一、油菜主要病害识别与防治（论文文献综述）
林晓东[1]（2021）在《基于荧光光谱的茶藻斑病病害程度判别方法研究》文中研究表明茶叶是我国最主要的饮品之一,并且中国也是茶叶种植规模最大的国家之一,而茶叶的各种病害一直严重影响着茶叶的产量和质量。藻斑病作为主要病害之一,其覆盖辽阔,在全国主要茶区均有发生。藻斑病会对茶树正常代谢造成胁迫,导致茶叶产量和品质下降,给茶农造成直接经济损失。当前,藻斑病的传统检测方法时限长、预处理复杂且成本较高,难以在实际生产中大面积推广应用。因此,准确识别茶叶病害及时采取防治措施成为茶产业发展的关键。本论文开展基于荧光光谱的茶藻斑病识别研究,探索一种无损、快速的茶藻斑病识别方法,为叶绿素荧光结合遥感技术大面积应用于农业领域提供参考。主要研究内容和结论如下:（1）测量了正常、轻度藻斑病和重度藻斑病3类叶片的叶绿素含量,对3类叶片的叶绿素含量进行单因素方差分析,结果显示3类叶片间存在显着性差异,但并未说明3类叶片两两之间的差异性;继而对3类叶片叶绿素含量值进行多重相关性分析,塔姆黑尼（Tamhane’s T2）和邓尼特（Dunnett’s T3）方法结果均显示三类叶片两两之间的显着性值概率P小于0.05,表明正常叶片与轻度藻斑病和重度藻斑病具有显着性差异,轻度藻斑病与正常叶片和重度藻斑病具有显着性差异,重度藻斑病与正常叶片和轻度藻斑病具有显着性差异,这为基于叶绿素荧光光谱的茶藻斑病判别奠定理论基础。（2）以正常、轻度和重度藻斑病茶叶叶片为研究对象,分析了不同病害程度叶绿素荧光光谱的差异性。利用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和连续投影算法（Successive Projections Algorithm,SPA）对光谱变量进行挑选,以全光谱变量及经PCA、SPA挑选后的变量作为支持向量机（SVM）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型的输入变量,建立了不同核函数的SVM模型和PLS-DA模型。结果表明,变量挑选算法并不适用于PLS-DA模型,但是对SVM模型有较好的效果,且在径向基核函数（Rbf-Kernel）模型中效果最好;采用SPA结合径向基核函数建立的支持向量机模型对正常、轻度藻斑病和重度藻斑病3类叶片判别效果较优,误判率为4.69%。（3）由于物质对光的吸收具有选择性,且不同波长的激发光源所激发物质的荧光效率相差巨大。采集了中心波长为405nm的半导体（Light Diode,LD）激光光源和405、470、533、635nm的发光二极管（Light Emitting Diode,LED）激光光源所激发的叶片叶绿素荧光并分析了光谱差异性。建立了不同光源与正常、轻度、重度藻斑病3类混合叶片叶绿素含量的定量分析模型,研究不同光源对3类混合样品叶绿素含量定量模型的影响。结果表明,LED 405nm作为叶绿素荧光的激发光源,模型效果最优;该模型校正集相关系数（Coefficient of Correlation for Calibration,Rc）和校正集均方根误差（Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC）分别为0.90和6.10;预测集相关系数（Coefficient of Correlation for Prediction,Rp）和预测集均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP）分别为0.88和6.80。（4）由于不同采集角度改变叶片的荧光光路,导致叶绿素对荧光的重吸收效应发生变化。在不同光源模型研究的基础上,以LED 405nm的激发光源为基准,设计了90°,75°,60°和30°的采集实验,采集不同角度叶片反射的叶绿素荧光,建立了不同采集角度的荧光光谱与3类混合样品叶绿素含量的定量分析模型,研究不同采集角度对模型效果的影响。结果表明,当采集角度为90°（即光纤探头与水平叶片垂直采集）时,模型效果最优。（5）在最佳光源及最佳采集角度的基础上,研究了不同预处理方法与变量优选算法对模型效果的影响,得出一阶导数预处理对模型有明显提升;其次结合4种变量筛选算法对变量进行优选,建立最佳藻斑病定量预测模型,模型对正常叶片、轻度藻斑病、重度藻斑病叶片及三类混合样本的预测性能进行评价。对正常叶片的Rp和RMSEP为0.91、5.88,对轻度藻斑病叶片的Rp和RMSEP为0.74、7.66,对重度藻斑病叶片的Rp和RMSEP为0.86、6.81,对三类叶片混合样品的Rp和RMSEP为0.87、6.84。
王珊[2]（2021）在《基于机器视觉的油菜菌核病检测研究》文中研究表明油菜是我国重要的经济作物,分布广泛,但其整个生长周期易受到多种病害的侵袭,尤以菌核病最为严重。油菜菌核病是由核盘菌引起的一种真菌性病害,俗称“白秆病”;可造成油菜品质下降,出油率低,影响农业种植者的经济收入。油菜菌核病在油菜的萌发至成熟均可发病,其叶、茎、花、角果等部位都可能受到感染,其中茎部对产量影响最大。因此能快速对油菜感染菌核病的严重程度分级并及时喷洒农药进行防治对抑制病害的进一步扩展从而提高油菜产量至关重要。传统的油菜菌核病分级检测方法主要依靠植保工作者或者经验丰富的农作物种植者进行观察记录,此方法不仅耗时费力而且易受天气、人为等因素的影响,导致结果不及时,影响病害防控;其次,基于机器视觉的发展,国内外学者主要是以油菜叶片为对象进行研究的。因此,本文主要研究油菜的叶片和茎秆部位,并对其已感染菌核病的严重程度进行分级,可为植保工作者进行变量施药提供决策依据,以及施药后可用此系统查询防效。针对油菜图片的采集,主要利用人工接种法和大田拍摄法;基于支持向量机（SVM）法和VGGNet模型算法对油菜健康和染病的叶片和茎秆的图片数据集进行自动分级;主要研究内容如下:（1）针对油菜叶片的病害分级,本研究主要采用人工接种菌丝培育的方法,采集健康的、完整的油菜叶片进行接种,对接种成功的叶片每隔12h观察一次,并用相机在同一高度的条件下对其拍摄记录。对采集到的图片统一做归一化处理,确保程序运行过程中图片的尺寸一致,再进行预处理,叶片主要是通过病斑面积占比进行分级,有关油菜叶片病害程度分级没有相关的标准,本文借鉴小麦白粉病的分级标准对其进行分级。其中病斑分割的好坏直接影响分级的准确率;本文分别基于阈值化分割、分水岭分割和基于HSV颜色空间模型进行特征提取,多次重复试验,通过分割效果、处理时间等的综合评价,最后选用基于HSV颜色空间模型的方法对其进行病斑提取,然后采用轮廓绘制的方法对病斑和整个叶片的轮廓进行绘制并计算像素面积占比,依据分级标准进行分级,对叶片的图片数据集选用支持向量机（support vector machine,SVM）算法进行处理,把运行结果与人工测量的结果进行比较,该方法的准确率可达94.25%,效果较为理想。（2）针对油菜茎秆的病害程度分级,图片数据集的来源包含两部分,一是人工接种菌核病成功的油菜茎秆图片,二是大田感染菌核病的茎秆图片,大田环境复杂,采集到的图片需要先采用高斯混合模型获取目标区域-茎秆,再利用HSV颜色空间模型进行病斑提取,通过对病斑绘制外接最小矩形可得出病斑的纵向扩展长度,参考中华人民共和国农业行业标准的油菜菌核病测报技术规范从而得出分级结果,经验证其精确率可达97.04%。大田需处理的数据集庞大,为提高效率,本文采用VGGNet卷积神经网络,该模型包含16个卷积层和全连接层。针对VGGNet模型的过拟合问题,在增加数据集的基础上主要对比正则化方法和Dropout方法,根据运行时间和准确率选取最优方法;最终选用Dropout方法,其精确度可达90%以上。最后进行田间试验,共采集26块油菜田,每块田分别采集900张图片,程序运行得到的大田病情指数与人工查询的结果进行对比,其准确率可达85%以上。（3）为方便用户直观、简洁的看到程序处理的结果,本文将通过Python自带的tkinter模块设计用户界面,界面主要包括油菜叶片和茎秆的处理过程、分级结果以及VGGNet处理过程中的部分特征可视化图片。
蒲小剑[3]（2021）在《红三叶抗白粉病的生理和分子机制及抗病基因TpGDSL的克隆与遗传转化》文中认为红三叶（Trifolium pratense L.）是营养价值和草产量仅次于苜蓿（Medicago Sativa L.）的多年生豆科牧草之一。该牧草用途广泛,具有广阔的开发应用前景。白粉菌（Erysiphales）作为一类普遍而重要的专性生物营养型病原菌,可严重降低红三叶草产量与品质,限制其在草牧业中的应用与发展。为阐明白粉菌对红三叶生理生化、内源激素和细胞结构的影响并验证抗白粉病TpGDSL基因的功能,本研究首先对感白粉病品种（岷山红三叶）和×抗白粉病品种（“甘农RPM1”红三叶）的杂交F2代进行抗病性评价,并建立白粉病抗性分离群体,采用人工接菌的方法,测定白粉菌侵染后不同抗性群体的生理生化变化、内源激素含量和细胞结构变化;利用F2代群体的抗病单株和感病单株作为试验材料,进行转录组分析;克隆由转录组分析得到的红三叶抗白粉病相关候选基因TpGDSL,同时构建p HB-GDSL过表达载体,并遗传转化拟南芥。取得的主要结果如下:1.白粉病病原菌为三叶草白粉菌（Erysiphe trifoliorum）;人工接菌后抗病材料的电导率（EC）先升高后降低、感病材料持续升高,接菌15 d时感病材料EC较接菌前增加3.57倍。抗病材料的相对含水量（RWC）先降后升,感病材料持续降低,接菌15d时感病材料的RWC含量较接菌前减少了31.85%。超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化物酶（POD）活性与过氧化氢酶（CAT）活性和可溶性糖（WSC）含量分别在接菌后第7 d和11 d升高,随后降低,其最高值分别为534.43±10.07 U·g-1·min-1 FW、411.73±4.08 U·g-1·min-1 FW、136.53±1.00 U·g-1·min-1 FW和32.02±0.57 mg·g-1。接菌第15 d的丙二醛（MDA）与游离脯氨酸（Pro）含量分别是接菌前的4.84和5.38倍。接白粉菌后第1和7 d,抗病材料的玉米素（ZR）、茉莉酸（JA）与水杨酸（SA）含量出现两个峰值,感病材料接菌第1d后增加,之后持续降低。抗病材料的ABA含量先升后降,感病材料的变化趋势相反。抗病材料的ZR、JA、SA与ABA含量的分别在接菌第7 d、1 d、7 d和1 d时最大,其值分别为12.23±1.27 ng·g-1、15.55±0.30 ng·g-1、124.82±1.68 ng·g-1、483.50±125.50 ng·g-1,分别较接菌前增加3.52、0.93、1.60和1.04倍。接菌后红三叶抗病材料内源激素变化幅度大于感病材料,表明抗病材料中白粉菌对红三叶体内内源激素的效应更明显。2.抗病红三叶单株叶片的上表皮细胞宽,叶片厚度、栅栏组织厚度及蜡质含量均极显着高于感病材料（P<0.01）,分别高16.13%、22.29%、29.99%与85.90%;抗病材料的上表皮细胞宽度增大、栅栏组织加厚、栅栏组织细胞排列更紧密有序,感病材料的海绵组织厚度显着增加、海绵细胞排列松散混乱。白粉菌侵染增加了细胞壁的半纤维素、纤维素和木质素含量,降低了可溶性果胶的含量,其中抗病材料纤维素、半纤维素、木质素和羟脯氨酸糖蛋白含量略高于感病材料。3.白粉菌侵染后抗性差异红三叶代谢中DEGs分别富集在苯丙烷途径、甲醛戊酸途径、木质素和木酚素途径与硫代葡萄糖苷等代谢途径。CHRs、C2H2、HAD、MYB、b ZIP和MADS等转录因子家族基因参与红三叶白粉病防御反应。SA与IAA通路中相关基因AXR1、CYP、CAND1和PPR-like可能在红三叶白粉病防御反应中具有积极作用。细胞色素P450、氧化酶类、磷酸酶、腈水解酶及GDSL脂肪酶等家族中DEGs分别富集23、20、18、14与2条。木质素代谢途径中PAL、C4H、4CL和BGL、ABA调控路径中NAD（P）-binding Rossmann-fold、赤霉素代谢途径中2-氧戊二酸/铁（II）依赖双加氧酶及JA合成前体12-Oxo-PDA等基因均参与调控红三叶的防御过程。转录组分析显示红三叶GDSL同源基因有较高的本底表达和差异表达倍数,Log2（FC）为10.62,本研究选择GDSL基因进行研究。4.克隆得到编码366个氨基酸,全长1101bp的TpGDSL基因。蒺藜苜蓿（Medicago truncatula）GDSL基因与该基因氨基酸序列相似性高达86.47%。TpGDSL基因编码蛋白分子式为C1776H2704N470O561S15,相对分子量为40.9672kD,理论等电点（p I）为4.39,正、负电荷残基为20和35,不稳定系数为31.38,为不稳定蛋白,脂肪系数为81.01。TpGDSL编码蛋白可能存在于细胞外基质（Extracell）。TpGDSL蛋白主要包括36.34%α螺旋（Alpha helix,Hh）、4.10%β转角（Beta turn,Tt）、17.49%延伸链（Extended strand,Ee）、及42.08%无规则卷曲（Random coil,Cc）。该基因翻译的蛋白均由二级结构和三维结构覆盖,覆盖率和可信度分别达82%和100%。本试验采用农杆菌介导的花序浸染法将重组过表达载体p HB-GDSL转入模式植物野生型拟南芥中,得到16 lines T1代阳性转基因种子,为TpGDSL基因的功能分析奠定了基础。
