甘肃省研制出番茄病害检测芯片

由兰州慧盟生物有限公司与兰州大学合作完成的中小企业创新基金计划项目“番茄检疫性病害高通量快速检测蛋白芯片研制”,不久前通过了甘肃省科技厅组织的项目任务验收。     

基于光谱的春季育苗移栽期番茄苗健壮度量化检测

为了筛选影响春季育苗移栽期番茄穴盘苗健壮程度的关键指标,并实现其快速无损检测,测定了5项秧苗指标,经向量归一化预处理并采用独立性权系数法确定各指标权重,并根据权重结果挑选出包含信息较全面,影响较大的两个指标：叶绿素和干质量。两项指标所组成的简化秧苗评价值可以近似表示综合评价值,相关系数r为0.92,大大减少了品质检测所需的指标量,并可以很好的表征春季育苗移栽期番茄苗的健壮度。提取了各穴盘苗的可见-近红外光谱数据,经去噪和多元散射矫正（MSC）预处理,消除了由光散射等带来的光谱干扰信息,相较原始光谱信息更具可利用性。随后采用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法对样本集进行划分,利用波段值和评价值两种变量同时计算样本间距离,以最大化表征样本分布,提高样本差异性和代表性。采用竞争性自适应重加权算法（CARS）和无信息变量消除连续投影算法（UVE-SPA）优选光谱特征波数,降低光谱数据维度,得到了更能体现光谱特征的简化光谱信息,减少了冗余信息对建立模型精准度和分析速度的影响。最后应用偏最小二乘支持向量机（LS-SVM）和基于U-Net模型改造的卷积神经网络(CNN),以预处理后的光谱数据和提取特征波长后的光谱数据分别作为模型的输入,建立了光谱数据与综合评价值的非线性映射模型,并进行对比选优。结果显示：应用UVE-SPA预处理方法筛选出的波段,光谱信息更加丰富有效;两种预处理后的优选波段所建模型回归效果整体优于全波段建立的模型;CNN模型的建模效果整体优于LS-SVM模型,且UVE-SPA-CNN模型对光谱数据和秧苗评价值的回归分析效果最好,其建模集和预测集的相关系数r分别为0.988和0.946,均方根误差RMSE分别为0.085和0.025,为直接利用光谱数据获取融合了多种因素的番茄秧苗评价值,从而判别秧苗健壮度提供了理论依据。     

基于高光谱的番茄叶片过氧化物酶活力测定

用高光谱图像技术结合化学计量学方法,实现了番茄叶片中过氧化物酶(POD)活性的快速检测。利用高光谱图像的光谱特征建立预测模型步骤为：采集高光谱图像数据、获取光谱曲线、光谱数据预处理、提取特征波段、建立POD酶活性预测模型。与预处理方法(SG,SNV,MSC,1-Der和2-Der)相比,DOSC预处理对POD酶活性预测效果最好。研究表明：以443,464,413,410,401,402,426和926 nm这八个特征波段的光谱数据建立的DOSC-SPA-PLS模型对POD酶活性预测结果为R_p=0.935 3,RMSEP=37.80 U·g-1。这说明高光谱图像技术测定番茄叶片POD活性具有可行性,且预测结果令人满意,这为抗氧化酶活性和番茄植株生长状况的动态检测提供了新的方法。     

基于近红外特征光谱的番茄苗氮含量快速测定方法研究

为了提高近红外光谱技术快速测定番茄苗氮含量的准确度和稳健性,比较分析竞争自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、向后间隔偏最小二乘法(BiPLS )和组合间隔偏最小二乘法(SiPLS)四种特征波长挑选方法,筛选与番茄苗氮含量相关的特征光谱。在十种不同氮素处理水平下(尿素溶液浓度0～120 mg·L-1),培育60株番茄苗样本(每个处理6株),使其分别处于不同程度的过量氮素、氮素适度、缺氮素和无氮素状态。分别采集每株番茄苗样本的叶片,扫描其12 500～3 600 cm-1波段的近红外光谱。比较四种方法所建立的番茄苗氮素定量分析模型可知：CARS和MCUVE挑选的特征变量所建定标模型的性能比BiPLS和SiPLS挑选的特征变量所建定标模型的性能更优,但是预测性能远低于后者。其中,基于BiPLS建立的番茄苗氮素含量预测模型性能最佳,相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和性能对标准差之比(RDP)分别为0.952 7,0.118 3和3.291 0。因此,近红外光谱技术结合特征谱区筛选可以有效地提高番茄苗叶片氮素含量的定量分析模型指标,使模型更实用化。但是,特征波长挑选方法不具有普适性。基于单个波长变量筛选的方法所建立的模型较为敏感,更适用于样本状态较为均匀的待测对象;而基于波长区间筛选的方法所建的模型相对抗干扰性更强,更适用于样品状态不均匀,重现性较差的待测对象。因此,特征光谱筛选只有与样本状态及建模指标结合,才能使其在建模过程中发挥更好的作用。     

