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91.
回交高代选择导入系的纹枯病抗性与抗旱性的遗传重叠研究 总被引:6,自引:4,他引:6
利用来自抗旱性较好的供体亲本(BG300和BG304)、具有两种遗传背景(IR64和特青)的水稻高代回交(BC2)抗旱选择导入系,通过人工接种的方法鉴定纹枯病抗性,考察纹枯病抗性与抗旱性之间可能存在的遗传重叠。通过与受体亲本的纹枯病抗性表现比较发现,具有特青背景的抗旱选择导入系倾向于纹枯病抗性的降低,而IR64背景的抗旱选择导入系则倾向于纹枯病抗性的增强。基于基因型与表型的方差分析共鉴定到6个与纹枯病抗性相关的位点,其中QSbr6在不同供体和背景的两个群体中分别检测到,而QSbr10则在同一供体的两个遗传背景下均检测到;有3个位点(QSbr6、QSbr8和QSbr10)与同一群体中检测到的抗旱性位点位置相近,很可能是两种抗性重叠的遗传基础。尽管方差分析的方法在选择导入系的非选择目标性状相关位点的鉴定中存在相当程度的偏低估计,本研究所检测到的纹枯病抗性位点,特别是那些与抗旱性重叠位点的分子标记以及相关的抗性株系仍将为进一步的水稻纹枯病抗性和抗旱性的多抗性育种和深入的遗传重叠研究提供有用的信息和材料。 相似文献
92.
氮、磷、钾肥对丹参根系生长及养分含量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用田间小区试验方法,研究了氮、磷、钾肥对丹参根系生长及养分含量的影响。结果表明,氮、磷、钾肥能够促进丹参根系对氮、磷、钾的吸收,提高其含量,并且随着施用量的增加而提高,在N,P2O5,K2O的施用量分别为225,180,225 kg/hm2时,根的氮、磷、钾含量达到最高值;当施入N,P2O5和K2O分别为225,120,150 kg/hm2时,丹参根干质量、根长及根条数达到最高值,根的直径最适宜,此后随着磷钾肥施入量增加,根干质量及根长、根条数反而下降,根直径增加。所以氮、磷、钾合理配合施用能够提高丹参根的养分含量、根干质量、根长、根数及根直径。 相似文献
93.
蔓性千斤拔种子处理及常温贮藏研究 总被引:2,自引:1,他引:2
研究不同处理方法及常温贮藏时间对蔓性千斤拔种子发芽的影响。结果表明:(1)浓硫酸和机械磨擦处理均能显著改善种子的发芽状况,其中浓硫酸处理以处理10—15min最佳,其发芽率、发芽势、发芽指数分别较对照高2倍、14.6倍和14.29倍;机械处理以处理180s最佳,其发芽率、发芽势和发芽指数分别较对照高2.67倍、15.17倍和7.51倍。(2)贮藏时间以当年种子的发芽特性最佳,常温下贮藏1年,种子发芽率下降至83%,与当年种子发芽率无明显差异;贮藏2年,发芽率降至65.5%,与当年种子发芽率达到显著差异;贮藏3年,与当年采收种发芽率差异达到极显著水平。 相似文献
94.
光照、温度和盐胁迫对红花大金元种子萌发的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
从光照、温度、NaCl胁迫等方面对红花大金元种子萌发特性进行了探讨.结果表明:光照对红花大金元种子萌发有显著促进作用;种子萌发的适宜温度为25~30℃,以25℃的发芽势、发芽率、发芽指数和活力指数最高且萌发后的幼苗生长良好;NaCl胁迫对红花大金元种子萌发和幼苗生长均有抑制作用:随NaCl浓度升高,种子发芽势、发芽率、发芽指数、活力指数和幼苗生长量均下降,发芽的高峰期推迟且峰值变小,相对盐害率升高;浓度大于0.20 mol/L时对种子萌发和幼苗生长的抑制作用明显,浓度达到0.50mol/L时种子不再发芽,但低浓度(0.01 mol/L和0.05mol/L)下种子发芽势、发芽率与对照差异不显著. 相似文献
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针对丘陵山地拖拉机电液悬挂控制系统田间试验困难、可重复性差等问题,基于半实物仿真技术开展电液悬挂控制系统试验研究。首先通过对试验拖拉机和悬挂作业装置进行受力分析,建立了丘陵山地拖拉机整机动力学模型、铧犁体的土壤阻力模型和拖拉机悬挂装置动力学模型。然后对丘陵山地拖拉机电液悬挂系统横向仿形控制、位控制、牵引力控制以及力位综合控制的系统原理进行了分析,设计了丘陵山地拖拉机电液悬挂模糊PID控制器。之后搭建拖拉机电液悬挂控制系统半实物仿真试验平台,开发电液悬挂控制系统,开展电液悬挂系统仿地形控制、力控制、位控制和力位综合控制等试验,对比分析模糊PID控制和经典PID控制方法性能。试验结果表明,模糊PID控制性能较好:在位置控制模式下,模糊PID控制无超调,控制系统响应时间为0.6s,较经典PID控制提高约33.3%;耕深控制系统稳态误差约为0.05cm,较经典PID控制降低约50%;在力控制模式下,模糊PID控制耕深的跟随误差最大值为0.38cm,标准差为0.17cm,较经典PID控制分别下降了64.5%、39.3%,验证了所开发的电液悬挂控制系统的有效性。 相似文献
98.
水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)和随机森林(Random forest, RF)算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm, WOA)对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明:PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。 相似文献
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