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CRISPR/Cas9系统是一项简单、高效的基因定点编辑技术,在植物遗传改良及作物良种选育等方面具有重要的应用价值。本研究主要介绍了CRISPR/Cas9的原理及构建方法,论述了近年来CRISPR/Cas9技术在植物基因功能及基因表达调控、植物基因组的定向编辑以及作物分子育种中的应用及研究进展,分析了该基因编辑系统的主要影响因素及优化改进方式,探讨了该系统在应用中的问题及解决途径并对今后发展方向进行了展望,为该技术在植物基因组定点编辑及作物遗传育种等领域研究提供参考。 相似文献
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青梅内外品质对其精深加工过程有重要影响,常规人工分选不仅分级效率较低,且受个人主观因素影响难以实现标准化作业,不能满足市场需求。以深度学习技术为基础,在青梅外表缺陷分类方面,将Vision Transformer网络模型应用到机器视觉系统中,引入多头注意力机制,提升全局特征表示能力,并通过softmax函数减少梯度,实现青梅表面的多类(腐烂、裂纹、疤痕、雨斑、完好5类)检测分选,结果表明其平均判别准确率达到99.16%,其中腐烂、疤痕、裂纹以及完好青梅图像的判别准确率达到100%、雨斑达到97.38%,每组平均测试时间为100.59ms;该网络的各类判别准确率、平均判别准确率均明显优于VGG网络、ResNet-18网络。青梅内部品质(SSC)预测方面,基于高光谱成像技术,结合低秩张量恢复(LRTR)的去噪优势和堆叠卷积自动编码器(SCAE)的降维优势,构建了LRTR-SCAE-PLSR青梅糖度预测模型。结果表明网络规模为119-90-55-36时,模型预测集相关系数为 0.9654,均方根误差为0.5827%,表现最佳;通过SCAE、LRTR-SCAE两种降维模型对比,LRTR-SCAE模型不仅维度更低,预测集相关系数也明显提高,验证了LRTR-SCAE模型的降维去噪优势。设计并搭建了可用于青梅内外品质无损分选的智能装备,整机尺寸小,结构简单,分选结果满足青梅精深加工需求。 相似文献
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全面发展畜禽健康养殖,是保护生态环境安全以、保证畜产品品质、保障畜牧业可持续发展的必由之路。粪污治理作为畜禽健康养殖的关键环节之一,一直是政府、社会和养殖业主最关注的焦点问题。现对常见的多种传统畜禽粪污治理措施进行分析,并探索出适宜健康养殖发展需要的有效措施,为各地发展健康养殖提供有益的支持。 相似文献
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