基于空间可分辨光谱的番茄成熟度判别方法研究

对基于空间可分辨光谱的番茄成熟度分类判别方法进行了试验研究。首先根据番茄的内部颜色,将600个番茄分为6个不同成熟度 (green, breaker, turning, pink, light red and red) ,然后用自行开发的多通道高光谱成像探头采集番茄的空间可分辨(SR)光谱,建立基于空间可分辨光谱的番茄成熟度偏最小二乘判别(PLSDA) 模型和支持向量机判别(SVMDA)模型。结果显示,对于PLSDA模型,SR光谱15为最佳分类光谱,分类正确率达到81.3%;对于SVMDA模型,SR光谱10为最佳预测分类光谱,分类正确率为86.3%。对六个成熟度等级番茄的判别分类,SVMDA模型要明显优于PLSDA模型。此外,相对于较小的光源-检测器距离SR光谱,较大的光源-检测器距离SR光谱可以获得更好的判别效果,显示出空间可分辨光谱在果蔬品质检测方面的应用潜力。     

红外热成像与近红外光谱结合快速检测潜育期番茄花叶病

现有的番茄花叶病无损检测方法无法在潜育期内,即显症之前进行早期识别导致施药不及时或者盲目过度施药。设计与试制了红外热成像信息采集系统,主要包括：光箱、红外热成像仪、温度及升降控制器、加热板和升降载物台。该系统能够根据温度起止节点的要求,人为调节拍摄温度。在江苏大学现代农业装备与技术省部共建重点实验室Venlo型温室中进行非抗病性番茄品种辽宁农科院L-402的培育。采用叶面摩擦接种花叶病毒(Tobacccco mosaic virus, ToMV),分为轻度感染组(LI),重度感染组(SI);LI组为磷酸缓冲液稀释500倍后的病毒液接种,SI组为病毒原液接种。对照组(CG)喷施等量磷酸缓冲液。接种10 d后叶片开始出现病斑,证明接种后9 d为番茄花叶病的潜育期。使用红外热成像系统采集了三个组共计144个样本的红外热成像图,计算叶表最大温差(MTD) 以表征潜育期内连续9 d内的叶面温度变化情况。CG组叶片的MTD值差异极小,而接种后叶片MTD值随着病毒侵染时间的推进发生了显著的变化。接种6 d后MTD值差异最大可达1.63 ℃,第7 d开始差异逐步缩小,表明病毒的扩散范围增大导致病叶越来越多的区域被侵染使得整体叶温上升。光谱采集采用两种方法进行,一种是根据热像图的MTD值计算判别出温度突变区域后采集光谱,记为热像采集法(TCM);另一种是不考虑病灶位置,在叶尖、叶中、叶基三个区域分别随机选择一个点采集光谱后求平均值,记为随机采集法(RCM)。TCM确定三个光谱采集点的选择原则是：LI组接种后3,6和9 d的温度突变区域平均MTD值比CG组温度分别高出0.3,0.7和0.5 ℃。SI组接种后3,6和9 d的温度突变区域平均MTD值比CG组温度分别高出0.5,1.2,0.8 ℃。差值达到此标准的病灶位置才定为TCM的可选区域。对所有样本采用支持向量机(SVM)算法建立识别模型。采用主成分分析对2 151个波长点的光谱信息进行压缩,前6个主成分所对应的累积方差贡献率已到达99%。分别对感病3,6和9 d的样本按照2∶1的比例划分校正集和预测集,对预测集样本的病害程度进行识别。两种方法所建立的模型的总识别率分别为92.59%和99.77%。采用TCM建立的光谱识别模型中仅有接种后3 d的一个LI组样本未能识别出来,被误判成CG组样本外,其余组识别率均达到了100%。结果表明近红外光谱法识别番茄花叶病是可行的。采用红外热成像结合近红外光谱法能够建立识别率更高的番茄花叶病潜育期识别模型,克服点源采样随机性,对后续管控流程和突破作物早期精准用药的关键技术探索,建立更为精准的温室智能施药系统提供了新的思路。     

