油菜黑胫病菌T-DNA插入诱变因素优化及突变体筛选

油菜黑胫病是由Leptosphaeria biglobosa引起的一种真菌病害。这种病害在我国油菜产区广泛发生，并造成一定的经济损失。为通过获取突变体来研究L. biglobosa的生态适应性机制及致病机制，本文优化了影响农杆菌介导转化（ATMT）油菜黑胫病菌L. biglobosa菌株Lb731的因素，评估转化子质量，并筛选相关突变体。结果明确了农杆菌介导转化菌株Lb731的最佳因素：潮霉素B浓度为50 μg/mL，转化受体（分生孢子）培养时间为15 d (20℃)，浓度为2 × 10^7~8孢子/mL，农杆菌-受体共培养温度为25℃，共培养时间为72 h。在最适条件下的转化效率达到80个转化子/百万分生孢子。T-DNA插入基因组的频率为100%，单拷贝插入频率为72.7%，转化子抗潮霉素性状能稳定遗传。从2136个转化子中获得了11个菌丝生长减缓突变体，7个色素产生缺陷突变体和14个分生孢子产生缺陷突变体，并从这些突变体中鉴定出7个致病力丧失突变体。采用hiTAIL-PCR技术，从3个突变体中获得了T-DNA插入位点侧翼序列。上述结果为深入研究L. biglobosa的生态适应性机制及致病机制提供了材料和线索。     

一种面向蔬菜中文知识图谱表示学习的改进方法

由于TransE模型在处理不同类别关系时,忽略了同类别向量的语义差别,在对蔬菜领域知识图谱中存在的一对多、多对一和多对多的复杂属性关系进行表示学习时效果较差。本文在TransE方法的基础上,提出PTA(Path-based TransE for Attribute)模型对其进行改进。首先,将蔬菜领域实体和关系通过word2vector映射到一个低维稠密向量空间中;其次,将复杂的属性关系和上下位关系进行结合构成关系路径进行训练;并采取Mean Rank和Hits@10两个评价指标衡量表示学习模型的链接预测效果。试验结果表明:PTA模型较TransE模型在不考虑关系分类的情况下,链接预测效果有较大的提高,Mean Rank最高提前6个次序;且在对属性关系按照复杂度进行分类的情况下,链接预测Hits@10的值较TransE模型最高提高13%。     

农业科技园区创新能力影响因素分析

基于《国家重点园区创新监测报告2016》中指标构建评价指标体系,运用因子分析对我国106家国家级农业科技园区创新能力进行分析、评价,发现我国农业科技园区创新能力具有发展不平衡的特点.通过聚类分析、构建Logit回归等模型,对农业科技园区创新能力的影响因素进行了深入研究,发现企业投资额、社会融资额以及园区专家人数是影响园区创新能力的主要因素,并据此提出提高我国农业科技园区创新能力的举措、建议.     

