检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

光合作用系统模型与作物高光效改良

生命科学 2024年

作者：刘扶桑宋青峰于桂朝毛林雄朱新广植物分子遗传国家重点实验室中国科学院分子植物科学卓越创新中心中国科学院上海生命科学研究院植物生理生态研究所荷兰瓦赫宁根大学作物系统分析中心植物科学系

提高光合效率是提高作物产量的有效手段。然而光合系统的复杂性使得单纯利用遗传手段鉴定提高光合效率的有效靶点无论从时间还是从成本上都极高。构建并利用多尺度光合系统成为当前鉴定控制光合效率核心靶点的重要手段。本文回顾了近年... 详细信息

提高光合效率是提高作物产量的有效手段。然而光合系统的复杂性使得单纯利用遗传手段鉴定提高光合效率的有效靶点无论从时间还是从成本上都极高。构建并利用多尺度光合系统成为当前鉴定控制光合效率核心靶点的重要手段。本文回顾了近年来光合系统模型的主要研究进展和主要应用实例，并进一步探讨了提高作物产量的光合作用系统模型未来的发展和应用方案。

关键词：光合作用光能利用效率系统模型数字植物产量

基于YOLOv5m和CBAM-CPN的单分蘖水稻表型参数提取

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

农业工程学报 2024年第2期40卷 307-314页

作者：陈慧颖宋青峰常天根郑立华朱新广张漫王敏娟中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国科学院分子植物科学卓越创新中心植物分子遗传国家重点实验室上海200032 中国农业大学烟台研究院烟台264670

为快速获取单分蘖水稻植株的形态结构和表型参数,该研究提出了一种基于目标检测和关键点检测模型相结合的骨架提取和表型参数获取方法。该方法基于目标检测模型生成穗、茎秆、叶片的边界框和类别,将所得数据分别输入到关键点检测模型检... 详细信息

为快速获取单分蘖水稻植株的形态结构和表型参数,该研究提出了一种基于目标检测和关键点检测模型相结合的骨架提取和表型参数获取方法。该方法基于目标检测模型生成穗、茎秆、叶片的边界框和类别,将所得数据分别输入到关键点检测模型检测各部位关键点,按照语义信息依次连接关键点形成植株骨架,依据关键点坐标计算穗长度、茎秆长度、叶片长度、叶片-茎秆夹角4种表型参数。首先,构建单分蘖水稻的关键点检测和目标检测数据集;其次,训练Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv5s、YOLOv5m目标检测模型,经过对比,YOLOv5m的检测效果最好,平均精度均值(mean average precision,mAP)达到91.17%;然后,应用人体姿态估计的级联金字塔网络(cascaded pyramid network,CPN)提取植株骨架,并引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module)进行改进,与沙漏网络(hourglass networks,HN)、堆叠沙漏网络模型(stacked hourglass networks,SHN)和CPN模型相比,CBAM-CPN模型的预测准确率分别提高了9.68、8.83和1.06个百分点,达到94.75%,4种表型参数的均方根误差分别为1.06 cm、0.81 cm、1.25 cm和2.94°。最后,结合YOLOv5m和CBAM-CPN进行预测,4种表型参数的均方根误差分别为1.48、1.05、1.74cm和2.39°,与SHN模型相比,误差分别减小1.65 cm、3.43 cm、2.65 cm和4.75°,生成的骨架基本能够拟合单分蘖水稻植株的形态结构。所提方法可以提高单分蘖水稻植株的关键点检测准确率,更准确地获取植株骨架和表型参数,有助于加快水稻的育种和改良。

关键词：目标检测注意力机制水稻关键点检测骨架提取表型参数单分蘖植株

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

C光合作用的演化和遗传研究

生命科学 2024年

作者：吕明菊倪晓祥赵永耀黄榆慧曹永森王雨檬杨建钊王滢朱新广中国科学院分子植物科学卓越创新中心

C4光合作用是一种高效的CO2浓缩机制，C4物种仅占维管植物3%，却贡献了约25%的陆地光合作用初级生产力。C4光合大约在3千万年前由祖先型C3光合作用演化而来，其在被子植物中独立演化了约65次。这一演化过程涉及多种细胞代谢和叶片结构... 详细信息