弓琼[4]（2021）在《Brassica carinata×Brassica napus杂交后代遗传变异及白粉病抗性分析》文中研究说明油菜白粉病危害日趋严重,甘蓝型油菜（Brassica napus）是目前我国油菜的主栽品种,但其对白粉病抗性较弱;在埃塞俄比亚芥（Brassica carinata）SAO TOME中发现一株开白花的植株,对白粉病近免疫,通过远缘杂交可将埃芥良好白粉病抗性基因导入甘蓝型油菜。本文利用远缘杂交后代遗传多态性分析、病原菌及叶片细胞学观察、抗病基因定量PCR检测、转录组差异表达基因筛选等方法,对甘蓝型油菜与埃芥远缘杂交后代进行遗传变异研究及油菜对白粉抗病性的特征研究。结果表明:1、利用化学杀雄剂诱导雄蕊败育,促进母本Brassica carinata异交,获得与甘蓝型油菜优良品种中双11远缘杂交的种子。利用形态特征、种子质量和分子标记对杂交植株和回交后代进行了验证,BC1F3代中的5个品系,命名为W7-1、W7-4、W7-6、W8-1和W8-3,和一个BC2F2品系W3PS-1鉴定为对白粉病具有抗性或中度抗性。大多数抗病/中抗后代的形态性状（叶形、花瓣颜色、表皮蜡质、角果长度）和种子品质与甘蓝型油菜亲本中双11相似,表明抗病基因已成功导入甘蓝型油菜。2、观察了油菜白粉病侵染叶片的细胞学过程,对接种白粉病的远缘杂交后代抗、感病株系叶片进行了生理生化特征比较:（1）通过表皮蜡质观察及蜡质提取称重,发现针状形态的蜡质及较多的蜡质含量对叶片抗白粉病侵入有一定的帮助;（2）观察叶片横切面的石蜡切片,结果显示抗性材料具有致密整齐的栅栏组织和较为规则的海绵组织,该特点可能有利于叶片对抗白粉病菌侵染;（3）叶片胼胝质观察及测定结果表明,在接菌后不同时期,抗病叶片中胼胝质荧光斑点的分布均低于感病品种,而且在接种白粉病菌两周后,抗病品种叶片胼胝质积累量明显低于感病品种,两种胼胝质合成酶编码基因Cal S5及Cal S12的相对表达量趋势以及表达量在感、抗材料中均有所不同。3、在甘蓝型油菜的数据库筛选得到负调控白粉病抗性的霉菌座位（Mildew locus O）Bn Mlo家族成员相关信息,构建系统进化树,明确了Bn Mlo基因及蛋白的结构模式,检测了Bn Mlo2、Bn Mlo6与Bn Mlo12在抗、感白粉病油菜中的表达趋势。4、对白粉病侵染处理后发病盛期的感（S）、抗（R）叶片做了转录组学比较,共鉴定出465个抗病反应相关途径的差异表达基因（DETs）,其中303个R组叶片比S组叶片表达量高,162个表达量低。这些DETs主要集中在表皮防御、脂质代谢、R蛋白、受体蛋白激酶及调控因子方面,其中在R组叶片中表达量较高主要有:编码与蜡质、叶绿体、细胞壁代谢相关的蛋白和酶如KCS6、CSP41B、RWA、胼胝质合酶3、果胶酶9、果糖苷酶2、9S-脂氧合酶LOX2等;编码蛋白激酶有RKL、ERECTA、BAK1、BAM2、Lys M受体样激酶、脂质转移蛋白激酶ERL1、ERL2等,它们识别病原体并触发PTI免疫;白粉病广谱抗性蛋白RPW8、钙调蛋白MLO2、PMR5以及MLP328、EDR2、RPS4和RPS6等。在S组中表达量较多的如果胶酯酶、细胞色素CYP81F2、13S-脂氧合酶;富含半胱氨酸的受体蛋白激酶、Ser/Thr蛋白激酶如丝裂原活化蛋白激酶,还有RLK6、CRK45、APK1、BRL3、WAK1、WAK10等;TIR-NB-LRR类受体蛋白RLM1、DSC1、DSC2、病程相关蛋白RP-1等,某些抗病基因的个别拷贝在S组叶片中表达量高于抗病叶片,如MLO2、EDR2、EDR4,类RPW8蛋白HR3等的编码基因;E3泛素转移酶、ATP水解酶、RLP23、NPR3、NPR4、解毒蛋白（EDS5）、WRKY转录因子家族如WRKY53、WRKY70等的编码基因在S材料中表达量均高于R材料。根据这些证据,初步构建了油菜对白粉病抗性反应转录组变化模式图。本文研究结果为种间远缘杂交改良油菜品种适应性积累了技术资料,为油菜抗白粉病育种提供了依据,初步揭示了与抗白粉病菌入侵表达相关的细胞活动与防御反应遗传调控机制。
陈家茜[5]（2021）在《基于机器视觉的甘蓝型油菜生长状态检测研究》文中提出在农业领域,农作物的生长状态对后期开花结果以及未来的收成都起着重要的影响。为了及时掌握其生长状态并进行人为控制,需要对其生长状态进行快速检测。植物对于害虫的抗性可以直接的反应出植物当前和以后的生长状态,若抗虫性强,则植物不易受害虫伤害,生长状态为良好。若易感虫性强,则植物容易感染虫害,对植物的生长发育有极大的不良影响。因此,本文主要结合机器视觉相关知识和技术针对甘蓝型油菜害虫的抗性进行分类诊断,确定甘蓝型油菜的抗虫性从而实现对油菜生长状态的检测。本文对采集到的甘蓝型油菜叶片图像进行预处理、分割和特征提取,设计了虫情分级表和油菜叶片害虫抗性分类表,并且搭建了甘蓝型油菜叶片害虫抗性分类模型,主要工作如下:（1）甘蓝型油菜叶片图像的预处理。为了提高图像分割效果的质量,需要对图像进行前期处理。本文采用彩色空间模型的方法分割出油菜叶片目标区域的图像,对比其他的颜色空间模型,选择最能够突出目标区域的颜色分量进行叠加,然后进行阈值分割,从而得到完整的植物叶片图像。（2）甘蓝型油菜叶片图像的特征提取与建立虫情分级标准。该特征提取主要针对叶片的形状特征,提取了叶片图像的6个特征参数,分别是甘蓝型油菜叶片上虫孔面积、叶片完整的面积、叶片的占有度、完整度、偏心率和圆形度。通过对以上提取到的特征值进行分析,本文选择虫孔面积和叶片面积两项特征值来计算叶片的虫害面积占叶片总面积的百分比,再根据计算出的结果和《油菜种质资源描述规范和数据标准》中制定的相关标准建立虫情分级表和害虫抗性分类表。（3）建立甘蓝型油菜叶片害虫抗性分类模型。通过前文的工作将本文的600个样本进行抗性分类,将分类好的数据作为样本进行训练。利用卷积神经网络来设计分类模型,将样本图像设置为网络的输入,将需要检测的甘蓝型油菜叶片害虫抗性的类别设置为输出,建立卷积神经网络模型。通过搭建VGG16神经网络模型将预处理后的图像输入到模型当中,选择交叉熵函数作为损失函数,使用小批量梯度下降法对模型进行优化,通过不断的重复训练使模型达到最优。实际仿真测试结果可知,对于甘蓝型油菜叶片害虫抗性分类诊断的最高准确率达到96.39%。本文的分类模型能够准确的对油菜害虫抗性等级进行分类,为植物生长状态检测相关的研究提供一种新的方法。
高知枭[6]（2020）在《SsNSRV-1基因功能及其与核盘菌互作机制研究》文中研究表明核盘菌是一种典型的死体营养型植物病原真菌,在世界范围都有广泛分布,可侵染包括油菜、大豆、向日葵等重要经济作物在内的729种植物,造成严重的经济损失。真菌病毒是感染真菌的病毒,在核盘菌中广泛存在,其中一些真菌病毒会导致核盘菌致病力衰退,甚至丧失致病力,具有控制作物菌核病的潜力。实验室前期从弱毒菌株AH98中分离鉴定出与核盘菌致病力衰退相关的单股负链RNA病毒Sclerotinia sclerotiorum negative-stranded RNA virus 1（Ss NSRV-1）,研究表明该病毒基因组上线性分布有6个非重叠的ORF（ORF I-VI）,分别编码P1、P2（N蛋白）、P3、P4、P5（L蛋白）和P6蛋白,这些ORF的具体功能及其对核盘菌的影响并不清楚;同时,发现菌株AH98可能被多种病毒复合侵染,但并不明确这些病毒的分子特性。本研究以菌株AH98及前期获得的Ss NSRV-1基因ORF I、ORF II、ORF III、ORF IV和ORF VI的核盘菌1980菌株超表达转化子为研究材料,通过高通量测序明确了菌株AH98携带的病毒种类及分子特性;基于生物信息学分析预测了Ss NSRV-1各个ORF的结构和功能;结合转录组和代谢组分析,揭示了Ss NSRV-1各个ORF对核盘菌的影响,初步探究了Ss NSRV-1导致核盘菌出现弱毒特性的分子机理,揭示了Ss NSRV-1与核盘菌互作的分子网络。取得的具体研究结果如下:通过高通量测序明确了菌株AH98中携带6种真菌病毒,包括2种-ss RNA病毒,即Ss NSRV-1与Ss NSRV-5X;4种+ss RNA病毒,分别命名为Bc HV1/AH98、Ss MV30/AH98、Ss MV7-A/AH98和Ss DFV2/AH98。Ss NSRV-5X全长为9993 nt,5’端没有帽子结构,3’端也没有poly A序列,5’-UTR为420 nt,3’-UTR为168 nt。预测编码4个不重叠的ORF（ORF I-ORF VI）,在基因组上线性排列。其中,ORF III最大（nt 2672-8553）,编码的L蛋白含有1952个氨基酸（AA）,含有Mononegaviruses中非常保守的Mononeg＿m RNA＿pol及Mononeg＿m RNAcap结构域。序列分析和系统发育分析表明Ss NSRV-5X属于Mymonaviridae科病毒,但序列特征又与该科现有的病毒有所差异,其L蛋白与Ss NSRV-1的相比,一致性只有17.96%,属于真菌单股负义链RNA病毒科中的一个新的成员,它与另外一种还未报道的病毒（Bc NSRV-7）可能代表一个新的属。Bc HV1/AH98长度为10223 bp,编码的Rd Rp与Bc HV1（Nc＿037659.1）的Rd Rp序列（QBA69887.1）Query Cover达到100%,一致性高达98.82%。系统发育分析表明Bc HV1/AH98应当归类为Hypoviridae科Betahypovirus属,与已报道的Bc HV1（NC＿037659.1）属于同一种病毒的不同株系。实验室前期研究中,发现ORF I、ORF II和ORF III超表达转化子转录的m RNA均发生了不同程度的剪切;而超表达ORF IV和ORF VI的转化子中,病毒基因正常表达,不被剪切。本研究采用宏转录组测序分析进一步确认了这种现象,并发现剪切的起始位点富含GT（GC）,终止位点富含AG,属于真核生物内含子剪切位点的特征序列。而且发现ORF III在禾谷镰孢菌和稻瘟菌中超表达,其转录产物也可以被被剪切;表明真菌可以特异性识别病毒的某些基因,而且这种识别和剪切在真菌中可能普遍存在,可能是一种抗病毒机制。另外,ORF II在AH98和超表达转化子中均具有两个符合正态分布的转录峰,但是与前期检测到N蛋白的两种形式（P41和P43）并不对应,表明ORF II可能还编码其他蛋白。