引发提高水稻劣变种子发芽率的蛋白质组学分析

引发处理是目前简便有效的提升种子发芽率和整齐度的方法,但引发提高水稻劣变种子发芽能力的机理并不清楚。利用蛋白质组学方法,分析清水引发和藤茶提取物二氢杨梅素引发2种处理方法与对照的差异蛋白,初步揭示引发提升种子发芽能力的机制。分析双向电泳图谱差异获得2倍以上显著差异蛋白点79个,通过MALDI TOF/TOF MS质谱分析鉴定出74个蛋白,其中2种引发处理与未引发对照相比同步上调或下调的共有蛋白,即引发相关蛋白有57个。分析引发相关蛋白可知,绝大多数的逆境防御蛋白类、能量相关蛋白类以及蛋白质合成和目标类蛋白丰度在引发处理中显著增加,推测引发提高种子发芽率的原因与逆境记忆、能量代谢活动和蛋白质合成能力增强等密切相关。     

谷氨酰胺对斜带石斑鱼GF-1细胞中C-Myc蛋白的表达与神经坏死病毒复制的影响

为探讨C-Myc表达、谷氨酰胺代谢和神经坏死病毒复制三者之间的关系,本研究首先克隆了斜带石斑鱼鳍条细胞(GF-1)中的C-Myc基因(GF-1-C-Myc),结果显示GF-1-CMyc基因cDNA全长814 bp,开放阅读框(ORF)为285 bp,编码95个氨基酸(aa),有亮氨酸拉链结构域与螺旋-环-螺旋(HLH)结构域。实验表达和纯化了GF-1-C-Myc蛋白,并制备其多克隆抗体。采用实时定量PCR技术(qRT-PCR)与免疫印迹法(WB)检测了GF-1-C-Myc基因的表达和神经坏死病毒的复制。结果显示,缺乏谷氨酰胺会同时抑制GF-1-C-Myc基因的表达和神经坏死病毒(NNV)的复制,添加谷氨酰胺可同时促进GF-1-C-Myc的表达和NNV的复制;此外,NNV感染可上调GF-1-C-Myc基因的表达,并显著消耗GF-1细胞培养液中的谷氨酰胺。研究表明,GF-1-C-Myc基因可调控宿主谷氨酰胺代谢,从而有利于神经坏死病毒的复制。本结果为防控NNV的感染提供了参考。     

注意力与多尺度特征融合的水培芥蓝花蕾检测

准确辨识水培芥蓝花蕾特征是区分其成熟度,实现及时采收的关键。该研究针对自然环境下不同品种与成熟度的水培芥蓝花蕾外形与尺度差异大、花蕾颜色与茎叶相近等问题,提出一种注意力与多尺度特征融合的Faster R-CNN水培芥蓝花蕾分类检测模型。采用InceptionV3的前37层作为基础特征提取网络,在其ReductionA、InceptionA和InceptionB模块后分别嵌入SENet模块,将基础特征提取网络的第2组至第4组卷积特征图通过FPN特征金字塔网络层分别进行叠加后作为特征图输出,依据花蕾目标框尺寸统计结果在各FPN特征图上设计不同锚点尺寸。对绿宝芥蓝、香港白花芥蓝及两个品种的混合数据集测试的平均精度均值mAP最高为96.5%,最低为95.9%,表明模型能实现不同品种水培芥蓝高准确率检测。消融试验结果表明,基础特征提取网络引入SENet或FPN模块对不同成熟度花蕾的检测准确率均有提升作用,同时融合SENet模块和FPN模块对未成熟花蕾检测的平均准确率AP为92.3%,对成熟花蕾检测的AP为98.2%,对过成熟花蕾检测的AP为97.9%,不同成熟度花蕾检测的mAP为96.1%,表明模型设计合理,能充分发挥各模块的优势。相比VGG16、ResNet50、ResNet101和InceptionV3网络,模型对不同成熟度花蕾检测的mAP分别提高了10.8%、8.3%、 6.9%和12.7%,检测性能具有较大提升。在召回率为80%时,模型对不同成熟度水培芥蓝花蕾检测的准确率均能保持在90%以上,具有较高的鲁棒性。该研究结果可为确定水培芥蓝采收期提供依据。     

燃油温度和喷射压力对葵花籽油与柴油喷雾特性的影响

为探究纯植物油作为压燃内燃机替代燃料的雾化问题,利用纹影法对葵花籽纯植物油和普通柴油在不同试验条件下的喷雾特性进行了对比研究,分析了燃油温度和喷射压力对2种燃料喷雾贯穿距、喷雾锥角和空气卷吸作用的影响。研究结果表明:葵花籽油的喷雾贯穿距和喷雾锥角均随着喷射压力和燃油温度的升高而增大,与柴油的变化规律相似。温度从60℃升高到90℃,喷油压力为60 MPa时喷雾贯穿距和喷雾锥角的平均增幅分别为12.4%和9.6%,120 MPa时分别为5%和4.14%;喷油压力从60 MPa升高到120 MPa,温度为60℃时喷雾贯穿距和喷雾锥角的平均增幅分别为39.7%和16.7%,90℃时分别为30.6%和10.9%;当喷射压力、背景压力和燃油温度相同时,葵花籽油比柴油具有更大的贯穿距和更小的喷雾锥角,且喷雾贯穿距平均增幅为22.5%,喷雾锥角平均降幅为60.3%;升高燃油温度和升高喷射压力都会增强雾注的空气卷吸作用,但葵花籽油的空气卷吸作用要明显弱于普通柴油。研究结果可为纯植物油作为内燃机替代燃料的可行性研究提供参考。     

