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鲜食加工兼用桃新品种‘旭金’

园艺学报 2024 北大核心 CSCD

摘要:‘旭金’桃是从‘燕红’自然授粉的实生后代中选育的黄肉鲜食加工兼用桃新品种。果实圆形,平均单果质量256.0g;果皮底色黄色,果肉黄色,硬溶质,粘核,风味酸甜,平均可溶性固形物含量13.6%。在河北保定地区9月中旬成熟,盛果期产量33 930 kg·hm~(-2)左右。

关键词: 鲜食 加工 品种

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4种小米糠组分的理化性质和风味成分分析

食品科学 2024 EI 北大核心 CSCD

摘要:以不同碾磨程度的小米糠为原料,通过测定小米糠中营养成分、水分分布、水合特性、色度、糊化特性和挥发性成分,探究不同小米糠组分营养成分、理化性质和挥发性成分的差异。结果显示,4种小米糠(S1~S4)的脂肪、蛋白质、灰分、淀粉和水分质量分数均存在显著差异。其中S3米糠含有10.96%蛋白质和26.05%脂肪,营养价值最高。同时,S3米糠具有流动性强,起泡能力强(5.54%)且稳定性高(82.86%)等优良特性,但高含水量、含油量不利于S3米糠贮藏。相关性分析显示淀粉、蛋白质营养成分会直接影响小米糠加工性质(水合特性、起泡性等)。此外,S1~S4米糠中分别检测出72、47、70、51种挥发性物质。4种小米糠中存在10种差异性挥发性物质,己酸甲酯、己醛、棕榈酸甲酯等6种化合物在S1米糠中含量最高,十二烷、正己醇等4种化合物在S2米糠中含量最高。4种小米糠中壬醛的香气活性值分别为702、444、110、51,可以有效区别4种小米糠。本研究有利于精准化分离工艺和选择性使用,可以实现资源利用的最大化。

关键词: 小米糠 加工程度 理化性质 应用

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基于无人机高光谱遥感与机器学习的小麦品系产量估测研究

农业机械学报 2024 EI 北大核心 CSCD

摘要:为快速、准确地估测小麦产量,有效提高育种工作效率,本文以小麦品系为研究对象,收集小麦灌浆期无人机高光谱数据和产量数据。首先基于递归特征消除法筛选出特征波长作为模型输入变量,然后利用岭回归(Ridge regression, RR)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLS)、多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)3种线性算法和随机森林(Random forest, RF)、梯度提升回归(Gradient boosting regression, GBR)、极限梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGB)、高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)、支持向量回归(Support vector regression, SVR)、K最邻近算法(K-nearest neighbor, KNN)6种非线性算法构建单一算法产量估测模型并进行精度比较,最后基于Stacking算法构建多模型集成组合,筛选最佳集成模型。结果表明,基于不同算法的产量估测模型精度差异显著,非线性模型优于线性模型,基于GBR的产量估测模型在单一模型中表现最优,训练集R2为0.72,RMSE为534.49 kg/hm2,NRMSE为11.10%,测试集R2为0.60,RMSE为628.73 kg/hm2,NRMSE为13.88%。基于Stacking算法构建的集成模型性能与初级模型和次级模型的选择密切相关,以KNN、RR、SVR为初级模型组合,GBR为次级模型的集成模型有效提高了估测精度,相比单一模型GBR,训练集R2提高1.39%,测试集R2提高3.33%。本研究可为基于高光谱技术的小麦品系产量估测提供应用参考。