利用生物信息学软件分析了Ss NSRV-1中5个ORF所编码蛋白的保守结构域、亚细胞定位、结构特征及其可能的互作位点;并利用转录组测序技术对病毒5个ORF超表达转化子的总RNA分别进行了宏转录组测序,初步分析了病毒各ORF对核盘菌的影响,并根据这些结果推测病毒基因在Ss NSRV-1与核盘菌互作过程中的功能,推定出Ss NSRV-1导致核盘菌出现弱毒特性的分子机理。发现病毒ORF I编码的蛋白P1具有负链病毒N蛋白的结构特征,与核蛋白同源的可能性高达82.52%,参与Ss NSRV-1病毒粒子的形成,起转录调控的作用。ORF I的超量表达影响了寄主部分与致病、转录、跨膜运输、蛋白质生物合成及修饰、代谢过程等相关基因的表达,导致转化子的生长速度和致病力降低。病毒ORF II编码Ss NSRV-1的N蛋白,主要影响了核糖体和细胞核相关基因的表达,调控了寄主与致病、转录、跨膜运输、代谢过程等相关基因的表达,可能使转化子的生长速度和致病力降低。病毒ORF III编码的P3蛋白在结构上与负链病毒糖蛋白具有一定的同源性,可能具有肽链内切酶的活性,主要影响了核盘菌核糖体、蛋白酶体及DNA复制和修复相关基因的表达,并调控了蛋白质的翻译和代谢过程。病毒ORF IV编码的P4蛋白在寄主体内起转录调控的作用,主要影响了核盘菌与转录调控、氧化还原、跨膜运输、代谢过程等相关基因的表达,通过调控线粒体、r RNA及核糖体相关基因严重影响了能量和代谢过程,可能通过这些方式使得ORF IV超表达转化子表现衰退特性。ORF VI编码的P6蛋白可能是核孔蛋白复合物,参与核质转运过程,同时还可能作为转录调控因子发挥重要的作用。ORF VI的超量表达主要影响了核盘菌与转录调控、跨膜运输、代谢过程等相关的基因的表达,可以部分调控核盘菌与r RNA相关及核糖体相关的基因,严重影响了碳水化合物和核苷酸代谢过程。本研究通过代谢组分析了Ss NSRV-1的ORF I、ORF II、ORF III、ORF IV和ORF VI在核盘菌1980中超表达后核盘菌产生的差异代谢物,并初步鉴定了病毒各ORF导致核盘菌变化最显着的物质,分析了这些物质可能参与的途径。结果表明ORF I、ORF II和ORF III的表达（在核盘菌中超表达后被剪切）对核盘菌代谢影响较大,产生的差异代谢物有较大的相似性,超表达后核盘菌的标志代谢物为酮类物质（显着下调）和酰胺类物质（显着上调）;ORF IV和ORF VI对核盘菌代谢影响影响相对较少,ORF IV超表达后核盘菌的标志代谢物为酰胺类和磷脂类物质（显着下调）,ORF VI超表达后核盘菌的标志代谢物为磷脂类物质（显着上调）。病毒的ORF I、ORF II和ORF III超表达后核盘菌中共有差异代谢物有253个,主要参与苯丙氨酸代谢、不饱和脂肪酸的生物合成、核黄素代谢、磷酸戊糖途径、半胱氨酸和蛋氨酸代谢、精氨酸和脯氨酸代谢、苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸的生物合成、类固醇生物合成和色氨酸代谢等途径。病毒的ORF IV超表达后有76个差异代谢物,参与甾醇类物质生物合成,半胱氨酸生物合成/同型半胱氨酸降解（反式硫化）等途径。病毒ORF VI超表达后核盘菌有50个差异代谢物,参与多巴胺降解、生物素羧基载体蛋白组装、脂肪酸生物合成起始、尿嘧啶降解和棕榈酸生物合成等通路。本研究发现菌株AH98中除感染Ss NSRV-1之外,还感染了5种病毒,其中Ss NSRV-5X可能代表真菌单股负链RNA病毒科一个新的属;发现在转病毒基因转化子中核盘菌利用内含子剪切机制对病毒基因的m RNA进行剪切,预示真菌中存在一种未知的抗病毒机制。同时,利用生物信息学分析预测了Ss NSRV-1各个ORF的结构和功能,并结合转录组和代谢组分析从整体水平解析了Ss NSRV-1导致核盘菌弱毒的机制。上述结果为研究负链RNA病毒多样性,单股负义链RNA病毒与寄主互作及菌核病控制提供了新的思路和材料。
杨永青[7]（2020）在《油菜黑胫病菌Leptosphaeria maculans对甾醇脱甲基酶抑制剂（DMI）的抗药性及分子机理研究》文中进行了进一步梳理黑胫病（Blackleg）是世界范围的油菜（Brassica napus）真菌病害,其病原菌为Leptosphaeria属的复合种,影响着油菜籽的产量和品质。该病害在澳大利亚、加拿大、欧洲、中国等油菜产区均有发生,制约着油菜产业的发展和国际贸易。目前,防治措施主要包括选育和栽培抗病油菜品种、科学的农艺管理,以及使用化学杀菌剂。甾醇脱甲基酶抑制剂（Sterol demethylation inhibitor,DMI）是一类广泛使用的杀菌剂,通过抑制靶标蛋白14?-脱甲基酶的生物活性,进而抑制病原菌细胞膜的合成,该靶标蛋白的编码基因为ERG11（亦称CYP51）。DMI单一作用位点的杀菌方式易造成病原真菌出现抗药性,已在众多植物病原菌中大量报道,包括2017年首次报道的黑胫病菌（Leptosphaeria maculans）,但L.maculans对DMI的抗药性分子机理有待进一步研究。本论文开展了油菜黑胫病菌L.maculans抗药性菌株的筛选和识别,并对田间抗药性菌株的抗药性水平、分子机理进行了系统研究,首次阐释了黑胫病菌L.maculans对DMI杀菌剂的抗药性分子机理,主要结果如下:（1）采用“孢子浴”侵染油菜植株法（in planta）,筛选并识别出6株具有DMI抗药性的L.maculans田间抗药性菌株,其能够侵染杀菌剂处理的油菜植株并产生显着性的叶面损伤,分别命名为18BL149-18BL154;与敏感菌株相比,抗药性菌株对4种DMI类杀菌剂的EC50值均不同程度的增加,且对其中至少一种杀菌剂的EC50值显着性高于敏感菌株;同时5株抗药性菌株的环境适应性并未显着性下降,仅菌株18BL153的产孢量较敏感菌株降低,但其致病力未受影响;（2）测序并分析抗药性菌株的ERG11基因编码区,未发现任何基因多态性变化;进一步对其启动子区（编码区上游1000 bp区域）研究发现,在抗药性菌株18BL149、18BL150、18BL153的ERG11启动子区分别存在5267 bp、5248 bp、5263 bp的基因片段插入,且插入位点不同;而在抗药性菌株18BL151、18BL152的ERG11启动子区的相同位置（-102 bp）存在275 bp的基因片段插入;插入片段的GenBank登录号为MN331773-MN331776;在菌株18BL154的ERG11启动子中未发现任何序列改变;（3）对插入序列进一步比对分析得出,长度约为5000 bp的三种插入序列均属于I型转座子（retrotransposon）Zolly-2家族,尽管这三种转座子插入的位置和长度不同,但是其两侧的长末端重复序列相似度高,且序列中包含DNA重复序列突变（Repeat-induced point mutation,RIP）,遵循C-T和G-A的碱基替换规律;菌株18BL151和18BL152中的插入片段的序列完全相同,且在L.maculans的基因组上存在多个拷贝（>400）,属于转座子Pholy家族;（4）对靶标基因的表达量分析得出,启动子中的275 bp、5263 bp转座子插入显着性增加了抗药性菌株中ERG11基因的诱导表达量（induced expression）,且可在杂交子代中稳定遗传,分离比例符合单一基因控制的遗传分离,证明启动子中的转座子插入导致了L.maculans抗药性的产生;另外,田间抗药性菌株中ERG11的相对表达量与其对戊唑醇的敏感性(EC50)之间呈显着正相关;（5）克隆抗药性菌株的ERG11启动子、编码区及终止子区,并将其在敏感菌株中表达,使敏感菌株获得了DMI抗药性,且抗药性转化株的ERG11诱导表达量与其敏感性(EC50)之间呈显着正相关;（6）通过PCR法将突变碱基引入靶标基因ERG11中,并将含碱基突变组合（I381V、Y459/G460缺失、W461G）的靶标基因ERG11在敏感菌株中表达,结果发现含有突变点的靶标基因显着增加了敏感菌株的抗药性,其抗性因子达15.82,且含突变点的抗药性转化株的环境适合度和致病力均未下降。综上研究结果可得出结论:油菜黑胫病菌L.maculans对DMI类杀菌剂产生抗药性的分子机理为,靶标基因ERG11启动子区的转座子插入,上调ERG11的表达量,或者ERG11编码区存在I381V、Y459/G460缺失、W461G的碱基突变组合,均会导致L.maculans对DMI类杀菌剂产生抗药性。
张洪祥[8]（2020）在《SsHADV-1介导的核盘菌内生特性及应用研究》文中提出核盘菌（Sclerotinia sclerotiorum）是一种寄主范围十分广泛的病原真菌,由其引起的菌核病是包括油菜在内的许多重要作物上的毁灭性的病害。核盘菌在侵染初期分泌小分子蛋白、草酸、细胞壁降解酶类杀死寄主细胞、抑制寄主的抗性,并从死亡的细胞中吸取营养,是典型的死体营养型真菌。目前尚未在油菜中发现高效的抗病品种,油菜菌核病始于子囊孢子在花瓣上侵染,并随罹病花瓣飘落至枝条和主茎,感染和杀死枝条或整个植株。由于田间油菜植株密、冠层厚,药剂难以抵达病菌为害部位,防治非常困难。核盘菌低毒相关DNA病毒1（Sclerotinia sclerotiorum hypovirulence associated DNA virus 1,Ss HADV-1）是首例在真菌中发现的DNA病毒,该病毒侵染性强,病毒粒子可直接侵染核盘菌,也可以在不同的营养体亲和型菌株间进行传播,而且发现有昆虫传播介体,是极具生物防治潜力的真菌病毒。前期研究发现在盛花期喷施携带Ss HADV-1的核盘菌菌丝片段可以高效控制菌核病并显着提高油菜产量,但是携带Ss HADV-1的核盘菌能否在油菜上生长并不清楚;同时,携带低毒相关病毒的菌株能否在植物上长期存活是利用真菌病毒控制病害的关键。因此,本文主要研究携带Ss HADV-1的核盘菌在油菜上的生存和生长及其机制、研究携带病毒的核盘菌对油菜生长发育的影响及其机制,以及基于本研究的新发现建立的应用Ss HADV-1控制油菜菌核病的新技术。取得的主要结果如下。1.携带Ss HADV-1的核盘菌菌株DT-8可以在油菜上内生性生长,并在核盘菌群体中传播病毒。在油菜抽薹期喷施DT-8的菌丝片段,7周之后,在油菜成熟期的果荚上可以检测到病毒的DNA。为了确认携带核盘菌的菌株可以在油菜内或者表面生长,将菌株DT-8菌丝块接种到油菜叶片上,一周后未产生任何病斑,取距DT-8菌丝块约1cm位置的油菜叶片组织进行共聚焦荧光观察,发现菌株DT-8可以在油菜叶片表面蔓延生长,同时形成简易侵染垫的结构侵入油菜组织中吸取营养物质。表面消毒的油菜种子经菌株DT-8的菌丝悬浮液浸泡处理后,于MS平板上萌发,之后分别移至含有MS培养基的组织培养瓶和无菌培养土中,培养20 d和30 d。PCR检测证实在油菜的根、下胚轴和叶等部位均可检测到Ss HADV-1的DNA和核盘菌的DNA,表明菌株DT-8可以在油菜上生长。利用菌株DT-8RFP（m Cherry荧光蛋白标记的菌株DT-8）处理油菜,通过共聚焦荧光观察和电镜观察,进一步发现菌株DT-8可以在油菜根部细胞间穿梭和通过根部细胞间隙在组织中蔓延;同时,在下胚轴维管束中可观察到DT-8菌丝随维管束方向蔓延。在叶面上接种菌株DT-8RFP也可以观察到标记的菌丝。这些结果表明,菌株DT-8可以在油菜植株中内生生长。经在MS组织培养瓶中培养6个月后,部分油菜植株开始死亡（8/32和6/23）,同时在其上可以观察到菌丝的生长。挑取菌丝进行培养,发现菌株为核盘菌,分别在8和6个培养物中有3和4个菌落携带病毒。但在健康的植株上及穴盆栽培的植株上均未分离出核盘菌。在经过菌株DT-8处理的油菜上接种核盘菌菌株1980-hyg,14天后自病斑上重新分离获得13株分离物中5株分离物中携带Ss HADV-1,且表现出生长速度减弱、致病力降低、菌落形态异常等弱毒相关特性。