水稻细菌性条斑病及其抗性研究进展

本文简要综述了近年来国内外对水稻抗细菌性条斑病在病原菌鉴定、水稻抗源筛选、抗性生理遗传以及抗性的分子生物学等方面的研究进展，以期为水稻细条病的深入研究提供参考。     

基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法

针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁"迷失"数量,提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较,验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力,收敛速度提高近1倍。     

基于改进蚁群算法的风洞试验俯仰机构运动误差优化

为提高风洞试验俯仰机构的运动精度,减少初始误差,提出了基于改进蚁群算法的俯仰机构运动误差优化分析方法。针对影响俯仰机构运动精度的3个误差源——弧形导轨半径R、连杆长度L、直线导轨安装位置yOa,建立俯仰机构运动误差分析数学模型;推导了可用于分析误差的改进蚁群算法模型,将俯仰机构3个误差源的求解转换为对目标函数优化问题的求解,采用改进算法进行误差优化。对比传统数值方法,改进后的蚁群算法对误差求解精度达到10~(-5)mm级,有效地避免了结构自身产生的初始误差源对计算结果的影响。     

水稻白叶枯病黄单胞菌中与甘蓝黑腐病黄单胞菌致病因子调控基因(rpf 基因)同源基因的分子克隆

DNA-DNA 杂交结果表明,水稻白叶枯病黄单胞菌总 DNA 中存在着与甘蓝黑腐病黄单胞菌致病因子调控基因(rpf 基因)具有同源性的 DNA 外段.应用广谱性寄主载体pLAFRI,在大肠杆菌中建立了水稻白叶枯病黄单胞菌野生型菌株 T3000的基因文库.从文库中筛选到与 rpf 基因具有同源性的克隆 pGXN3000,将重组质粒 pGXN3000通过三亲本接合转入甘蓝黑腐病黄单胞菌 rpf 基因突变体,发现 pGXN3000能互补甘蓝黑腐病黄单胞菌 rpf突变体,恢复其致病性胞外酶和胞外多糖的产生及致病性.转座子 Tn5诱变,缺失分析及DNA-DNA 杂交实验结果表明,重组质粒 pGXN3000中确实含有与甘蓝黑腐病黄单胞菌编码。双组份调控系统”蛋白的 rpfC 基因功能相同的基因,此基因被定位于 pGXN3000中的3kb BamHl 片段中。     

基于时序高光谱和多任务学习的水稻病害早期预测研究

水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析（Principal component analysis, PCA）和随机森林（Random forest, RF）算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法（Whale optimization algorithm, WOA）对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明：PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。     

水稻白叶枯病抗性基因和相关因子研究利用进展

水稻白叶枯病严重制约水稻生产,抗病基因的发掘与利用是目前防治该病害最环保有效的手段。为高效发掘、研究和利用抗白叶枯病基因,本文概述了白叶枯病菌与水稻的互作机制,总结了抗白叶枯病基因的定位与克隆现状并对其功能类型加以分类,归纳了抗病相关因子的研究进展。针对目前抗白叶枯病基因的研究进展缓慢且概述性研究报道相对滞后的现状,提出研究展望,认为应更深入研究水稻抗白叶枯病基因的定位克隆与利用,并大力探究抗病基因与抗病相关因子的协同作用关系。     

基于蚁群-BFS算法的复杂环境下农业机器人全区域覆盖研究

目的 以路径重复率为优化目标解决农业机器人在数字生态农场中的全区域覆盖问题。方法 首先,将栅格地图中的障碍物进行膨胀处理,在此基础上进行矩形分区以及分区合并操作;然后,通过改进的蚁群算法规划分区间的遍历顺序、通过改进的广度优先搜索(Breadth first search, BFS)算法规划分区间终点与起点的衔接路径,从而实现机器人全区域覆盖。2种算法的具体改进方案为：分别通过人工免疫算法与粒子群算法改进遗传算法的选择与交叉算子,并将改进后的选择算子、交叉算子、原遗传算法变异算子与蚁群算法相结合改进传统蚁群算法信息素更新方法;建立动态函数以简化BFS算法规划的路径。结果 仿真结果表明,改进蚁群算法收敛时的迭代次数较传统蚁群算法减少了83.1%,路径长度相比减少了4.8%;由改进的蚁群算法与改进的BFS算法规划的机器人遍历路径重复率是传统蚁群算法和BFS算法的56%,且农业机器人能实现对农田区域的100%覆盖。结论 本研究提供了一种农业机器人在复杂环境的数字生态循环农场中进行全遍历覆盖的解决方案。     

蜜蜂性比值对蜂群繁殖力及分蜂性影响的研究

以意大利蜜蜂为材料,把定期害雄蜂封盖的蜂群作为试验组,不割雄蜂封盖的蜂群作为对照组,定期测定各组蜂群的繁殖力及分蜂性等指标。结果表明,两组蜂群繁殖力分蜂性,都是差异不显。     

我国水稻三大病害综合治理研究(综述)

对我国近年来在水稻稻瘟病、纹枯病、白叶枯病的研究现状以及病原菌、抗性品种、控害栽培、药剂及抗药性、病害流行及预测预报、防治指标及防治策略等方面的进展进行了评述。     

福建省花生青枯病菌致病型及生物型的测定

从采自福建 10个县 (市 )花生青枯病株标样中 ,分离出花生青枯病原菌菌株 72个 .对其中有代表性的15个菌株进行致病型测定 ,2 9个菌株进行生理生化测定 .供试菌株在鉴别寄主上的致病反应表明 ,福建省的花生青枯病菌属于致病型 和 ,其中以致病型 为主 .对乳糖、麦芽糖、纤维二糖、甘露醇、山梨醇和甜醇的利用能力以及对硝酸盐的还原作用表明 ,除晋江菌株的硝酸盐还原作用不产生气泡 ,定为生物型 - 4 ,同安菌株由于不利用三糖而利用三醇定为生物型 外 ,供测的其他菌株都属于生物型