鸡胚NANOG、POUV和TWIST2基因不同发育阶段表达谱分析

为了解析鸡胚发育过程中NANOG、POUV和TWIST2基因的调控作用,利用荧光定量RT-PCR方法,研究NANOG、POUV和TWIST2基因在孵化1~6d(E1~E6)的整体胚胎和孵化15和18d(E15、E18)鸡胚的大脑、心脏、肝脏和左侧大腿肌肉组织中的表达谱。结果表明,1)NANOG基因的表达水平在E2~E6整胚和E15、E18胚期的大脑、心脏、肝脏和腿肌中的表达水平均极显著低于E1时期(P0.01)。2)在鸡胚发育的整胚E1~E6和E15、E18时期的大脑、肝脏、心脏和腿肌中,POUV基因的表达水平基本呈现逐渐降低趋势,且从E3时期后均显著低于E1时期(P0.05或P0.01)。3)TWIST2基因在E1~E6整胚中的表达水平呈现逐渐增高趋势,到E6达到最高水平(P0.05或P0.01);在E15和E18时期的上述4种组织中又呈现降低趋势,但均高于E1时期。NANOG、POUV和TWIST2基因在鸡胚发育过程的调控水平存在差异,研究结果可望为鸡的育种和临床研究提供资料。     

基于形态学梯度的细胞图像自动分割

提出一种自动分割细胞图像的方法,利用数学形态学梯度运算对图像边缘进行锐化。再利用判别分析法自动确定梯度图像阈值,经后处理,可得单像素宽度细胞图像边缘。该边缘可描述医学图像中细胞的有效区域,实现细胞图像自动分割。为验证该方法的有效性,对30幅实际细胞图像进行分割试验。结果表明,该方法对细胞图像分割有较好的适应能力。     

飞蝗表皮蛋白Obstructor家族基因的分子特性及基于RNAi的功能分析

 【目的】获得飞蝗（Locusta migratoria）表皮蛋白Obstructor（Obst）家族基因的cDNA序列,并研究其序列特征和mRNA表达特性,探讨其生物学功能,为害虫防治提供新的分子靶标。【方法】采用生物信息学方法搜索飞蝗转录组数据库获得Obst家族基因cDNA片段,并进行BLAST分析得到Obst家族基因的cDNA序列;采用RACE技术扩增该家族基因的3′cDNA序列,拼接后获得全长;SignalP在线软件分析蛋白的信号肽,SMART网站预测其功能域,并使用Mega 5.10软件中Neighbor-Joining方法,与黑腹果蝇（Drosophila melanogasterObst家族基因和赤拟谷盗（Tribolium castaneumCPAP3家族基因（Obst家族基因的同源基因）氨基酸序列进行聚类分析;采用real-time quantitative PCR（qPCR）方法检测LmObst家族基因在5龄若虫不同组织部位和不同龄期体壁的表达情况,绘制表达图谱））;采用RNA干扰（RNAi）技术探讨LmObsts对飞蝗发育的影响。【结果】在飞蝗转录组数据库中搜索得到8个Obst家族基因的cDNA片段,通过NCBI进行BLAST分析显示与赤拟谷盗CPAP3、黑腹果蝇Obst高度同源,属于LmObst家族基因片段,其中5个是全长序列,3个序列缺失3′端;采用RACE技术获得3′末端cDNA序列;将得到的8个LmObst家族基因全长序列进行功能域分析,发现具有Obst家族表皮蛋白的特点,即有1个信号肽与3个几丁质结合域ChtBD2;并与黑腹果蝇、赤拟谷盗同源基因进行进化树的构建,根据进化树分析结果,分别命名为LmObst-A1、LmObst-A2、LmObst-B、LmObst-C、LmObst-D1、LmObst-D2、LmObst-E1和LmObst-E2。qPCR结果显示LmObst-E1和LmObst-E2在前肠和后肠高特异性表达,LmObst-D1在体壁和前肠高表达,其他LmObsts在体壁或外胚层内陷形成的前肠和后肠高表达,在胃盲囊、中肠、马氏管和脂肪体中低表达;LmObst家族基因在5龄若虫不同天数体壁的表达趋势比较接近,在5龄前期高表达,中期降到最低,蜕皮前又上升到高水平。采用RNAi技术研究基因的生物学功能,5龄若虫第5天分别注射dsLmObst,对照组注射等量dsGFP,48 h后检测沉默效率,发现目的基因表达量显著降低;进一步观察发现,注射dsLmObst-E1的5龄若虫80%无蜕皮迹象,在5龄若虫状态下死亡,剩余20% 若虫蜕皮延迟1-2 d,并且蜕至成虫后,16 h内全部死亡;其余注射双链的试虫普遍发生蜕皮延迟1-3 d的现象,但未发现其他可见的异常表型。【结论】获得8个飞蝗LmObst家族基因,所有Obst家族蛋白功能域保守,均有1个信号肽与3个几丁质结合域ChtBD2;LmObsts主要参与飞蝗体壁和前、后肠等外胚层发育来源组织器官的形成。LmObst-E1是飞蝗发育所必需的,该基因沉默可导致飞蝗死亡,其他7个LmObsts的沉默导致飞蝗发育延迟1-3 d,但无致死效应。     