在田间不同时期喷施菌株DT-8菌丝悬液后,采集和分离的菌株中,有15%携带有DNA病毒。2.Ss HADV-1显着改变核盘菌致病相关基因的表达。为了解析菌株DT-8在感染Ss HADV-1的情况下由死体营养型病原真菌转变为内生真菌的机理,通过转录组测序技术,对菌株DT-8在PDA培养基上和接种在油菜叶片上与DT-8VF菌株的基因表达差异进行了分析。对显着差异基因（DEGs）进行KEGG富集和Fungi Fun功能富集分析,发现两种培养方式的菌株DT-8中上调表达的DEGs均主要富集在DNA的错配修复和重组相关通路中,这些通路相关基因的变化与病毒的复制有关;下调表达的DEGs均集中在代谢相关的通路中。对接种在油菜叶片上的菌株DT-8相比于DT-8VF菌株三个时期（12hpi、18hpi和24hpi）的DEGs进行详细分析,发现细胞壁降解酶类和小分泌蛋白等致病相关基因显着下调表达,同时侵染垫的形成和草酸合成等侵入相关基因正常表达。这表明Ss HADV-1对核盘菌的侵染能力没有显着的影响,但削弱了其对寄主植物的危害,可能是菌株DT-8成功入侵到油菜植株中营内生生长的原因。3.菌株DT-8促进油菜生长并显着提高油菜的抗病力。将表面消毒的油菜种经菌株DT-8的菌丝悬浮液浸泡处理后,MS平板上萌发,移植到培养土中培养36 d,地上部分鲜重为17.15±2.0 g/株,显着高于未处理的对照植株（14.55±1.1 g/株）;同时,在无菌组培瓶中MS培养基上培养的油菜植株,也获得了相似的促生结果。表明,菌株DT-8内生生长可以促进油菜植株的生长。在培养土中培养36 d的油菜叶片上,活体接种核盘菌1980菌丝块,菌株DT-8处理油菜植株上,病斑直径（1.22±0.08 cm）显着低于未接种的对照植株（1.51±0.12 cm）;同时,对油菜叶片上活体接种灰葡萄孢菌株B0510,菌株DT-8接种的油菜植株上的病斑（1.54±0.24 cm）显着小于未接种的对照植株（1.99±0.10 cm）。这表明菌株DT-8内生生长可以促进油菜生长,并且可以提高由此植株对核盘菌和灰葡萄孢的抗性。4.菌株DT-8改变油菜抗病及生长相关途径基因的表达。为了探究菌株DT-8内生影响油菜生长发育和抗病性的分子机理,取菌株DT-8处理的油菜植株茎尖生长点部位进行转录组分析,发现菌株DT-8对油菜植株基因表达的影响幅度较小,与对照植株相比,显着差异表达的基因总共只有348个,约占已知总基因数（101041）的3.4‰,其中显着上调表达的基因有258个,显着下调表达的基因有90个。上调表达的基因大部分与抗病相关,包括植物病原信号和抗性信号传导相关基因（CDPK、CML、WRKY33和MKK9）、茉莉酸和乙烯合成及其调控的抗性相关基因（AOC、ACS和ERF等）。下调表达的基因主要是以CCA1和LHK为主效基因的节律调节相关基因,该途径节律调节相关基因的下调表达可能与油菜植株生物产量的提高有关。表明油菜植株抗性的提高是可能通过菌株DT-8诱导抗性相关表达实现的,而生物产量的提高可能是通过抑制节律调节相关基因的下调表达实现的。5.田间喷施菌株DT-8可以显着提高油菜产量。根据菌株DT-8可以在油菜中内生并且可以在油菜表面长期生长的这一特性,将菌株DT-8的菌丝液喷施到油菜植株上进行油菜菌核病的田间防治试验。2013年-2015年,我们在湖北省武汉、鄂州、随州和襄阳等地分别进行DT-8菌丝液防治油菜菌核病的小区试验和大田试验。在小区试验中分别在苗期、抽薹期、盛花期、角果期,采取两种浓度（～1×105 cfu/m L和～1×104cfu/m L）的菌丝液进行喷施;大田试验油菜盛花期进行DT-8菌丝液的喷施（～1×104 cfu/m L）。连续3年各地在小区试验和大田试验中,DT-8菌丝液处理显着降低油菜菌核病的病情指数防控率高达50%左右,产量提高10%-20%,使油菜籽的含油量显着上升高达3.8%。6.灰葡萄孢中发现的新型DNA真菌病毒BcHADV-1,与灰葡萄孢的弱毒相关。Bc HADV-1具有一个34 nm等轴对称的病毒粒子,其基因组有四个1700 nt左右的单链环状的DNA组成。这四个基因组分共有有一个300 nt的共同区域（common region）、特殊的茎环结构和独特的nonanucleotide序列"TAAAATTTT"。进化分析显示在葡萄孢属真菌进行种间分化之前,Bc HADV-1-like病毒便于与葡萄孢属菌株之间存在基因水平转移。Bc HADV-1的Rep与Fg GMTV1具有一定的亲缘关系,而Bc HADV-1的CP基因与其他病毒的CP均没有亲缘关系。因此,Bc HADV-1可能代表着与Genomoviridae亲缘关系比较近的新的CRESS DNA病毒。同时,Bc HADV-1与灰葡萄孢的弱毒相关。本研究首次发现核盘菌可以在油菜植株中内生的生物现象,证明菌株DT-8的内生可以促进油菜植株的生长、增强油菜植株的抗病性。田间试验表明,感染低毒相关病毒的病原真菌可以作为植物疫苗保护植物,显着提高植物产量。本研究揭示了感染真菌病毒后,病原真菌的生活方式发生改变的现象,为利用真菌病毒控制作物病害研究提供新思路。同时,菌株DT-8的内生对Ss HADV-1传播的促进作用,揭示了Ss HADV-1传播的新途径,并为真菌弱毒相关病毒传播方式的探索提供了新的方向。为真菌病毒、病原真菌和寄主植株三者之间相互作用关系的研究提供了研究模型。同时,灰葡萄孢中DNA病毒Bc HADV-1的发现预示着这种新型生物防治模式在灰霉病的防治中可能同样适用。Genomoviridae中可能具有丰富的真菌弱毒相关病毒资源,等待人们去开发用于真菌植物病害的生物防治。
杨俊[9]（2020）在《基于图像处理的小麦赤霉病检测研究》文中研究指明[研究背景]小麦赤霉病是粮食生产的重大病害之一,对于小麦产量有很大损害,对小麦病害监测预警方面的研究和应用对于发展高产、优质、高效的科学化生产十分重要。为及时有效的对小麦赤霉病采取防治措施,需要对其发病情况进行及时准确的监测。目前,由于生产条件、地理因素、技术水平的限制,主要利用田间抽样调查的方法对赤霉病病情的危害程度进行评估。该方法不仅难以对大面积的发病产区进行有效监测,而且人工成本高,信息获取滞后,严重影响赤霉病的防治效率。[材料与方法]本次实验通过对小麦麦穗进行赤霉病菌人工接种的方式使小麦发生赤霉病病害,通过无人机和数码相机来获取小麦赤霉病的RGB图像,通过提取图像特征来对小麦赤霉病图像中发病麦穗进行检测与识别。[结果与分析]（1）基于颜色特征指数提取小麦赤霉病图像中发病麦穗。在小麦赤霉病前期时,检测率为90.5%,在小麦赤霉病中期时,其检测率为88.4%。（2）建立了基于深度学习网络deeplabv3+的小麦赤霉病发病麦穗的检测与识别模型。该模型的精度为0.9692,损失函数Loss为0.1030,MIoU为0.793,模型表现较好,基本上能够实现小麦赤霉病发病麦穗的检测与分割。（3）建立了基于改进的深度学习网络U-net的小麦赤霉病发病麦穗的检测与识别模型。该模型的精度为0.9694,损失函数Loss为0.0759,MIoU为0.799,模型表现较好,能够实现小麦赤霉病发病麦穗的识别与分割。[结论]通过研究发现基于深度学习网络模型能够很好的检测与识别小麦赤霉病发病麦穗,识别精度较高,为小麦赤霉病的检测与识别提供了技术支持。
刘金亚[10]（2020）在《基于图像处理的甘蓝型油菜根肿病病情程度检测》文中研究表明油菜是我国重要的油料作物,甘蓝型油菜抗病性强、产量高,在国内外广泛种植。甘蓝型油菜在生长过程中会遭受根肿菌的危害,影响其生长、产量及品质。精确的检测出甘蓝型油菜根肿病病情程度,可以对根肿病危害、品种抗性进行评价,从而进一步为选育抗病性品种和病害综合防治提供理论依据。目前,主要依靠人工鉴定的方法确定油菜根肿病的严重程度,该方法只能根据自己的经验来判断和预防,因此非常主观、耗时、费力、易错判,且具有一定的局限性。随着图像处理技术的快速发展,可将图像处理技术与农作物病情诊断相结合。本文主要从图像分割、特征提取和分类模型等方面,研究甘蓝型油菜根肿病病情程度检测的方法,最终得到了一个根肿病病情程度的分类模型。用样本进行测试,期望输出值与网络输出值的误差平均值为0.15833,均方差为0.17761025,检测准确率为90.00%。主要工作如下:（1）甘蓝型油菜植株图像的预处理。油菜根部分割效果主要受图像集等因素影响,因此需要对图像进行前期处理,提高图像分割效果的质量。大致方法是依次对图像进行剪切,将多植株图像换成单植株图像,再进行后期操作。本文采用彩色空间模型的方法分割出油菜根部图像:对比常见的空间模型,选择能突出油菜根部的颜色分量进行叠加,然后进行阈值分割,最后对分割的图像二值化与去噪处理。（2）甘蓝型油菜植株图像的特征提取。该特征提取主要针对甘蓝型油菜植株的形状特征。形状特征的提取从两个方面进行,一方面是从整个油菜根部进行特征提取,选取根部总周长、根部总面积、外接矩面积、质心、根部总周长与外接矩周长比、占有度作为特征参数,另一方面是将完整根部均等份,选取片段特征。经实验经验本文采用5等份,最终选取12个特征参数组合,用作病害分类模型的设计。（3）建立甘蓝型油菜根肿病病情程度的分类模型。利用BP（Back Propagation）神经网络来设计甘蓝型油菜根肿病病情程度的分类模型,将需要检测的油菜根肿病病情程度的类别设置为输出,将选取的12个特征参数设置为网络的输入,建立BP神经网络模型。利用训练好的分类模型对油菜根肿病病情程度进行检测,基于测试样本,期望输出值与网络输出值均方误差为0.17761025,分类结果的正确率为90.00%。
二、油菜主要病害识别与防治（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、油菜主要病害识别与防治（论文提纲范文）
（1）基于荧光光谱的茶藻斑病病害程度判别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PCR检测在植物病害识别中的研究现状 |
| 1.2.2 机器学习在植物病害识别中的研究现状 |
| 1.2.3 光谱检测技术在植物病害识别中的研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究总结 |
| 1.3 研究内容和技术方案 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 叶绿素荧光光谱理论基础与方法 |
| 2.1 荧光光谱技术 |
| 2.1.1 荧光的产生原理 |
| 2.1.2 影响荧光生成的因素 |
| 2.2 植物叶绿素荧光 |
| 2.3 叶绿素荧光分析方法 |
| 2.3.1 荧光动力学曲线分析 |
| 2.3.2 荧光光谱分析法 |
| 2.4 荧光光谱分析仪器 |
| 2.5 荧光数据分析与建模方法 |
| 2.5.1 光谱预处理方法 |
| 2.5.2 支持向量机分类建模 |
| 2.5.3 偏最小二乘回归建模 |
| 2.5.4 模型评价指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 茶叶叶片PCR实验及叶绿素含量分析研究 |
| 引言 |
| 3.1 实验样品与仪器 |
| 3.1.1 实验样品 |
| 3.1.2 实验仪器 |
| 3.2 茶叶叶片PCR测试 |
| 3.2.1 茶叶叶片PCR测试原理 |
| 3.2.2 PCR测试材料与前处理 |
| 3.2.3 形态学鉴定结果 |
| 3.2.4 藻斑病基因组DNA提取 |
| 3.2.5 PCR测试验证结果 |
| 3.3 茶叶叶片叶绿素含量分析 |
| 3.3.1 实验样品及仪器 |
| 3.3.2 叶绿素含量检测原理 |
| 3.3.3 叶片叶绿素含量与茶叶藻斑病的相关关系分析 |
| 3.4 茶叶叶片叶绿素含量分布规律分析 |
| 3.4.1 叶片叶绿素含量分析 |
