端信干噪比;保留部分IRI,在目的节点构成延迟转发编码结构,以提供分集增益.同时提出一种基于并行软干扰消除的匹配滤波(MF-PSIC)信号检测算法,匹配滤波器结构简单,实现复杂度低,基于软输出的并行干扰消除能同时检测所有时隙的符号,处理时延小.仿真结果表明,中继间干扰处理方法兼顾了分集增益和累积干扰与噪声因素,相比于无IRI消除和完全IRI消除,误比特率最低; MF-PSIC信号检测算法实现复杂度低,相比于ML信号检测算法仅有很少的性能损失.     

改进SSD的灵武长枣图像轻量化目标检测方法

针对加载预训练模型的传统SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型不能更改网络结构，设备内存资源有限时便无法使用，该研究提出一种不使用预训练模型也能达到较高检测精度的灵武长枣图像轻量化目标检测方法。首先，建立灵武长枣目标检测数据集。其次，以提出的改进DenseNet网络为主干网络，并将Inception模块替换SSD模型中的前3个额外层，同时结合多级融合结构，得到改进SSD模型。然后，通过对比试验证明改进DenseNet网络和改进SSD模型的有效性。在灵武长枣数据集上的试验结果表明，不加载预训练模型的情况下，改进SSD模型的平均准确率（mAP，mean Average Precision）为96.60%，检测速度为28.05帧/s，参数量为1.99×106，比SSD模型和SSD模型（预训练）的mAP分别高出2.02个百分点和0.05个百分点，网络结构参数量比SSD模型少11.14×106，满足轻量化网络的要求。即使在不加载预训练模型的情况下，改进SSD模型也能够很好地完成灵武长枣图像的目标检测任务，研究结果也可为其他无法加载预训练模型的目标检测任务提供新方法和新思路。     

面向养殖水体分布差异的COD光谱法检测研究

面向养殖水体，传统光谱法对化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）检测模型构建的基础：源域（现有样本库）与目标域（检测地水体）间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时，由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题，提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络（DAUVwpNet），将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中，使其在该空间的分布距离尽可能接近，从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上，以降低模型在目标域的误差。试验表明：面向同一批测试数据，DAUVwpNet的预测误差为0.78，要低于传统模型的预测误差（0.85）；DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95，要高于传统模型的相关系数（0.89）。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布，降低因分布差异带来的COD检测误差。