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21.
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TaMyb2-Ⅱ基因在普通小麦(Triticum aestivum L.)及其近缘种中的单核苷酸多态性分析 总被引:1,自引:1,他引:0
以39份抗旱性不同的普通小麦、5份A基因组材料、4份拟斯卑尔脱山羊草(Aegilops speltoides)、6份粗山羊草(Aegilops tauschii)和2份四倍体小麦,分析TaMyb2基因的核苷酸序列长度多态性和单核苷酸多态性,及其与抗旱性的关系。结果发现,TaMyb2在A基因组材料中无目标片段扩增,在其他材料中检测到Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ 3种类型序列。经详细分析,TaMyb2-Ⅱ序列长1 606 bp,在供试材料77 088 bp的核苷酸序列中包括34个单核苷酸变异,其中26个SNP,8个InDel,二者出现的频率分别为1/2 965 bp和1/9 636 bp,编码区π值(0.00055)小于非编码区的π值(0.00185), 说明编码区的遗传变异小于非编码区的遗传变异。从SNP水平上分析,发现普通小麦与其D基因组供体种粗山羊草及四倍体小麦的亲缘关系较近,与B基因组供体种拟斯卑尔脱山羊草的亲缘关系较远。48份材料的TaMyb2-Ⅱ序列共分为18个单倍型(haplotype),其中haplotype 2、3、5、6、8、9均为旱地栽培的普通小麦品种,说明普通小麦TaMyb2-Ⅱ的这几个haplotype结构可能与抗旱性有关。 相似文献
23.
基于高光谱和HJ-1 CCD的水旱地冬小麦叶绿素含量反演 总被引:2,自引:2,他引:0
叶绿素作为绿色植物光合作用的必要组成成分,其含量的高低可反映作物的长势状况。实时监测植物叶片叶绿素含量的动态变化是监测植物长势的重要环节。以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,基于高光谱技术和实测数据,对研究区冬小麦拔节期的叶绿素含量进行定量估算,并在此基础上利用卫星遥感数据对冬小麦的叶绿素含量进行反演,以达到仅应用卫星遥感数据估测叶绿素含量的目的。结果表明,水旱地冬小麦叶绿素含量敏感波段在可见光区域不同,在近红外区域一致;水旱地分别以DVI和NDVI为变量所构建的预测模型效果最佳,R2值均达到0.9以上,均方根误差分别为0.470 0和0.458 7;对叶绿素含量反演值与实测值对比分析,水地反演值与实测值大致吻合,而旱地反演值则偏高;采用均方根误差(RMSE)法,检验反演值和实际值的符合度,水地RMSE为0.926,旱地RMSE为1.540。 相似文献
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21世纪的作物名星——荞麦 总被引:2,自引:0,他引:2
荞麦属蓼科,荞麦属,起源于中国,据考古学家在汉墓中出土的文物考证,中国在公元前一、二世纪已开始栽培,至今已有2000年的历史。荞麦之所以被认为是21世纪的作物名星,具有以下几方面的原因:1.荞麦的营养价值高荞麦营养丰富,其面粉含蛋白质13.5%,脂肪2.5%,均明显高于大米、白面和小米;碳水化合物72.2%,高于高粱和玉米。荞麦粉的蛋白质由19种氨基酸组成,含有人体必需的8种氨基酸,比例合理,接近鸡蛋蛋白的组成,也是一般谷物所不及的。特别是赖氨酸的含量,高达0.67%~1.17%,远远超过大米和… 相似文献
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27.
小麦遥感估产研究进展与发展趋势 总被引:5,自引:0,他引:5
对国内外小麦遥感估产研究进行了全面的回顾,探讨了遥感技术在小麦种植面积提取、长势监测和模型构建上的应用,并提出了今后的研究方向和发展趋势. 相似文献
28.
不同农业气候区域小麦施肥效应模拟及其双标图分析 总被引:2,自引:1,他引:1
分析了山西省278个试验点的农业气候区域及其不同土地肥力的小麦施肥试验数据,收集了10 a(2001—2011年)逐日天气资料以及土壤资料,并将这些数据输入CERES─Wheat小麦生长模拟模型,用试错法确定各农业气候区域及其不同土地肥力下小麦品种的遗传参数。将调好的遗传参数、逐日天气资料、土壤资料、施肥处理等输入CERES─Wheat模型,模拟山西省8个农业气候区域及4个土地肥力等级的小麦施肥效应,并对试验结果进行双标图(GGEbiplot)分析。用图解法分别建立了山西省农业不同气候区域及不同土地肥力小麦施肥增产效应模式、产投比模式、施肥利用率模式,旨在揭示不同施肥处理间和不同区域及不同地力间的增产效应和产投比差异,提出合理的施肥方案。 相似文献
29.
为了研究不同密度条件下冠层光谱对冬小麦叶绿素含量的响应,对不同密度条件下的冬小麦冠层光谱反射率进行了测定,分析了光谱植被指数与叶绿素含量间的相关性及其定量关系.结果表明,在可见光波段范围内,光谱反射率与叶绿素含量的相关性以密度5(900万苗·hm-2)最大,呈极显著负相关,且在波段670 nm时相关系数最大,达--0.85.在近红外波段范围内,光谱反射率与叶绿素含量的相关性以密度1(300万苗·hm-2)最大,均呈极显著正相关,且在波段800 nm时相关系数最大,达0.71.各植被指数与叶绿素含量的相关性均以密度1(300万苗·hm-2)最好.另外,种植密度的不同,监测叶绿素含量的最佳自变量也不一样.该研究结果可为大田实践提供一定的理论基础和实践参考. 相似文献
30.
基于SPOT-5影像的冬小麦拔节期生物量及氮积累量监测 总被引:8,自引:0,他引:8
【目的】建立基于SPOT-5遥感信息的冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的遥感监测模型,为利用SPOT-5影像进行大面积小麦生产力预测和氮素调控提供依据。【方法】分析冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量与同期SPOT-5光谱参数之间的定量关系,筛选出适宜的光谱参数,建立并评价冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的遥感监测模型。【结果】绿光、红光和近红外波段反射率与冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的相关系数均达到极显著水平。其中,近红外波段反射率对地上部生物量反应最敏感,绿光波段反射率则对地上部氮积累量反应最敏感。利用归一化植被指数(NDVI)为变量建立地上部生物量指数函数遥感监测模型表现最优,决定系数(R2)达到0.696**,均方根误差(RMSE)达到258.92 kg•hm-2。利用近红外和绿光波段反射率的比值为变量建立地上部氮积累量线性函数遥感监测模型表现最优,R2达到0.717**,RMSE达到19.24 kg•hm-2。依据上述模型,制作了研究区冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量遥感监测专题图。【结论】SPOT-5影像在冬小麦拔节期小麦长势监测中能够获得较高精度,具有广泛的应用前景。 相似文献