科研产出
基于全生活史可视化的烟草甲虫生物学特征及环境影响因子研究
《华中农业大学学报 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：为提高对仓储害虫的智能识别及虫情监测的准确度,指导烟草仓储环节害虫的有效防控,以烟草甲虫(Lasioderma serricorne F.)全生活史可视化为切入点,对其卵期、幼虫期、蛹期及成虫期的生物学特征进行系统调查及量化;并针对烟草甲虫成虫习性、活动节律、环境因子与成虫的互动进行测试.结果显示,全生活史可视化提高了观测的可操作性,未干扰烟草甲虫活动的同时获得了不同虫态的量化数据.烟草甲虫成虫活动的峰值是凌晨01:00左右;成虫期的产卵量峰值是羽化后第6天;成虫产卵对不同颜色的色卡和光源均存在趋向性,对不同颜色的趋向性有显著差异;诱捕器增加绿色光源后诱捕效果稳定提升,捕获率是对照组的2.03倍.构建的烟草甲虫全生活史量化及应用模型可用于虫情测报、防控时机确定,以及根据害虫的动态变化选择防控方式、药剂种类及用药量等.结果表明,全生活史可视化方法可实现对烟草甲虫的精准识别,显著提高虫情测报的准确率,能更好地指导仓储害虫的防控.
关键词： 烟草甲虫 全生活史可视化 活动节律 数字化 趋向性
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植保无人机施药后对稻田农沟农药残留的影响
《农药 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：[目的]探究植保无人机施用农药后对水稻田田间农沟农药残留的影响，及其可能造成的环境污染。[方法]分别用无人机及背负式电动喷雾器施用除草剂、杀虫剂及杀菌剂后，采集田面水、农沟水及农沟埂上杂草，测定残留农药的浓度。[结果]无人机施用农药后8 h，灭草松、唑酰草胺、苯醚甲环唑、呋虫胺、四氯虫酰胺在农沟水中残留的量分别为田面水的13.15%、31.83%、22.11%、52.21%、39.56%，同时农沟埂上杂草农药残留为0.50～7.6 mg/kg；对照处理背负式电动喷雾器施药后，在农沟水及农沟埂上杂草中未检测出农药残留。[结论]无人机施药后明显增加了农沟水中的农药残留量，可能造成面源污染；建议在无人机施药的大面积格田，因地制宜构建田间生态沟，以减少农药残留直接汇入干沟。
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不同物理场预处理对猕猴桃酵素品质的影响
《食品工业科技 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：为了探究不同物理场预处理对猕猴桃酵素品质的影响，采用超声（US）、脉冲电场（PEF）及二者联合（UP）预处理猕猴桃果浆，以植物乳杆菌发酵制备猕猴桃酵素。结果表明：与CK相比，3种物理场处理组的猕猴桃酵素SOD活力显著升高27.27%～31.81%（P<0.05），总酸含量升高0.77%～2.79%,DPPH、羟基和ABTS+自由基清除率分别升高3.17%～4.39%、0.9%～1.83%、1.88%～6.63%，可溶性糖含量降低3.23%～10.04%,p H和总酚含量没有显著性差异（P>0.05）。此外，GC-MS结果显示3个物理场处理组的醇、酮类物质相对含量分别比CK组高5.76%～56.75%、14.71%～32.73%，庚醛、反-2-己烯醛和己醛相对含量升高；经OPLS-DA分析，CK、US、PEF、UP各组挥发性物质分布于不同象限。综上，超声、脉冲电场及联合预处理均可以提升猕猴桃酵素的品质，丰富挥发性物质，以超声处理为佳。
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马铃薯品种(系)资源的SSR遗传多样性分析及指纹图谱构建
《分子植物育种 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：本研究利用SSR标记技术,对145份国际马铃薯品种(系)资源和34份湖北省地方品种资源进行了SSR分子标记遗传多样性分析,并构建了指纹图谱.标记分型结果显示,选择21对多态性丰富、条带清晰的引物,每对引物扩增得到的多态性位点10~23个,平均为18个.179份材料共扩增出386个标记位点,其中多态性位点有378个,多态性比率为97.9%.使用软件NTSYS 2.10进行遗传距离分析,材料间的遗传距离范围为0.061 2~0.825 9,平均遗传距离是0.462 3.使用非加权组平均法(UPGMA)绘制树状聚类图,进行品种(系)的聚类分析,其结果遗传相似系数在0.55~0.95之间,179份品种(系)资源在遗传相似系数为0.625时可被分为11大类.选用STI0032和PM0890两对引物构建了 179份种质资源指纹图谱,可对178份材料进行区分.根据试验结果明确了所收集的品种(系)之间的遗传关系,145份国际资源材料之间大部分遗传关系较远,具有一定的利用价值,34份地方资源在遗传相似系数0.625处都聚为一类,遗传背景狭窄.本研究结果将为马铃薯品种的鉴别及新品种的选育提供一定的理论依据.
