专利类型: 中国发明申请
专利权人: 北京农业智能装备技术研究中心
发明人: 侯佩臣;王纪华;王成;王晓冬;罗斌;潘大宇
专利号: CN201110364009.7
摘要: 本发明提供了一种基于微观动态离子流检测技术的水稻真菌性立枯病的检测方法,其是利用微观动态离子流检测技术分别检测水稻根系K+、NH4+和Ca2+的吸收能力,检测出感染真菌性立枯病的水稻。本发明利用微观动态离子流检测技术可测得真菌性立枯病发病时的离子流信息,通过与正常生长的水稻比较,获得真菌性立枯病发病时的离子流吸收或释放规律,利用此规律评价真菌性立枯病的发生,从而实现对水稻真菌性立枯病的快速、无损检测,检测后的植株材料还能够正常生长,避免了珍贵水稻苗的损失,检测结果对比明显,方法可靠,为水稻育苗和水稻育种提供了一种快速、无损的检测水稻真菌性立枯病的新方法。
- 相关文献
[1]水稻白化突变体根部离子动态吸收规律的研究. 娄兴亮,侯佩臣,高述民,王晓冬,朱大洲,侯瑞锋,宋艳茹,王成. 2012
[2]甘草种子携带真菌检测与致病性分析. 徐秀兰,尚兴朴,马丽娟,芦钰,王玉玺,邱艳红,张海军,吴萍. 2020
[3]稻瘟病诱导的抗病水稻和不抗病水稻氮素吸收差异研究. 侯佩臣,王成,王晓冬,王美娟,于春花,陈泉. 2013
[4]高盐胁迫下小麦幼苗离子吸收动态及耐盐性筛选. 董宏图,解超杰,侯佩臣,李爱学,王晓冬. 2021
[5]向日葵芽苗期离子对复合盐胁迫的响应. 马荣,王成,马庆,侯佩臣,王晓冬. 2017
[6]奶牛亲子鉴定应用的标记和方法研究进展. 周磊,刘林,初芹,刘剑锋,王雅春,张沅. 2010
[7]漩涡辅助液液微萃取和气相色谱法分析水样中甲草胺、乙草胺和丁草胺残留. 张学博,王德,赵尔成,朱晓丹,贾春虹,贺敏,陈莉,余苹中. 2010
[8]北京近郊养殖场环境中砷含量及其形态分析. 计峰,王立平,宋曙辉,黄建国,先宏,胡真虎. 2017
[9]基于RS和GIS的山东黄河流域森林资源动态分析. 董斌,钱国英,李旭东,陈立平. 2011
[10]农田杂草种子库及其动态研究进展. 虎锋,李召虎,武菊英. 2003
[11]1988-2007年北京城市环境可持续性动态评价. 黄宝荣,张利华,李颖明,张慧智. 2009
[12]混剂中甲拌磷在大豆和土壤中的残留动态. 戴荣彩,陈莉,夏福利,陈家梅,余苹中. 2005
[13]基于位置动力学的植物动态虚拟仿真方法. 肖伯祥,郭新宇,吴升. 2017
[14]植物源、大型真菌抗病毒活性物质筛选的研究. 田兆丰,裘季燕,刘伟成,李永丹. 2006
[15]粮食产量预测理论、方法与应用Ⅳ.粮食估产理论、模型及其应用. 米长虹,王农,黄治平,侯彦林,刘书田,郑宏艳,蔡彦明,夏维,王铄今,任军,王新民,侯显达. 2014
[16]文献计量分析在快速检索文献中的应用-以土壤氨挥发为例. 吴汉卿,张宝贵,王学霞,曹兵,陈立娟,刘杰,陈延华. 2021
[17]运用乙炔抑制-静态土柱培养法测定旱地土壤氮素反硝化损失. 邹国元,赵紫娟,张福锁,李新慧. 2002
[18]紫色大白菜育种思路初探. 张德双,张凤兰,余阳俊,赵岫云,于拴仓,徐家炳. 2008
[19]玉米抗旱性鉴定研究进展. 李运朝,王元东,崔彦宏,赵久然,郭景伦,段民孝,杨国航,邢锦峰. 2004
[20]粮食产量预测理论、方法与应用Ⅲ.粮食生产潜力中、长期预测理论、模型及其应用. 刘书田,王铄今,米长虹,侯彦林,郑宏艳,王农,蔡彦明,黄治平,夏维,任军,王新民,侯显达. 2014
作者其他论文 更多>>
-
种子活力性状无损速测技术研究进展
作者:石睿;罗斌;张晗;侯佩臣;周亚男;王成
关键词:种子;活力性状;近红外光谱;高光谱成像;X射线成像;图像处理;无损速测技术;研究进展
-
基于图像处理的水稻剑叶夹角测量
作者:李家超;罗斌;周亚男;黄硕;侯佩臣
关键词:水稻;剑叶夹角;图像处理;在体测量
-
高光谱结合理化参数跨品种识别玉米种子贮藏年份
作者:夏宇;孟静武;罗斌;康凯;王成;张晗
关键词:高光谱;跨品种检测;理化特征;贮藏年份;泛化能力;玉米种子活力
-
基于改进YOLO v8的轻量化稻瘟病孢子检测方法
作者:罗斌;李家超;周亚男;潘大宇;黄硕
关键词:稻瘟病孢子;目标检测;YOLO v8;轻量化;注意力机制
-
高光谱图谱结合策略检测小麦单粒种子活力
作者:石睿;张晗;王成;康凯;罗斌
关键词:高光谱成像;单粒小麦;活力;卷积神经网络;光谱特征;图像信息
-
基于LF-NMR的玉米种子PEG引发效果及水分吸收规律
作者:张春梅;孟静武;罗斌;康凯;顾莹;孙群;张晗
关键词:核磁共振;聚乙二醇;水分;玉米种子
-
水培环境下的作物养分吸收多参数检测系统研究
作者:冯小鼎;王成;金晓彤;董宏图;罗斌;王晓冬
关键词:离子选择电极;耗竭曲线法;动力学特征参数;Michaelis-Menten方程;数据采集