关键词: 小麦品系 产量估测 无人机高光谱 遥感 机器学习 Stacking算法

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设施蔬菜土壤丛枝菌根真菌多样性及群落构建的季相变化

土壤学报 2024 北大核心 CSCD

摘要:为研究设施生态系统丛枝菌根(Arbuscular mycorrhiza,AM)真菌群落变化的关键驱动过程,采集设施番茄不同生长季(休耕、花期、果期)土壤样品,利用Illumina MiSeq高通量测序技术分析AM真菌物种和谱系多样性及群落结构变化特征,并结合群落谱系分析方法探讨不同生长季随机性过程和确定性过程之间的相对贡献.结果表明,不同生长季 AM 真菌的物种多样性和谱系多样性均发生显著改变:相比于休耕期,番茄生育期(花期、果期)土壤中AM真菌丰富度、Shannon多样性、Pielou均匀度、谱系多样性(PD)和平均成对谱系距离(MPD)分别显著下降了42.82%~59.18%、43.25%~48.31%、17.46%~25.40%、57.14%~67.86%和50.00%;除球囊霉属相对多度显著增加,近明球囊霉属和类球囊霉属相对多度均显著下降,原囊霉属相对多度先增加后降低.置换多元方差分析(PERMANOVA)和非度量多维度分析(NMDS)结果表明休耕期基于物种组成和谱系组成的 AM 真菌群落结构显著差别于番茄生育期,但花期和果期之间差异不显著.谱系分析结果显示,休耕期净亲缘关系指数NRI = 0,表明AM真菌在谱系结构上是随机的,花期和果期NRI>0,表明谱系聚集,暗示了AM真菌群落构建由随机性过程主导向确定性过程主导的转变,中性群落模型(NCM)结果也支持该推断.Mantel检验结果显示,土壤 pH、养分(有机碳、全量氮磷钾和有效磷)、盐分含量以及土壤温湿度作为确定性因素显著影响 AM 真菌群落的季相变化.综上所述,设施生态系统高集约化生产方式促进了 AM 真菌群落构建从随机性过程主导向确定性过程主导转变,导致多样性降低和群落结构变化,研究结果对揭示设施蔬菜栽培条件引起的土壤质量退化及其过程中的微生物组演变规律具有重要意义.

关键词: 丛枝菌根真菌 谱系结构 随机性过程 确定性过程 群落构建

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基于单作物系数法的温室秋季生菜蒸散量估算及验证

灌溉排水学报 2024 北大核心 CSCD

摘要:[目的]基于单作物系数法估算温室秋季生菜蒸散量.[方法]通过 2021-2022年温室秋季生菜试验,根据各生育期影响因素修正 FAO-56 推荐作物系数值,即生育前期根据 ET0 值和灌溉频率修正,生育中期和生育后期根据气象因素和株高修正,并采用单作物系数法对温室生菜蒸散量进行估算,以称重式蒸渗仪实测蒸散量 ETcm为标准值对蒸散量估算值 ETcs进行验证.[结果]不同试验年度逐日 ET0均呈逐渐降低变化趋势,介于 1.18~2.44 mm/d.温室生菜作物系数修正值(Kc adj)和实测值(Kc loc)均在生育前期最高,2 a均值分别为 0.74±0.13和 0.76±0.13;进入快速发育期后二者均呈降低趋势,并在生育中后期逐渐稳定在 0.5~0.6.各生育阶段的 Kc adj较 FAO 推荐值(Kc FAO)更接近实测值(Kc loc),Kc adj和 Kc loc相对误差介于-6.7%~5.4%.应用修正单作物系数法估算温室秋季生菜ETcs与实测ETcm的日均值分别为 1.310 mm/d和1.283 mm/d,决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、一致性指数(d)分别为 0.975、0.176 mm/d、0.222 mm/d、0.955.[结论]修正单作物系数法能够较为准确的估算温室秋季生菜蒸散量.

