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1.
油菜黑胫病菌和茎基溃疡病菌的LAMP检测方法的建立 总被引:1,自引:0,他引:1
油菜黑胫病和油菜茎基溃疡病分别由子囊菌Leptosphaeria biglobosa和L. maculans引起。我国油菜产区仅发现L. biglobosa,未发现L. maculans。因而, L. maculans是我国的对外检疫性对象。这两种真菌形态相似,引起的病害症状相似,给田间快速准确鉴定带来难度。本研究基于环介导等温扩增技术(Loop-Mediated Isothermal Amplification, LAMP),建立了快速检测L. biglobosa和L. maculans的方法。根据ITS-rDNA序列设计了5条检测L. biglobosa的LAMP引物和6条检测L. maculans的LAMP引物,检测L. biglobosa和L. maculans的最适温度为65℃,反应时间分别为40 min和50 min。两组引物检测特异性高,检测的模板DNA极限达到fg级,与常规PCR检测相比,LAMP检测L. biglobosa和L. maculans灵敏度分别提高了100倍和1000倍。在病害样品实际检测中,采用两种LAMP体系,分别检测了9株罹病油菜茎秆中的病原菌。结果表明:所有茎秆中的病原菌均为L. biglobosa,没有检测到L. maculans,与特异性PCR检测结果一致。本研究建立的LAMP检测方法为快速高通量检测L. biglobosa和L. maculans奠定了基础。 相似文献
2.
基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 总被引:6,自引:5,他引:1
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。 相似文献
3.
[目的] 有效掌握滑坡变形规律,实现对滑坡变形的高精度预测。[方法] 基于滑坡现场变形监测成果,先利用优化经验模态实现其变形数据的信息分解,再利用优化径向基神经网络和马尔科夫链完成滑坡变形的分项组合预测;最后,利用季节性Kendall检验判断滑坡变形趋势,以验证预测结果的可靠性。[结果] 经验模态能有效分解滑坡变形信息,且通过优化处理,能进一步提高分解效果,并以互补式集合经验模态的分解效果最优;同时,预测结果的平均相对误差均小于2%,具有较高的预测精度,验证了预测模型的有效性,且变形趋势判断结果与预测结果较为一致,说明预测过程较为可靠,两者均得出滑坡变形呈持续增加趋势。[结论] 由于滑坡变形具增加趋势,其稳定性趋于不利方向发展,应尽快开展滑坡灾害防治。 相似文献
4.
为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism, AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进行热误差预测。采用G460L型数控机床进行实验数据采集,将不同季节采集到的温度数据和热误差作为模型输入,采用循环学习率与正则化优化方法对模型进行训练。与LSTM、ConvLSTM和CNN-LSTM热误差模型对比,结果表明,AM-CNN-LSTM模型对特征还原能力最强,残差波动范围最小,其残差范围较最大值下降62.09%,模型预测精度在2.4μm以内。 相似文献
5.
基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3(YOLO v3-SE)的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。 相似文献
6.
【目的】 研究新疆主栽鲜食葡萄品种裂果特性差异和引起裂果生理原因,分析鲜食葡萄品种裂果特性差异,为生产过程中降低裂果发生率生产调控措施的选择提供理论依据。【方法】 以无核白、无核紫、无核白鸡心、新郁等12个鲜食葡萄品种为研究对象,分析成熟期浸水诱导裂果,对不同鲜食葡萄品种的裂果特性,通过石蜡切片测定果皮细胞结构特征,测定果皮强度、果胶、原果胶、纤维素等细胞壁结构物质含量及代谢关键酶活性。【结果】 不同鲜食葡萄品种裂果特性存在显著差异,浸水24 h裂果率分布在0~80%,12个品种可以分成4个裂果特性差异类群,其中极易裂果类群包括里扎玛特1个品种,易裂果类群包括新郁、无核白2个品种;较易裂果品种包括火州黑玉、新雅、无核白鸡心、无核紫4个品种,耐裂果类群包括红地球、京亚、夏黑、维多利亚、火焰无核5个品种。【结论】 果皮角质层完整性,果皮、亚果皮细胞大小和排列紧密度与果实易裂程度密切相关;水溶性果胶含量、水溶性果胶与原果胶比值与鲜食葡萄品种易裂性呈极显著的正相关关系;果皮强度、纤维素含量均与鲜食葡萄品种易裂性呈极显著负相关关系。 相似文献
7.