| 3.4.2 叶绿素含量分布规律分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于荧光光谱的茶叶藻斑病定性模型研究 |
| 引言 |
| 4.1 实验样品与仪器 |
| 4.1.1 实验样品 |
| 4.1.2 实验仪器 |
| 4.2 茶叶叶片荧光光谱采集与特征光谱分析 |
| 4.2.1 茶叶叶片的荧光光谱采集 |
| 4.2.2 茶叶叶片荧光光谱特征分析 |
| 4.3 茶叶叶片光谱变量降维及特征筛选 |
| 4.3.1 光谱变量降维 |
| 4.3.2 连续投影算法 |
| 4.4 基于光谱特征的茶叶叶片判别模型建立与预测 |
| 4.4.1 基于荧光光谱的叶片藻斑病偏最小二乘判别模型研究 |
| 4.4.2 基于荧光光谱的叶片藻斑病支持向量机判别模型研究 |
| 4.5 定性判别模型的对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于荧光光谱的茶叶叶片叶绿素含量定量模型研究 |
| 引言 |
| 5.1 实验样品与仪器 |
| 5.1.1 实验样品 |
| 5.1.2 实验仪器 |
| 5.2 不同激发光源叶绿素含量模型研究 |
| 5.2.1 不同激发光源下的荧光数据获取 |
| 5.2.2 不同激发光源的叶绿素荧光光谱分析 |
| 5.2.3 不同激发光源的茶叶叶片光谱定量模型研究 |
| 5.3 不同角度激发叶绿素荧光定量模型研究 |
| 5.3.1 不同激发角度的荧光数据获取 |
| 5.3.2 不同激发角度的叶绿素荧光光谱分析 |
| 5.3.3 不同激发角度的茶叶叶片光谱定量模型研究 |
| 5.4 最佳茶叶叶片叶绿素含量定量模型研究 |
| 5.4.1 光谱数据预处理 |
| 5.4.2 光谱变量压缩及变量筛选对模型的影响研究 |
| 5.4.3 模型评价及验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 本文主要创新点 |
| 6.3 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（2）基于机器视觉的油菜菌核病检测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 研究方法与论文结构 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 论文结构 |
| 第二章 油菜菌核病数据集构建方法 |
| 2.1 实验材料准备 |
| 2.1.1 油菜植株准备 |
| 2.1.2 菌核病形成及培养条件 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 菌核培育步骤 |
| 2.2.2 菌核萌发方法 |
| 2.3 人工接种菌核病 |
| 2.3.1 叶片接种 |
| 2.3.2 茎秆接种 |
| 2.4 菌核病病害级别划分标准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 油菜图像采集与病斑分割 |
| 3.1 油菜图像采集与识别系统 |
| 3.1.1 油菜图像采集 |
| 3.1.2 图像预处理 |
| 3.1.3 图像结果输出 |
| 3.2 油菜图像分割 |
| 3.2.1 传统图像分割 |
| 3.2.2 基于阈值分割 |
| 3.2.3 分水岭分割 |
| 3.3 基于颜色空间模型的油菜图像分割 |
| 3.3.1 颜色空间模型介绍 |
| 3.3.2 基于颜色空间的病斑分割 |
| 3.3.3 基于数学形态学的图像处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 油菜病斑特征提取及自动分级 |
| 4.1 目标区域边缘检测 |
| 4.2 病斑区域特征提取 |
| 4.2.1 特征提取 |
| 4.2.2 轮廓绘制 |
| 4.3 病害程度分级 |
| 4.3.1 病斑面积计算 |
| 4.3.2 病害分级 |
| 4.4 基于机器学习的分级系统设计 |
| 4.4.1 支持向量机工具箱 |
| 4.4.2 SVM分类器设计 |
| 4.4.3 卷积神经网络结构 |
| 4.4.4 卷积神经网络的设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 试验系统 |
| 5.1 硬件系统构建 |
| 5.2 试验验证 |
| 5.2.1 SVM试验结果 |
| 5.2.2 卷积神经网络验证结果 |
| 5.3 构建油菜菌核病分级系统 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（3）红三叶抗白粉病的生理和分子机制及抗病基因TpGDSL的克隆与遗传转化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 文献综述 |
| 1 引言 |
| 2 红三叶主要病虫害、作物白粉病及病原菌鉴定的研究进展 |
| 2.1 红三叶主要病虫害 |
| 2.2 白粉病研究进展 |
| 2.3 病原菌鉴定研究进展 |
| 3 寄主植物-病原菌互作的转录组学研究进展 |
| 3.1 转录组学 |
| 3.2 转录组学在寄主植物与病害研究中的进展 |
| 4 植物抗病机制与GDSL脂肪酶的研究进展 |
| 4.1 作物病害生理生化反应研究进展 |
| 4.2 植物结构抗性研究进展 |
| 4.3 植物内源激素抗病性响应研究进展 |
| 4.4 GDSL脂肪酶基因研究进展 |
| 5 选题依据与意义 |
| 5.1 选题依据 |
| 5.2 主要研究内容 |
| 5.3 主要技术路线 |
| 第二章 红三叶抗白粉病的生理响应机制 |
| 前言 |
| 第一节 红三叶白粉菌分离、鉴定 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 病害症状观察 |
| 1.3 病原菌形态学观察 |
| 1.4 病原菌rDNA-ITS片段的PCR扩增和序列测定 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 病害症状与病原菌形态特征观察 |
| 2.2 rDNA ITS片段的扩增与测序 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第二节 红三叶抗白粉病生理基础 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 实验材料及仪器 |
| 1.2 测定方法 |
| 1.3 数据处理 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 单因素处理间红三叶的生理生化差异 |
| 2.2 二因素交互作用间红三叶的生理生化差异 |
| 2.3 人工接菌×抗病性×接菌后时间交互作用间红三叶生理生化的差异 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第三节 白粉菌侵染后红三叶内源激素的变化 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 测定项目与方法 |
| 1.3 色谱条件及流动相的选择 |
| 1.4 数据统计与分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 标准样品保留时间?回归方程和决定系数 |
| 2.2 单因素处理间各内源激素的差异 |
| 2.3 二因素交互作用间各内源激素的差异 |
| 2.4 人工接菌×抗病性×浸染时间交互作用间红三叶内源激素的差异 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第三章 红三叶响应白粉菌侵染的结构抗病性 |
| 前言 |
| 第一节 红三叶抗白粉病的细胞结构变化规律 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.3 数据处理 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 白粉病不同抗性红三叶叶片显微结构 |
| 2.2 不同红三叶抗性材料叶片组织结构特征 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第二节 白粉菌侵染后红三叶叶片细胞壁成份变化 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.3 数据分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 单因素处理间红三叶叶片细胞壁组分的差异 |
| 2.2 二因素交互作用间红三叶叶片细胞壁组分的差异 |
| 2.3 人工接菌×抗病性×浸染时间交互作用间红三叶叶片细胞壁组分的差异 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第四章 红三叶抗白粉病的分子机制及TpGDSL基因的克隆与遗传转化 |
| 前言 |
| 第一节 红三叶抗白粉病的转录组分析 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 供试材料与试验设计 |
| 1.2 测序样品准备和RNA提取 |
| 1.3 建库、测序及信息分析 |
| 1.4 测序数据质控与转录组组装 |
| 1.5 Unigene的注释 |
| 1.6 差异表达基因数字分析 |
| 1.7 基因功能注释及通路富集 |
| 1.8 差异表达基因的qRT-PCR分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 RNA-seq结果的实时定量PCR验证 |
| 2.2 转录组组装与注释 |
| 2.3 差异表达基因(DEGs)分析 |
| 2.4 接种白粉菌后DEGs的GO富集分析 |
| 2.5 接种白粉菌后DEGs的KEGG富集分析 |
| 2.6 白粉菌侵染红三叶叶片诱导的 DEGs的 Map Man分析 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第二节 红三叶抗白粉病TpGDSL基因克隆与遗传转化 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 供试材料 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.2.1 红三叶TpGDSL基因克隆 |
| 1.2.2 构建表达载体 |
| 1.2.3 红三叶抗白粉病基因TpGDSL遗传转化拟南芥 |
| 1.2.4 拟南芥T_1代阳性植株鉴定 |
| 1.2.5 目的基因生物信息学分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 TpGDSL基因阳性克隆鉴定 |
| 2.2 TpGDSL基因的核苷酸序列分析 |
| 2.3 TpGDSL基因编码蛋白的一级结构分析 |
| 2.4 TpGDSL基因编码蛋白的二级结构分析 |
| 2.5 TpGDSL基因编码蛋白的三级结构分析 |
| 2.6 TpGDSL基因克隆与表达载体构建 |
| 2.7 转基因拟南芥T_1阳性鉴定 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第五章 结论与研究展望 |
| 1 结论 |
| 2 创新点 |
