谷子功能基因发掘现状及展望

谷子是起源于我国的古老粮食作物,在约1万年前由青狗尾草驯化而来,是人类最早驯化栽培的禾谷类作物。作为北方旱作生态农业建设的主体作物和应对未来极端气候条件的战略储备作物,谷子抗旱、耐贫瘠、适应性广等特性使其在当前的种植业结构调整中起着重要作用。谷子也因其具有自花授粉、单穗结实多、染色体倍性简单(二倍体)、基因组小、属于C₄作物等特征,已被认为是最适合的C₄光合作用及耐逆分子遗传学研究的禾谷类模式作物。此外,我国拥有最丰富的谷子种质资源及领先的谷子遗传育种研究,因此对这些种质及基因资源的充分发掘及合理利用,对我国谷子产业的发展具有深远意义及重要影响。本文综述了近年来谷子农艺及产量性状、品质性状、氮磷吸收转运及抗逆等方面的研究进展,并对存在的问题及未来的发展趋势进行了讨论和展望,以期推动我国谷子的科研创新水平及产业发展。     

湖南省10种籼稻谷挥发性成分的相似性研究

采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱(HS-SPME/GC-MS)联用方法对湖南省10种籼稻谷挥发性成分的相似性进行了研究。结果表明,该方法可以很好地分离籼稻的挥发性成分;通过对10种籼稻的GC-MS图谱分析,共确定了12个色谱峰为这10个品种籼稻挥发性成分的特征指纹峰,建立了籼稻挥发性成分的GC-MS指纹图谱,并对该图谱进行了相似度分析,结果显示10种籼稻相似度很高。建立的籼稻GC-MS指纹图谱,具有重复性和稳定性,可用于评价相关籼稻质量,为进一步研究稻谷挥发性成分提供参考。     

不同厚度秸秆隔层对河套灌区盐碱土壤温度、水分和食葵产量的影响

[目的]研究不同厚度秸秆隔层对盐碱地食葵农田土壤温度、水分动态变化及产量的影响,为河套灌区筛选适宜盐碱地食葵生长的合理厚度秸秆隔层措施提供依据.[方法]2015—2017年在内蒙古河套地区典型盐碱农田设置了4个不同厚度的秸秆隔层,分别为CK(无秸秆隔层)、S3(厚度3 cm秸秆隔层)、S5(厚度5 cm秸秆隔层)和S7...     

谷子miR169家族及其靶基因的鉴定与功能分析

microRNA广泛参与植物中多个生长发育过程,miR169家族是最保守的miRNA家族之一。对谷子miR169（sit-miR169）家族进行生物信息学分析,包括染色体分布、系统进化、碱基保守性、二级结构和sit-miR169及其靶基因的表达。鉴定了15个sit-miR169,分布于7条染色体上。系统进化分析显示,sit-miR169家族前体sit-MIR169大致可以分为2簇,部分sit-MIR169成员与水稻osa-MIR169家族成员亲缘关系较近。sit-miR169的前体均可形成稳定的二级茎环结构,成熟体均产生于前体的5′端臂上,且成熟序列的碱基保守性很强。sit-miR169在花、叶和根中均有表达,具有明显组织表达特异性。sit-miR169的靶基因主要是NF-YA转录因子基因,此外还有L型凝集素类受体蛋白激酶、ω-6脂肪酸去饱和酶、转运蛋白Sec1a、SDG40蛋白、环指跨膜蛋白和核糖体大亚基假尿苷合酶SVR1基因等。miR169通过调控靶基因,尤其是NF-YA的表达量来影响植物的生长发育和对环境的应答。谷子NF-YA基因主要在根和穗中表达,表现出明显的组织表达特异性。此外,sit-miR169靶基因的表达受环境诱导,如干旱条件能进一步诱导Seita.9G521100基因在根中的表达。     

县域农村集体建设用地入市流转潜力研究——以吉林省安图县为例

以吉林省安图县为例,通过典型样地调查与资料搜集相结合估算经营性建设用地总量,运用主成分分析及层次分析法构建现实流转潜力影响因素修正体系,确定各影响因素的权重,采用影响因素修正法估算出县域集体建设用地现实流转潜力,并进行潜力分级.结果表明:吉林省安图县农村集体建设用地入市流转现实潜力与理论潜力差异较大,各区域流转潜力明显不同;自然及社会经济因素及区域发展模式和资源禀赋是导致差异的重要因素.实践中应根据集体建设流转潜力的数量及空间分布的差异,对推进集体建设用地入市流转做出合理规划和布局.     

