科研产出
基于UHPLC-Q-Exactive Orbitrap HRMS技术结合化学计量学方法的不同干燥处理杜仲叶成分分析
《分析测试学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：采用基于液质联用的非靶向代谢组学技术结合化学计量学数据自动解析软件AntDAS-LCHRMS分析了4种不同干燥处理(冻干、热泵烘干、电热烘干、晒干)杜仲叶样本中的化合物.杜仲叶样本数据由超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱(UHPLC-Q-Exactive Orbitrap HRMS)分别在正、负离子模式下进行采集,经AntDAS-LCHRMS软件解析,共鉴定出71种差异性化合物,经标准品验证确定40种化合物,包括环烯醚萜类、有机酸类、黄酮类、氨基酸类、核苷类、维生素类等9类物质.其中,正、负离子模式下均可识别并验证的化合物有车叶草苷、绿原酸、芦丁、异槲皮苷、车叶草苷酸、京尼平苷等25种化合物.层次聚类分析(HCA)及主成分分析(PCA)结果均显示,相同处理的杜仲叶样本各自聚成一类,不同处理的杜仲叶样本可明显区分.热图分析进一步揭示了不同干燥处理杜仲叶样本中差异性化合物的含量变化.晒干处理样本中苯丙氨酸及色氨酸等氨基酸类物质的水平较高;冻干及热泵烘干处理样本中有机酸类、环烯醚萜类、糖类等含量较高;电热烘干样本中核苷类、黄酮类物质的含量较高;黄酮类物质在冻干、热泵烘干及晒干样本中差异较小.研究结果为不同干燥处理杜仲叶的成分分析、品质评价及其开发应用提供了科学依据,也可为其他复杂药用植物体系的化学成分分析提供参考.
关键词： 杜仲叶 代谢组学 化学计量学 AntDAS-LCHRMS软件 超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱(UHPLC-Q-Exactive Orbitrap HRMS) 干燥处理
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氮锌配施对不同锌效率玉米品种植株矿质元素累积、分配的影响
《河南农业科学 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：以锌高效玉米品种郑单958和锌不敏感品种隆平638为试验材料,设置90 kg/hm2(LN)、180kg/hm2(MN)、225 kg/hm2(HN)3个施氮量和不喷施锌肥(F0)、拔节期和大口期1∶1喷锌4.5 kg/hm2(F1)2个喷锌处理,分析氮锌配施对不同锌效率玉米品种植株矿质元素含量、累积量、分配和籽粒产量的影响,为玉米生产上氮锌合理配施提供依据.结果表明,玉米籽粒中铜、锌含量以MN处理最高,分别为1.82、16.23 mg/kg.F1处理能够提高籽粒中氮、锌含量和锌有效性.植株中氮、磷、钾累积量以MNF1处理隆平638最高,籽粒中铜和锌、锰和铁累积量分别以LNF1、HNF1处理郑单958最高.籽粒中氮、磷、铜的占比以隆平638 HNF1处理最高,籽粒中锌占比以郑单958 HNF0和LNF0处理较高.HN处理籽粒产量最高,平均为10.31 t/hm2,其次是MN处理,LN处理最低.2个品种籽粒磷含量与锰含量均呈极显著正相关,隆平638籽粒钾含量与铁、锌含量均呈显著正相关,与铜含量呈显著负相关.总体来看,施氮量180 kg/hm2配合拔节期和大口期1∶1叶面喷施锌肥能够提高玉米籽粒中锌生物有效性和矿质元素累积量,促进玉米籽粒产量和矿质元素营养同步提高,可在大田中进行推广应用.
关键词： 玉米品种 氮锌配施 锌效率 矿质元素 累积分配 有效性
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基于GC-IMS和GC-MS技术结合化学计量法分析干燥方式对香椿挥发性成分的影响
《食品工业科技 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：为研究干燥方式对香椿挥发性风味物质的影响，利用气相色谱-离子迁移谱技术（gaschromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS）和气相色谱-质谱联用技术（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）、相对香气活性值（relative odor activity value,ROAV）对真空冷冻干燥、热泵干燥、热风干燥、微波真空干燥的香椿样品进行挥发性成分分析，并进一步结合化学计量方法主成分分析（principal component analysis,PCA）和偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA），探究样品间挥发性成分的差异性。结果表明，通过GC-IMS检测到78个峰，鉴定出59种化合物。通过GC-MS鉴定出94种挥发性化合物，主要挥发性成分是硫化物、烯烃类和醛类。经过干燥后总挥发性化合物的含量显著降低。通过ROAV法确定了（E,Z）-二-1-丙烯基二硫化物、2-巯基-3,4-二甲基-2,3-二氢噻吩、正己醛、2-己烯醛、丁香酚等为香椿样品中关键香气化合物。PCA和PLS-DA结果表明，不同干燥方式的样品与新鲜样品有明显的分离，彼此之间也有明显的区别。鲜样和真空冷冻干燥样品为一组，其他3个干燥香椿样品为一组。根据变量投影重要性（variable importance in projection,VIP）得分共筛选出10种（VIP＞1）标志挥发性化合物。干燥方式对香椿风味特性影响显著，真空冷冻干燥组与鲜样最为接近，考虑实际应用热泵干燥为香椿最适宜的脱水方式。本研究为热加工过程中风味品质控制提供一定的理论参考。
关键词： 香椿 干燥方式 气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS） 气相色谱-质谱联用技术（GC-MS） 挥发性化合物
