基于高通量测序及分离培养初步研究美国大豆中真菌多样性

中国是全球最大的大豆进口国,进境大豆所携带的病原真菌传入我国的风险极高。基于高通量测序技术对6批美国大豆真菌多样性进行分析,同时采用分离培养获得单一菌株,依据菌落形态、显微结构及分子技术进行鉴定。高通量测序结果显示,大豆中所有真菌共计5门15纲35目63科112属155种,主要为链格孢属(Alternaria)、球腔菌科(Mycosphaerellaceae)、小戴卫霉科(Davidiellaceae)、小囊菌科(Plectosphaerellaceae)、赤霉属(Gibberella)、附球霉属(Epicoccum)、间座壳属(Diaporthe)、隐球菌属(Cryptococcus)。分离培养结果显示,得到真菌共计40株10种,分别是大豆北方茎溃疡病菌(Diaporthe phaseolorum var.caulivora)、大豆南方茎溃疡病菌(Diaporthe phaseolorum var.meridionalis)、大豆拟茎点种腐病菌(Diaporthe longicolla/Phomopsis longicolla)、大豆炭腐病菌(Macrophomina phaseolina)、尖孢镰刀菌(Fusarium oxysporum)、菌核菌(Sclerotinia sclerotiorum)、镰刀菌(Fusarium sp.)、附球菌(Epicoccum sp.)、交链孢菌(Alternaria sp.)、小双胞腔菌(Didymella sp.)。     

番茄褪绿病毒(tomato chlorosis virus)的新寄主:水茄(Solanum torvum Swartz)

Tomato chlorosis virus (ToCV) is a plant virus that is mainly propagated by Bemisia tabaci in a semi-persistent and non-circulative manner.It has a wide range of host plants,and has been reported in many countries,causing serious economic losses in vegetable production.In 2019,we investigated about 10 fields,one ha each in Shouguang,Shandong province (China),and in each field we observed symptoms of interveinal chlorosis on lower leaves of the Solanum torvum Swartz,and a large number of B.tabaci gathered on the back of its leaves.To determine the presence of ToCV,total RNA of S.torvum was extracted followed by RT-PCR.The 1 074 (GenBank accessions number MN545620) and 466 bp (GenBank accessions number MN545621) fragments were gel purified and sequenced.The sequences shared 99.44% and 99.57% similarity with ToCV reference sequence tomato chlorosis virus segment RNA1 (AY903447) and RNA2 (AY903448).The results of insect transmission test confirmed that ToCV can spread from S. torvum to tomato.This study confirms S.torvum as a newly reported host of ToCV.     

根瘤菌的分类、鉴定及应用技术研究现状

豆科植物(legumines)作为重要的粮食及经济作物,一直以来被广受重视。根瘤菌(Rhizbium)是一类普遍存在于土壤中的革兰氏阴性杆菌,可与豆科植物形成共生固氮体系,不仅可以提高植物的产量而且对周边生态环境无影响。根瘤菌与豆科植物的共生体系是生物固氮效率最高的,占生物固氮总量的65%以上。深入研究这种共生固氮体系对中国农业的可持续发展具有重要意义。近年来,越来越多的学者参与到根瘤菌的分类、鉴定以及应用技术的研究。本文主要从根瘤菌的分类、形态水平、生理生化水平、细胞组分、核酸分子水平的鉴定和根瘤菌的应用等方面进行了综述,为根瘤菌的实际应用提供参考依据。     

转TaDREB3a基因大豆抗旱筛选鉴定

研究利用转TaDREB3a基因株系T4代大豆植株与野生型植株开展PEG模拟干旱处理和PCR鉴定,获得5个阳性TaDREB3a过表达株系。于苗期和花期分别干旱处理,根据表型及相对含水量、相对电导率、叶绿素含量等生理指标,利用抗旱隶属函数值对5个转基因株系划分抗旱级别,同时分析株高、根长、荚数、粒数等农艺性状差异显著性。结果表明,大豆株系花期极其敏感,不适合在花期鉴定抗旱性,苗期适合抗旱材料鉴定;通过各生理指标与抗旱级别划分以及相关农艺性状显著性分析,最终确定株系HL16-16-6、HL16-17-1为高抗品系,为抗旱材料鉴定及抗旱品种培育奠定理论基础。     

城市池塘水质时间变化特性--以扬州大学江阳路南校区池塘为例

城市中的池塘是城市水体的重要组成部分,为揭示城市化背景下池塘水体水质的时间变化特性,选取扬州大学江阳路南校区池塘为研究区,对该池塘2018年7月至2019年6月的水质参数蓝绿藻浓度(Phyco)、水温(WT)、溶解氧(DO)、pH与电导率(EC)进行观测,采用变异系数法、单因子水质标识指数法以及多元线性回归法对各参数的变化特性进行评价。结果显示:池塘WT呈季节性变化;观测期间pH变化范围为7.74~9.98,水体呈碱性;DO变化的随机性较强,未表现出明显变化规律;各水质参数变异性及权重从大到小依次为WT>DO>EC>pH;以DO为指标的单因子水质标识指数结果表明:池塘DO达到Ⅲ类水要求的时段占总观测时段的84%;多元线性回归分析结果表明:DO与WT、pH呈正相关,与Phyco呈负相关,Phyco及pH的变化对DO浓度的影响相对于WT大。     

