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401.
【目的】探究红蕴含笑花香成分组成和含量变化规律,为阔瓣含笑的芳香育种与花香物质开发利用提供理论依据。【方法】采用顶空固相微萃取(HS-SPME)与气相色谱-质谱(GC-MS)联用法测定了红蕴含笑3个开花时期(花蕾期、初开期、盛开期)3个花器官(花被片、雄蕊、雌蕊)的花香成分,并进行主成分(PCA)和偏最小二乘法(PLS-DA)分析。【结果】从红蕴含笑3个开花时期3个花器官中共鉴定出100种花香成分,共11类化合物,其中萜类物质和烷烃类物质是红蕴含笑主要香气成分,两者之和占比在不同开花时期各花器官中相对含量均达到80%以上,酮类、醛类、醇类、杂环类和烯烃类等物质含量较低。鉴定出100种花香成分根据主要香气成分(相对含量>1%)及各花器官不同时期特有香气成分筛选并列出49种物质,并以此为基础进行PCA和PLS-DA分析,可将3个开花时期红蕴含笑花器官进行分类,并筛选了13种差异性成分(VIP>1),表明3个花器官的香气成分具有差异性显著。红蕴含笑花被片主要香气成分γ-杜松烯和1,2-二甲氧基苯分别带有香草味和甜奶油味,呈木香型和草香型。花蕾期花被片特有成分酯类物质己酸苯乙酯和醚... 相似文献
402.
农作物生长信息动态采集是科学种植的重要依据。农田信息采集机器人以其灵活、智能、降耗等优点得到广泛应用,在精准农业、智慧农业发展中发挥着重要作用。全面了解农田信息采集机器人的研究及应用现状,对其技术创新与突破有重要意义。通过研究国内外各类应用于农田信息感知的移动机器人,从底盘技术、信息感知技术、信息传输技术、信息处理与应用4个方面,阐明农田信息采集机器人与物联网技术融合的体系框架,分析机器人底盘结构的技术构成,概括国内外物联感知技术与农业移动机器人融合应用现状,探讨信息传输与处理应用的前沿技术,指出各类农田信息采集机器人技术的优势与不足。最后,总结目前农田信息采集机器人发展的特点和难点,对今后农田信息采集机器人平台研发、信息感知、导航模式以及配套设施建设提出建议,并展望其未来发展趋势,以期为农田信息采集机器人及物联感知技术的深入研究及应用提供参考。 相似文献
403.
以茄杂2号为试材,采用嫁接栽培,分析5个施氮水平下茄子全株及茎、叶片、果实养分积累量的动态变化,建立了基于辐热积的日光温室嫁接茄子养分积累模拟模型,并对模型进行了验证。结果表明,该模型可以利用辐热积比较准确地模拟出不同施氮水平茄子养分积累量,以产量最高的F3处理作为参照,其植株N、P、K积累量的标准误差RMSE和1∶1直线决定系数R2分别为4.88 kg·hm-2和0.996 8、0.53 kg·hm-2和0.998 3、7.85 kg·hm-2和0.997 1;茎中N、P、K积累量的标准误差RMSE和1∶1直线决定系数R2分别为1.66 kg·hm-2和0.957 6、0.59 kg·hm-2和0.956 1、3.89 kg·hm-2和0.982 0;叶片中N、P、K积累量的标准误差RMSE和1∶1直线决定系数R2分别为2.19 kg·hm-2和0.976 8、0.40 kg·hm-2和0.985 3、4.06... 相似文献
404.
【目的】通过对新疆棉花主推品种的机采农艺性状研究,筛选出适宜机械化采收的品种类型。【方法】对100个新疆棉花生产品种的12个农艺性状进行变异、相关性、主成分和聚类分析。【结果】12个农艺性状中变异大于10%有7个性状,分别为叶枝(64.0%)、吐絮铃数(25.8%)、上部果枝第1果节长度(20.2%)、吐絮率(17.1%)、中部果枝第1果节长度(16.8%)、单株结铃数(16.0%)和果枝始节高度(11.5%)。生育期与株高呈显著正相关,与单株结铃数、吐絮铃数呈极显著负相关。株高与果枝数、果枝始节高度和单株结铃数呈极显著正相关。果枝(中部夹角,下同)夹角与中部果枝第1果节长度呈极显著正相关,与吐絮铃数呈显著负相关。果枝始节与果枝始节高度呈极显著正相关,与吐絮率呈极显著负相关。叶枝与上部果枝第1果节长度呈极显著正相关。5个主成分累计贡献率达到81.15%,主要和生育期、株高、果枝夹角、果枝始节高度、果枝始节有关。将100个棉花品种在遗传距离为44.0时划分为7类,初步筛选出第二类群中的11个品种更符合机采品种性状要求。【结论】筛选出11个更适宜机采的棉花品种。 相似文献
405.
406.
【目的】探究在拥有大量无基因型参考群的群体中,基因组选择(GS)方法与传统 BLUP 方法预测准确性的差异。同时,对比联合评估中 GBLUP 和一步法 GBLUP 的应用效果,为联合评估提供参考依据。【方法】使用 6 个大白猪群体(A~F)的校正达 100 kg 体重日龄(DAYS_100)和校正达 100 kg 体重背膘厚(BFT_100)2个性状进行分析,并估计遗传力及遗传相关。探究 BLUP、GBLUP 和 ssGBLUP 模型在不同群体及合并群体中的预测准确性。【结果】(1)F 群体 BFT_100 性状遗传力较低、仅为 0.071,其他群体的 BFT_100 性状遗传力为 0.205 ~ 0.383。6 个群体的 DAYS_100 性状遗传力为 0.258 ~ 0.598。(2)除 D 群体 2 个性状间的遗传相关为 0.211 外,其他群体的遗传相关为负相关(-0.462 ~ -0.200)。(3)对于 DAYS_100 性状,B、C、E 和 F 群体中 GBLUP 模型的预测准确性最高。对于 BFT_100 性状,A、B 和 C 群体中 ssGBLUP 模型的预测准确性最高,而 D 和 E 群体中 GBLUP 模型的预测准确性最高。(4)F 群体与 A 群体的场间关联率(CR)达 3.096%,而在 F 群体中,使用合并参考群的一步法基因组选择,可以提高 BFT_100 性状的预测准确性。【结论】在基因型个体数 >500 且群体占比> 7% 的群体中,GBLUP 或 ssGBLUP 模型的预测准确性高于 BLUP 模型;利用 ssGBLUP 模型对场间关联率达到 3% 的群体进行联合评估,可提高低遗传力性状的预测准确性。 相似文献