关键词: 温室生菜 单作物系数 蒸散量 参考作物蒸散量 称重式蒸渗仪

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盐胁迫下设施番茄矿质元素吸收分配规律

北方园艺 2024 北大核心

摘要:以设施番茄植株及其器官为试材,采用盆栽法,通过不同NaCl盐分梯度设置土壤盐浓度为0.07%(CK)、0.15%(T1)、0.30%(T2)、0.45%(T3)、0.60%(T4),研究了番茄整株及根、茎、叶、果各器官生物量,氮、磷、钾、钙、镁、钠、铁、锌、铜含量及全株累积量,以期为滨海盐碱地设施番茄提质增效和科学施肥提供参考依据。结果表明:番茄叶、整株干物质量随着土壤含盐量的增大先增后减,0.30%土壤盐浓度下达最大值,根、茎、果占整株的干物质量随着土壤含盐量的增加下降,叶片干物质量随着土壤含盐量的增加升高。氮、磷、钾主要累积在番茄果实中,平均占番茄整株各元素含量的87.02%、72.40%、79.80%。不同程度盐胁迫对氮在番茄各器官中的分配影响较小,但对磷、钾在各器官间分配影响较大,盐浓度越大,磷、钾在果实中的积累量越大。钙和镁在番茄各器官的含量和累积量表现为叶>根>果,随着土壤含盐量的增加番茄果钙、镁含量和累积量减少。随着土壤盐含量升高,番茄叶片和果实钠元素累积量显著增加。番茄果铁含量和累积量在0.30%土壤盐浓度下达最大值,番茄根部铜含量较高,随着土壤盐分含量的升高,铜元素向番茄果实的流动减少。

关键词: 盐胁迫 番茄 矿质元素

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板栗全生长季树干液流及蒸腾耗水特征

中国农业科学 2024 北大核心 CSCD

摘要:【目的】明确板栗(Castanea mollissima Bl.)蒸腾耗水特征,为板栗园制定科学合理的水分管理措施提供理论参考。【方法】采用热扩散探针法,对‘大板红’板栗植株全生长季树干液流速率进行连续监测,并同步观测7个相关环境因子:太阳辐射(solar radiation,SR)、水汽压亏缺(vapor pressure deficit,VPD)、空气温度(air temperature,AT)、空气相对湿度(air relative humidity,ARH)、风速(wind speed,WS)、土壤温度(soil temperature,ST)和土壤湿度(soil relative humidity,SRH),解析板栗树干液流规律和耗水特征及其与环境因子间的关联性。【结果】板栗树干明显液流启动于5月3日,结束于10月26日,前后历时176 d。板栗全生长季晴天树干液流速率日变化呈单峰“几”字形曲线,其在6、7、8月每日启动到达峰值时间早于5、9、10月,而下降时间晚于5、9、10月,致6、7、8月份液流速率峰值持续时间长于5、9、10月。板栗全生长季液流速率日均值、日均耗水量和月耗水量由高到低排序均为8月>7月>6月>9月>5月>10月,其中显著性检验表明7月和8月之间无显著差异,但显著高于其他月份。夜间液流量占比由高到低排序为10月>9月>5月>6月>7月>8月,其中显著性检验表明10月、9月和5月显著高于6月、7月和8月。板栗全生长季树干液流速率与太阳辐射、水汽压亏缺、空气温度和风速均呈极显著正相关,而与空气相对湿度均呈极显著负相关。分别建立了5—10月板栗树干液流速率与7个环境因子的6个回归模型。【结论】板栗树干有明显液流始于5月初、终于10月末;7—8月是板栗的关键需水期;建立的板栗植株液流速率与环境因子的回归模型,可用于通过环境因子估测不同月份及整个生长季的植株耗水量。