C4光合作用是一种高效的CO2浓缩机制，C4物种仅占维管植物3%，却贡献了约25%的陆地光合作用初级生产力。C4光合大约在3千万年前由祖先型C3光合作用演化而来，其在被子植物中独立演化了约65次。这一演化过程涉及多种细胞代谢和叶片结构的改变，是复杂形状趋同演化的典型例子。近年来，C4光合作用的分子演化被逐步解析，研究表明基因的复制为进化提供了原材料。控制C4相关代谢和叶片结构的调控机制被逐步揭示，目前已经报道了一些控制花环结构的关键调控以因子，如SHORT-ROOT/SCACROW、GOLDEN2-LIKE、PIN、IDD；同时，还获得了多个控制叶肉细胞及维管束鞘细胞蛋白特异性过表达的顺式及反式元件。本文将探讨C4光合作用的进化历程，并介绍C4结构和代谢的遗传学研究的最新进展。

关键词： C 演化 C 代谢 C 花环结构叶脉密度

新型低能耗植物工厂蔬菜高效栽培关键技术研究与进展

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

特种经济动植物 2024年第3期27卷 164-166页

作者：李佳袁方高青刘良好朱新广陈金星中国科学院分子植物科学卓越创新中心上海200032

研发新型低能耗植物工厂蔬菜高效栽培技术集成系统,实现植物工厂数字化平台的互联网+人工模拟气候环境下设施栽培蔬菜所需的温度、相对湿度、气流组织、循环混合风量、二氧化碳气调、高光效LED模组补充光照、多层光导纤维自然光传导、... 详细信息

研发新型低能耗植物工厂蔬菜高效栽培技术集成系统,实现植物工厂数字化平台的互联网+人工模拟气候环境下设施栽培蔬菜所需的温度、相对湿度、气流组织、循环混合风量、二氧化碳气调、高光效LED模组补充光照、多层光导纤维自然光传导、全角度及分层平移自然光照受控追光装置系统、精量灌溉+精准施肥自动混合水肥一体化及成分分析专家决策模型,实现植物需水量及液肥营养成分的实时监测和相应预测。从而有效解决设施作物生长过程中的水、肥、气、光同补技术关键,最大限度发挥植物的生长潜能,可以达到设施作物高效栽培、周年不断连续规模化生产且系统运行低能耗的效果。

关键词：新型低能耗植物工厂蔬菜高效栽培技术集成规模化生产

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

近10年光合作用领域若干重要研究进展

植物生理学报 2024年第2期60卷 211-247页

作者：杨文强林荣呈端木德强李磊卢从明欧阳敏王文达孙韬田利金王柏臣朱新广中国科学院植物研究所光生物学重点实验室北京100093 华中农业大学生命科学技术学院农业微生物资源发掘与利用全国重点实验室武汉430070 南开大学生命科学学院天津300071 山东农业大学生命科学学院小麦育种全国重点实验室山东泰安271018 华中农业大学生命科学技术学院作物遗传改良全国重点实验室武汉430070 天津大学生物安全战略研究中心天津300072 中国科学院分子植物科学卓越创新中心上海200032

光合作用是地球上几乎所有生命的能量和物质基础,其应用与农业、能源和环境的可持续发展密切相关。本文主要概述了近10年来光合作用研究在光合膜蛋白结构与光反应机理、光合碳代谢、叶绿体生物发生与发育、光合作用蛋白质量控制、光合... 详细信息