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玉米生长素响应因子基因ZmARF10在干旱胁迫中的功能分析
《华北农学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：生长素响应因子（ARF）是一类具有B3结构域的转录因子，是调节生长素应答反应、控制基因表达的直接分子。前期通过分析转录组数据，在玉米中筛选到1个编码ARF蛋白并积极参与干旱-复水胁迫响应的基因ZmARF10。为进一步研究该基因调控玉米抗旱性的分子机制及抗旱分子育种提供新的思路，首先通过系列生物信息学分析软件对该基因进行生物信息学分析，之后利用实时荧光定量PCR（qRT-PCR）检测ZmARF10在玉米不同组织中的表达模式，分析在高温、干旱、高盐、ABA胁迫和解除胁迫处理下的表达情况，以及在不同玉米自交系间的表达差异，最后利用CRISPR/Cas9技术分析ZmARF10的功能。结果表明，ZmARF10位于玉米的第3号染色体，编码区全长2 127 bp,编码708个氨基酸，具有典型的B3结构域；该基因ATG上游2 kb区域内含有茉莉酸甲酯、生长素、脱落酸、低温响应等应答元件；系统发育树显示，ZmARF10基因编码的蛋白质与高粱同源蛋白的亲缘关系最近。qRT-PCR结果表明，ZmARF10是组成型表达基因，在玉米成熟根中的表达量最高；在高温、干旱、高盐以及ABA等4种胁迫处理下，ZmARF10基因的表达量均显著上调，干旱胁迫后上调倍数最高达8.2倍；干旱胁迫后，ZmARF10基因在抗旱自交系郑36中的表达量上升幅度显著高于干旱敏感自交系B73。观察拟南芥野生型与ARF10缺失型突变体发现，与野生型相比，干旱条件下突变体植株出现叶片萎蔫甚至干死的现象，根系发生卷曲，根系分支数减少，侧根生长发育受阻；测定生理生化指标发现，干旱胁迫后缺失型突变体的相对含水量、叶绿素含量、净光合速率显著低于野生型植株，说明敲除ARF10基因后拟南芥抗旱能力下降。
关键词： 玉米 生长素响应因子 非生物胁迫 抗旱性 表达模式
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糙皮侧耳原基发育关联物质及代谢通路分析
《中国瓜菜 》 2024 北大核心
摘要：为揭示糙皮侧耳原基发育的潜在调控物质,采用代谢组学的方法对糙皮侧耳菌丝体和原基细胞代谢物进行检测分析.结果表明,菌丝体与原基细胞的代谢物具有显著差异.采用正交偏最小二乘判别分析(OPLS‐DA),以VIP(varible importance in the projection)≥1和倍数变化≥2或≤0.5为条件共筛选到400种差异代谢物.调控通路分析表明,这些差异物质涉及33条代谢通路,其中丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸、氨酰tRNA生物合成、嘌呤代谢等8条代谢通路具有极显著影响.谷氨酸和谷氨酰胺涉及p<0.01的大部分代谢通路,可能在糙皮侧耳原基发育过程中具有重要调控作用.研究结果为糙皮侧耳以及其他大型真菌原基发育机制的探索提供了理论依据.
关键词： 糙皮侧耳 原基发育 代谢组学 差异代谢物 代谢通路
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基于无人机影像多时相的小麦品种氮效率分类识别
《中国农业科学 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：【目的】探索无人机遥感在氮效率分类识别中的潜力，构建小麦品种氮效率分类方法，为氮高效品种筛选提供理论依据和技术支持。【方法】通过6个成熟期与氮效率密切相关的农学指标（产量、植株氮积累、氮素生理利用效率、植株干生物量、籽粒总吸氮量、N收获指数）构建主成分综合值，并对其进行K-Means聚类分析，将121个小麦品种划分为氮高效型、氮中效型和氮低效型3种类型。利用无人机遥感平台搭载多光谱相机，在小麦拔节期、孕穗期和开花期获取无人机遥感影像，并提取34种植被指数，分析植被指数与氮效率综合值的相关性；对比支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和K最近邻（KNN）分类方法的氮效率分类模型精度，使用总体分类精度（OA）和Kappa系数比较不同生育时期下小麦品种氮效率分类识别的能力；并使用3种不同的特征集筛选方法（ReliefF算法、Boruta算法和RF-RFE算法）对优化的特征子集进行综合评价，确立适宜的小麦品种氮效率分类识别方法。【结果】随着小麦生育时期的不断推进，植被指数与氮效率综合值的相关性逐渐提高，开花期最高（r=0.502）；利用植被指数全特征集对小麦品种氮效率进行分类，对于单生育时期数据而言，以开花期的SVM模型分类效果最好（OA=77.1%,Kappa=0.591），拔节期最差（OA=65.6%,Kappa=0.406）；总体而言，多生育时期数据融合的品种氮效率分类精度高于单生育时期，其中以拔节期+孕穗期+开花期3个生育时期数据融合的SVM模型的分类效果最优（OA=80.6%,Kappa=0.669）。为减少多生育时期数据融合的特征集变量数量，比较分析RF-RFE、Boruta和ReliefF 3种算法的特征优化效果，基于RF-RFE算法得到的优化特征子集分类精度最高，其OA和Kappa系数比全特征集分类模型分别提高了4.0%和10.1%，其中，以3个生育时期数据融合的分类效果最好（OA=85.4%,Kappa=0.749）。【结论】确立6个氮效率指标—主成分分析—K-Means氮效率评价方法；RF-RFE算法有效优化多生育时期组合的特征子集数量，且获得较高的分类精度，确立基于多生育时期组合—RF-RFE—SVM技术融合的小麦品种氮效率分类模型，为小麦氮高效品种的快速准确分类鉴定提供理论依据和技术支撑。
关键词： 冬小麦 无人机 植被指数 生育时期 特征筛选 氮效率分类
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