河套灌区春灌结合秸秆隔层对盐碱土壤温度的调控效果

  【目的】  对内蒙古河套灌区向日葵生长季土壤温度进行连续监测,从土壤温度变化的角度对春灌结合秸秆隔层措施进行了科学评价。  【方法】  田间微区定位试验在内蒙古五原县进行,供试作物为食用向日葵 (Helianthus annuus L.),品种为JK601 (2016—2017年) 和HT361 (2018年)。以无秸秆隔层+常规春灌量2250 m3/hm2为对照 (CK),其他处理均采用秸秆隔层,灌水量为对照的100% (W100)、90% (W90)、80% (W80)。秸秆隔层一次性布置,之后连续3年,用5TE-传感器测定食葵生育期膜内距地表下10、20、30和40 cm处土壤水分、电导率、温度。在食葵收获期,调查产量和产量构成因素。  【结果】  与CK相比,W100处理0—40 cm土层土壤温度在食葵生育时期均表现出增温效果,但增温幅度随着试验年份的增加而降低,其中在2016年食葵蕾期、花期和成熟期显著增温0.7℃～1.8℃,2017年食葵苗期、蕾期和花期生长阶段显著增温0.6℃～1.7℃ (P < 0.05),而在2018年两处理间土壤温度无显著差异。W100处理0—40 cm土层土壤温度在食葵苗期和蕾期最高,与W90和W80处理相比,3年平均提高了0.3℃～0.4℃和0.2℃～0.5℃;而在食葵花期和成熟期表现为W80处理的土壤温度最高,与W100和W90处理相比,3年平均提高了0.8℃～1.0℃和0.5℃～1.0℃ (P < 0.05)。相较于CK处理,W100处理和W90处理均能增加食葵产量。其中,W100处理在3年分别增产34.63%、18.83%和6.57%,W90处理分别增产30.42%、15.91%和0.64%。  【结论】  综合比较土壤温度调控、节约水资源、作物产量,在当地常规春灌基础上减少10%灌水量结合秸秆隔层处理 (W90) 是较优方案。秸秆隔层处理对土壤温度的调控效果在前两年较为显著,因此,应考虑每两年进行一次隔层处理,以保证该措施对土壤温度调控的有效性。     

青稞籽粒长和宽的差异性

为了解青稞籽粒长、宽在品种(系)间的差异,以来自国内外的214份青稞品种(系)为材料,对粒长、粒宽进行鉴定分析。结果表明,青稞粒长、粒宽在品种(系)间均存在显著差异。粒长的变异范围为4.125～8.117 mm,平均值6.075 mm,总变异系数10.906%;籽粒较长的材料有北青2号(青海海北)、长芒裸大麦(云南昆明)、白青稞(西藏隆子)、山青7号(西藏山南)和喜马拉4号(西藏仁布),以喜马拉4号最长;籽粒较短的材料有湟中六棱青稞(青海湟中)、扎骨(西藏左贡)、褐青稞(青海)、米大麦(云南晋宁)和米如红(西藏南木林),以湟中六棱青稞最短。粒宽变异范围为1.670～3.553 mm,平均值2.596 mm,总变异系数13.721%;籽粒较窄材料有米如红(西藏南木林)、白青稞(西藏昌都)、丹巴黑青稞(四川丹巴)、冬207(西藏拉萨)和白青稞(西藏隆子),其中最窄品种为米如红;较宽材料为Bang-Iu(墨西哥)、紫青稞(西藏穷结)、繁29(青海)和喜马拉6号(西藏日喀则),最宽材料为喜马拉6号。从材料来源看,青稞粒长在不同地区间也差异显著,但粒宽差异不显著;甘肃材料的粒长平均值最大(6.2...     