光合作用是地球上几乎所有生命的能量和物质基础,其应用与农业、能源和环境的可持续发展密切相关。本文主要概述了近10年来光合作用研究在光合膜蛋白结构与光反应机理、光合碳代谢、叶绿体生物发生与发育、光合作用蛋白质量控制、光合色素合成与叶绿体反向信号、光保护与环境适应、光合作用与农业、光合作用与合成生物学和光合产氢与人工光合作用等方向的前沿进展,探讨了未来发展趋势。

关键词：光合作用叶绿体光保护蛋白质量控制碳代谢光反应合成生物学

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

植物碳汇系统与中国碳中和之路

科学通报 2023年第1期68卷 12-17页

作者：朱新广王佳伟韩斌中国科学院分子植物科学卓越创新中心上海200032

1碳达峰与碳中和研究的紧迫性1975年,Broecker[1]在Science上发表一篇文章“Climat change:Are we on the brink of a pronounced global warming?”使得大气中CO_(2)增加导致气候变暖的概念第一次走进人们的视野.大气CO_(2)增加主要是... 详细信息

1碳达峰与碳中和研究的紧迫性1975年,Broecker[1]在Science上发表一篇文章“Climat change:Are we on the brink of a pronounced global warming?”使得大气中CO_(2)增加导致气候变暖的概念第一次走进人们的视野.大气CO_(2)增加主要是由于人类对化石能源的利用及人类活动导致的土地利用改变[2].目前,大气CO_(2)浓度约为415 ppm(1 ppm=1μmol/mol,Global Carbon Budget 2020,https://***/carbonbudget/index.htm)。

关键词：碳中和 budget warming

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向碳达峰与碳中和的植物合成生物学

合成生物学 2022年第5期3卷 847-869页

作者：杨健钊朱新广中国科学院分子植物科学卓越创新中心上海植物生理生态研究所植物分子遗传国家重点实验室上海200032 中国科学院大学北京100049

合成生物学是一门包括生物学、数学、物理学、化学、工程及信息科学等多学科交叉的前沿学科。历经多年发展,目前在细菌、酵母等微生物和哺乳动物细胞底盘中已初步形成了完备的定量化研究体系,然而植物合成生物学依然处于起步阶段。植物... 详细信息

合成生物学是一门包括生物学、数学、物理学、化学、工程及信息科学等多学科交叉的前沿学科。历经多年发展,目前在细菌、酵母等微生物和哺乳动物细胞底盘中已初步形成了完备的定量化研究体系,然而植物合成生物学依然处于起步阶段。植物合成生物学可在挖掘植物次生代谢天然产物、生产分子农业制品、提升光合作用光能利用效率、创制碳汇植物和建立植物工厂系统等方面发挥作用。特别是在当前面向碳达峰与碳中和过程中,植物合成生物学可以参与解决人类活动所面临的粮食短缺、能源危机及环境污染等问题。不同植物底盘中也在逐步建成和完善标准化的元件体系、基因线路设计以及定向进化等合成生物学技术。本文回顾了近年来植物合成生物学的主要研究进展,详述了植物合成生物学在“双碳”目标中的应用领域,包含植物天然产物合成与次生代谢、分子农业、光合作用、碳汇植物的创制、植物工厂等。提出了植物基因文件标准化、植物基因线路设计、植物基因编辑和定向进化等助力“双碳”目标的植物合成生物学技术,并展望和探讨了在实现“双碳”目标过程中植物合成生物学的重要作用和发展前景。

关键词：植物合成生物学碳达峰碳中和天然产物光合作用分子农业碳汇植物植物工厂

基于ECA-FV-CNN的水稻单籽粒质量分级方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2023年第S2期54卷 235-243页

作者：陈孟燕王敏娟宋青峰朱新广李民赞郑立华中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国科学院植物分子遗传国家重点实验室上海200032

为解决传统水稻质量分级依靠人工分拣,工作量大、错误率高、分级标准不严格等问题,本文提出一种基于ECA改进的双流卷积神经网络模型对水稻单粒质量分级进行研究。首先,获取每组水稻单籽粒(本文以7颗水稻单籽粒为1组)正视和俯视图像,对于... 详细信息

