水稻穗颈维管束及产量相关性状的QTL分析

采用2个偏粳品种“光三”／C418的重组自交系群体，构建SSR标记的连锁图谱，并以此对水稻穗颈维管束数和产量相关性状进行了QTL(Quantitative Trait Loci)分析。在第1，5，8和11染色体上检测到4个控制穗颈大维管束数的QTL。在第5，9和10染色体上检测到3个控制穗颈小维管束数的QTL；共检测到产量及8个与产量相关性状的30个QTL。通过分析穗颈维管束数与穗一、二次枝梗数，穗一、二次枝梗粒数，穗粒数，结实率，单株产量QTL在染色体上的分布及连锁关系，表明穗颈维管束是影响产量的重要解剖结构；通过增加穗颈大、小维管束数可望增加水稻“库”的容量。保证“流”的畅通。     

利用全基因组关联分析挖掘粳稻直链淀粉含量调控基因

直链淀粉含量是评价稻米蒸煮食味品质关键指标,挖掘控制该性状QTLs/基因对于改良稻米品质具有重要意义.研究利用295份粳稻种质组成的自然群体为试验材料,测定2019年和2020年稻米直链淀粉含量,结合重测序得到788 396个高质量SNP,利用Tassel 5.0软件混合线性模型(MLM,Q+K)作全基因组关联分析.结果表明,两年共检测到12个与稻米直链淀粉含量相关QTL,分布在水稻第3、4、11和12染色体上,贡献率范围为8.78％～11.62％,其中qAAC4-2和qAAC12-2在两年中重复检测到.进一步针对这两个QTL区间内所有基因作单倍型分析,结合基因注释和前人研究结果,推测LOC_Os04g33640为影响稻米直链淀粉含量新候选基因.     

青海云杉群落空间结构特征研究

根据祁连山林区青海云杉群落16块样地256个样方的调查结果,对青海云杉群落的垂直结构、种群空间分布格局进行了研究。结果表明:青海云杉群落垂直结构分化明显,一般分为乔木层,灌木层,草本层和苔藓层4层;乔木层和青海云杉种群呈聚集分布格局,乔木种群聚集强度大小依次为:青海云杉混交林>青海云杉群落>灌木-青海云杉林>马先蒿-青海云杉林>苔藓-青海云杉林>草类-青海云杉林。不同林型的垂直结构、空间分布格局都存在一定的差异,草类-青海云杉林中乔木种群呈随机分布,其它林型和青海云杉群落中乔木种群均为聚集分布。苔藓-青海云杉林、草类-青海云杉林、灌木-青海云杉林中青海云杉种群都有随海拔升高由均匀分布向聚集分布逼近的特点。苔藓-青海云杉林是该群落中最稳定的林型,青海云杉种群对维持群落稳定起决定性作用。     

无人机多光谱遥感反演不同深度土壤盐分

快速、精准获取作物覆盖下的土壤盐分信息,可以提高区域土壤盐渍化治理的有效性。该研究在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内试验地获取无人机多光谱遥感图像数据,并同步采集不同深度的土壤盐分数据。通过遥感图像数据提取光谱反射率并计算传统光谱指数,在此基础上引入红边波段建立新的光谱指数,同时使用Elastic-net算法（ENET）对光谱变量进行筛选,并将筛选后的光谱变量分为原始光谱变量组和改进光谱变量组;运用BP神经网络（Back Propagation Neural Networks,BPNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）3种机器学习方法,构建作物覆盖下不同土壤深度的土壤盐分反演模型,并基于最佳反演模型绘制试验区不同深度土壤盐分反演图。结果表明,使用ENET变量选择方法可以有效筛选出最优光谱变量,且基于改进光谱变量组构建的反演模型精度均高于原始光谱变量组;ELM模型反演效果优于SVM模型和BPNN模型,其验证集的决定系数为0.783,均方根误差为0.141,一致性相关系数为0.875;研究区域内,作物覆盖下的土壤盐分最佳反演深度为10～20 cm;在不同土壤深度下,基于改进光谱变量组构建的最佳反演模型绘制的土壤盐分反演图可以较为真实的反映试验区内的盐渍化程度,这说明引入红边波段构建光谱指数可以用于土壤盐分的反演。该研究为无人机多光谱遥感监测农田土壤盐渍化以及农田盐渍化治理提供了一种新途径。     

三轴卧式TMR饲料车的设计及运动仿真

应用基于特征的参数化造型软件Pro/E完成了三轴卧式TMR饲料车各零部件的三维造型,并将各零部件进行了虚拟装配.利用Mechanics模块进行机构的运动仿真分析,产生了TMR饲料车可视化运动过程,通过对各零部件的运动情况进行干涉检查,输出分析结果图形.结果表明,该设计中各零部件不存在干涉现象,结构设计合理,利于进一步的分析研究.     

基于雷达遥感的不同深度土壤含盐量反演模型

为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,将Sentinel-1雷达影像作为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量数据,通过组合两组雷达后向散射系数构建多种指数,并用灰度关联（Gray correlation degree,GCD）排除共线性强的指数,采用偏最小二乘回归（Partial least squares regression,PLSR）、分位数回归（Quantile regression,QR）和支持向量机（Support vector machine regression,SVM）3种方法,构建0~10cm、10~20cm不同深度下的土壤含盐量反演模型。结果表明,在3种回归方法中,SVM回归模型的精度最高,模型建模集决定系数R2c、验证集决定系数R2p均在04以上,建模集均方根误差RMSEc、验证集均方根误差RMSEp均小于03%,分位数回归模型次之,偏最小二乘回归模型最差;在各反演深度下,0~10cm深度的反演精度均高于10~20cm深度的反演精度,其中在0~10cm深度下SVM反演模型效果优于其他模型,R2c、R2p分别为0568和0686,RMSEc、RMSEp分别为0.201%和0.151%。本研究可为雷达遥感监测裸土期土壤盐渍化提供参考。     

水稻中抑制衰老的嵌合基因的基因枪转化和表达分析

利用基因枪法把抑制衰老的嵌合基因导入水稻恢复系HP121和偏籼型品系8706,经PCR、点杂交以及Southern杂交分析, 证明外源基因已整合到水稻基因组中.通过叶片细胞分裂素含量和叶绿素含量的测定以及形态观察,表明抑制衰老的嵌合基因在部分转基因水稻中表达,叶片衰老得到延迟.转基因植株后代符合3:1遗传规律.