| 3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师简介 |
（4）Brassica carinata×Brassica napus杂交后代遗传变异及白粉病抗性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 油菜远缘杂交研究进展 |
| 1.1.1 油菜远缘杂交利用 |
| 1.1.2 油菜远缘杂交困难及克服方法 |
| 1.2 油菜白粉病病害 |
| 1.2.1 油菜白粉病病原特征 |
| 1.2.2 发病条件、危害 |
| 1.2.3 田间防治手段及抗病品种鉴定发掘 |
| 1.3 植物对真菌侵染防御途径 |
| 1.3.1 被动防御 |
| 1.3.2 主动防御 |
| 1.3.3 白粉病抗性基因 |
| 1.4 本研究的目的和意义 |
| 第二章 试验材料与方法 |
| 2.1 杂交后代遗传变异分析 |
| 2.1.1 试验材料和处理 |
| 2.1.2 试验方法 |
| 2.2 油菜对白粉病抗性分析 |
| 2.2.1 表皮物质与结构对抗性贡献分析 |
| 2.2.2 油菜Mlo基因家族对白粉病响应分析 |
| 2.2.3 感、抗材料转录组分析 |
| 第三章 试验结果与分析 |
| 3.1 杂交后代遗传变异与白粉病抗性鉴定 |
| 3.1.1 油菜白粉病菌Erysiphe cruciferarum纯化与侵染过程 |
| 3.1.2 形态变异与遗传多态性分析 |
| 3.2 油菜白粉病抗性机制研究 |
| 3.2.1 表皮物质与结构对抗性贡献 |
| 3.2.2 Mlo家族及对油菜白粉病响应表达 |
| 3.2.3 感病、抗病材料转录组分析 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 杂交后代遗传变异 |
| 3.3.2 油菜抗白粉病机制分析 |
| 第四章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（5）基于机器视觉的甘蓝型油菜生长状态检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 智能农业 |
| 1.1.2 甘蓝型油菜虫害 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 现状分析 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 图像识别相关理论与技术 |
| 2.1 图像识别概述 |
| 2.1.1 图像分割方法 |
| 2.1.2 图像特征提取方法 |
| 2.1.3 图像特征分类方法 |
| 2.2 人工神经网络和BP神经网络 |
| 2.2.1 人工神经网络概述 |
| 2.2.2 BP神经网络的结构和训练过程 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.3.1 卷积神经网络的思想 |
| 2.3.2 卷积神经网络的优化算法 |
| 2.3.3 卷积神经网络的数据增强技术 |
| 2.4 迁移学习理论 |
| 2.4.1 迁移学习技术概述 |
| 2.4.2 深度学习和迁移学习结合 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 叶片图像获取与预处理 |
| 3.1 甘蓝型油菜图像采集 |
| 3.2 基于分水岭算法的油菜叶片图像分割 |
| 3.2.1 图像灰度化 |
| 3.2.2 Sobel算子锐化和顶帽处理 |
| 3.2.3 分割方法描述 |
| 3.3 基于颜色特征提取的油菜叶片图像分割 |
| 3.3.1 颜色模型 |
| 3.3.2 分割方法描述 |
| 3.4 算法对比实验 |
| 3.4.1 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 图像特征值的提取与分析 |
| 4.1 轮廓提取 |
| 4.2 叶片虫孔识别与面积计算 |
| 4.2.1 虫孔识别与面积计算方法 |
| 4.2.2 测试虫孔识别方法的准确性 |
| 4.3 叶片图像填充 |
| 4.3.1 叶片几何特征提取 |
| 4.4 特征值分析与虫情分级标准 |
| 4.4.1 特征值分析 |
| 4.4.2 虫情分级标准 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 甘蓝型油菜叶片图像害虫抗性分类模型 |
| 5.1 模式识别 |
| 5.2 油菜叶片害虫抗性分类诊断 |
| 5.3 卷积神经网络 |
| 5.3.1 神经网络模型的训练 |
| 5.4 甘蓝型油菜害虫抗性分类模型设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）SsNSRV-1基因功能及其与核盘菌互作机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 前言 |
| 1.核盘菌及油菜菌核病 |
| 1.1 核盘菌及其分类地位 |
| 1.2 油菜菌核病及其病害循环 |
| 1.3 核盘菌的致病机理 |
| 1.4 菌核病的防治 |
| 2.真菌病毒及其多样性 |
| 2.1 病毒与真菌病毒的发现 |
| 2.2 真菌病毒的分类 |
| 2.3 真菌病毒的广泛分布 |
| 2.4 真菌病毒的传播方式 |
| 2.5 真菌病毒的应用 |
| 3.真菌病毒与寄主互作研究 |
| 3.1 真菌病毒对寄主的影响 |
| 3.2 真菌对真菌病毒的影响 |
| 3.3 真菌病毒-寄主互作研究 |
| 4.转录组学与真菌病毒研究 |
| 4.1 转录组学及转录组测序(RNA-Seq)简介 |
| 4.2 转录组数据的分析流程 |
| 4.3 转录组学在真菌病毒研究中的应用 |
| 5.代谢组学及其应用 |
| 5.1 代谢组学的基本概念 |
| 5.2 代谢组的研究方法 |
| 5.3 代谢组数据分析 |
| 5.4 代谢组学在微生物研究中的应用 |
| 6.单股负义链RNA病毒与SsNSRV-1 |
| 6.1 单股负义链RNA病毒 |
| 6.2 Mymonaviridae的建立 |
| 6.3 核盘菌负链病毒SsNSRV-1 |
| 7.本研究的目的意义 |
| 第二章 利用高通量测序分析菌株AH98中的病毒 |
| 1.材料与方法 |
| 1.1 研究材料 |
| 1.2 主要试剂及仪器 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 菌株的培养 |
| 1.3.2 RNA提取及cDNA合成 |
| 1.3.3 测序方案 |
| 1.3.4 数据分析流程 |
| 1.3.5 病毒序列的验证和分析 |
| 2.结果分析 |
| 2.1 测序数据QC质量分析 |
| 2.2 测序获得的病毒验证 |
| 2.3 病毒SsNSRV-5X |
| 2.3.1 SsNSRV-5X的基因组结构 |
| 2.3.2 SsNSRV-5X基因功能预测 |
| 2.3.3 SsNSRV-5X的系统发育分析 |
| 2.4 BcHV1/AH98 的基因组结构和进化树分析 |
| 3.小结与讨论 |
| 3.1 小结 |
| 3.2 讨论 |
| 3.2.1 AH98被6种病毒复合侵染 |
| 3.2.2 AH98的弱毒特性由多种病毒共同导致 |
| 3.2.3 病毒BcHV1存在跨属传播的现象 |
| 3.2.4 SsNSRV-5X可能代表Mymonaviridae科病毒一个新的属 |
| 第三章 SsNSRV-1 基因超表达转化子的表达特性 |
| 1.材料与方法 |
| 1.1 研究材料 |
| 1.2 主要试剂及仪器 |
| 1.3 培养基 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 菌株的培养和保存 |
| 1.4.2 真菌DNA提取 |
| 1.4.4 RNA提取及cDNA合成 |
| 1.4.5 农杆菌介导真菌的遗传转化 |
| 1.4.6 ORF超表达转化子PCR验证 |
| 2.结果分析 |
| 2.1 核盘菌超表达转化子中病毒基因的表达特性 |
| 2.2 病毒基因剪切位点的序列特征 |
| 2.3 病毒ORF Ⅲ的剪切现象在禾谷镰孢菌和稻瘟菌中存在 |
| 3.小结与讨论 |
| 3.1 小结 |
| 3.2 讨论 |
| 3.2.1 病毒SsNSRV-1 基因被真菌内含子剪接系统编辑 |
| 3.2.2 病毒SsNSRV-1 可能存在防止内含子剪接的机制 |
| 3.2.3 病毒SsNSRV-1 N基因具有两个转录峰 |
| 第四章 结合转录组技术揭示SsNSRV-1 的基因功能及其与核盘菌互作机理 |
| 1.材料与方法 |
| 1.1 研究材料 |
| 1.2 主要试剂及仪器 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 转录组测序样品制备 |
| 1.3.2 转录组数据分析方法 |
| 1.3.3 病毒SsNSRV-1 蛋白的定位、结构和功能预测 |
| 2.结果与分析 |
| 2.1 转录组测序样品质量检测 |
| 2.2 测序数据质量评估 |
| 2.3 测序数据比对基因组 |
| 2.4 基因ORFⅠ的功能及其对核盘菌的影响 |
| 2.4.1 SsNSRV-1 P1 蛋白的结构和功能预测 |
| 2.4.2 核盘菌ORFⅠ超表达转化子与1980差异表达基因概述 |
| 2.4.3 核盘菌ORF I超表达转化子差异表达基因GO富集分析 |
| 2.4.4 核盘菌ORF I超表达转化子差异表达基因KEGG富集分析 |
| 2.4.5 核盘菌ORFⅠ超表达转化子与1980显着差异表达基因 |
| 2.4.6 核盘菌ORFⅠ超表达转化子中的分泌蛋白和致病相关蛋白 |
| 2.5 基因ORF Ⅱ的功能及其对核盘菌的影响 |
| 2.5.1 SsNSRV-1N蛋白的结构和功能分析 |
| 2.5.2 核盘菌ORF Ⅱ超表达转化子与1980差异表达基因概述 |
| 2.5.3 核盘菌ORF Ⅱ超表达转化子差异表达基因GO富集分析 |
| 2.5.4 核盘菌ORF Ⅱ超表达转化子差异表达基因KEGG富集分析 |
| 2.5.5 核盘菌ORF Ⅱ超表达转化子显着差异表达基因 |
| 2.6 基因ORF Ⅲ的功能及其对核盘菌的影响 |
| 2.6.1 SsNSRV-1 P3 的蛋白结构和功能预测 |
| 2.6.2 核盘菌ORF Ⅲ超表达转化子与1980 差异表达基因概述 |
| 2.6.3 核盘菌ORF Ⅲ超表达转化子差异表达基因GO富集分析 |
| 2.6.4 核盘菌ORF Ⅲ超表达转化子差异表达基因KEGG富集分析 |
| 2.6.5 核盘菌ORF Ⅲ超表达转化子显着差异表达基因 |
| 2.7 基因ORF Ⅳ的功能及其对核盘菌的影响 |
| 2.7.1 SsNSRV-1 P4 蛋白的结构和功能预测 |
| 2.7.2 核盘菌ORF Ⅳ超表达转化子与1980差异表达基因概述 |
| 2.7.3 核盘菌ORF Ⅳ超表达转化子差异表达基因GO富集分析 |
| 2.7.4 核盘菌ORF Ⅳ超表达转化子差异表达基因KEGG富集分析 |
| 2.7.5 核盘菌ORF Ⅳ超表达转化子显着差异表达基因 |
| 2.8 基因ORF Ⅵ的功能及其对核盘菌的影响 |
| 2.8.1 SsNSRV-1 P6 蛋白的结构和功能预测 |
| 2.8.2 核盘菌ORF Ⅵ超表达转化子与1980差异表达基因概述 |
| 2.8.3 核盘菌ORF Ⅵ超表达转化子差异表达基因GO富集分析 |
| 2.8.4 核盘菌ORF Ⅵ超表达转化子差异表达基因KEGG富集分析 |
| 2.8.5 核盘菌ORF Ⅵ超表达转化子显着差异表达基因 |
