巴马小型猪高脂诱导模型建立及其肝脏转录组学研究

利用高脂饲料诱导建立巴马小型猪代谢疾病模型并分析肝脏转录组变化。选取1月龄巴马小型猪24头,随机分为对照组与高脂诱导组,对照组饲喂普通饲料,高脂诱导组饲喂含2.0%胆固醇饲料,定时监测体重、血常规及生化指标,6个月后试验结束,作心脏冠状动脉造影、器官组织学检测及肝脏转录组分析。结果表明,高脂诱导组个体饲喂4个月体重显著高于对照组,诱导期后血液生化指标中甘油三酯显著高于对照组,饲喂6个月时冠状动脉造影及器官组织切片未见显著病变,肝脏转录组分析显示高脂诱导组与对照组相比有2 468个差异表达基因,主要与代谢途径相关。为期6个月的高脂饲喂未致巴马小型猪明显代谢性疾病及心血管病变,但血液甘油三酯水平显著升高,显著影响肝脏代谢途径相关基因表达。文章系统探讨高脂诱导模型,结合血液生化、组织学、冠脉造影及肝脏转录组分析,进一步获得代谢通路相关潜在标记基因,为建立理想小型猪代谢疾病模型提供参考。     

基于高光谱成像技术识别水稻纹枯病

【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。     

猕猴桃叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究

【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91～0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。     

西藏茶叶加工工艺探究

第一作者简介:张子威(1996-),男,重庆江津人,研究方向:森林培育。18523193298(电话),1396801281@qq.com(邮箱)     

高含油量油菜品系遗传多样性分析

为研究和揭示高含油量油菜品系资源的遗传多样性,研究通过多态性丰富的8对SRAP引物组合对不同来源的54份甘蓝型油菜高含油量品系进行了遗传分析。8对引物组合的有效等位基因数(Ne)、Nei’s基因多样性指数(H)、 Shannon’s信息指数(I)和多态性信息含量(PIC)平均值分别为1.74、1.46、 0.27和0.4;该结果表明SRAP技术对高含油量油菜品系的多样性分析具有较高的检测率。聚类结果分析显示品系间的最大遗传相似系数为0.98,最小为0.71,具有较高的遗传多样性。在遗传相似系数为0.78时可将所有品系分为6大类群,Ⅰ-Ⅳ由23569等来自加拿大和我国不同油菜生态区的6份材料组成,Ⅴ和Ⅵ类则由38份和10份材料构成,占绝大多数。其中第Ⅴ类将黄色、中间色和大多数含油量高的品系聚在一起;黑色、中间色和相对较低含油量的材料则聚在第Ⅵ类中;同时,Ⅴ和Ⅵ也可分成3个和2个亚类。高油种质资源聚类与粒色、含油量关系密切,而与地理来源、芥酸、硫苷等关联性较小,各类群材料与地域来源、含油量、粒色、品质等性状没有单一的指向性关系,相互独立又相互渗透。     

冬小麦生育前期LAI 高光谱反演研究

【目的】冬小麦生育前期稀疏植被条件下叶面积指数反演对于播期、早期苗情监测有重要意义。【方法】文章利用实测冬小麦生育前期冠层高光谱数据,基于相关关系矩阵图筛选7个新的敏感植被指数、优选40个前人研究的双波段组合或多波段组合植被指数,利用单变量回归和偏最小二乘多变量回归分析47个植被指数与稀疏冬小麦叶面积指数(LAI)的相关性。【结果】植被指数PVR(650,550)、VARI(680,555,480)、RVI(1 868,1 946)与LAI相关性好,其中PVR(650,550)与LAI构建的模型拟合度最好,决定系数R~2为0.730,均方根误差RMSE为0.450。而相对单个植被指数,利用多个植被指数的偏最小二乘多元回归模型提高了LAI估算精度,R~2为0.779,RMSE为0.380。【结论】在冬小麦生育前期植被稀疏条件下,利用高光谱数据反演冬小麦LAI是可行的,可为冬小麦早期长势遥感监测提供支撑。     

基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取

以入侵植物薇甘菊高光谱图像为研究对象,基于4种预处理方法对薇甘菊高光谱图像进行降低噪声处理,分别研究了基于主成分分析的特征提取方法和基于BP神经网络的分类模型,筛选出薇甘菊高光谱识别的最优预处理方法,以实现薇甘菊的快速准确识别。结果显示,预处理方法为一阶、二阶微分的识别率分别为81.2%和76.92%;标准正态变量变换(SNV)和一阶微分+SG平滑的识别率分别为89.74%和87.18%。多次试验得到基于SNV预处理方法的识别率最稳定,即得到最优预处理方法为SNV。     

甘蓝型冬油菜天油16号选育报告

甘蓝型冬油菜新品种天油16号为天水市农业科学研究所选育的强冬性三系杂交种。在2015—2017年甘肃省冬油菜区域试验中,2 a 8点(次)平均产量3 158.85 kg/hm~2,较对照品种甘杂1号增产12.73%。该品种生长势强,抗寒耐旱,高产稳产;籽粒含油量470.3 g/kg,芥酸含量25.4 g/kg,硫苷含量74.08μmol/g。适宜于甘肃天水、陇南干旱半干旱二阴山区及同类型生态区种植。     

转双价双Bt基因(Cry1Ac+Cry2Ab)抗虫棉栽培地生存竞争能力研究

为建立国家转双价双Bt抗虫基因棉环境安全评价技术,对转双价双Bt基因(Cry1Ac+Cry2Ab)抗虫棉栽培地生存竞争能力进行研究,结果表明,转双价双Bt基因棉花与对照赣棉11相比,各生育期株高生长具有显著竞争优势,优势值3.48～4.75 cm;吐絮期棉覆盖度竞争优势超对照46.77个百分点,达显著水平;产量竞争力优势籽棉超对照1 013.85 kg/hm2,皮棉超对照433.20 kg/hm2,均未达到显著水平;发芽率竞争优势极显著,超过对照2.75个百分点。与非转基因常规棉相比,转双价双Bt抗虫基因棉生存竞争能力优势显著。     

高铵氮废水来源及处理工艺研究进展

目前高铵氮低碳工业废水排放量正在不断增加,如何快速有效去除该类废水成为全球关注的问题.生物处理技术因具有投资少、去除率高、无二次污染特点而成为废水处理领域的研究热点.然而传统的生物脱氮技术不能同时满足高铵氮废水的去除.本文在综述高铵氮废水来源及传统生物脱氮理论的基础上,介绍了目前突破传统脱氮理论的一些新型生物脱氮技术的研究进展.