玉米茎秆抗倒伏遗传的研究进展

茎秆倒伏严重影响玉米产量、品质和机械化收获,是当前玉米生产和育种亟待解决的主要问题之一。加强对玉米茎秆抗倒伏性的研究,对提高品种抗倒伏能力具有重要意义。本文综述了玉米茎秆倒伏的主要影响因素及其遗传特征。茎秆倒伏与茎秆自身的强度密切相关。茎秆强度越高,抗倒伏性越强。茎秆强度受茎秆所处的发育阶段、茎秆内部结构和外部形态,及其细胞壁成分等影响。处于分生组织的茎秆细胞分裂旺盛,较易折断,而进入生殖生长后,茎秆表皮、厚壁组织增厚,维管束发育成熟,对茎秆的支撑作用增强。茎秆细胞壁的主要成分——纤维素、半纤维素、木质素、可溶性糖、无机物等均可提升茎秆强度。目前,研究者借助高通量表型平台,利用玉米连锁群体和自交系群体,采用各种定位方法,鉴定到一系列影响茎秆形态、强度、细胞壁成分的相关QTL和候选基因。研究表明,基于单倍型的QTL定位方法比基于单个SNP的定位效果好。一致性QTL分析将不同遗传群体的研究整合到一起,能够提高QTL结果的通用性。茎秆强度的遗传基础复杂,受微效多基因控制,位点间具有加性效应。茎秆成分QTL中的候选基因涉及细胞壁代谢、转录因子、蛋白激酶等。MAIZEWALL是玉米细胞壁相关基因的重要数据库。目前该数据库包含1 156个玉米细胞壁生物学相关的候选基因,为该领域的深入研究提供强大的资源。已鉴定到一系列影响玉米茎秆细胞壁成分、茎秆形态和强度的基因,其功能涉及纤维素合成路径,如纤维素合成酶类、Cobra类、糖基转移酶和核糖转运蛋白类;苯丙烷路径基因,如控制bm1—bm5的相关基因;植物激素类,如赤霉素、生长素、油菜素甾醇相关基因;转录因子如NAC、MYB;miRNA（ZmmiR528）以及F-box基因（stiff1）等。今后应积极探索不同发育时期玉米茎秆倒伏的力学机制;广泛发展自然群体或育种群体进行遗传分析;采取多种定位策略,提高抗倒伏相关基因鉴定的功效;针对优良等位基因,开发各类分子标记,加强抗倒伏分子标记辅助选择。本文将为玉米茎秆抗倒伏遗传机制解析及抗倒伏玉米品种的分子育种提供参考。     

考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型

【目的】优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能。【方法】提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数。依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标函数。利用遗传算法对上述问题进行了优化求解,并给出了编码方案。【结果】在分水口等间隔布置时,轮灌分组按轮灌分组数等间隔安排所需功率最小,优化后的水头损失系数可以减小到没有优化前的0.772倍。【结论】本研究模型不仅适用于恒定流量的组合优化,也可应用于不同分水口的所需水量不同的随机灌溉以及恒压供水的优化中。     

浅谈BIM技术在居住小区景观工程中的应用

BIM技术的应用是现在和未来工程类行业精细化建设的发展趋势,但在景观工程中的应用并不广泛,从理论和施工相结合的角度,谈谈BIM技术的功能及在景观工程中的应用。     

数值模型结构不确定性对模拟结果的影响分析

以内蒙古鄂托克旗为例,基于GMS中的MODFLOW模块构建了地下水流数值模拟模型,分析了模型结构(含水层厚度、参数分区)与模型参数不确定性因素对模拟结果的影响.研究结果表明:含水层不确定情景(含水层下边界概化为隔水底板平均值870 m)与实际情况水头差值绝对值的累计和最大为701 m,对模拟结果起了主控作用;当含水层下边界概化为910,940 m时,累计和分别增加为1 013,1 593 m;与仅考虑单个不确定性因素相比,同时考虑模型参数与含水层不确定情景累计和最大为738 m,同时考虑参数分区与含水层不确定情景累计和最大为791 m.因此,在构建地下水流数值模拟模型时,应优先考虑含水层空间结构概化的合理程度,同时考虑多个不确定性因素对模拟结果的综合影响,使地下水数值模拟模型能更精确地反映真实的地下水流状况.     

斜纹夜蛾Toll受体基因的全基因组分析及其在杀虫剂抗性中的作用

利用公布的斜纹夜蛾基因组对TLRs基因进行全基因组分析,应用生物信息学工具分析斜纹夜蛾TLRs家族基因成员在鳞翅目害虫TLRs基因家族中的进化关系、组织表达特异性,结合转录组数据对农药反应敏感的TLRs进行基因表达及其调控网络进行分析,分析斜纹夜蛾Toll受体基因在杀虫剂抗性中的作用.结果表明:共分析出了7个TLRs基因,斜纹夜的TLRs家族基因与棉铃虫TLRs家族基因同源性较高.7个基因中的1个基因SLTLR3在肠道中高度表达,有5个TLRs基因对农药处理反应敏感.对农药反应敏感的TLRs进行基因表达和其网络进行分析,只发现了1个TLRs(SLTLR7)和其他30个基因之间的存在共表达关系,这些基因主要涉细胞表面受体信号途径、细胞定位、信号传导、细胞调控过程、生物调控过程.     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。