关键词: 板栗 液流速率 耗水量 环境因子 特征

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套袋对日光温室桃果实品质及香气组分的影响

中国农业大学学报 2024 北大核心 CSCD

摘要:为探讨套袋对温室栽培桃果实品质及香气组分的影响,以温室栽培‘春雪’‘中桃红玉’桃为试材,设置外黄内黑双层袋套袋处理,以不套袋作为对照,采用常规测量方法和顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用法研究套袋处理下果实单果重、果皮色泽、可溶性糖、总糖、有机酸、总酸含量及果实中挥发性香气成分的变化。结果表明:与对照(不套袋)相比,套袋处理显著提高了果实的单果重和挥发性香气成分总含量,显著降低了葡萄糖、蔗糖及苹果酸含量,果糖、山梨醇、酒石酸和柠檬酸含量无显著变化。在桃果实中共检测出44种主要香气物质,分别为醛类、酯类、醇类、内酯类、萜类、烃类和酮类;其中,醛类物质含量最高,酯类、醇类和内酯类次之,萜类、烃类和酮类最低。套袋后,醛类、酮类及香气含量总量显著升高;己醛、Z-3-己烯醛、E-2-己烯醛、乙酸己酯和β-紫罗兰酮是‘春雪’‘中桃红玉’桃果实的主要呈香物质。综上,套袋可增加果实果个大小、改善果面色泽、改变糖酸组分含量、提高果实的挥发性香气含量,提升果实的外观质量、使得果实风味变得更加青香。

关键词: 套袋 挥发性香气成分 气相色谱-质谱 品质

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60份玉米种质资源遗传多样性分析

草地学报 2024 北大核心 CSCD

摘要:为探究河北省玉米(Zea mays L.)种质的遗传多样性,以‘郑单958’为对照,基于农艺性状和SSR标记对60份玉米种质进行遗传多样性分析。结果表明农艺性状变异系数为3.35%~18.36%,农艺性状聚类结果将供试材料分为6个组,同来源材料大多归为一组。32对引物共扩增出82个标记位点,多态性位点78个,多态比率95.12。每对引物扩增多态性位点2~6个,平均2.56个。各材料遗传距离在0.057~0.781之间,平均为0.367,SSR聚类结果将供试材料分为6个组群。冀玉系列的遗传多样性最丰富,离散程度最高;蠡玉系列与‘郑单958’的遗传距离最远。两种方法的分析结果具有共性,但也存在一定差异,蠡玉、冀玉、沧玉系列在农艺性状和SSR标记上均具有特异性,其他材料仅在SSR标记上具有特异性。将两种方法结合,能更全面的了解河北省玉米种质的遗传背景,为新品种选育提供依据和参考。

关键词: 玉米 种质资源 农艺性状 遗传多样性 SSR标记

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基于全基因组关联分析挖掘小麦耐草甘膦相关QTL

华北农学报 2024 北大核心 CSCD

摘要:草甘膦是目前使用最广泛的广谱灭生性除草剂,培育耐草甘膦作物将有助于改善农田杂草化学防控效果、减少用药量和简化防控措施。为充分挖掘小麦耐草甘膦基因位点,利用来自黄淮麦区的484份种质资源进行草甘膦耐药性鉴定,根据小麦15K SNP芯片数据,采用全基因组关联分析的方法,挖掘与小麦草甘膦耐药性相关QTL。结果显示,不同年代培育的小麦品种草甘膦耐药性的变化趋势缓慢,草甘膦耐受性未显著提升;根据表型鉴定结果,筛选出黄淮麦区耐草甘膦小麦种质材料3份,即河农130、冀麦782和泰山23号;利用全基因组关联分析方法,检测到与小麦草甘膦耐药等级显著相关的QTL 7个,包含19个显著性SNPs,分布于小麦1A(0.00~30.48 Mb)、1B(6.57~30.57 Mb)、1D(0.00~22.98 Mb)、4A(656.09~680.09 Mb)、5A(508.19~532.19 Mb)、6A(54.56~85.09 Mb)和6D(12.02~36.02 Mb)染色体上;位于小麦1A和6A染色体上的2个QTL qGlyT-1A和qGlyT-6A是小麦耐草甘膦的主效位点,共包含16个可能与小麦耐草甘膦相关的基因。

关键词: 小麦 黄淮麦区 草甘膦耐受性 全基因组关联分析

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