为探讨橘色双冠丽鱼(Amphilophus citrinellus)黑色素细胞和黄色素细胞的分离、培养与鉴定方法,观察鱼类色素细胞生长特征,本研究以橘色双冠丽鱼的尾鳍、鳞片、皮肤组织为材料,在25℃~28℃条件下,分别在胰蛋白酶溶液和胶原酶溶液中消化6 h和12 h,可有效分离出色素细胞团,细胞悬液经气孔尼龙网过滤后,于35%-45%-55% Percoll试剂中梯度分离和收集黄色素细胞和黑色素细胞。采用K-SFM培养基进行细胞原代培养和细胞纯化,抑制成纤维细胞和角朊细胞的生长,用十四烷酰佛波醇乙酸酯(TPA)、双抗、bFGF的DMEM培养基进行色素细胞传代培养;运用巴染色和透射电镜观察细胞形态,并用分子标记技术进行细胞鉴定。结果显示,细胞分离时,黑色素细胞位于Percoll试剂45%和35%浓度层之间,黄色素细胞位于Percoll试剂35%浓度层上,2种色素细胞均凝聚成絮状。透射电子显微镜观察发现,黑色素细胞内部含大量黑色素小体,而黄色素细胞内部含喋呤体和类胡萝卜素囊泡;黑色素细胞左旋多巴(L-DOPA)染色呈阳性;取第10代色素细胞进行体色相关基因黑皮素1受体(melanocortin receptor 1, MC1R)、酪氨酸酶(tyrosinase, TYR)和牛内皮素受体B(endothelin receptor B, EDNRB) PCR检测,显示基因扩增条带特异性强,表明获得的2种色素细胞具有良好的生物学活性。本研究建立了橘色双冠丽鱼黄色素细胞和黑色素细胞的分离培养与鉴定方法,为进一步开展鱼类体色细胞分化和体色形成的分子机理研究提供了细胞模型。 相似文献
8.
基于介电特征的苹果霉心病检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别,且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题,本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型,从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测。基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标(9个频率下的12项介电指标)作为原始参数,使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理,并利用BP神经网络、支持向量机、随机森林算法构建霉心病果检测模型。试验结果表明,基于随机森林算法构建的霉心病果检测模型性能最佳,在150个苹果构建的训练集和70个苹果构建的测试集中分类准确率分别达到96.66%和95.71%;基于采用BP神经网络构建的霉心病果检测模型效果次之,分类准确率分别可达到94.66%和94.29%;基于使用支持向量机构建的模型检测效果相对较差,分类准确率分别为93.33%和91.43%。试验结果表明,使用随机森林构建的模型可以更有效地识别霉心病果和好果。本研究可为苹果病虫害及苹果品质无损检测等提供参考。 相似文献
9.
基于RAdam卷积神经网络的水稻生育期图像识别 总被引:5,自引:5,他引:0
为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。 相似文献
10.
旨在探究宿主蛋白程序性细胞死亡因子10(programmed cell death factor 10,PDCD10)通过抑制Ⅰ型干扰素表达进而促进口蹄疫病毒(foot-and-mouth disease virus,FMDV)的复制。首先,本研究验证了过表达和沉默PDCD10对FMDV复制的影响,接着利用双荧光素酶报告系统探究PDCD10对Ⅰ型干扰素信号通路活化的影响,最后,利用实时荧光定量PCR探究PDCD10对Ⅰ型干扰素通路下游刺激基因(IFN-stimulated genes,ISGs)转录的影响。结果表明,过表达PDCD10显著促进FMDV的复制,沉默PDCD10显著抑制FMDV的复制。与对照相比,过表达PDCD10后感染仙台病毒(Sendai virus,SeV)的细胞培养液上清液显著促进FMDV复制,进一步,PDCD10显著抑制SeV诱导的IFN-β启动子以及NF-κB的激活且呈剂量依赖性,并且PDCD10负调控Ⅰ型干扰素通路信号分子转录,最后还发现PDCD10负调控Ⅰ型干扰素下游ISGs转录。本研究结果为深入探究PDCD10在抗病毒天然免疫中的作用积累了资料。 相似文献