采用胚挽救获得Ogura CMS甘蓝与甘蓝型油菜的种间杂种

为将甘蓝型油菜细胞质雄性不育系(Ogura CMS)的恢复基因转至甘蓝Ogura CMS材料上,以6份甘蓝Ogura CMS材料为母本,以含恢复基因的甘蓝型油菜为父本,人工杂交结合胚挽救培养,研究取材时期、培养基成分和杂交组合对胚珠成苗的影响,同时对胚挽救培养获得的植株是否为真实F1杂种进行鉴定。结果发现,胚珠培养以剥蕾授粉后16d取材时胚珠成苗数最多,成苗率为4.56%;培养基以MS+GA 0.1 mg·L~(-1)+NAA 0.1 mg·L~(-1)+0.5%水解酪蛋白(CH)+0.5%活性炭(AC)成苗效果最好,成苗率高达6.24%;M09CMS×RFO-46组合成苗数最多,成苗率为5.96%。67株胚挽救培养得到的植株经流式细胞仪、SSR分子标记和形态学鉴定,得出65株为真杂种,真杂种率高达97%。     

Phaeosphaeria sp.HD-06菌株对马唐的致病性分析及初步鉴定

为了得到能够有效抑制马唐Digitaria sanguinalis生长的生防微生物,在农田采集马唐种子,进行萌发试验,观察种子的萌发状况,从发病的种子和马唐幼苗基部分离致病菌,通过形态学观察以及ITS序列分析对致病菌进行鉴定。结果从罹病的马唐幼苗基部分离得到一株致病菌HD-06,该菌株的发酵液用水稀释至60%浓度时,对马唐种子的萌发抑制率和幼苗发病率均达到100%,这说明菌株HD-06对马唐有较好的生物防治作用。根据其形态学特点及ITS序列分析结果,鉴定菌株HD-06为暗球腔菌属Phaeosphaeria的真菌。这些结果为深入研究其对马唐的防治作用奠定了基础。     

冬瓜杂种种子纯度鉴定的SSR分析

种子纯度是种子质量的核心指标,目前冬瓜、节瓜杂种优势已被广泛地应用于生产。探索出一种快速、准确的冬瓜、节瓜品种纯度鉴定方法是确保种子质量的技术保证,也是品种纯度检测实现商业化的前提。本研究以‘绿优’冬瓜和‘梅花8号’节瓜及其各自亲本为试验材料,利用SSR分子标记技术对亲本及杂种之间的多态性进行分析。结果显示,从200对SSR引物中筛选出2对多态性引物scaffold4775和scaffold5674,用于‘绿优’冬瓜和‘梅花8号’节瓜杂种种子纯度的鉴定。其扩增片段电泳条带清晰可辨,杂交种中呈现双亲的互补带型,SSR标记表现出稳定的显性和共显性,能将‘绿优’冬瓜和‘梅花8号’节瓜与其父母本区分开来。分子检测平均纯度均为98%,田间纯度鉴定分别为98%和99%,结果基本一致,表明引物scaffold4775和scaffold5674可用于‘绿优’冬瓜和‘梅花8号’节瓜的纯度鉴定。SSR分子标记呈现出经济快速、准确等特点,在冬瓜、节瓜品种纯度鉴定上其应用前景十分广泛。     

A data transfer method for improving seed identification of maize (Zea mays) haploid breeding based on genetic similarity

Maize haploid breeding technology is able to identify haploid seeds non‐destructively, rapidly and at low cost with the help of Near‐infrared (NIR) spectral analysis. However, due to the hybridization of numerous parents and the low production rate of haploid, the haploid data collection becomes a burden for engineering this technology. Biologically, there are considerable similarities between the progeny of the same female parent and different male parents. Based on this advantage, similar spectral data can be transferred when the NIR technology is employed. A revised method of Transfer adaptive boost (TrAdaBoost) is proposed to improve identifying for the backpropagation neural network (BPNN) classifier. To avoid the negative transfer, a screening thresh is used to select out similar data, and the amount of these data are limited to join current training. The results show that the identification performances are improved significantly when the data amount is small. This method shows a high ability to make the seed identification more convenient for engineering maize haploid breeding.     

基于改进Faster-RCNN模型的粘虫板图像昆虫识别与计数

针对传统机器学习采用人工提取特征方法时,由于人为主观性而影响昆虫识别效果与计数准确性的问题,采用图像特征自动提取方法,将深度学习目标检测模型引入昆虫的识别与计数领域,对Faster-RCNN目标检测模型进行改进:针对昆虫体积小,图像分辨率较低的特点,用网络深度更深,运算量更小的深度残差网络(ResNet50)代替原来的VGG16,以提取更加丰富的特征;针对部分昆虫密集的特点,用Soft-NMS算法代替传统的非极大值抑制(NMS)算法,以减少密集区域的漏检。结果表明:改进后Faster-RCNN模型的检测准确率达到90.7%,较未改进的Faster-RCNN模型提高了4.2%,可以运用于昆虫的分类计数。利用深度学习目标检测模型进行昆虫识别与计数较传统的昆虫识别与计数方法更加方便,能够将昆虫的识别、定位和计数融为一体。