基于CRISPR/Cas9系统的水稻光敏色素互作因子OsPIL15基因编辑

【目的】光作为一种环境信号,可影响植物的基因表达、酶活性和形态建成。光敏色素互作因子在光信号传导过程中起着重要作用。本研究旨在构建水稻光敏色素互作因子OsPIL15的CRISPR/Cas9表达载体,创制OsPIL15突变体,挖掘水稻功能基因,丰富和完善水稻光信号调控分子机制。【方法】依据CRISPR/Cas9技术原理,设计OsPIL15突变靶点。将所设计靶序列在水稻基因组中进行比对,排除非特异性靶位点,同时使该靶序列含有常用酶切位点,方便后期突变体鉴定。化学合成靶位点寡核苷酸序列并与载体pBUN411连接构建CRISPR/Cas9表达载体,利用农杆菌介导法导入粳稻品种日本晴,以除草剂抗性标记筛选获得阳性转基因植株。利用酶切法判断T0代转基因植株是否发生突变,结合测序结果分析突变单株的突变基因型。将靶点序列在水稻全基因组中进行比对分析,选择5个与靶序列同源性较高且错配在4 bp以内的位点作为潜在脱靶位点进行脱靶效应评估,分析所设计靶序列特异性。【结果】所构建表达载体成功实现了对OsPIL15的定向编辑,酶切显示在选取的25株T0代转基因植株中获得15株突变体,其中包括5株纯合突变体、6株双等位突变体和4株杂合突变体,共10种不同突变基因型和11个突变株系。突变类型以单碱基插入或缺失为主,同时也得到2种56和66 bp较大片段缺失株系。对部分纯合突变、双等位突变和杂合突变体的T1代植株进行分析,结果表明,T0代产生的突变基因型绝大部分能稳定遗传给下一代。T0代纯合突变体后代为纯合突变单株,仅在株系14纯合突变体后代中检测到1株未突变单株;T0代双等位突变体后代可得到2种纯合突变型和1种双等位突变型;T0代杂合突变体后代则可得到纯合、杂合及未突变3种类型。对T0代未突变植株的后继世代酶切分析显示,62株T1代转基因植株均未发生突变,表明CRISPR/Cas9在T1代转基因阳性植株中未重新发挥基因编辑作用。对20株突变体的5个潜在脱靶位点进行分析,5个潜在脱靶位点均未检测出脱靶效应,表明所设计靶序列具有较高特异性。对选取的3组不同基因型ospil15 T1代突变体表型进行初步观察,结果表明,突变体生育期和分蘖数未出现明显变化,株高极显著下降,籽粒粒长极显著增加,最大增幅达5.69%。【结论】CRISPR/Cas9系统能对OsPIL15进行定向编辑,获得的10种不同突变基因型的ospil15突变体与野生型相比株高极显著降低、籽粒粒长极显著增大。     

基于加速度传感器的种公羊运动行为识别

为解决种公羊运动行为的识别依赖饲养员观察耗时耗力的问题,本研究设计了一种基于加速度传感器的种公羊运动行为识别系统。该系统利用无线加速度传感器节点采集种公羊的运动行为信息,对行为信息进行实时采集和无线传输,分析传感器4种部署方案下(背部、颈部、前腿、后腿)采集到的羊行为数据,并利用K均值聚类法和区间阈值分类法进行分类。试验表明传感器的4种部署方案中将传感器部署在种公羊的背部靠近前腿处得到的加速度数据最稳定。但K均值聚类法平均识别率为77.05%,识别效果差,因此又提出了区间阈值分类法,通过对加速度数据识别测试获得区间阈值,对静立、行走、奔跑行为的识别率分别达到95.96%、95.78%和96.89%,3种行为的平均识别率达到96.21%。本研究所获得的运动行为数据可应用于种公羊的运动量补充和健康状况监测。     

