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A Novel and Pleiotropic Factor SLENDER GRAIN3 Is Involved in Regulating Grain Size in Rice 被引量:4
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作者 WANG Zhongkang ZENG Dongdong +3 位作者 QIN Ran LIU Jialin SHI Chunhai JIN Xiaoli 《Rice science》 SCIE CSCD 2018年第3期132-141,共10页
Grain size is frequently selected during domestication and breeding. It influences the preferences of consumers, thus affecting the commercial value of rice. In present study, a mutant named as SLENDER GRAIN3(sg3) was... Grain size is frequently selected during domestication and breeding. It influences the preferences of consumers, thus affecting the commercial value of rice. In present study, a mutant named as SLENDER GRAIN3(sg3) was identified from cultivar Zhenong 41(Oryza sativa L. ssp. indica) with ethyl methanesulfonate(EMS) treatment. Histological analysis showed that the slender grain of sg3 mutant resulted from increased cell division longitudinally and decreased cell division horizontally. Compared with the wild type Zhenong 41, starch granules in sg3 mutant were more closely packed, thus decreasing the chalkiness. Moreover, grain yield per plant in sg3 mutant was improved by 14%. By map-based cloning, SG3 was located on the long arm of chromosome 3 with a physical distance of 82 kb, and a 9-bp deletion in the 5′-UTR of LOC_Os03 g27110 was identified, which upregulated the expression level significantly. Moreover, a molecular marker for SG3 was developed to identify the grain size during the early generation breeding in rice. The novel factor SG3 regulated the grain size mainly through changing the cell division and the endosperm formation in rice. 展开更多
关键词 grain size gene mapping phenotype analysis RICE
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大小粒型藜麦籽粒表型、灌浆特性及淀粉合成酶活性的差异分析
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作者 陶小所 姚晓华 姚有华 《西北植物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期362-369,共8页
【目的】籽粒大小是影响藜麦产量、商品性和加工特性的重要因素,考察灌浆期大小粒型藜麦籽粒表型、灌浆特性和淀粉合成酶活性的差异,可为大粒型藜麦品种的选育提供理论指导。【方法】选择千粒重大于5.0 g和小于3.0 g的藜麦材料各2份,在... 【目的】籽粒大小是影响藜麦产量、商品性和加工特性的重要因素,考察灌浆期大小粒型藜麦籽粒表型、灌浆特性和淀粉合成酶活性的差异,可为大粒型藜麦品种的选育提供理论指导。【方法】选择千粒重大于5.0 g和小于3.0 g的藜麦材料各2份,在青海省农林科学院种质资源创新试验基地进行田间试验,比较自灌浆期始7 d、14 d、21 d和28 d籽粒表型、灌浆特性和淀粉合成酶活性等在大小粒型藜麦间的差异。【结果】(1)大小粒型藜麦籽粒面积、周长、直径、粒长、粒宽表型性状随着生育时期均极显著增大,且粒型间存在显著差异,并以籽粒面积和周长差异最大,大粒型藜麦分别显著高于小粒型藜麦9.12%~11.54%和21.49~23.92%。(2)灌浆期间大粒型藜麦百粒干质量始终显著高于同期小粒型藜麦,平均增幅在21.23%~31.04%;大小粒型藜麦灌浆速率随生育期均先上升后下降,均符合“慢—快—慢”的变化规律,但达到峰值时间和峰高明显不同,大粒型峰值出现早而高,小粒型则低而迟。(3)淀粉分支酶(SBE)、蔗糖合成酶(SS)、可溶性淀粉合成酶(SSS)和ADPG焦磷酸化酶(AGP)在大小粒型藜麦籽粒灌浆期呈现不同的变化趋势,SBE和SS活性表现为小粒型藜麦强于大粒型藜麦,而SSS和AGP活性则表现为大粒型藜麦强于小粒型藜麦。【结论】藜麦籽粒灌浆期间4种淀粉合成酶活性的差异,致使淀粉合成积累量和灌浆速率峰值的不同,进而形成籽粒表型性状的差异,而SSS和AGPase是影响藜麦籽粒大小形成的关键酶。 展开更多
