大豆α-生育酚的遗传与QTL分析

【目的】 通过对大豆α-生育酚进行遗传和QTL分析,研究其遗传机制,定位其主效QTL,为高α-生育酚含量的大豆品种选育奠定遗传学基础。【方法】 以栽培大豆晋豆23为母本、山西农家品种大豆灰布支黑豆（ZDD02315）为父本杂交衍生的447个RIL作为供试群体构建遗传图谱,试验群体及亲本分别于2011年、2012年和2015年夏季在河南省农业科学院原阳试验基地种植,冬季在海南省三亚南繁基地种植。田间试验采取随机区组设计,2次重复。从6个环境中每个家系选取15.00 g籽粒饱满,大小一致的大豆种子,利用高效液相色谱法定性、定量测定样品中的α-生育酚含量。采用主基因+多基因混合遗传分离分析法和WinQTLCart 2.5复合区间作图法,对大豆α-生育酚含量进行主基因+多基因混合遗传分析和QTL定位。【结果】 基于主基因+多基因混合遗传分离分析法,α-生育酚受4对主基因控制,遗传基因分布在双亲中。4对主基因间加性效应值中3对为正值,表明这些基因来源于母本晋豆23;1对为负值,表明该对基因来源于父本灰布支黑豆;4对主基因之间相互作用的上位性效应表现为正值和负值的各有3对,说明不同基因间上位性效应对α-TOC的影响方向并不完全一致。环境因素引起的变异为0.13%—4.05%。表明α-TOC主要受4对主基因影响,受环境因素影响较小。采用WinQTLCart 2.5复合区间作图（CIM）共检测到17个影响α-生育酚的QTL,分布于第1、2、5、6、8、14、16、17共8条染色体中,单个QTL的贡献率8.35%—35.78%,QTL主要表现为加性效应。qα-D1a-1同时在2011年原阳、2012年原阳和三亚、2015年原阳4个环境下检测到,且均定位在第1染色体Satt320—Satt254标记区间19.79 cM处,解释的表型变异分别为12.55%、12.01%和11.89%、12.61%,加性效应值0.119-0.132,增加α-TOC含量的等位基因来自母本晋豆23;qα-A2-1同时在2011年原阳和三亚、2015年原阳3个环境下检测到,且均定位在第8染色体Sat_129—Satt377标记区间44.53 cM处,解释的表型变异分别为23.18%和22.56%、23.01%,加性效应值-0.195—-0.180,增加α-TOC含量的等位基因来自父本灰布支黑豆。qα-D1a-1和qα-A2-1 2个QTL能够稳定遗传。【结果】 α-生育酚最适遗传模型符合4MG-AI,即4对具有加性上位性效应的主基因遗传模型。其遗传主要受4对主基因影响,受环境因素影响较小。检测到α-生育酚的2个稳定主效QTL,Satt320—Satt254和Sat_129—Satt377是共位标记区间。     

农业物联网技术应用及创新发展策略

农业是物联网技术应用的重点领域之一,也是物联网技术应用需求最迫切、难度最大、集成性特征最明显的领域。该文对农业物联网国内外技术应用现状、存在的问题以及农业领域关键应用环节进行了深入分析,在此基础上提出了农业物联网未来技术发展重点以及对策措施。农业物联网未来技术发展重点:农业物联网信息感知与识别技术,农业物联网自组织网络部署与信息传输技术,农业物联网自组织网络部署与信息传输技术,农业物联网安全监管与服务质量保障技术。农业物联网对策措施:加强农业物联网技术规范研究,加强核心关键技术产品研发,加强农业物联网技术集成平台建设,加强农业物联网产品设备检测,加强农业物联网应用布局,进一步优化和完善政策环境。该研究为中国农业物联网可持续发展提供决策参考。     

大白菜TuMV抗性的主基因+多基因混合遗传分析

以大白菜抗TuMV品种BP8407的高代自交系和感TuMV品种极早春的高代自交系,抗TuMV品种二青的高代自交系和感TuMV品种春大将的高代自交系配制两个F2群体。以F2群体人工摩擦接种TuMV-C4后的ELISA鉴定的P/N值为抗性鉴定指标,应用P1、P2、F1、F2 4个世代的数量性状主基因+多基因混合遗传分析方法,分析了大白菜TuMV抗性的遗传规律。结果表明：大白菜TuMV的抗性由2对主效基因控制,遗传模型分别为E-1、E-0,主基因遗传率分别为86.51%、77.64%。因此,大白菜对TuMV-C4抗性符合2对主基因+多基因的遗传模式,抗性遗传以主基因为主。     

红松优树子代树高生长的遗传测定

对红松自然分布区内３个亚区、９个地点、１０８株优树子代１０年生树高测定的结果表明,亚区间和家系／地点／亚区间差异显著、极显著,北亚区在带岭生长表现最好;亚区、地点／亚区、家系／地点／亚区间遗传力分别为０８３６、０５３７、０３６５。     

互联网农业信息获取与农户农机社会化服务采纳

针对农村互联网使用能否有效推动农户农业机械化发展这一现实问题,基于微观数据,采用OLS模型估计农户通过互联网获取农业信息对农机社会化服务采纳的影响,并使用工具变量法和处理效应模型控制内生性,同时进行多种稳健性检验和异质性分析。结果表明：1)通过互联网获取农业信息与农户农机社会化服务采纳为负相关关系,使用2种不同方法控制内生性得出的系数分别为-2.3和-1.8;2)异质性检验显示,互联网信息获取与农机社会化服务采纳的反向关系在老年农户和经营规模极小农户的样本中并不成立;3)机制检验显示,互联网信息获取对农户自购农机有显著的促进作用。使用互联网获取农业信息在现阶段抑制了农户农机社会化服务采纳,但有助于推动农户自购农机;在通过互联网获取信息到有效利用网络信息获取收益之间还有更深层次的数字鸿沟。     

