一个除草剂安全剂AD-67诱导的水稻基因片段的克隆和分析

为寻找化学诱导表达基因,利用mRNA差异显示方法,从除草剂安全剂AD 67（苯叉酰胺）诱导处理的水稻品种9311的幼苗中筛选分离得到1个诱导表达增强的cDNA片段。该片段在处理后6 h表达明显增强,直到第5天仍然有表达。从poly gel上回收片段并测序,核酸同源序列分析显示它与水稻多个EST和cDNA序列一致性达到100%,氨基酸序列分析表明它与水稻、四膜虫、隐球酵母等真核生物的Yippee基因相似性达60%~84%。序列经延伸得到831 bp的cDNA,由此设计引物并进行RT PCR分析,结果说明该基因在除草剂安全剂AD 67诱导后表达增强。     

基于生态服务价值的武陵山区生态系统敏感性评价——以松桃县为例

为分析土地利用演变对区域生态系统服务价值的影响过程,探究了生态系统敏感性的主要影响因子。从生态系统敏感性评价的角度,以贵州省松桃县2010~2015年土地利用变化特征为例,融合遥感影像解译和空间分析技术,计算出县域各乡镇生态系统服务价值,并采用生态敏感性指数评价了松桃县生态系统敏感性空间特征。研究结果表明:(1)2010~2015年由于建设用地增加,林地、耕地面积下降,导致松桃县生态系统服务价值整体呈下降趋势,其价值量由2010年的5022.01×10~4元下降至2015年的5000.08×10~4元,下降幅度达38.43×10~4元。(2)县域生态价值量集中于森林覆盖广的寨英镇、乌罗镇、盘信镇3个乡镇,三者价值量分别为4.12×104元、3.83×10~4元、3.06×104元,占全县价值量的21.97%。(3)植被覆盖率越高,生态服务价值密度越大,则生态服务价值的敏感性就越低。且林地面积对整个生态系统服务价值量起决定性作用(相关系数为0.99)。因此,及与生态服务价值的生态敏感性评价即可实现定量化的敏感性评价过程,也为区域绿色GDP核算提供参考依据。     

基于CiteSpace的国内外饮用水源地研究知识图谱分析

[目的]饮用水源地的开发利用程度与安全状态对经济社会发展、人民生命健康具有重要意义.本研究旨在探讨以饮用水源地为主题的研究进展,推动饮用水源地研究方向的进一步发展.[方法]以CNKI数据库与Web of Science核心库为数据源,借助CiteSpace可视化软件,从发文数量、作者、发文机构、关键词及研究前沿5个角度...     

水稻寡分蘖突变体差异表达基因的鉴定和生物信息学分析

一般认为分蘖由QTL控制,对植物侧生组织的研究表明,水稻分蘖的形成可能受激素的控制.以寡分蘖突变体G069与广亲和材料"02428"构建的1对近等基因系02428-ftl为对象,采用RNA差异显示技术分析了此对近等基因系在分蘖前期的基因差异表达.经过片段回收,反式Northern杂交(Re-verse northern blotting)和测序分析,分离得到一个在"02428"中强势表达的基因片段.生物信息学分析表明,该片段与水稻的cDNA和mRNA以及基因组序列高度相似,但没有同源的氨基酸序列,说明该片段处于非编码区:电子延伸序列与多个水稻多肽序列高度同源,含有一个明显的蛋白激酶作用域,但未发现与已报道的基因同源.推测为一未知的调控蛋白.     

两系杂交稻新组合E两优莹丝的选育与应用

E两优莹丝是湖北省农业科学院粮食作物研究所和湖北汇楚智生物科技有限公司以E农1S为母本、长粒莹丝为父本配组选育而成的两系杂交稻（Oryza sativa L.）新组合。该组合参加2021—2022年湖北省种业创新测试联合体迟熟中稻组品种区域试验和2022年生产试验,表现出产量高、抗性较好、生育期适中等特点,2023年8月通过湖北省农作物品种审定委员会审定（鄂审稻20230031）。介绍了该水稻品种的选育过程,阐述了其主要的特征特性、产量、抗性和品质表现,总结了其栽培技术要点。     

水稻多时相植被指数特征及覆盖度提取研究

为准确快速获取水稻的植被指数特征和植被覆盖度信息,利用无人机采集水稻分蘖期、抽穗期和结实期的多光谱影像数据,选择不同类型的植被指数,利用样本统计法和植被指数交点法,提取并探究水稻3个生长期在地块和像元尺度下的植被指数特征,并运用阈值分割法提取水稻植被信息及覆盖度信息。结果表明,水稻3个生长期内,在像元和地块尺度下均表现出明显的物候特征,且与杂草和树木存在明显区别;多光谱植被指数的植被覆盖度提取精度整体高于可见光植被指数;归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）对水稻3个时期植被覆盖度提取精度最高,提取误差分别为0.40%、0.43%和0.81%,R²为0.77、0.92和0.98,均方根误差（root mean square error,RMSE）为9.09%、2.97%和0.38%;可见光波段差异植被指数（visible-band difference vegetation index,VDVI）提取精度高于超绿红蓝差分指数（excess green-red-blue difference index,EGEBDI）和过绿减过红指数（excess green-excess red index,ExG-ExR）,提取误差分别为4.30%、1.36%和1.60%,R²分别为0.53、0.77和0.80,RMSE分别为14.62%、3.70%和5.50%。该研究成果可为作物长势监测及其植被覆盖度提取提供技术支撑。     

地表起伏度对贫困人口空间格局影响及对策分析

研究通过建立地表起伏度综合评价指标体系,并分析其与贫困人口、经济水平之间的空间耦合关系,提出贵州省精准扶贫的相关措施。结果表明:全省贫困人口三大集中连片的深度贫困区,即贵州省西北部的乌蒙山地区、东北部的武陵山地区、西南部的麻山瑶山地区(石漠化地区),这些区域的贫困人口数、人口密度均排全省前列;从地形起伏特征来看,地面平均坡度在15°以上的县当中90%为贫困县,而非贫困县仅占10%;全省超过85%贫困人口分布在1000m以上的海拔区域内,而沟谷密度则对贫困县的分布影响相对较弱。因此,地表起伏度对区域贫困发展率的作用较为明显,故本研究对提出切实可行的精准扶贫对策将会对未来脱贫攻坚具有重要意义。