江西不同产地南丰蜜桔果实品质分析

对江西省境内12个不同产地的"杨小2-6"南丰蜜桔果实的主要品质指标进行了观测和分析.结果表明,不同产地"杨小2-6"南丰蜜桔果实色泽、肉质、风味、可溶性固形物、固酸比和维生素C含量等方面存在明显差异."杨小2-6"南丰蜜桔果实主要品质指标与产地的生态条件关系密切.随纬度增加,其果实色泽、化渣度及风味出现变差现象,可溶性固形物与固酸比呈现下降趋势,果实维生素C含量呈现无规律变化.     

"赣华79-9”脐橙生物学特性研究Ⅱ雄蕊发育的细胞学观察

对"赣华79-9”脐橙雄蕊发育过程进行细胞学观察,结果表明"赣华79-9”脐橙的花药表皮分化发育正常;其药壁组织分化形成4～5层中层细胞,未见纤维层细胞的分化形成;花药发育过程中,直至开花始终未见绒毡层和中层细胞解体消失,花药成熟后花粉囊也不开裂.花粉母细胞分化形成后不再进入减数分裂,导致其花粉囊不产生花粉,或产生极少数透明、色淡、无发芽能力的空粒花粉.药壁组织异常分化和花粉母细胞不进行减数分裂是造成"赣华79-9”脐橙雄性高度不育的主要原因.     

"赣华79-9”脐橙生物学特性研究Ⅲ雌蕊发生及其发育的细胞学观察

对"赣华79-9”脐橙雌蕊的发生及其发育进行细胞学观察.结果表明"赣华79-9”脐橙的成熟雌蕊由柱头、花柱和子房三部分组成,柱头表皮细胞外生延伸形成由单细胞组成的毛状体,柱头内部形成溶解性分泌腔;花柱道由数十条放射状等宽沟道构成;每一子房内约形成10个子室.胚珠发育正常,珠被内外两层,属双层珠被类型.胚囊母细胞正常发育形成八核配子体.     

強酸胁迫下柑桔砧木若干生理指标的变化及耐性分析

以枳、酸柚、枸头橙、卡里佐枳橙、三湖红桔、新干化红、崇义野桔等7种不同柑桔砧木幼苗为试材,采用盆栽试验,探讨pH值2.0胁迫下不同柑桔砧木幼苗含水量、MDA含量、Pro含量、可溶性蛋白质含量、SOD、POD、CAT酶活性等主要生理指标的变化,应用隶属函数法对供试材料的耐酸性进行综合评价。通过综合隶属函数值评定的耐酸性强弱顺序为:枳>三湖红桔>卡里佐枳橙>新干化红>酸柚>崇义野桔>枸头橙。这一结果与7种柑桔砧木幼苗的酸害形态表现一致。隶属函数法能较全面地评价柑桔砧木的耐酸性,可为柑桔砧木种质改良及选择适宜的耐酸性红壤的优良砧-穗组合提供理论依据。     

基于EST-SSR标记分析猕猴桃种质遗传关系

利用开发的11对EST-SSR引物分析了33份猕猴桃种质资源的遗传多样性及其遗传关系。结果表明,11对EST-SSR引物在所有供试材料中均可扩增出清晰条带,其中有8对引物呈现多态性,多态性扩增率为72.7%,对33份种质材料的区分率达100%。8对多态性引物共检测到61个等位基因,每对引物可检测到的等位基因数为2-17,平均为7.6个。利用NTSYS-pc软件,以不加权成对算术平均法(UPGMA)对扩增结果进行聚类,谱系图显示,33份种质材料之间的相似系数在0.60～0.97,表明猕猴桃种质之间遗传关系相对来说不是很远。在相似系数0.73的水平上可将供试猕猴桃材料分为7个类群,其结果与传统的形态分类大体一致。从分子角度揭示了猕猴桃种质资源的遗传多态性及其遗传关系。可为猕猴桃种质改良提供理论依据。EST-SSR是非常有效和可靠的分子标记,可为猕猴桃分子育种及遗传连锁图构建奠定基础。     

柿胚胎发生发育的研究

 以甜柿品种‘卡迟莎’和涩柿品种‘高安方柿’为材料，采用常规石蜡切片法对胚胎发生发 育进行了研究。结果表明：柿胚珠倒生，双珠被，薄珠心，单孢原细胞；大孢子四分体为直线型，仅合点端的一个具功能作用；蓼型胚囊，两个助细胞具角状丝状器，两极核在受精前融合为次生核，3个反足细胞呈“品”字形排列；胚胎发育属于茄型，合子约休眠两周后开始分裂；胚乳为核型，花后3 d开始分裂，在球形胚早期开始形成细胞壁，在子叶形胚期胚乳组织基本形成。在胚胎发生发育的过程中有胚乳退化，合子不分裂等败育现象。     

施用沼液对柑桔生长与结果的影响

本文报道了对幼龄脐橙,成年温州蜜柑施用沼液的研究。     

基于图像特征选择识别田间籽棉品级

依据中国籽棉品级文字标准,在HSI颜色空间提取了反映籽棉颜色和杂质含量的14个纹理特征以及反映棉瓣大小、结构的16个形状特征,该特征集存在维数灾难,需要进行降维。面向籽棉品级识别的特征选择问题属于非多项式(NP)难题,该文基于交叉验证、混合Filter-Wrapper和启发式搜索提出了一种求解算法。首先,以最优特征组合和浮动搜索为启发式搜索策略,基于10-折交叉验证在每一个训练集上用Filter启发式搜索最优l维特征子集（l=1, 2, 3,…, 30）,评价函数为类可分性准则;其次,在10个训练集上用Wrapper从最优l维特征子集中选择最优特征子集的容量（l=1,2,3,…,30）,评价函数为Bayes分类器的误分率,10个验证集的平均误分率极小处产生最优特征子集的容量;最后,在最优特征子集容量处验证预测集的平均误分率。结果表明,所选择的10个最优特征子集在预测集上的平均识别率为88.39%,混合Filter-Wrapper和浮动搜索的特征选择算法效率高、效果好。     

基于竞争学习网络的田间籽棉图像分割

为了正确识别田间籽棉,将籽棉和铃壳、绿叶、根茎、土地等自然背景视为二个类别,基于竞争学习网络进行了图像分割。从多幅典型的籽棉图像中选取10000个像素作为训练样本,并为它们贴上类别标签,在HSI、Lab、Ohta、RGB颜色空间下对训练样本的颜色特征及其组合进行K-均值聚类,选取了误分率普遍较低的RGB颜色空间,其B值的误分率尤其低。在RGB颜色空间下,用训练样本的R、G、B组合或B值一次性地训练了竞争学习网络,将图像的全部像素输入网络进行测试,同时与K-均值聚类比较,形态学滤波去噪后的结果表明,基于B值的竞争学习网络较优,用907幅籽棉图像对其进行仿真的精度达92.94%。该方法结合了有监督的学习算法,避免了传统K-均值聚类的反复迭代和过拟合现象,提高了图像分割的效率和精度。