有机和常规种植条件下樱桃番茄的营养物质含量与矿物元素ICP-AES分析

近年来随着一系列食品安全事件的发生,人们越来越关注食品安全问题。有机食品被认为是一种安全和有益于环保的食品,需求量逐年增加。采用电感耦合等离子体-原子发射光谱(ICP-AES)法对有机樱桃番茄和常规生产的樱桃番茄的Ca,Mg,K,Zn,Fe,Mn等必需元素和Cu,Cd和Pb等重金属元素含量进行了测定,同时对水分含量、总可溶性固形物、可溶性总糖、维生素C等含量进行了测定。结果发现有机栽培番茄中K、Ca和Zn的含量较常规栽培的分别高出4.52%,129.81%和65.43%,Mn的含量较常规栽培番茄低11.22%差异显著(α=0.05)。有机番茄中有益金属Mg,Fe与有害重金属Cu,Pb,Cd的含量与常规栽培的差异都不显著。有机栽培与常规栽培的番茄中可溶性糖、维生素C的含量亦都没有显著差异, 但可溶性固形物、可溶性蛋白含量显著高于常规栽培的番茄。本文通过研究两种樱桃番茄营养成分和矿物元素含量的不同,为有机蔬菜的品质和安全性提供理论数据。     

转反义ACS基因番茄和普通番茄果实中锌含量和钠钾比与抗病性的关系研究

植物激素与矿质元素吸收以及与植物抗性的关系研究是近年来人们关注的热点。实验采用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定转反义ACS基因耐贮番茄(乙烯的生物合成被抑制)及同品种普通番茄果实(对照)中Zn,Na,K元素的含量及Na/K比例的差异,并对其与果实抗病原菌侵染能力的关系进行讨论。结果表明：乙烯生物合成受阻的转反义ACS番茄果实抗病原菌侵染的能力高于对照果实,其Zn元素的含量是普通番茄果实的1.5倍;K元素含量在两种果实中无明显差异,但Na元素含量显著高于对照,Na/K比值是对照的2.0倍。说明Zn元素含量和Na和K元素的比例关系可能在转反义ACS番茄果实抗病原菌侵染的过程中起到一定作用。     

基于漫透射光谱技术的番茄可溶性固形物及总糖含量的无损检测

为了满足果蔬品质快速安全无损检测,基于可见-近红外漫透射原理,设计了番茄专用环形光源,自行搭建了番茄可见-近红外漫透射多品质检测系统,并以可溶性固形物含量(SSC)和总糖(TS)作为内部品质指标,对58个番茄样品进行了快速无损检测研究。基于自主搭建的系统对每个番茄进行四点的光谱采集,对平均后的光谱分别用15点SG卷积平滑(SG-Smooth)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)等方法进行了预处理,分别建立了SSC及TS的偏最小二乘预测模型,并对该模型进行了验证。结果表明：采用15点SG平滑预处理后的SSC预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.995 6和0.976 0,均方根误差分别为0.052 4°Brix和0.082 3°Brix。采用SG平滑后一阶导数预处理的TS预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.969 1和0.972 9,均方根误差分别为0.423 8%和0.454 9%。模型验证结果显示,番茄SSC和TS模型预测结果与标准理化值相关系数分别为0.985 5和0.944 9,均方根误差分别为0.066 3°Brix和0.571 5%。利用自行搭建的可见-近红外漫透射光谱检测系统完全可以实现番茄可溶性固形物及总糖含量的快速无损预测,为番茄内部品质的评价提供了实时、无损、快速的检测方法,为其在线分级提供理论基础。     

山东红薯根瘿线虫(Meloidogyne incognita acrita Chitwood,1949)的观察:(一)成虫形态学

<正> 根瘿线虫Meloidogyne在国内分布很广,广东、广西、台湾、福建、浙江、安徽、山东、河北、河南、湖南、四川、陕西、辽宁等省早有记载(戴芳澜、相望年等,1958〔5〕;山大生物系,无脊椎动物学教研组,1961〔1〕);江西省,黄齐望报告庐山番茄上有一居群