大豆胁迫相关蛋白GmSAP3基因的克隆和表达分析

胁迫是影响植物生长发育和农作物产量的重要因素.胁迫相关蛋白(stress associated protein,SAP)是一类锌指蛋白,广泛参与植物发育和胁迫响应.为了研究大豆SAP基因的功能,本研究以'商豆1201'为材料克隆了GmSAP3基因,并进行了生物信息学分析,采用RT-PCR分析该基因在大豆不同组织和温度胁迫下的表达模式.结果 表明,GmSAP3基因CDS序列全长为513 bp,编码170个氨基酸,GmSAP3蛋白等电点pI为6.79,分子量为18.30568kD;序列分析发现,GmSAP3含有2个保守结构域(zf-A20和ZnF-AN1),序列比对和进化分析发现GmSAP3与GmSA P26亲缘关系最为接近.RT-PCR结果表明,GmSAP3在大豆不同组织中均有表达,其中根和叶片表达较高;GmSAP3受高温胁迫诱导表达,推测该基因在大豆胁迫响应中具有重要作用.本研究为GmSAP3基因功能研究提供了一定的理论支持.     

基于深度学习的病害识别方法研究

当前在大面积生产中,主要病害的发生严重威胁农作物健康持续发展,亟须高效的病害识别方法来解决人工识别耗时、误判及效率低等问题。通过SONY@6300数码相机和开源数据库获取3种病害图像各150张,利用Labelme标注图片病斑,经过图像增强得到2 250张图片并构成数据集,按照8∶1∶1的比例划分为训练集、验证集和测试集。训练Deeplabv3+、 U-Net、 U-Net++等3种神经网络模型,对3种病害的图片进行预测并评价,比较在相同迭代次数下的损失曲线;根据对测试集进行预测的混淆矩阵,计算其精准度、召回率和F1得分。综合对比这3种模型的性能,结果表明U-Net++效果最好,3个评价指标均在97%以上,对病害的分割性能也优于Deeplabv3+和U-Net模型。研究结果可为生产上病害防治提供科学指导,也可为其他作物的病害识别提供技术参考。