茯苓棚室代料栽培技术研究初报

以松木屑、松枝碎块、棉籽壳为主要培养料,采用“鲜菌核”作为“诱引”,进行菇棚层架菌袋覆土和大田坑穴菌袋覆土两种栽培方式的茯苓栽培实验。其中,以松木屑和松枝碎块为主要原料的栽培料配方栽培效果优于以棉籽壳和松枝碎块为主要原料的配方;菇棚层架栽培和自然露地栽培的产量均低于大田低矮简易棚栽培,在大田搭置低矮简易棚栽培方式获得最好成活率达92．85％,平均生物学效率达18.25％,这一栽培结果与对照的段木茯苓栽培结果接近。     

基于机器视觉的花菇分选技术

为了实现花菇的自动分选,设计了一种基于机器视觉的花菇分选系统,并提出了相应的算法。针对花菇分选中花菇的菇柄长度、形状类别和菌盖面积这3个重要分选指标,提出了一种曲线结构特征分析的分选方法。跟踪花菇边界并计算曲率,根据边界上点运动变化模式判断曲线凹凸性,利用曲线类半径识别并定位菇柄的位置。使用极坐标意义下的线性插值重建去除菇柄的菌盖边界曲线,在重建曲线基础上提取9种形状特征参数和1个大小特征参数,利用主成分分析法从9个形状参数中提取相应的3个主分量,以这3个主分量作为输入,构建K近邻分类器作为形状分选模型。结合花菇的菇柄识别情况、形状等级和大小等级共同判定花菇的最终等级。试验表明,菇柄识别正确率为91.4%,且菇柄识别能显著提高形状分选的准确率,最终形状分选正确识别率可达95.6%,花菇等级分选正确率为92.2%。     

破损花菇机器视觉检测技术

为实现基于机器视觉技术的破损花菇自动检测,研究了基于曲线演化和花菇边缘灰度分析的破损检测方法以及破损花菇在线检测系统。去除花菇背景,跟踪花菇边缘,得到花菇边缘坐标曲线,对此曲线的内外部进行曲线演化,并计算内外部演化曲线与原始花菇边缘曲线接近的点的个数(Nin、Nout),以此参数可判定花菇的破损状况;利用形态学腐蚀的方法对花菇边缘进行采样,从采样灰度序列中提取均值(μ)、方差(ρ)、平均波峰宽度(Lp)和最大波峰宽度(Lmax)4个破损特征参数,进而使用模式识别的方法分析此4个破损特征参数,得出花菇的破损状况。结合曲线演化和边缘灰度分析的结果联合判断花菇的破损状况。对180个花菇样本进行测试,得出最终破损识别率为88.33%,检测速度为98个/min。     

香菇SSR—PCR技术体系的优化及其在遗传多样性分析中的初步应用

为建立稳定的香菇SSR技术体系,采用L16(45)正交试验设计,对影响香菇SSR-PCR的主要因素进行了优化筛选,建立了最佳的反应体系.在20μl反应体系中,包含1.5 mmol/L Mg2+,75 ng模板DNA,0.25 mmol/L dNTPs.0.50 μmoI/L引物及1.5U Taq酶.梯度PCR试验筛选得到相应引物的最佳退火温度为62℃.以该体系为基础,应用5对引物扩增8个香菇菌株的基因组DNA,扩增条带清晰稳定,聚类分析结果能较好地反映供试菌株的地理来源关系.以0.5的相似性为分割点,8个菌株可分成2大类群.类群Ⅰ主要由北方菌株组成,类群Ⅱ由南方菌株组成.该研究为SSR标记技术在香菇分子生物学研究方面的应用奠定了基础.     