| 2.9 核盘菌病毒基因超表达转化子共有差异基因分析 |
| 3.小结与讨论 |
| 3.1 小结 |
| 3.2 讨论 |
| 3.2.1 病毒ORFⅠ可能参与病毒粒子的形成 |
| 3.2.2 病毒SsNSRV-1 导致核盘菌致病力衰退的机制 |
| 3.2.3 病毒SsNSRV-1 影响核盘菌的转录调控 |
| 3.2.4 病毒SsNSRV-1 调控核盘菌的跨膜运输 |
| 3.2.5 病毒SsNSRV-1 调控核盘菌生长发育 |
| 3.2.6 病毒SsNSRV-1 调控核盘菌的信号传导途径 |
| 3.2.7 病毒SsNSRV-1 调控核盘菌蛋白质合成和降解 |
| 3.2.8 病毒SsNSRV-1 调控核盘菌自噬 |
| 第五章 真菌病毒SsNSRV-1 基因表达对寄主代谢的影响 |
| 1.材料与方法 |
| 1.1 研究材料 |
| 1.2 主要试剂及仪器 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 代谢组分析菌株的培养 |
| 1.3.2 代谢样品的提取 |
| 1.3.3 LC-MS分析条件 |
| 1.3.4 LC-MS数据处理 |
| 2.结果分析 |
| 2.1 代谢数据预处理 |
| 2.2 病毒核盘菌ORFⅠ对核盘菌代谢的影响 |
| 2.2.1 核盘菌ORFⅠ超表达转化子代谢差异分析 |
| 2.2.2 代谢组数据统计分析 |
| 2.2.3 核盘菌ORFⅠ超表达转化子显着差异物鉴定 |
| 2.3 病毒ORF Ⅱ对核盘菌代谢的影响 |
| 2.3.1 核盘菌ORF Ⅱ超表达转化子代谢差异分析 |
| 2.3.2 核盘菌ORF Ⅱ超表达转化子代谢组数据统计分析 |
| 2.3.3 核盘菌ORF Ⅱ超表达转化子显着差异物鉴定 |
| 2.4 病毒ORF Ⅲ对核盘菌代谢的影响 |
| 2.4.1 核盘菌ORF Ⅲ超表达转化子代谢差异分析 |
| 2.4.2 核盘菌ORF Ⅲ超表达转化子代谢组数据统计分析 |
| 2.4.3 核盘菌ORF Ⅲ超表达转化子显着差异物鉴定 |
| 2.5 病毒ORF Ⅳ对核盘菌代谢的影响 |
| 2.5.1 核盘菌ORF Ⅳ超表达转化子代谢差异分析 |
| 2.5.2 代谢组数据统计分析 |
| 2.5.3 核盘菌ORF Ⅳ超表达转化子显着差异物鉴定 |
| 2.6 病毒ORF Ⅵ对核盘菌代谢的影响 |
| 2.6.1 核盘菌ORF Ⅵ超表达转化子代谢差异分析 |
| 2.6.2 核盘菌ORF Ⅵ超表达转化子代谢组数据统计分析 |
| 2.6.3 核盘菌ORF Ⅵ超表达转化子显着差异物鉴定 |
| 2.7 核盘菌ORF Ⅰ、ORF Ⅱ和 ORF Ⅲ超表达转化子共有差异代谢物 |
| 3.小结与讨论 |
| 3.1 小结 |
| 3.2 讨论 |
| 全文总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1.论文中使用的引物 |
| 附录2.附图 |
| 附图1.转录组测序样品质量评估 |
| 附图2.转录组测序样品平均错误率 |
| 附图3.转录组测序样品碱基含量分布 |
| 附图4.转录组测序样品比对基因组质量分析 |
| 附录3.附表 |
| 附表1.核盘菌中已研究的部分弱毒相关病毒 |
| 附表2.核盘菌ORFⅠ超表达转化子与1980显着差异表达基因 |
| 附表3.核盘菌ORF Ⅱ超表达转化子与1980显着差异表达基因 |
| 附表4.核盘菌ORF Ⅲ超表达转化子与1980 显着差异表达基因 |
| 附表5.核盘菌ORF Ⅳ超表达转化子与1980显着差异表达基因 |
| 附表6.核盘菌ORF Ⅵ超表达转化子与1980显着差异表达基因 |
| 附表7.核盘菌ORFⅠ超表达转化子与1980显着差异代谢物 |
| 附表8.核盘菌ORF Ⅱ超表达转化子与1980显着差异代谢物 |
| 附表9.核盘菌ORF Ⅲ超表达转化子与1980 显着差异代谢物 |
| 附表10.核盘菌ORF Ⅳ超表达转化子与1980差异代谢物 |
| 附表11.核盘菌ORF Ⅵ超表达转化子与1980差异代谢物 |
| 附录4.已发表的论文及参与的会议 |
| 致谢 |
（7）油菜黑胫病菌Leptosphaeria maculans对甾醇脱甲基酶抑制剂（DMI）的抗药性及分子机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略说明 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 油菜黑胫病菌 |
| 1.2 油菜黑胫病的病原菌分布及入侵 |
| 1.3 黑胫病对油菜生产的影响 |
| 1.4 油菜黑胫病的防治措施概述 |
| 1.5 甾醇脱甲基酶抑制剂(DMI)类杀菌剂及其抗药性研究进展 |
| 1.5.1 甾醇脱甲基酶抑制剂(DMI)类杀菌剂的作用机理 |
| 1.5.2 产生DMI类杀菌剂抗药性的植物病原菌简介 |
| 1.5.3 植物病原真菌抗药性机理的研究进展 |
| 1.6 研究目的、意义与技术路线 |
| 1.6.1 研究目的、意义 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 第二章 DMI类杀菌剂抗性菌株的筛选及室内敏感性测定 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 样品来源 |
| 2.2.2 试剂及培养基 |
| 2.2.3 室内培养法分离油菜黑胫病菌L.maculans |
| 2.2.4 室内分离株的ITS鉴定 |
| 2.2.5 室内分离株对戊唑醇的敏感性试验 |
| 2.2.6 病原菌“孢子浴”侵染油菜植株法筛选L.maculans抗药性菌株 |
| 2.2.7 抗药性菌株对DMI类杀菌剂的室内敏感性测定 |
| 2.2.8 抗药性菌株的菌丝生长速率和产孢能力测定 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 室内培养法分离得L.maculans菌株对戊唑醇均敏感 |
| 2.3.2 病原菌“孢子浴”侵染油菜植株法筛选出6株L.maculans抗药性菌株 |
| 2.3.3 抗药性菌株对DMI类杀菌剂的室内抗药性水平 |
| 2.3.4 抗药性菌株的菌丝生长速率及产孢量 |
| 2.4 小结与讨论 |
| 第三章 L.maculans抗药性菌株对DMI类杀菌剂的抗药性机理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 主要仪器与试剂 |
| 3.2.2 CTAB法提取黑胫病菌总DNA |
| 3.2.3 靶标基因ERG11编码区及启动子区的扩增和纯化 |
| 3.2.4 ERG11编码区及启动子区基因序列的测序及分析 |
| 3.2.5 RT-qPCR试验抗药性菌株中ERG11 的相对表达量 |
| 3.2.6 ERG11 启动子区中的插入序列在L.maculans菌株中的存在情况 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 L.maculans抗药性菌株中ERG11 基因启动子区发生基因片段插入 |
| 3.3.2 ERG11启动子区中插入序列的分析 |
| 3.3.3 启动子中插入序列增加抗药性菌株中ERG11基因的表达量 |
| 3.3.4 转座子只存在于抗药性菌株的ERG11启动子中 |
| 3.4 小结与讨论 |
| 第四章 L.maculans菌株的抗药性遗传分析研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 供试菌株 |
| 4.2.2 试剂及培养基 |
| 4.2.3 抗药性菌株与敏感菌株杂交及子代的分离 |
| 4.2.4 杂交子代的室内敏感性表型的判定 |
| 4.2.5 杂交子代DNA的提取 |
| 4.2.6 PCR法确认杂交子代中ERG11 启动子的遗传分离情况 |
| 4.2.7 杂交子代接种油菜子叶试验 |
| 4.2.8 Mating type PCR试验杂交子代的交配型 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 杂交子代表型的确定 |
| 4.3.2 PCR确认抗药性子代的获得了抗药性亲本菌株的ERG11 启动子区 |
| 4.3.3 通过侵染油菜子叶验证杂交子代表型 |
| 4.3.4 杂交子代的交配型及其分布 |
| 4.4 小结与讨论 |
| 第五章 ERG11 基因过表达对敏感菌株DMI抗药性的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 供试菌株及试剂 |
| 5.2.2 供试培养基 |
| 5.2.3 ERG11表达载体的构建 |
| 5.2.4 重组质粒电转化农杆菌 |
| 5.2.5 农杆菌介导的黑胫病菌(L.maculans)转化 |
| 5.2.6 阳性转化株对戊唑醇敏感性的试验 |
| 5.2.7 室内培养条件下抗药性转化株中ERG11相对表达量的测定 |
| 5.2.8 转化株的生物学特性与致病力试验 |
| 5.2.9 ERG11 启动子驱动GFP基因转化敏感菌株 |
| 5.2.10 戊唑醇敏感性与ERG11相对表达量之间的相关性分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 过表达载体的获得及验证 |
| 5.3.2 阳性转化株对戊唑醇的室内敏感性降低 |
| 5.3.3 抗药性转化株中ERG11基因的表达量增加 |
| 5.3.4 抗药性转化株的生物学特征及致病力 |
| 5.3.5 ERG11 启动子能驱动绿色荧光蛋白(GFP)基因在敏感菌株中表达 |
| 5.3.6 L.maculans菌株EC_(50)值与ERG11 相对表达量之间的相关性 |
| 5.4 小结与讨论 |
| 第六章 靶标基因点突变对敏感菌株DMI抗药性的影响初探 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 供试菌株及试剂 |
| 6.2.2 目的基因的扩增及表达载体的构建 |
| 6.2.3 农杆菌介导L.maculans敏感菌株遗传转化 |
| 6.2.4 抗药性转化株的筛选 |
| 6.2.5 抗药性转化株的生物学特性及致病力试验 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 过表达载体的获得及验证 |
| 6.3.2 ERG11 点突变基因(ERG11-PM)转化株的戊唑醇敏感性显着降低 |
| 6.3.3 抗药性转化株生物学特性及致病力无显着性变化 |
| 6.4 小结与讨论 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（8）SsHADV-1介导的核盘菌内生特性及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 核盘菌的危害及防治 |
| 1.1.1 核盘菌及作物菌核病 |
| 1.1.2 核盘菌的致病机理 |
| 1.1.3 植物针对核盘菌的防御机制 |
| 1.1.4 菌核病的防治 |
| 1.2 真菌病毒 |
| 1.2.1 真菌病毒的发现和分类 |
| 1.2.2 核盘菌中的病毒研究 |
| 1.2.3 真菌病毒的传播方式 |
| 1.2.4 真菌病毒与寄主的关系 |
| 1.2.5 真菌病毒应用及面临的问题 |
| 1.3 Genomoviridae病毒的研究进展和进化机制 |
| 1.4 内生真菌的研究进展 |
| 1.5 研究的目的和意义 |