为解决传统水稻质量分级依靠人工分拣,工作量大、错误率高、分级标准不严格等问题,本文提出一种基于ECA改进的双流卷积神经网络模型对水稻单粒质量分级进行研究。首先,获取每组水稻单籽粒(本文以7颗水稻单籽粒为1组)正视和俯视图像,对于5种简单的监督模型(朴素贝叶斯、决策树、随机森林、最邻近结点算法、支持向量机)、基于遗传算法和投票机制优化的模型(GA-SVM)、集成模型(RF+GA-SVM),通过图像预处理轮廓检测分离出单籽粒图像,利用颜色矩、LBP(Local binary pattern)和Canny算子提取籽粒颜色、纹理和边缘特征,并采用PCA(Principal component analysis)降维后进行训练;而对于单流卷积神经网络模型、双流卷积神经网络模型(FV-CNN)以及本文提出并构建的基于ECA改进的双流卷积神经网络模型(EA-FV-CNN),则使用预处理后的图像进行训练。将上述多种模型进行对比分析,发现基于ECA改进的双流卷积神经网络模型性能最好,其在单粒质量三分级、四分级和五分级准确率分别达94.0%、92.3%和71.0%。实验结果表明,使用基于ECA改进的双流卷积神经网络模型能够提高水稻单粒质量的分级精度,弥补传统方法的不足,规范籽粒筛选分级标准。

关键词：水稻质量分级机器学习 ECA 双流卷积神经网络

基于YOLOv5 m和CBAM-CPN的单分蘖水稻植株表型参数提取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业工程学报 2023年

作者：陈慧颖宋青峰常天根郑立华朱新广张漫王敏娟中国科学院分子植物科学卓越创新中心植物分子遗传国家重点实验室中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室中国农业大学烟台研究院

为快速获取单分蘖水稻植株的形态结构和表型参数，该研究提出了一种基于目标检测和关键点检测模型相结合的骨架提取和表型参数获取方法。该方法基于目标检测模型生成穗、茎秆、叶片的边界框和类别，将所得数据分别输入到关键点检测模型... 详细信息

为快速获取单分蘖水稻植株的形态结构和表型参数，该研究提出了一种基于目标检测和关键点检测模型相结合的骨架提取和表型参数获取方法。该方法基于目标检测模型生成穗、茎秆、叶片的边界框和类别，将所得数据分别输入到关键点检测模型检测各部位关键点，按照语义信息依次连接关键点形成植株骨架，依据关键点坐标计算穗长度、茎秆长度、叶片长度、叶片-茎秆夹角4种表型参数。首先，构建单分蘖水稻的关键点检测和目标检测数据集；其次，训练Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv5s、YOLOv5m目标检测模型，经过对比，YOLOv5m的检测效果最好，平均精度均值（mean average precision,mAP）达到91.17%；然后，应用人体姿态估计的级联金字塔网络（cascaded pyramid network,CPN）提取植株骨架，并引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module)进行改进，与沙漏网络（hourglass networks,HN）、堆叠沙漏网络模型（stacked hourglass networks,SHN）和CPN模型相比，CBAM-CPN模型的预测准确率分别提高了9.68、8.83和0.5个百分点，达到94.75%,4种表型参数的均方根误差分别为1.06、0.81、1.25 cm和2.94°。最后，结合YOLOv5m和CBAM-CPN进行预测，4种表型参数的均方根误差分别为1.48、1.05、1.74 cm和2.39°，与SHN模型相比，误差分别减小1.65、3.43、2.65 cm和4.75°，生成的骨架基本能够拟合单分蘖水稻植株的形态结构。所提方法可以提高单分蘖水稻植株的关键点检测准确率，更准确地获取植株骨架和表型参数，有助于加快水稻的育种和改良。

关键词：目标检测注意力机制水稻关键点检测骨架提取表型参数单分蘖植株