早籼垩白米形成的形态解剖学的研究

以浙733（多垩白）和中优早5号（少垩白）两个品种为实验材料，利用人工气候箱控温手段，在植株开花后4天分别移入高（37℃）、中（30℃），低温（24℃）的人工气候箱控温栽培，采用Spurr树脂半薄切片的方法对垩白部位的细胞结构和淀粉粉整体形态进行观察研究，实验结果表明：温度越高，腹背径向的细胞越扁，细胞数目越多，越易导致垩白的发生；不同温度处理下中优早5号的淀粉粒大多为多角形，但温度越高，淀粉粒排列越蔬松，且大小不均一；低温处理下浙733的淀粉粒大多为多角形，排列较为紧密，但大小不均一，中、高温处理下的淀粉粒多为圆球形，排列蔬松，大小很不均一，表明淀粉体发育不良，淀粉充实度不高，排列不致密，是形成垩白的内在因素；开花之后，灌浆期高温是垩白形成的外在决定因素。     

黑麦和水稻与脯氨酸合成有关的基因片段的克隆和鉴定

用大肠杆菌营养缺陷互补法得到了含黑麦和水稻染色体DNA片段能互补于proA2~-的转化体.在渗透胁迫下,黑麦和转化体中这些片段的转录物都有明显增加,转化体中游离脯氨酸量也增加了.转化体的抗旱抗盐能力明显优于对照菌.初步分析,所克隆的片段和植物的调渗作用有关.     

土壤—水稻系统中砷污染表征与相关性校验

研究了青紫泥田、黄筋泥田和红砂田中水溶性砷、酸溶性砷和总砷与水稻生物产量和砷积累的关系，探讨了它们之间的相关性，为表征和校验土壤水稻系统中砷污染提供依据。     

光敏感核不育水稻愈伤组织的超低温保存和冻后再生植株的形成

研究了光敏感核不育水稻的悬浮细胞及愈伤组织的低温贮藏方法．实验采用１０％ＤＭＳＯ＋０．５ｍｏｌ·Ｌ－１山梨醇作冰冻保护剂，降温速率采用１．０℃·ｍｉｎ－１或０．５℃·ｍｉｎ－１，ＴＴＣ法测试的细胞存活率最高可达８５．９％，冻后材料经１５ｄ左右即可在暗培养条件下观察恢复生长的情况．３０ｄ后把长势良好的愈伤组织块转移至分化培养基中，来源于悬浮细胞团的绿苗分化率为１０．０％，愈伤组织的则为６６．６％．     

β－glucuronidase基因在水稻植株中的表达

采用花粉管通道法，将带β－ｇｌｕｃｕｒｏｎｉｄａｓｅ（ＧＵＳ）基因的ｐＢＩ１２１质粒ＤＮＡ导入栽培稻农垦５８．用荧光法检测ＧＵＳ活性，证明ＧＵＳ基因在水稻转基因植株中得到表达．Ｄｏｔｂｌｏｔ和Ｓｏｕｔｈｅｒｎｂｌｏｔ的结果表明经花粉管通道途径导入的外源ＤＮＡ整合到了转基因植株的基因组中．本文还对转基因植株后代的各种变异进行了讨论．     

褶纹冠蚌肝脏线粒体DNA的初步研究

对褶纹冠蚌肝脏线粒体mtDNA进行了提取,纯化,内切酶分析和电镜观察。BamHI和Bgl I单酶切结果分别产生两个和三个片段,测得其分子大小为15.49kb,分子量为9.57×10~6。电镜观察显示mtDNA呈环形,大小为15.40kb。褶纹冠蚌肝脏DNA与其它动物的mtDNA在形状和大小上相似。     

鳙鱼线粒体DNA的限制性内切酶图谱

用１１种限制性内切酶（ＢａｍＨⅠ、ＢｇｌⅠ、ＢｇｌⅡ、ＢｃｏＲⅠ、ＨｐａⅠ、ＫｐｎⅠ、ＰｓｔⅠ、ＳａｃⅠ、ＳａｌⅠ、ＸｈｏⅠ、ＸｂａⅠ）分析鳙鱼的线粒体ＤＮＡ（ｍｉｔｏｃｈｏｎｄｒｉａｌＤＮＡ，简称ｍｔＤＮＡ），构建了全部１１种酶２２个切点的物理图谱．鳙鱼线粒体ＤＮＡ的分子大小约为１６．４４ｋｂ．酶切位点的分布是非随机的．     

鼠肝线粒体胆碱脱氢酶的光谱性质

胆碱脱氢酶是一个含有辅基FAD,非血红素铁和酸不稳定硫的脱氢酶。然而,底物的加入却不引起纯化的胆碱脱氢酶吸收光谱的变化,只有在加入连二亚硫酸钠后,才能测到胆碱脱氢酶的还原吸收光谱。线粒体内膜上的胆碱脱氢酶能被底物还原而处于还原状态,若用胆酸增溶已被底物还原的胆碱脱氢酶,则原来的还原型光谱也会逐步消失。然而,如果增溶在无氧条件下进行,则还原型光谱可以保持不变;提示增溶的胆碱脱氢酶可以氧直接作为受体。     

基于集成学习的水稻氮素营养及籽粒蛋白含量监测

利用高光谱遥感技术在水稻收获前对籽粒品质相关的蛋白质含量进行监测,一方面可以及时调整栽培管理方式,指导合理追肥,另一方面,有助于提前掌握籽粒品质信息,明确市场定位。该研究以广东省典型优质籼稻为研究目标,基于2019年和2020年两年氮肥梯度实验,以水稻分化期和抽穗期冠层尺度高光谱数据、水稻氮素参数,包括叶片氮素含量（LNC）、叶片氮素积累量（LNA）、植株氮素含量（PNC）、植株氮素积累量（PNA）及籽粒蛋白含量数据为基础,利用四种个体机器学习算法partial least square regression (PLSR)、K-nearest neighbor (KNN)、Bayesian ridge regression (BRR)、support vector regression (SVR),三种集成学习算法random forest (RF)、adaboost、bagging,针对水稻不同生育期氮素状况进行监测建模,在此基础上构建基于水稻冠层光谱信息、光谱信息结合水稻农学氮素参数的籽粒蛋白含量的监测模型,并对模型进行精度对比。研究结果表明,在水稻氮素营养监测方面,利用水稻冠层454~950 nm波段信息,采用RF及Adaboost算法,在水稻分化期、抽穗期及全生育期LNC、LNA、PNC及PNA模型R2均达到0.90以上,同时也具有较低的RMSE和MAE。在水稻籽粒蛋白品质监测方面,采用全波段光谱信息进行籽粒蛋白含量监测时,RF具有最高的精确度与稳定性,两生育期的RF模型对籽粒蛋白含量的监测结果R2分别为0.935和0.941,RMSE分别为0.235和0.226,MAE分别为0.189和0.152;两生育期以全波段光谱信息结合长势参数进行籽粒蛋白监测时,Adaboost模型具有最高的精确度和稳定性,其中分化期全波段光谱信息结合PNA作为输入参数,Adaboost模型R2为0.960,RMSE为0.175,MAE为0.150,以抽穗期全波段光谱信息结合PNC作为输入参数,R2为0.963,RMSE为0.170,MAE为0.137。研究结果表明,与PLSR,KNN,BRR和SVR几种个体学习器算法相比,集成算法RF,Adaboost和Bagging具备良好的处理多重共线性的能力,适合用于高光谱数据的分析与处理,在作物氮素营养监测及水稻品质的早期遥感监测方面具有明显优势。