| 第二章 核盘菌菌株DT-8在油菜中内生 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 菌株及培养 |
| 2.2.2 供试植物与培养方式 |
| 2.2.3 培养基 |
| 2.2.4 菌株DT-8对油菜植株的处理 |
| 2.2.5 .菌株DT-8 转化mcherry荧光蛋白 |
| 2.2.6 菌株DT-8在油菜植株中的内生观察 |
| 2.2.7 菌株DT-8自油菜植株中重分离 |
| 2.2.8 内生菌株DT-8的传毒 |
| 2.2.9 菌株DT-8的检测 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 菌株DT-8在油菜植株中内生性生长 |
| 2.3.2 菌株DT-8在油菜植株中的分布 |
| 2.3.3 菌株DT-8在衰弱油菜植株上的生长 |
| 2.3.4 菌株DT-8 通过内生传播SsHADV-1 |
| 2.3.5 田间喷施菌株DT-8对病毒的传播 |
| 2.4 讨论 |
| 第三章 Ss HADV-1 对核盘菌基因表达的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 显着差异表达基因的筛选 |
| 3.2.3 FunCat功能富集分析 |
| 3.2.4 KEGG功能富集分析 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 Ss HADV-1 影响核盘菌基因的表达 |
| 3.3.2 菌株DT-8和DT-8VF的 DEGs的 FunCat富集分析 |
| 3.3.3 菌株DT-8和DT-8VF的 DEGs的 KEGG富集分析 |
| 3.3.4 核盘菌致病相关基因的表达分析 |
| 3.4 讨论 |
| 第四章 菌株DT-8内生促进油菜生长并提高抗病性能及其分子机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 油菜生物产量的测定 |
| 4.2.2 油菜植株抗病性的测定 |
| 4.2.3 油菜植株RNA的提取 |
| 4.2.4 转录组测序研究流程 |
| 4.2.5 数据分析方法 |
| 4.2.6 cDNA第一链合成和RT-PCR验证 |
| 4.2.7 实时荧光定量qPCR(Quantitative Real-time PCR) |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 菌株DT-8内生显着促进油菜生物产量 |
| 4.3.2 菌株DT-8提高油菜抗病力 |
| 4.3.3 菌株DT-8内生对油菜基因表达的影响 |
| 第五章 菌株DT-8田间防病增产应用研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 田间试验 |
| 5.2.2 病情指数调查 |
| 5.2.3 油菜籽含油量的测定 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 菌株DT-8在油菜上长期存活 |
| 5.3.2 菌株DT-8处理减轻菌核病的危害 |
| 5.3.3 菌株DT-8处理提高油菜产量 |
| 5.3.4 菌株DT-8提高油菜籽的含油量 |
| 5.4 讨论 |
| 第六章 真菌中新型genomovirus-like病毒BcHADV-1 的发现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 菌株及培养 |
| 6.2.2 供试植物与培养方式 |
| 6.2.3 DNA病毒序列的克隆和测定 |
| 6.2.4 序列和系统进化分析 |
| 6.2.5 病毒粒子的提取 |
| 6.2.6 BcHADV-1 病毒粒体的负染观察 |
| 6.2.7 Southern blot杂交分析 |
| 6.2.8 病毒水平传播验证 |
| 6.2.9 病毒垂直传播验证 |
| 6.2.10 菌株生物学特性检测 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 灰葡萄孢中四节段DNA病毒的发现 |
| 6.3.2 BcHADV-1 编码的假定蛋白 |
| 6.3.3 Bc HADV-1 的系统进化分析 |
| 6.3.4 BcHADV-1 的传播 |
| 6.3.5 BcHADV-1 与灰葡萄孢的弱毒相关 |
| 6.4 讨论 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 论文发表情况和专利 |
| 致谢 |
（9）基于图像处理的小麦赤霉病检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1. 研究背景 |
| 2. 研究现状 |
| 2.1 小麦赤霉病监测的研究进展 |
| 2.1.1 国内研究现状 |
| 2.1.2 国外研究现状 |
| 2.2 图像处理技术的研究现状 |
| 2.2.1 图像处理技术的发展 |
| 2.2.2 图像处理技术在农业上的应用 |
| 2.3 作物病害检测与识别的研究现状 |
| 2.3.1 小麦病害 |
| 2.3.2 水稻病害 |
| 2.3.3 其他作物病害 |
| 3. 研究目的与意义 |
| 参考文献 |
| 第二章 材料与方法 |
| 1. 田间试验设计 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 试验设计 |
| 2 小麦赤霉病图像的获取 |
| 2.1 图像获取设备 |
| 2.2 图像获取过程 |
| 3. 图像处理 |
| 3.1. 图像处理软件 |
| 3.2 颜色特征指数 |
| 3.3 深度学习数据集构建 |
| 4. 技术路线 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于近地RGB图像颜色特征指数的小麦赤霉病研究 |
| 1. 引言 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 健康麦穗和发病麦穗各颜色特征指数显着性分析 |
| 2.2 健康麦穗和发病麦穗颜色特征指数分析 |
| 2.3 基于颜色特征指数的发病麦穗的提取 |
| 2.3.1 小麦赤霉病前期发病麦穗提取 |
| 2.3.2 小麦赤霉病中期发病麦穗提取 |
| 3. 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于deeplabv3+模型的小麦赤霉病识别与检测 |
| 1. 引言 |
| 2. 结果与分析 |
| 2.1 deeplabv3+网络结构 |
| 2.2 deeplabv3+模型训练 |
| 2.3 deeplabv3+模型评价指标 |
| 2.3.1 deeplabv3+模型训练评价指标及其运算 |
| 2.3.2 deeplabv3+模型训练的Loss和精度 |
| 2.3.3 MIoU代码实现 |
| 2.4 deeplabv3+模型检测结果 |
| 3. 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于改进的U-net的小麦赤霉病发病麦穗的识别方法 |
| 1. 引言 |
| 2. 结果与分析 |
| 2.1 U-net网络结构 |
| 2.2 U-net模型训练 |
| 2.3 U-net模型评价指标 |
| 2.3.1 U-net模型训练评价指标及其运算 |
| 2.3.2 MIoU代码实现 |
| 2.4 U-net模型检测结果 |
| 3. 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 结论与讨论 |
| 1. 结论 |
| 2 讨论 |
| 3. 本研究的创新点 |
| 4. 存在的问题 |
| 5. 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果目录 |
| 致谢 |
（10）基于图像处理的甘蓝型油菜根肿病病情程度检测（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外根系研究现状 |
| 1.2.2 国内外油菜研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 甘蓝型油菜根肿病植株图像的预处理 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.1.1 油菜植株图像采集 |
| 2.1.2 油菜根肿病的危害 |
| 2.2 实验对象的前期处理 |
| 2.3 图像分割 |
| 2.3.1 图像灰度化 |
| 2.3.2 阈值分割技术 |
| 2.3.3 K-Means算法 |
| 2.4 彩色图像分割 |
| 2.4.1 RGB模型 |
| 2.4.2 HSV模型 |
| 2.4.3 YIQ模型 |
| 2.4.4 YCrCb模型 |
| 2.4.5 基于彩色模型的分割方法 |
| 2.5 算法对比实验 |
| 2.6 图像二值化与图像去噪 |
| 2.6.1 图像二值化 |
| 2.6.2 图像去噪 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 图像特征值的提取与分析 |
| 3.1 油菜根肿病病情分析 |
| 3.2 特征提取 |
| 3.2.1 构造根肿病的形状特征参数 |
| 3.2.2 形状特征提取的预处理 |
| 3.3 特征值提取系统的设计与实现 |
| 3.3.1 系统功能设计 |
| 3.3.2 系统的实现 |
| 3.3.3 软件系统运行界面 |
| 3.4 特征值的分析 |
| 3.5 特征参数的选取 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 甘蓝型油菜植株图像根肿病病情程度的分类模型 |
| 4.1 模式识别 |
| 4.2 神经网络 |
| 4.2.1 人工神经网络 |
| 4.2.2 BP神经网络 |
| 4.2.3 BP网络模型的优化 |
| 4.3 甘蓝型油菜根肿病病情程度的分类模型设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
四、油菜主要病害识别与防治（论文参考文献）
- [1]基于荧光光谱的茶藻斑病病害程度判别方法研究[D]. 林晓东. 华东交通大学, 2021(01)
- [2]基于机器视觉的油菜菌核病检测研究[D]. 王珊. 安徽农业大学, 2021(02)
- [3]红三叶抗白粉病的生理和分子机制及抗病基因TpGDSL的克隆与遗传转化[D]. 蒲小剑. 甘肃农业大学, 2021(01)
- [4]Brassica carinata×Brassica napus杂交后代遗传变异及白粉病抗性分析[D]. 弓琼. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [5]基于机器视觉的甘蓝型油菜生长状态检测研究[D]. 陈家茜. 武汉轻工大学, 2021(02)
- [6]SsNSRV-1基因功能及其与核盘菌互作机制研究[D]. 高知枭. 华中农业大学, 2020
- [7]油菜黑胫病菌Leptosphaeria maculans对甾醇脱甲基酶抑制剂（DMI）的抗药性及分子机理研究[D]. 杨永青. 内蒙古大学, 2020
- [8]SsHADV-1介导的核盘菌内生特性及应用研究[D]. 张洪祥. 华中农业大学, 2020
- [9]基于图像处理的小麦赤霉病检测研究[D]. 杨俊. 扬州大学, 2020(04)
- [10]基于图像处理的甘蓝型油菜根肿病病情程度检测[D]. 刘金亚. 武汉轻工大学, 2020(06)