具有III型分泌系统的Pseudomonas moraviensis FP1761植物益生功能及其全基因组分析

 本研究从节瓜根际分离到一株具有防病促生功能的荧光类假单胞菌FP1761。该菌株对部分植物病原真菌和细菌具有拮抗能力,能够解钾、解有机磷和无机磷,可产生氨、蛋白酶、嗜铁素、吲哚乙酸。生物测定表明菌株FP1761可显著促进小麦生长。生理生化、平均核苷酸相似度、16S rDNA和多基因分析将FP1761鉴定为摩拉维亚假单胞菌(Pseudomonas moraviensis)。菌株FP1761基因组草图全长6.12 Mb,(G+C)含量为59.9%,共编码5467个基因序列。将该菌株与种内3个代表性菌株进行泛基因组和核心基因组分析,共产生 4 357个共有基因,菌株FP1761特有基因327个。利用antiSMASH对菌株次生代谢基因簇进行预测,发现其含有8个潜在的次生代谢产物基因簇。其中两个基因簇与嗜铁素pyoverdine合成相关,未见聚酮类合成基因。基因组分析发现,该菌株具有与病原性假单胞菌相似的III型分泌系统,但丢失了效应蛋白调控因子hrpS和转运相关的hrpH和hrpK1基因。对全基因组扫描,菌株FP1761仅保留了病原性假单胞菌的保守效应蛋白AvrE和HopAA1-1。FP1761是目前已发现的唯一具有III型分泌系统的摩拉维亚假单胞菌。本研究表明摩拉维亚假单胞菌FP1761具有潜在的植物防病促生功能,但其III型分泌系统与植物益生互作机制有待进一步解析。     

硝化应激在神经型犬瘟热疾病发展中的临床意义

为了研究硝化应激在神经型犬瘟热疾病发展中的作用,并探讨其对该病的诊断价值,选取犬瘟热临床病例113例,其中有神经症状组(NCD)共37例,无神经症状组(NNS)共76例,并设25例无犬瘟热健康犬作为对照组(CG)。就诊时分别采取血液和脑脊液,测定一氧化氮(NO)、神经元型一氧化氮合成酶(nNOS)和神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平。结果显示:NCD组2种组织液中的NO、nNOS和NSE升高,显著高于NNS组(P<0.05)与CG组(P<0.01);ROC曲线分析发现,2种组织液中的NO、nNOS和NSE对神经型犬瘟热的诊断具有良好的灵敏度和特异性,血浆中以nNOS最佳,截断值为230.1 ng/mL,脑脊液中以NSE最佳,截断值为3.67 ng/mL;NSE对神经型犬瘟热具有一定预后价值,血浆中NSE<2.07的病例死亡率显著低于NSE≥2.07的病例。结果表明:神经型犬瘟热疾病发展中伴有硝化应激和神经损伤,血浆与脑脊液中的NO、nNOS和NSE具有对神经型犬瘟热的诊断及预测作用。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。     

采摘机器人自主采摘学习能力研究 —基于LM-BP神经网络

为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。     

基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统

大理石花纹是影响牛肉品质等级的重要指标,目前中国牛肉加工企业对大理石花纹的评价是由专业分级人员参照标准图谱完成,具有主观性强、耗费人工的缺点。针对上述问题,该研究提出了基于深度学习的智能分级方法,设计一种具有4层卷积的神经网络结构,实现了大理石花纹特征的自动提取,并基于智能手机开发了牛肉大理石花纹检测软件。该研究共采集样本图像1 800张,按3:1:1分为校正集、验证集和测试集。为进一步验证模型,将该方法与传统机器视觉方法进行了比较,提取了牛肉大理石花纹的大、中、小脂肪颗粒个数,脂肪总面积和脂肪分布均匀度5个参数,并建立了多元线性回归模型。试验结果表明,该研究所用方法大理石花纹检测准确率更高,验证集检测正确率为97.67%。最后编写了手机软件,将模型移植入Android手机,在手机平台上调用模型进行大理石花纹检测。试验表明,该软件对测试集样本的检测准确率为95.56%,单张检测时间低于0.5 s。该研究结合卷积神经网络分类能力强和智能手机运行速度快等优点,开发了牛肉大理石花纹的手机评价系统,具有较好的实用性和便携性,可提高牛肉大理石花纹检测效率,有助于提高农畜产品检测的智能化水平。     

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。     

A型立体栽培架密集摆放对栽培 小白菜生长及受光的影响

采用A型栽培架进行连续密集摆放,监测了不同摆放方位小白菜的生长情况及其在不同生育期时冠层光照强度的变化。结果表明:采用A型立体栽培架密集摆放方式,对东西方向各列小白菜产量无显著性影响,对南北方向各行小白菜产量的影响主要体现在由南向北第4行的产量显著降低(P0.05);在生育前期(移栽后第15天)南侧光照强度峰值显著高于北侧(P0.01),而在生育后期(移栽后第20～30天)南侧光强峰值显著低于北侧(P0.01);这种生育前期形成的南侧对北侧的光照遮挡,造成了南北侧植株生长的差异,并加重了生育后期南侧对北侧以及上层对下层的光照遮挡。因此,A型架南北方向的密集摆放不宜超过5行;还应考虑在生育中期以后对A型栽培架的中下层植株进行补光,使冠层的光照强度大于30 klx。     

高抗氧化活性lager型啤酒酵母选育

采用过氧化氢刺激lager型啤酒酵母,Tadpoling法筛选细胞活力恢复较快突变菌,根据各菌株线粒体膜电位、胞内氧自由基(ROS)水平筛选获得4株活性较高菌株。比较突变菌与原始菌传代发酵性能、胞内ROS、活力指标及每一代细胞死亡率水平,最终获得一株抗氧化能力提高且活力稳定性较高啤酒酵母菌株。分析验证突变菌线粒体DNA修复相关基因MHR1发现,该基因发生部分碱基突变。