关键词 藜麦 籽粒大小 籽粒表型 灌浆特性 淀粉合成酶活性
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基于改进Mask R-CNN的小麦在穗籽粒表型参数测试方法
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作者 王赟赟 李毅念 +2 位作者 陈玉仑 丁启朔 何瑞银 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2322-2335,共14页
【目的】针对小麦籽粒性状参数获取需要脱粒后测量,测量程序繁杂、费时费力的缺点,提出基于深度学习的小麦在穗籽粒表型参数测试方法。【方法】采集镇麦25、宁麦13和农麦88这3个品种小麦穗两侧正视图像,利用小麦穗正视图像构建图像增强... 【目的】针对小麦籽粒性状参数获取需要脱粒后测量,测量程序繁杂、费时费力的缺点,提出基于深度学习的小麦在穗籽粒表型参数测试方法。【方法】采集镇麦25、宁麦13和农麦88这3个品种小麦穗两侧正视图像,利用小麦穗正视图像构建图像增强数据集,提出深度学习与形态学处理相结合的小麦在穗籽粒表型参数测试方法。首先,建立基于改进Mask R-CNN网络的麦穗颖壳分割模型,模型以ResNet和FNP为特征提取网络并引入坐标注意力(CA)模块、聚合模块和半卷积模块,实现麦穗图像中颖壳的准确定位、分割和籽粒计数。其次,利用分割的麦穗颖壳掩膜图经形态学处理方法提取麦穗颖壳的5个表型参数,并建立麦穗颖壳表型参数与颖壳内籽粒表型参数之间的线性相关关系。最后,利用麦穗颖壳表型参数与籽粒表型参数之间的线性相关关系预测籽粒表型参数。【结果】(1)基于改进Mask R-CNN网络的麦穗颖壳分割模型的平均精确率AP为94.13%,F1值为91.12%,召回率为88.30%,单幅图像平均检测耗时97 ms,可以快速、精准地识别单粒麦穗颖壳。模型的籽粒计数的均方根误差和平均相对误差分别为0.94个和0.65%,可见模型分割籽粒的精度较高。(2)麦穗颖壳与籽粒之间的表型参数粒长、粒厚、面积、周长、长径比线性相关关系式为:y=0.7258x、y=0.5166x、y=0.3748x、y=0.6756x、y=1.4085x,其决定系数(R2)均在0.85以上。(3)利用图像获取的麦穗颖壳参数数据对上述相关性模型进行验证并预测籽粒表型参数,粒长、粒厚、面积、周长、长径比5个参数的均方根误差和平均相对误差分别为0.17 mm、0.08 mm、0.46 mm^(2)、0.33 mm、0.12和0.02%、0.02%、0.02%、0.02%、0.03%,每个参数的预测数据与实际数据之间的决定系数(R2)均在0.85以上,说明本文提出的籽粒表型预测方法可行。【结论】基于深度学习的小麦在穗籽粒表型测试方� 展开更多
关键词 麦穗 籽粒表型 深度学习 坐标注意力
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玉米新材料昌新19的穗部产量性状和淀粉特性分析
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作者 吴双智 李展凤 +3 位作者 刘凯鑫 王江昊 茆倩倩 郭新梅 《陕西农业科学》 2024年第8期5-9,17,共6页
为拓宽玉米种质资源,选育高产优质玉米品种,推动玉米持续增产,利用250Gy 60Co-γ射线处理昌7-2干种子后,通过连续多年对株型、穗部及籽粒性状的筛选获得突变体新材料昌新19。对昌7-2和昌新19籽粒和穗部表型、籽粒淀粉特性进行调查分析... 为拓宽玉米种质资源,选育高产优质玉米品种,推动玉米持续增产,利用250Gy 60Co-γ射线处理昌7-2干种子后,通过连续多年对株型、穗部及籽粒性状的筛选获得突变体新材料昌新19。对昌7-2和昌新19籽粒和穗部表型、籽粒淀粉特性进行调查分析。结果发现,昌新19的粒长、粒宽、粒厚、百粒重、行粒数和穗粒重均显著或极显著大于昌7-2,其百粒重和穗粒重分别增加了8.4%和28.8%,具有良好的高产潜力表现。且昌新19的总淀粉含量为70.37%,具有良好的耐剪切性和热稳定性。本研究拓展了玉米新种质,为选育高产玉米新品种提供了理论依据和实践基础。 展开更多
关键词 诱变育种 籽粒 产量性状 表型分析 淀粉特性
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航天诱变小麦突变体籽粒表型分析和真实性鉴定 被引量:2
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作者 张福彦 朱保磊 +4 位作者 陈晓杰 王嘉欢 程仲杰 范家霖 张建伟 《华北农学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期61-68,共8页
