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71.
为探究基因Pi1与Pi9的稻瘟病抗性,及基因聚合对感病受体材料的抗性改良情况,以P121、P32作为供体亲本,保持系金23B作为受体亲本,通过常规杂交,回交手段,结合分子标记技术(MAS),导入Pi1、Pi9的双基因聚合材料,然后对此聚合材料和分别携带稻瘟病抗性基因Pi1、Pi9的籼型水稻材料P121、P32,保持系金23B进行稻瘟病温室人工接种鉴定及大田自然诱发鉴定。结果表明:受体亲本金23B叶瘟6级感病,穗颈瘟9级高感,单基因供体亲本P121、P32叶瘟病级均为4级中感,穗颈瘟病级分别为3级中抗,7级感病,而以金23B为背景的抗性基因聚合材料,叶瘟病级2级,达抗级水平,穗颈瘟病级3级,达中抗水平,相较于受体亲本和单基因供体亲本,双基因聚合材料对叶瘟和穗颈瘟的抗性均得到显著提高,表明基因聚合是选育稻瘟病抗性品种的有效方法。 相似文献
72.
基于改进深度置信网络的大棚冬枣病虫害预测模型 总被引：3，自引：2，他引：1
导致冬枣病虫害发生的原因很多而且很复杂,利用传统的数学方法和神经网络(neural network,NN)很难建立正确的病虫害预测模型.由于典型的深度置信网络(deep belief network,DBN)的各层之间缺乏有监督训练,使得网络误差逐层向上传递,降低了预测模型的预测率.针对这些问题,引入冬枣病虫害的先验信息,提出一种基于环境信息和改进DBN的冬枣病虫害预测模型.在该模型中,通过无监督训练和有监督微调从冬枣生长的环境信息序列中获取可表征冬枣病虫害发生的深层特征的隐层参数,并形成新的特征集,然后在预测模型的顶层通过一个后向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)进行病虫害预测.从2014—2017年的4 a时间内,利用农业物联网传感器采集30个大棚冬枣常见的2种虫害和3种病害发生的环境信息序列6000多条,由此验证所提出的预测模型,平均预测正确率高达84.05%.与基于强模糊支持向量机、改进型NN和BPNN的3种病虫害预测模型进行了试验比较,预测正确率提高了20多个百分点.试验结果表明,该模型极大提高了大棚冬枣病虫害的预测正确率.该研究可为大棚冬枣病虫害预测提供技术参考. 相似文献
73.