物联网工程技术在中国农业中的应用：现状、问题和挑战

物联网是现代信息技术集成的结果,是当前信息技术开发与应用的制高点,其连接着比互联网更多的物品,具有更全面的感知、更深入的智能化、更广泛的信息共享及更真实的互联互通。农业物联网是物联网工程技术在农业生产、经营管理与服务中的具体应用,应用涵盖多个农业领域及农业生产的各个环节,包括环境资源的监测、农业生产活动的精确管理、水利灌溉的监控、农产品溯源及农产品物流等。与发达国家比较,中国农业物联网的发展在核心技术的开发、技术标准的制定、网络安全及高效率应用等方面还存诸多的不足。文章提出从加强农业物联网软硬件技术的研究、强化农业物联网人才队伍建设、加速推进农业物联网标准的制定、加强农业物联网发展战略研究与农业物联网示范应用及引导多类型资本的投入、培育全产业链共赢的商业模式等方面加强中国农业物联系网建设的建议,以推动中国农业物联网健康、快速发展。     

“互联网+”背景下混合式教学在中药加工贮藏课程中应用

在“互联网+”时代,高校课程教学改革势在必行,该研究以互联网为平台,针对高校中 药加工贮藏课程的教学实践,探讨“互联网+”背景下混合式教学在具体应用方案,为混合式教学 新模式提供经验借鉴。     

互联网+平台技术在小城镇公益献血预约中的作用

随着互联网+技术的快速发展,通过互联网+平台技术进行小城镇公益献血预约,是信 息技术时代发展的必然趋势。本文分析了互联网+平台技术的多重优势,以期促进我国公益献 血事业可持续发展。     

老年移动学习与网络社交融合的探索与思考

受互联网通信技术和移动电子技术影响,移动学习已经在解决老年人教育需求多样化、教育资源分 布不均等问题方面发挥了巨大的作用.社交网络对于老年人的益处也正在显现,包括交流、分享、参 与和获得认同等.老年人移动学习和网络社交的融合极具优势,但受老年人的经济能力、网络素养、 学习观念和安全因素影响,二者融合存在许多现实性困难.通过全社会倡导终身学习理念,多领域 合作为老年人设计独有特色的移动学习平台,鼓励通过社交网络分享与交流学习,同时相关部门加 大监管,创造安全网络环境,从而真正为老年人开展移动学习和网络社交保驾护航.     

基于BLUP和GGE双标图的华北落叶松家系区域试验分析

【目的】为综合评价华北落叶松参试家系的速生丰产性、稳定性及各试验地点的区分力和代表性,利用基因型主效加基因型-环境互作效应(GGE)双标图对2017年度华北落叶松区域试验中参试家系的生长数据进行分析。【方法】基于冀北地区4个试验地点26个华北落叶松家系的胸径数据,首先拟合3个线性混合效应模型,各个模型均具有相同的固定效应(“地点”和“地点中的区组”)和残差方差结构(行、列自回归AR1×AR1,以进行空间分析),其中,模型1为随机效应中包含2个公因子的因子分析模型(FA模型),模型2、3分别为随机效应里不含测量误差以及包含测量误差的非结构化矩阵模型(US模型);基于AIC信息准则选出一个最优模型,之后利用最佳线性无偏预测(BLUP)法得到各家系在各地点的胸径BLUP数据;基于胸径BLUP数据做GGE双标图分析,对华北落叶松家系和试验地点进行评价。【结果】基于AIC信息准则,模型3(空间变异结合包含测量误差的非结构化矩阵模型(US模型))被选为最优模型;基于胸径BLUP数据的GGE双标图的前2个主成分的方差解释百分比之和为92.4%,表明结果可靠;4个试验地点被分成2组,地点L1(张家口赤城马营沟)、地点L3(张家口沽源柳条沟)和地点L4(承德围场查字)为一组(以111号家系的胸径最大),地点L2(承德围场御道口)为一组(以78号家系的胸径最大),相对而言,地点L3(张家口沽源柳条沟)能更有效地选择速生丰产且稳定的家系;各家系在不同试验地点上的表现有所不同,总体而言,26个华北落叶松家系中,111号的胸径(产量)最大,接着是78、72、82、76、59、100、77、56、86、96等系号,胸径(产量)最小的是1号,97、116、53、35、46、66和49号等家系的胸径(产量)也较低,68和42号家系的胸径(产量)接近总体均值;96、86、100和76号是速生丰产且稳定的家系,速生丰产家系111、72、56号的稳定性居中,速生丰产家系78、82和77号的稳定性中等偏下,而速生丰产家系59号则不稳定。【结论】模型3(空间变异结合包含测量误差的非结构化矩阵模型(US模型))较另外2个模型而言,结果更为可靠。地点L3(张家口沽源柳条沟)既具高区分力,又具高代表性,能更有效地评价家系。家系96、86、100和76号兼具速生性、丰产性和稳定性,可被广泛推广。基于BLUP的GGE双标图能有效应用于华北落叶松家系及试验地点的评价,本研究可为冀北地区华北落叶松的家系选择和应用提供决策支持。