为探究航天诱变小麦突变体的真伪,以实践十号卫星搭载创制的周麦18 SP5突变群体为材料,对其籽粒表型进行分析,同时采用42对SSR标记和55K SNP芯片技术对籽粒表型差异较为显著的4个突变体进行真实性鉴定。籽粒表型分析发现,突变群体的千... 为探究航天诱变小麦突变体的真伪,以实践十号卫星搭载创制的周麦18 SP5突变群体为材料,对其籽粒表型进行分析,同时采用42对SSR标记和55K SNP芯片技术对籽粒表型差异较为显著的4个突变体进行真实性鉴定。籽粒表型分析发现,突变群体的千粒质量、粒长差异显著,其中千粒质量变异最为丰富,粒宽差异不显著,且突变群体的平均粒长、粒宽和千粒质量均显著高于野生型,说明航天诱变的有益突变频率较高。SSR标记鉴定发现,突变体ZM18-112与野生型的差异标记为18个,多态性比例高达42.85%,而ZM18-105、ZM18-26和ZM18-7与其野生型的差异标记均不超过3个。SNP芯片鉴定发现,ZM18-112与野生型的差异SNP位点所占比例高达13.3012%,而其他3个突变体与野生型的差异SNP位点所占比例不超过0.7689%。认为突变体ZM18-112是由于异花授粉或机械混杂产生的假突变体,而ZM18-105、ZM18-26和ZM18-7与野生型的遗传背景基本一致,是经过航天诱变而产生的真实突变体。 展开更多
关键词 小麦 航天诱变 籽粒表型 SSR标记 55K SNP芯片
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Functional Marker Development and Effect Analysis of Grain Size Gene GW2 in Extreme Grain Size Germplasm in Rice 被引量:1
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作者 ZHANG Ya-dong ZHENG Jia +9 位作者 LIANG Yan-li ZHAO Chun-fang CHEN Tao ZHAO Qing-yong ZHU Zhen ZHOU Li-hui YAO Shu ZHAO Ling YU Xing WANG Cai-lin 《Rice science》 SCIE CSCD 2015年第2期65-70,共6页
GW2 is an important gene that regulates grain width and weight. We used cDNA clone to obtain the sequences of GW2 from large- and small-grained rice varieties, TD70 and Kasalath, respectively. Then, we developed a dCA... GW2 is an important gene that regulates grain width and weight. We used cDNA clone to obtain the sequences of GW2 from large- and small-grained rice varieties, TD70 and Kasalath, respectively. Then, we developed a dCAPS (derived cleaved amplified polymorphic sequence) marker on the basis of the sequence difference between functional and nonfunctional GW2 genes to analyze the genotypes and phenotypes of recombinant inbred lines. Results showed that the sequence of GW2To7~ had a single nucleotide deletion at site 316 that generates a termination codon. This codon terminated the GW2 protein in advance. By contrast, the sequence of GW2Kasalath encoded an intact protein. A novel dCAPS marker was designed in accordance with a base A deletion at site 316 of the sequence. After the PCR product was digested by Apol, TD70 showed 21 and 30 bp fragments, and Kasalath showed a 51 bp fragment. Up to 82 lines contained GW2TDTO, and 158 lines contained GW2Kasalath. The lines that contained TD70 alleles displayed substantial increases in width and 1000-grain weight. This result suggested that GW2 played a critical role in rice breeding. 展开更多
关键词 RICE grain size GW2 gene derived cleaved amplified polymorphic sequence phenotype
