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TILLING(Targeting Induced Local Lesions In Genomes)即定向诱导基因组局部突变技术,是一种全新的反向遗传学方法,它借助高通量的检测手段,能够快速有效地从化学诱变剂(EMS)诱变的群体中鉴定出点突变。在TILLING技术中,突变位点的测序检测、EMS诱变群体的构建、目的基因及片段的筛选、碱基错配内切酶的选择都是该技术的核心内容。在甜瓜"Piel deSapo"TILLING平台的构建中,PCR产物直接测序和克隆测序2种方法用于检测8个突变家系的碱基变化。在直接测序中,4个突变家系的测序结果清晰,能够确认碱基的变化,其他4个家系的结果不清晰,不能确认碱基的改变。在克隆测序中,8个家系的测序结果均清晰,能够直接确定目的基因的点突变。在2种方法的比较中,克隆测序的准确率、效率明显优于直接测序法。 相似文献
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为给草莓新品种选育提供理论支持,现对多个品种的普通草莓种子与太空草莓种子进行了发芽率对比试验。结果表明,太空"章姬"种子的发芽率比普通"章姬"种子高,也显著高于其它普通草莓品种的种子,这应该是太空"章姬"种子在宇宙中经过诱变所致。 相似文献
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基于图像处理多算法融合的杂草检测方法及试验 总被引:1,自引:0,他引:1
自动化除草是现代精确农业科学领域的研究热点。已有的自动化除草解决方案中普遍存在鲁棒性不强、过度依赖大量样本等问题,针对上述问题,本研究提出了基于图像处理多算法融合的田间杂草检测方法,设计了一套田间杂草自动识别算法。首先通过设置颜色空间的阈值从图像中分割土壤背景。然后采用面积阈值、模板匹配和饱和度阈值三种方法对作物和杂草进行分类。最后基于投票的方式,综合权衡上述三种方法,实现对作物和杂草的精准识别与定位。以大豆田间除草为对象进行了试验研究,结果表明,使用融合多图像处理算法的投票方法进行作物和杂草识别定位,杂草识别平均错误率为1.79%,识别精度达到98.21%。相较单一的面积阈值、模板匹配和饱和度阈值方法,基于投票权重识别杂草的精度平均提升5.71%。同时,针对复杂多变的农业场景,进行了存在雨滴和阴影干扰的鲁棒性测试,实现了90%以上的作物识别结果,表明本研究方法具有较好的适应性和鲁棒性。本研究算法可为智能移动机器人除草作业等智慧农业领域应用提供技术支持。 相似文献
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甜瓜雌雄异花同株近等基因系的构建及近等性评价 总被引:4,自引:1,他引:3
雌雄异花同株类型在甜瓜杂交制种时可部分免除人工去雄,确保杂交种纯度,所以,对杂种优势利用中有着重要价值.为了研究和利用控制甜瓜雌雄异花同株基因A,用雌雄异花同株材料Mr作母本P1,雄花两性花材料Mm作父本P2,用P1做轮回亲本与F1杂交,经连续回交并最终自交纯化,获得雌雄异花同株近等基因系(BC6F4).用形态相似法和AFLP标记对获得的近等基因系和轮回亲本进行分析,结果表明:(1)Mr xMm的F2与BC6S1分离群体中,雌雄异花同株株数与雄花两性花株数符合3:1比例,回交群体中雌雄异花同株株数和雄花两性花株数符合1:1的比例;在发育期、果皮色、网纹等农艺性状上没有明显差异;(2)用448对AFLP引物检测轮回亲本和近等基因系之间多态性,有417对引物没有多态性,31对有多态性,统计得其遗传相似系数为99.73%;(3)平均每个AFLP引物对可扩增出46.8条带,说明AFLP揭示的遗传信息量很高,是一种评价近等性较理想的分子标记,这与以往结果一致. 相似文献
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