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基因编辑技术在大豆基因功能鉴定及遗传改良上的应用
被引量：
3
1
作者
刘佳瑞
张钰
+4 位作者
彭国庆
齐照明
陈庆山
辛大伟
胡利民
《植物遗传资源学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期919-930,共12页
大豆作为重要的粮食作物和油料作物,在人类生产生活中扮演着十分重要的角色。近年来国内大豆供给孱弱,对外依存度过高,使国内大豆市场受到严重冲击,并给国家粮食安全带来一定隐患,因此培育优质高产的大豆品种是当前国内大豆育种的重要...
大豆作为重要的粮食作物和油料作物,在人类生产生活中扮演着十分重要的角色。近年来国内大豆供给孱弱,对外依存度过高,使国内大豆市场受到严重冲击,并给国家粮食安全带来一定隐患,因此培育优质高产的大豆品种是当前国内大豆育种的重要目标。目前,大豆中一批控制重要性状的关键基因已经被克隆和解析,为开展分子设计育种提供了重要的理论支撑。传统育种周期长、效率较低,基因编辑技术为生物育种提供了新的途径和工具,可以加速育种进程。以CRISPR/Cas9技术为代表的基因编辑技术已经快速发展成为大豆基因功能研究、改造及农艺性状遗传改良的重要工具。本文介绍了基因编辑技术的类型、特点及其在植物中的应用概况,并综述了其在大豆产量、品质、抗病、抗逆、开花期、共生固氮和育性等农艺性状研究中的最新研究进展,为开展大豆基因编辑育种提供了一定的依据和借鉴。此外,本文还探讨了基因编辑技术在大豆遗传改良中存在的问题,并对其应用前景进行了展望。
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关键词
大豆
基因编辑技术
遗传改良
育种
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职称材料
基于高光谱成像和MSC1DCNN的大豆种子热损伤无损检测
2
作者
谭克竹
孙伟奇
+3 位作者
卓宗慧
李凯诺
张喜海
闫超
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第10期2897-2905,共9页
大豆种子由于存储和运输不当,容易产生热损伤问题。热损伤会影响种子的种质质量和发芽率,因此准确地检测热损伤大豆种子对于提高种子品质和农业生产具有重要意义。本文提出了一种基于高光谱成像和多尺度跨通道一维卷积神经网络(MSC1DCNN...
大豆种子由于存储和运输不当,容易产生热损伤问题。热损伤会影响种子的种质质量和发芽率,因此准确地检测热损伤大豆种子对于提高种子品质和农业生产具有重要意义。本文提出了一种基于高光谱成像和多尺度跨通道一维卷积神经网络(MSC1DCNN)的大豆种子热损伤无损检测方法。首先,通过高光谱成像系统获取大豆种子在400~1000 nm波段的光谱数据,并对比分析不同热损伤大豆种子(正常、轻微热损伤、严重热损伤)的光谱曲线特点。发现在420~500 nm蓝光区域和750~1000 nm近红外区域,光谱反射率随着热损伤程度的加深逐渐增大。这些变化为后续的热损伤检测提供了有效的光谱特征依据。其次,采用MSC1DCNN模型进行分类,该模型在测试集上的准确率、召回率和F1分数均达到99.07%,优于支持向量机(SVC)(F1分数为88.32%)、k-近邻算法(KNN)(F1分数为84.39%)及一维卷积神经网络(1D CNN)(F1分数为92.90%)。特别地,MSC1DCNN模型在鉴别轻微热损伤与正常大豆种子时误判率为1.39%,显著低于SVC(12.04%)、KNN(15.74%)和1D CNN(9.72%)模型。最后,还通过发芽试验验证了热损伤对大豆种子发芽率的影响。实验结果表明,热损伤显著降低了大豆种子的发芽率,进一步证实了热损伤对大豆生长的潜在危害。综上所述,本研究提出的MSC1DCNN模型为热损伤大豆种子的无损检测提供了一种有效解决方案,对种质质量检测和自动化筛选工作提供了新的思路。
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关键词
大豆种子
高光谱
热损伤
一维卷积
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职称材料
题名
基因编辑技术在大豆基因功能鉴定及遗传改良上的应用
被引量：
3
1
作者
刘佳瑞
张钰
彭国庆
齐照明
陈庆山
辛大伟
胡利民
机构
东北农业大学智慧农场技术与系统全国重点实验室
/大豆生物学教育部
重点
实验室
出处
《植物遗传资源学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期919-930,共12页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(32301785)。