四川省潜在蒸散量变化及其气候影响因素分析

潜在蒸散(ET_0)是评价某一地区干旱程度的重要指标,在全球气候变暖趋势下,估计ET_0的变化对科学估算作物需水量,提高水分利用率具有重大意义。本文利用四川省1961-2014年151个气象站的气象资料,采用Penman-Monteith公式分3个区域(四川盆地、攀西地区和川西高原)计算ET_0,并对主要气象因子平均气温、相对湿度、日照时数、平均风速的相对变化率、敏感系数及其对ET_0贡献率的时空变化进行分析。结果表明:四川盆地和川西高原ET_0呈现微弱减少,而攀西地区则呈现一定的增加,其空间分布表现为:攀西地区和川西高原南部年ET_0为高值区,多在1000~1350mm,四川盆地的西南部年ET_0为低值区,多在651~900mm,从西南向东北呈现"高-低-高"趋势。各气象因子对ET_0的影响(对ET_0变化的贡献率)主要取决于敏感性和相对变化率两方面。3个区域ET_0对相对湿度的变化均表现最敏感,其敏感系数分别为-1.13、-1.40、-1.53。在主要气象因子中,在四川盆地和攀西地区,平均风速的多年相对变化率最大(-29.7%、-16.3%),川西高原则为平均温度(40.4%)。进一步分析得出,平均风速在四川盆地和川西高原对ET_0变化的贡献率最大,是主导影响因素,而在攀西地区则为相对湿度。     

基于MODIS资料的新疆土壤水分遥感应用研究

以新疆2005年4-8月土壤墒情数据和MODIS卫星遥感数据为基础,通过对主要农作物生长季内NDVI变化、不同层次土壤相对湿度与地表亮温日较差的相关分析,构建了土壤相对湿度回归模型。所有模型均通过0.01水平的F检验。分析得出:新疆5月下旬以前利用热惯量法监测土壤墒情精度在81%以上,6月上旬-8月下旬单纯使用热惯量法监测土壤墒情精度不够理想。     

我国有机肥的现状与发展前景分析

分析了我国有机肥的现状与发展前景。我国有机肥的资源丰富，数量持续增长，质量却有所降低，利用率也在下降。有机肥利用技术不适应当前农村的新需求，以及有机肥管理工作不到位，是我国有机肥利用率下降的主要原因。今后应以秸秆与畜禽粪便的简便处理、直接利用为主要发展方向，争取逐步达到5000万t养分的年施用量，与化肥形成1：1的施用比例，实现合理的施肥策略。     

基于幅值迭代剪枝的多目标奶牛进食行为识别方法

针对奶牛进食行为监测通常要为每头奶牛配备监测设备,但受限于设备成本,很多应用于奶牛养殖场的奶牛行为监测方法难以普及的问题,提出了一种多目标奶牛进食行为识别方法,基于YOLO v3算法,根据目标差异,将牛舍中的奶牛分为3类目标来实现奶牛进食行为监测,以通过单台设备监测多头奶牛的进食行为.YOLO v3算法具有计算成本高、...     

基于地相位优化估计的RVoG三阶段森林冠层高度反演

极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）估测森林结构参数中,数据受基线长度、信噪比、环境地形以及雷达波长的影响,尤其在复杂森林环境条件下,会导致观测到的复相干存在误差,从而影响最终的反演结果。为解决此问题,首先探讨了体相干选择对RVoG三阶段森林冠层高度反演的影响,以地相位为参考逐像素选择距离地相位最远的相干性作为体相干。其次改进了地相位估计方法,采用戴明回归（DMR）和正交回归（OGR）2种相干直线拟合方法来改进地相位的估计,并在DMR拟合方法中设置了不同的误差比（0.3和0.6）来比较地相位估计方法对RVoG三阶段森林冠层高度反演的影响。研究结果表明：以地相位为参考逐像素选择体相干的反演结果相较于直接使用HV极化通道的复相干γ_HV为体相干的反演精度有明显提升,决定系数（R²）由0.349增加到0.383,均方误差由7.097 m²降低到5.755 m²。在体相干优化选择的基础上,采用了戴明回归和正交回归对地相位估计方法进行了改进。表明基于最小二乘回归（LSR）地相位估计的RVoG三阶段反演精度最...     

基于R2U-Net和空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别

针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题,以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象,提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进,以U-Net为骨架网络,采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失,在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码,实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面,针对缝匠肌这一核心目标肌肉区,采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型,以验证该方法的准确性与实时性;另一方面,通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径,并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动,验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明：当交并比为0.8588时,本文方法平均精确度为0.9820,优于R2U-Net的(0.8324,0.9775);单样本检测时间平均为82ms,说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像,满足机器人自主分割系统的实时性要求,优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后,在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验,机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s,平均偏移距离为4.36mm,最大偏移距离不大于5.9mm,满足羊后腿去骨分割的精度要求。