DNA分子标记在侧耳属真菌研究中的应用

介绍了目前已在侧耳属真菌中广泛使用的DNA分子标记技术(RFLP、RAPD、AFLP、ISSR、ITS、IGS标记)以及这些标记技术在侧耳属真菌系统发育和分类研究、菌种和菌株鉴定、遗传多样性和亲缘关系分析、遗传图谱构建和基因定位等方面的应用,展望了一些新分子标记技术在侧耳属真菌中的应用前景。     

松色二孢菌酯酶同工酶特性的研究

应用聚丙烯酰胺凝胶电泳，对松色二孢菌７个菌株进行了酯酶同工酶测定。来自湖南、湖北两省致病力较强的４个ＨＺ型（华中型）菌株共分离出８条酶带，菌株间酶谱相似系数为０．６７￣０．８３；来自广东省致病力较弱的３个ＨＮ型（华南型）菌株共分离出１２条酶带，菌株间酶谱相似系数为０．４６￣０．５７。ＨＺ型菌株与ＨＮ型菌株之间酶谱相似系数在０．１８￣０．５７范围内，平均值仅为０．３８，反映出这２种类型的菌株在酯类分     

杉木落针病病原菌生物学特性及药剂防治研究

定点观察表明，３月中旬旬平均气温达８．１℃时，杉木落针病病菌赵冬子囊盘开始释放子囊孢子。４月份旬平均气温为１６．６－２０．１℃，病叶上子囊盘的数量急剧增加。病菌菌丝体在ＰＤＡ，蛋白胨蔗糖和杉木叶剪汁蔗糖培养基上生长良好，生长最适温度２０℃，最适ｐＨ为５．０。     

培养条件及外源添加物对香菇菌丝体及子实体镉含量的影响

为探求抑制香菇镉富集的方法,开发镉污染防控技术,设置实验室菌丝培养和大棚袋式栽培2个阶段试验,分析培养条件及外源添加物对香菇菌丝及子实体中镉含量的影响。结果显示,在温度10~30 ℃范围内随着培养温度升高,菌丝镉含量呈现先上升后平稳的趋势;在pH 4~8范围内随着培养基pH值升高,菌丝镉含量呈现先上升后下降的趋势;在含镉的液体培养基中分别添加5 mmol/L Ca（NO₃）₂、KNO₃和 Mg（NO₃）₂,发现Mg²⁺能明显抑制菌丝对镉的富集;随着香菇子实体发育成熟,镉含量逐渐降低,不同部位镉含量呈现菌褶>菌盖>菌柄;在培养料中分别添加硫酸镁、硫酸锌、活性炭和沸石,发现添加50 mg/kg硫酸镁、60 mg/kg硝酸锌和2.5%活性炭,能使子实体镉含量下降42.8%、46.9%和50.3%。上述研究表明,培养条件和外源添加物对香菇菌丝体和子实体镉含量具有一定的影响,可通过外源添加物抑制香菇对镉的富集作用。     

蛹虫草胞外多糖的体外抗氧化活性分析

从蛹虫草(Cordyceps militaris)BYB-08液体发酵液中提取胞外多糖并纯化,测定蛹虫草胞外多糖粗品(exopolysaccharides,EPS)和纯化品(EPS-1)清除DPPH、·OH、O2-·以及螯合Fe2+的能力和总还原能力。结果表明:EPS和EPS-1对DPPH、·OH、O2-·都具有一定的清除能力以及螯合Fe2+的能力和总还原能力,且其抗氧化效果与多糖质量浓度呈良好的剂量-效应关系。当多糖质量浓度为10mg/mL时,EPS和EPS-1对DPPH的清除率分别达到96.07%、95.51%,对·OH的清除率分别达到74.00%、68.39%,对O2-·的清除率分别达到75.10%、62.12%,对Fe2+螯合率分别达到54.12%、28.13%,同时EPS和EPS-1的总还原力分别达到62%、54%。胞外多糖粗品EPS的抗氧化效果优于纯化品EPS-1。     

基于纹理分析的香菇品质分选方法

为了实现天白花菇、白花菇、茶花菇和光面菇这4种类型香菇的分选,研究了多种菌盖纹理模型以及各个模型参量的融合,并设计了整个香菇类型自动分选系统。首先从香菇菌盖中截取合适大小的纹理区域,利用灰度直方图统计,灰度共生矩阵(grey level co-occurrence matrix),高斯马尔科夫随机场(Gauss Makov Random Field)模型和分形维数模型从该区域中共提取23个纹理特征参数。然后使用顺序前向搜索法对各个模型特征数据进行融合,从中得出6个简约特征。最后构建K近邻分类器作为香菇类别分类器并对提取后的简约特征进行分类。试验结果表明,香菇类型分选模型的分选正确率可达到93.57%,利用香菇菌盖纹理对香菇进行类型分类是可行的。