文摘
大豆作为重要的粮食作物和油料作物,在人类生产生活中扮演着十分重要的角色。近年来国内大豆供给孱弱,对外依存度过高,使国内大豆市场受到严重冲击,并给国家粮食安全带来一定隐患,因此培育优质高产的大豆品种是当前国内大豆育种的重要目标。目前,大豆中一批控制重要性状的关键基因已经被克隆和解析,为开展分子设计育种提供了重要的理论支撑。传统育种周期长、效率较低,基因编辑技术为生物育种提供了新的途径和工具,可以加速育种进程。以CRISPR/Cas9技术为代表的基因编辑技术已经快速发展成为大豆基因功能研究、改造及农艺性状遗传改良的重要工具。本文介绍了基因编辑技术的类型、特点及其在植物中的应用概况,并综述了其在大豆产量、品质、抗病、抗逆、开花期、共生固氮和育性等农艺性状研究中的最新研究进展,为开展大豆基因编辑育种提供了一定的依据和借鉴。此外,本文还探讨了基因编辑技术在大豆遗传改良中存在的问题,并对其应用前景进行了展望。
关键词
大豆
基因编辑技术
遗传改良
育种
Keywords
soybean
gene editing technology
genetic improvement
breeding
分类号
S565.1 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
基于高光谱成像和MSC1DCNN的大豆种子热损伤无损检测
2
作者
谭克竹
孙伟奇
卓宗慧
李凯诺
张喜海
闫超
机构
东北农业大学
电气与信息学院
东北农业大学智慧农场技术与系统全国重点实验室
东北农业大学
农学院
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第10期2897-2905,共9页
基金
黑龙江省自然科学基金联合重点项目(JJ2024ZL0087)
国家重点研发计划项目(2023YFD2300103)
+1 种基金
黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2023C031)
黑龙江省“双一流”学科协同创新成果项目(LJGXCG2024-P22)。
文摘
大豆种子由于存储和运输不当,容易产生热损伤问题。热损伤会影响种子的种质质量和发芽率,因此准确地检测热损伤大豆种子对于提高种子品质和农业生产具有重要意义。本文提出了一种基于高光谱成像和多尺度跨通道一维卷积神经网络(MSC1DCNN)的大豆种子热损伤无损检测方法。首先,通过高光谱成像系统获取大豆种子在400~1000 nm波段的光谱数据,并对比分析不同热损伤大豆种子(正常、轻微热损伤、严重热损伤)的光谱曲线特点。发现在420~500 nm蓝光区域和750~1000 nm近红外区域,光谱反射率随着热损伤程度的加深逐渐增大。这些变化为后续的热损伤检测提供了有效的光谱特征依据。其次,采用MSC1DCNN模型进行分类,该模型在测试集上的准确率、召回率和F1分数均达到99.07%,优于支持向量机(SVC)(F1分数为88.32%)、k-近邻算法(KNN)(F1分数为84.39%)及一维卷积神经网络(1D CNN)(F1分数为92.90%)。特别地,MSC1DCNN模型在鉴别轻微热损伤与正常大豆种子时误判率为1.39%,显著低于SVC(12.04%)、KNN(15.74%)和1D CNN(9.72%)模型。最后,还通过发芽试验验证了热损伤对大豆种子发芽率的影响。实验结果表明,热损伤显著降低了大豆种子的发芽率,进一步证实了热损伤对大豆生长的潜在危害。综上所述,本研究提出的MSC1DCNN模型为热损伤大豆种子的无损检测提供了一种有效解决方案,对种质质量检测和自动化筛选工作提供了新的思路。
关键词
大豆种子
高光谱
热损伤
一维卷积
Keywords
Soybean seeds
Hyperspectral
Thermal damage
One-dimensional convolutional neural network
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基因编辑技术在大豆基因功能鉴定及遗传改良上的应用
刘佳瑞
张钰
彭国庆
齐照明
陈庆山
辛大伟
胡利民
《植物遗传资源学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于高光谱成像和MSC1DCNN的大豆种子热损伤无损检测
谭克竹
孙伟奇
卓宗慧
李凯诺
张喜海
闫超
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
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