基于mtCOII基因对山东省越冬代亚洲玉米螟不同种群的遗传结构分析

亚洲玉米螟Ostrinia furnacalis(Guenée)是我国重要农业害虫。为了全面揭示亚洲玉米螟遗传分化以及山东省亚洲玉米螟不同种群的遗传结构,对山东省越冬代亚洲玉米螟不同种群mtCOII基因序列与来自GenBank的相关序列进行了遗传结构分析,并建立了鉴别不同遗传支系的PCR-RFLP方法。基于对340条mtCOII序列的分析结果表明:所有样本共获得62个单倍型,其中单倍型17(H17)广泛分布于各种群之间,有6个单倍体型为山东种群所特有;亚洲玉米螟分化为2个遗传支系(支系Ⅰ与支系Ⅱ);2个遗传支系均在山东省发现,但以支系I为主;亚洲玉米螟各单倍体型散布于山东省各地理种群中,缺乏明显的地理分布格局。山东亚洲玉米螟总体的单倍体型多样性指数Hd为0.695,种群内单倍型多样性指数在0.333-0.889之间;总体的核酸多样性指数π为0.00424,种群内核酸多样性指数在0.00061-0.00809之间。总群体的固定系数 Fst 为0.79421。AMOVA分析结果表明山东亚洲玉米螟的遗传分化主要来自于2个支系之间(79.42%)。构建的亚洲玉米螟2个支系鉴别方法为其生物学与生态学的进一步研究奠定了基础。     

施药机器人对行施药系统的设计与试验

【目的】设计一种能在作物行间自主导航的施药机器人,实现移动机器人在温室中自动行走并均匀施药。【方法】针对导航路径识别受光线变化影响较大的问题,在Kinect摄像机获取的彩色图像中选取了HIS空间,并对K-means算法的聚类中心和聚类数目的选取进行了优化,随后采用改进的K-means算法对与光照信息无关的H、S分量联合分割,获得完整道路信息,并采用Candy算子检测边缘及改进的Hough变化方法拟合导航路径。采用模糊控制方法通过实时调整转角和转向,对车体行走偏移进行矫正。同时,为满足不同农作物的施药需求,在喷药系统上选用了自整定模糊PID控制算法。【结果】该系统可有效适应不同光照条件,提取作物行中心线平均耗时12.36 ms,导航偏差不超过5 cm,植株叶片正面的上、中、下层覆盖率分别为63.26%、50.89%和75.82%,单位面积(1 cm~2)雾滴数平均为55、42和78个。【结论】本系统可以满足温室移动机器人自主施药防治病虫害的需求。     

基于环式等温扩增的烟草青枯病病原菌快速检测方法

针对烟草青枯病的防控,开发快速、高效的病原菌检测方法是必要的。环式等温扩增(LAMP)是一种在等温条件下快速完成靶标基因扩增的新方法。将青枯病菌贵州分离株FQY4基因组序列(NCBI号:CP004013)与其他已发表菌株序列比对分析,确定编码鞭毛蛋白的fliC基因的保守区域可被选作检测靶标。根据LAMP原理以及靶标序列的特点,设计了一组由6条引物组成的环式等温扩增反应体系。结果表明:61℃条件下孵育45min,可完成对青枯病病原菌单菌落和带菌烟草叶片的检测,结果判定可以通过颜色变化被肉眼直接识别,也可以通过琼脂糖凝胶电泳检测。通过这种新方法,可以实现对青枯病菌菌落的快速鉴别,还可以用于对田间疑似带病烟草植株的快速检测。     

基于近红外图像的杂草识别研究

利用近红外图像识别杂草,使用均值法和最大方差自动取阈值法去除土壤背景,利用作物和杂草的形态差异识别杂草。结果表明,利用近红外图像进行土壤背景分割,相对误差小于0.049 0;应用形态学方法可有效识别作物和杂草,识别精度为85.0%-98.8%。     

小麦黑胚病病原菌的分离及致病力差异的初步研究

对供试的6个小麦品种进行小麦黑胚病调查统计。结果显示,6个品种均有小麦黑胚病发生,前后两代籽粒黑胚率分别为 0.10%～21.10%和0.26%～25.22%,且不同品种间的发病程度存在差异。根据柯赫氏法则,分离所得主要病原菌为突脐蠕孢( Bipolaris sorokiniana )和细链格孢( Alternaria alternata ),分离率分别为6.67% 和76.67%;通过温室滴接试验,两种菌均能引起小麦黑胚病,突脐蠕孢和细链格孢的回接分离率分别为 99.50%和96.67%,前者的致病力比后者强;小麦黑胚病的两种主要病原菌从扬花期至乳熟期均可侵染,以扬花盛期和灌浆初期为侵染的最适时期。     

基于共轭梯度法的小生境混合遗传算法

利用遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的局部搜索能力,并引入小生境技术,提高了种群的整体搜索性和收敛效率.数值试验证明其可行性和优越性.     