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不同类型土壤调理剂对土壤-水稻体系中Cd迁移转化的影响
《农业环境科学学报 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：为研究不同类型土壤调理剂施用对Cd在土壤-水稻体系中迁移转化的影响，采用盆栽试验，设置5个处理，即2个无机类调理剂处理（ISC1、ISC2）、2个有机类调理剂处理（OSC1、OSC2）和空白对照处理（CK），且调理剂添加量均为2%。研究分析了在整个水稻生育期内，4种调理剂的施用对土壤理化性质、土壤Cd赋存形态、水稻不同部位Cd含量及其富集和转运系数，以及水稻根系Cd吸收转运基因表达的影响。结果表明：与CK处理相比，4种土壤调理剂均能显著降低水稻籽粒中Cd含量（P<0.05），其降低率依次为37.82%(OSC1处理)、68.21%(OSC2处理)、69.14%(ISC2处理)和83.96%(ISC1处理)。在水稻成熟期，无机类和有机类调理剂相较于CK分别显著提升土壤pH 1.19～1.29个单位和土壤有机质含量31.90%～45.58%(P<0.05)，且分别倾向将土壤中活性较高形态的Cd向残渣态和有机结合态转化。无机类调理剂对Cd在水稻植株内转运和Cd吸收转运基因表达的影响大于有机类调理剂。研究表明，无机类调理剂和有机类调理剂均可通过直接或间接作用影响土壤理化性质、土壤Cd生物活性以及水稻体内Cd的吸收转运，从而降低籽粒中Cd含量，实现稻田Cd污染的修复治理。
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基于GGE双标图法对两系杂交中稻组合襄两优1192丰产稳产和适应性分析
《杂交水稻 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：为合理评价两系杂交中稻组合襄两优1192的丰产稳产性，确定其适宜种植区域，基于2021—2022年度湖北省中稻区域试验产量数据，采用方差分析和GGE双标图法对其进行分析和评价。结果表明，2 a环境效应变异占产量总变异的比例均最高，表明产量受地域环境影响显著。GGE双标图法分析显示，2021年襄两优1192丰产性排名第二，稳产性居前列，综合表现较好，是较理想品种；2022年其丰产性排名第四，稳产性一般，综合表现接近理想品种。适宜种植区域分析表明，2021年襄两优1192适合在除天门以外的8个试点环境中种植，范围较广；2022年襄两优1192所在扇形区域未包含参试地点，适应性欠佳。此外，襄两优1192株型适中，熟期适宜，抗性较好，适合在湖北省除西南地区以外区域推广种植，具有显著推广种植潜力。
关键词： 杂交水稻 襄两优1192 GGE双标图 丰产性 稳产性 适应性
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氮磷钾镁硼肥配施对子莲干物质累积和养分吸收利用的影响
《土壤通报 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：【目的】研究氮、磷、钾、镁和硼对子莲干物质累积和养分吸收利用，为子莲科学施肥提供理论依据。【方法】以太空莲36号为试验材料，在江西省广昌县开展子莲全生育期微区（2.25 m2）试验。适时收获褐子期莲蓬和莲子，采收结束后采集整株植株，测定子莲各器官（部位）干物质量及氮磷钾镁硼养分含量，计算养分吸收总量及其在不同器官（部位）分配比。【结果】在低镁低硼土壤上，氮磷钾镁硼配施显著提高了子莲干物质累积量，各肥料对干物质累积量的影响大小为氮肥>镁肥>钾肥>硼肥>磷肥。与氮磷钾镁硼肥配施处理相比，不施氮、磷、钾或硼肥，将不同程度降低子莲各器官（部位）对应养分含量，其中花柄、莲蓬、通芯莲和莲壳等繁殖器官（部位）的氮含量，膨大茎、根状茎、叶柄和花柄等贮藏器官或起支撑作用部位钾含量，大部分器官（部位）硼含量显著降低，不施氮处理的整株氮含量和不施硼处理的整株硼含量也显著降低，但不施镁处理对子莲不同器官（部位）镁含量无显著影响。氮磷钾镁硼肥配施显著提高了子莲的养分吸收量，对子莲氮、磷和镁累积量影响的大小依次为氮肥>镁肥>硼肥>钾肥>磷肥，对钾累积量的影响大小为氮肥>镁肥>钾肥>硼肥>磷肥，对硼累积量的影响大小为氮肥>硼肥>镁肥>钾肥>磷肥，且不施钾处理子莲叶柄中钾的累积比例、不施硼处理子莲叶片中硼的累积比例显著降低。【结论】在广昌及类似地区低镁低硼莲田土壤上，既要关注氮磷钾的合理配施，又要注意补充镁、硼等中微量元素，以充分发挥子莲的增产和品质潜力。
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抗电离辐射肽的制备及其作用机制研究进展
《核农学报 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：电离辐射(IR)作为一种以电磁波形式释放的辐射,能引发原子或分子电离,可通过直接作用攻击生物体内的DNA、蛋白质、脂质等生物大分子,或通过间接作用在生物体内产生过量的自由基,造成氧化应激损伤.抗辐射肽作为一种独特的生物活性肽,具有抗IR的能力,能通过提高抗氧化酶活性、清除自由基、修复DNA、抑制炎症反应等途径对生物体IR损伤进行防护和修复.基于此,本文结合抗辐射肽制备及其抗辐射作用机制的最新研究成果,系统阐述了抗辐射肽的主要来源、提取纯化方法、检测方法及其抗辐射机制,分析其对IR的防护修复作用,并对抗辐射肽的研究方向进行了展望,可为未来抗辐射肽的研究提供理论依据,并为IR防护和修复领域研究提供新思路.
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基于机器学习的抑菌活性物质筛选研究进展
《食品科学 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：细菌耐药性问题对人类、畜禽健康和公共卫生构成极大威胁，因此，寻找有效的新型抗菌化合物迫在眉睫。传统抑菌活性筛选方法存在耗时、耗力，且结果的准确性和客观性较差等问题，机器学习算法作为人工智能的一个分支，因其在处理大规模数据、特征提取和模型优化方面的优异表现，已逐渐被引入到抑菌物质筛选中。本文综述了常用的机器学习算法模型，如随机森林、支持向量机、深度学习等在抑菌活性物质中的筛选，深入探讨了机器学习在抗生素、抗菌肽、精油、多酚筛选中的应用，旨在为抑菌活性物质筛选中的机器学习技术提供参考。
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