蔷薇科SSR引物在云南栘［木衣］中的通用性分析

【目的】探究蔷薇科植物的SSR引物在云南栘［木衣］中的通用性，以便快速获得在云南栘［木衣］可以通用的SSR标记。【方法】以云南省瑞丽市、梁河县、陇川县和芒市4个天然居群的云南栘［木衣］为试验材料，利用100对李、梨、苹果、枇杷和Malacomeles denticulata等蔷薇科植物的SSR引物对云南栘［木衣］进行PCR扩增，从中筛选出具有多态性的SSR引物，并对云南栘［木衣］进行遗传多样性分析和聚类分析。【结果】在100对蔷薇科植物的SSR引物中有52对SSR引物在云南栘［木衣］中扩增出了目标产物条带，其中有42对SSR引物扩增出多态性条带，多态性引物所占比例为80.77%。4个云南栘［木衣］天然居群的多态位点比例、Shannon’s指数、Nei’s遗传多样性、观测等位基因数和有效等位基因数的均值分别为32.65%，0.191 7，0.131 1，1.326 5和1.232 4，其中瑞丽居群的以上多样性指数依次为40%，0.224 3，0.150 9，1.400 0和1.257 7，明显高于其他居群，表明其具有较高的遗传多样性，可能具有较为丰富的遗传变异。聚类分析结果表明，4个居群的云南栘［木衣］可分为2大类群，其中瑞丽、陇川和芒市居群聚为一类，梁河居群单独聚为一类，分类结果与地理区域分布情况一致。【结论】蔷薇科植物的SSR引物在云南栘［木衣］中具有较好的通用性，这些SSR为后续云南栘［木衣］及其近缘种进行种质资源鉴定和遗传多样性分析等研究提供了可用的标记。     

基于深度学习的内蒙古河套灌区2000—2021年种植结构提取与动态

河套灌区是中国重要的粮油生产基地，掌握其多年种植结构的时空演化，不但可以为探讨农田产量和灌溉用水量提供数据，还可以为未来农业结构调整提供科学依据。该研究基于Landsat-5和Landsat-8遥感影像，计算得到灌区年内时间序列归一化植被指数（normalized differnce vegetation index，NDVI）数据，对影像缺失区域则利用MODIS NDVI数据进行插补，在此基础上还计算得到了光谱特征、纹理特征等数据。构建了多层感知机(multilayer perceptron，MLP)神经网络的深度学习算法，并将模型进行年际迁移从而得到2000—2021年的种植结构，进行多年时空变化分析。结果表明，2021年总体分类精度达到89%，Kappa系数为0.87，其中玉米、小麦和蔬菜等主要作物的分类精度高于90%，与统计种植面积比较，相对误差在2%～8%之间。2000—2021年间，葵花、玉米的种植面积呈上升趋势，小麦种植面积大量缩减；研究时段内葵花种植面积发生演变较大，玉米次之，均主要由小麦转入。该模型具有较高的分类准确性及迁移效果，可为内蒙古河套灌区农业管理、资源合理利用提供参考。