小麦Ta-miR154的特征及渗透胁迫响应

植物逆境胁迫响应过程中microRNA（miRNA）发挥着重要调控功能,为探讨小麦Ta-miR154的特征及其对渗透胁迫的响应,以矮抗58和中国春为材料,克隆了 Ta-MIRNA 基因并对其序列特征及时空表达模式进行分析。结果显示,小麦 Ta-MIR154 的3个部分同源基因位于第7同源群染色体组上,分别命名为 Ta-MIR154-7A 、 Ta-MIR154-7B 和 Ta-MIR154-7D ;3个部分同源基因间序列差异较大,但在miRNA前体区域高度保守,其中 Ta-MIR154-7A 由于一个核苷酸的变异导致不能生成 Ta-MIR154 。组织表达分析显示, Ta-MIR154 在成熟籽粒中的表达量最高,其次为节间和根系;籽粒形成过程中, Ta-MIR154 从授粉后20 d开始快速上调表达,授粉后30 d表达量最高。干旱胁迫条件下,两品种的叶片中 Ta-MIR154 在受胁迫诱导后均上调表达,且矮抗58的表达水平高于中国春;而根中 Ta-MIR154 的响应模式不同,在中国春中呈先上调后下调的表达趋势,而在矮抗58中呈先下调后上调的表达趋势。盐胁迫条件下,两品种的叶片中 Ta-MIR154 在受胁迫诱导后呈先上调后下调的表达趋势,且中国春的上调幅度大且持续时间长,而在根系中矮抗58的上调表达幅度要大于中国春。推测 Ta-MIR154 在小麦渗透胁迫响应过程中发挥一定的调控功能。     

基于无人机平台多模态数据融合的小麦产量估算研究

作物产量估测关系到人民生活质量和国家粮食安全问题,在田块尺度下及时准确估算产量,对于农事操作管理、收获、销售及种植计划制定均具有重要意义。选择地势起伏及空间差异较大的农田为研究区,利用低空无人机遥感平台搭载多光谱相机、热红外相机和RGB相机,同步获取小麦关键生育时期的无人机遥感影像,并提取光谱反射率、热红外温度和数字高程信息。首先统计不同地形特征下遥感参数和生长指标的空间变异情况,分析植被指数和温度参数与小麦产量的相关性,然后利用多元线性回归(multiple linear regression, MLR)、偏最小二乘回归(partial leastsquaresregression,PLSR)、支持向量机回归(supportvectormachineregression,SVR)和随机森林回归(random forest regression, RFR) 4种机器学习方法以单模态数据和多模态遥感信息融合2种方式进行建模,比较单模态数据和多模态数据融合的产量估测能力。结果表明,坡度是影响作物生长和产量的重要因子,3个生育期内,不同坡度等级下遥感参数差异明显,土壤含水量、植株含水量和地上...