基于独立成分分析结合遗传算法的电子鼻蜜源检测特征信号挖掘

针对交叉敏感性传感器阵列电子鼻图谱含样品信息全、噪声杂、信号冗余等特点,该文根据盲信号处理原理,利用独立成分分析提取油菜蜜、椴树蜜、洋槐蜜电子鼻交叉信号中不同性质分离的独立信号。将各蜜源样本电子鼻信号矩阵延响应时间轴方向展开,统一了各样品间独立成分分解顺序的一致性,并保持了混合信号矩阵中蜂蜜样本的排序。根据不同独立成分数分离信号所带来的蜜源分类效果,8个独立成分为最优成分数。结合遗传算法筛选出各独立成分中代表蜜源样本间差异而无重复信息的特征响应点20个,来富集蜂蜜样本间的整体电子鼻差异信息,并发现大部分集中于信号的吸附阶段,少量出现于解析附阶段。油菜蜜、椴树蜜、洋槐蜜蜜源判别模型采用支持向量机算法建立,通过比较原始信号、电导变化最大值、主成分分析（principal component analysis, PCA）、独立成分分析（independent component analysis, ICA）、独立成分分析结合遗传算法（genetic algorithm, GA）这5种信号处理方式,发现ICA结合GA的特征信号挖掘效果最优,预测集判别率（95.0%）最高,其中油菜蜜、椴树蜜、洋槐蜜的预测集判别力分别为24/25、16/17、36/38;且与训练集判别率（96.3%）最接近,说明模型稳定性高、泛化能力强。结果表明该方法可以准确提取电子鼻信号中能代表蜂蜜蜜源差异信息的特征信号,并在保证蜜源分类效果的前提下,大幅减小电子鼻信号的数据量。该研究为去除电子鼻交叉信号中的冗余成分,并挖掘掩藏其下的差异信息提供了很好的指导意义,同时也拓宽了ICA的应用范围。     

土壤中水溶性有机碳测定中的样品保存与前处理方法

对棕壤、褐土和红壤样品研究结果表明 ,土壤水溶性有机碳 (WSOC)在中雨停止 72小时后几乎恢复到正常水平 .采集的土样应尽快测定 .如须保存 ,则以冷藏为好 ,同时要避免水分丧失 .样品测试直接用鲜样进行 ,其中水分和大于 1mm颗粒物对结果的干扰可通过校正排除 .提取时间则以 5h为宜     

基于近红外光谱技术的蜂蜜掺假识别

为了实现蜂蜜掺假的快速识别,应用近红外光谱结合模式识别方法对蜂蜜掺假现象进行了识别分析。该研究收集了中国不同品种、不同地域的典型天然蜂蜜样品,根据目前市场上常见的蜂蜜掺假手段,掺假物质及相对含量情况配制了掺假蜂蜜样品,利用傅立叶近红外光谱仪采集其透反射近红外光谱,分别采用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）,独立软模式法（SIMCA）,误差反向传播神经网络（BP-ANN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）等模式识别方法,进行蜂蜜掺假识别研究。研究结果表明：利用这4种方法在蜂蜜中掺入果葡糖浆和果葡糖水的情况下均能很好地识别出掺假蜂蜜样品,其中对于掺入果葡糖浆的掺假情况,校正集的正确判别率均达到95%以上,验证集的正确判别率均达到87%以上,对于掺入果葡糖水的掺假蜂蜜校正集的正确判别率均达到93%以上,验证集的正确判别率均达到84%以上。通过比较4种不同的识别算法,发现采用LS-SVM时,对两种掺假情况下校正集和验证集的正确判别率均达到了100%,表明基于近红外光谱的蜂蜜掺假快速准确识别是可行的。