基于图像的昆虫远程自动识别

基于客户机/服务器架构建立客户端和服务器端.用户通过客户端输入昆虫图像并上传到服务器;通过服务器端建立昆虫图像数据库,提取昆虫的不变矩纹理特征,计算待识别昆虫与数据库中昆虫的相似程度,获得识别结果并反馈给用户.结果表明,昆虫识别准确率为70%.     

基于图像识别的小麦腥黑穗病害诊断技术研究

传统的检疫小麦腥黑穗病害的方法效率较低影响检测的稳定性和客观性.提出一种基于图像识别的小麦腥黑穗病分类诊断技术.以显微镜下采集的小麦病害图像为研究对象,对其进行滤波增强及病害区域分割,再提取单个病害区域图像的颜色、形状和纹理等特征参数;最后利用归一化后的特征值,通过BP神经网络分类器实现了小麦腥黑穗病害的诊断.将计算机图像识别结果和实际小麦腥黑穗病类型进行对比,表明了该诊断技术的可行性和有效性     

普通玉米单交种与高油玉米杂交当代子粒杂种优势效应的研究

以吉林省主推的普通玉米单交种为母本，以高油玉米为父本进行人工杂交，研究了杂交当代子粒的百粒重、千粒体积和脂肪含量的杂种优势效应。结果表明：普通玉米单交种与高油玉米杂交当代子粒的百粒重、千粒体积和脂肪含量均具有杂种优势效应。这种优势效应表现出正效应和负效应2种。子粒百粒重的最大正平均优势和最大负平均优势分别为34．6％和-7．6％，而最大正超亲优势为10．8％，无负超亲优势；子粒千粒体积的最大正平均优势和最大负平均优势分别为36．9％和-6．9％。而最大正起亲优势为6．5％。无负超亲优势；子粒脂肪含量的杂种优势只有负效应，最大平均优势为-20．5％，无超亲优势。     

基于小波变换的图像融合算法的实现

图像融合技术能综合多幅图像满足人们要求,日益受到研究者的重视,现已广泛应用于医学、遥感、计算机视觉以及其他领域。有效实用的融合算法是进行图像融合的关键。文章着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及其实现方式,经仿真取得很好的效果。     

Lab色彩模型下梯度Hough圆变换的成熟草莓识别

自然生长状态下的草莓,果实密集,形状多变,枝叶遮挡率较高,使用机器采摘对成熟草莓的图像识别具有一定的难度。针对这个问题,提出了Lab色彩模型下采用梯度Hough圆变换的成熟草莓识别方法。以自然生长状态下的草莓图像为研究对象,在Lab色彩模型空间里对图像分割及阈值化并采用梯度Hough圆变换等方法,识别成熟草莓并计算出草莓中心。试验结果表明,对随机选取的100张草莓图片,该方法识别成熟草莓的相对偏差为1.07%,对枝叶遮挡、成熟草莓相互遮挡等情况,具有较好的识别效果。与传统的Hough变换相比,这一方法节省了运行内存,提高了时间效率,能够满足机器采摘对成熟草莓识别率与定位的要求。     

基于叶片图像的植物鉴别技术研究进展(综述)

基于叶片的计算机图像处理与识别技术,实现了植物分类的自动化和快捷化.从叶片分类和检索两个方面回顾了近年来基于叶片图像的植物分类领域的研究进展,围绕叶片图像的特征选取、分类器设计、相似性度量和算法性能等方面对多种方案的技术特点做了介绍,并指出了目前这些技术需要改进的方面.     

基于神经网络的植物图像分割算法的研究

图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一,BP神经元网络被认为是好的学习分类方法之一。文中以6种植物图像为例,结合数字图像处理技术,采用BP神经元网络方法在植物图像颜色较复杂,且受周边环境影响较大的情况下,实现了植物图像与背景图像的分割。实验证明,与传统的分割方法比较,该方法是高效准确的。     

基于梯度提升算法的温室黄瓜株高生长模拟

为解决温室黄瓜株高生长模拟模型经验因子较多和实用性不强的问题，选取3个玻璃温室进行数据收集，以环境因子和时间因子为输入量，每日株高生长量为输出量，采用XGBoost模型建立黄瓜5个生育期的株高生长量模拟模型，并与LASSO模型进行对比分析，采用Pearson相关分析和XGBoost模型的特征重要性得分确定各生育期影响株高生长的重点因子。结果表明:1)XGBoost模型在黄瓜不同生育期的模拟性能均优于LASSO模型，苗期、伸蔓期、结果前期和结果末期表现出了较好的拟合效果，结果中期的拟合效果一般，苗期的模拟效果最好，决定系数为0.821；2)苗期、伸蔓期和结果期影响株高生长的重点因子分别是当前生育期生长天数、日平均湿度和日平均温度。本研究所建立的温室黄瓜株高生长模拟模型可为温室黄瓜生产环境调控优化提供决策支持。