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A Pyramid Breeding of Eight Grain-yield Related Quantitative Trait Loci Based on Marker-assistant and Phenotype Selection in Rice(Oryza sativa L.) 被引量:9
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作者 Guo Zong Ahong Wang +4 位作者 Lu Wang Guohua Liang Minghong Gu Tao Sang Bin Han 《Journal of Genetics and Genomics》 SCIE CAS CSCD 2012年第7期335-350,共16页
1000-Grain weight and spikelet number per panicle are two important components for rice grain yield. In our previous study, eight quantitative trait loci (QTLs) conferring spikelet number per panicle and 1000-grain ... 1000-Grain weight and spikelet number per panicle are two important components for rice grain yield. In our previous study, eight quantitative trait loci (QTLs) conferring spikelet number per panicle and 1000-grain weight were mapped through sequencing-based genotyping of 150 rice recombinant inbred lines (RILs). In this study, we validated the effects of four QTLs from Nipponbare using chromosome segment substitution lines (CSSLs), and pyramided eight grain yield related QTLs. The new lines containing the eight QTLs with positive effects showed increased panicle and spikelet size as compared with the parent variety 93-11. We further proposed a novel pyramid breeding scheme based on marker-assistant and phenotype selection (MAPS). This scheme allowed pyramiding of as many as 24 QTLs at a single hybridization without massive cross work. This study provided insights into the molecular basis of rice grain yield for direct wealth for high-yielding rice breeding. 展开更多
关键词 RICE Spikelet number 1000-grain weight Quantitative trait loci Pyramid breeding Marker assisted and phenotype selection
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基于深度学习ImCascade R-CNN的小麦籽粒表形鉴定方法 被引量:1
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作者 泮玮婷 孙梦丽 +1 位作者 员琰 刘平 《智慧农业(中英文)》 CSCD 2023年第3期110-120,共11页
[目的/意义]培育优质高产的小麦品种是小麦育种的主要目标,而小麦籽粒完整性直接影响小麦育种进程。完整籽粒与破损籽粒的部分特征差异较小,是限制基于深度学习识别破损小麦籽粒精准度的关键因素。[方法]为解决小麦籽粒检测精度低的问题... [目的/意义]培育优质高产的小麦品种是小麦育种的主要目标,而小麦籽粒完整性直接影响小麦育种进程。完整籽粒与破损籽粒的部分特征差异较小,是限制基于深度学习识别破损小麦籽粒精准度的关键因素。[方法]为解决小麦籽粒检测精度低的问题,本研究建立ImCascade R-CNN模型,提出小麦籽粒表形鉴定方法,精准检测小麦籽粒完整性、分割籽粒并获取完整籽粒表形参数。[结果和讨论]ImCascade R-CNN模型检测小麦籽粒完整性的平均精度为90.2%,与Cascade Mask R-CNN、Deeplabv3+模型相比,能更好地识别、定位、分割小麦籽粒,为籽粒表形参数地获取提供基础。该方法测量粒长、粒宽的平均误差率分别为2.15%和3.74%,测量长宽比的标准误差为0.15,与人工测量值具有较高的一致性。[结论]研究结果可快速精准检测籽粒完整性、获取完整籽粒表形数据,加速培育优质高产小麦品种。 展开更多
关键词 小麦育种 ImCascade R-CNN模型 籽粒完整性 语义分割 籽粒表形参数 深度学习
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