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氮素调控植物病害发生机制的研究进展

植物科学学报 2024年第3期42卷 404-414页

作者：张靖童张申申郑丽文郭得平浙江大学农业与生物技术学院杭州310058

氮是植物生长发育所必需的重要元素。氮素在寄主-病原体互作中的作用十分复杂,受多重因素调控。本文综述了氮素与植物病害发生的关系,从寄主防御和病原体侵染角度论述了氮素影响植物病害发生的机制,比较了不同氮素形式对植物病害影响的... 详细信息

氮是植物生长发育所必需的重要元素。氮素在寄主-病原体互作中的作用十分复杂,受多重因素调控。本文综述了氮素与植物病害发生的关系,从寄主防御和病原体侵染角度论述了氮素影响植物病害发生的机制,比较了不同氮素形式对植物病害影响的差异,并对今后的研究方向进行了展望。

关键词：氮植物病害病原体分子机制

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植物病害生防青霉研究现状

河南科技学院学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 36-43,53页

作者：陈玲玲陈改欢张亚南郎剑锋焦阳田雪亮河南科技学院资源与环境学院河南新乡453003

青霉抗菌谱广、抗逆性强,是优良的生防微生物,能有效防治植物病害.论文综述了近年来青霉属生防真菌防治植物真菌、卵菌、线虫和细菌病害的研究成果,生防青霉产生的抑菌活性次生代谢产物种类以及基因组学、转录组学、代谢组学、蛋白质组... 详细信息

青霉抗菌谱广、抗逆性强,是优良的生防微生物,能有效防治植物病害.论文综述了近年来青霉属生防真菌防治植物真菌、卵菌、线虫和细菌病害的研究成果,生防青霉产生的抑菌活性次生代谢产物种类以及基因组学、转录组学、代谢组学、蛋白质组学和培养组学在生防青霉研究中的应用,并对今后生防青霉的研究进行展望,以期为以后研究及应用提供借鉴.

关键词：青霉植物病害次生代谢产物组学

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短小芽孢杆菌防治植物病害研究进展

现代农业科技 2024年第12期 65-70页

作者：常波湖南农业大学生物科技学院湖南长沙410128

过度使用化学农药导致植物抗耐药性加重、农产品污染、环境残毒等一系列化学农药综合症,利用生物农药替代化学农药防治植物病害是大势所趋。短小芽孢杆菌(Bacillus pumilus)具有抵抗环境胁迫能力强、分泌多种抗菌类物质以及广泛的生物... 详细信息

过度使用化学农药导致植物抗耐药性加重、农产品污染、环境残毒等一系列化学农药综合症,利用生物农药替代化学农药防治植物病害是大势所趋。短小芽孢杆菌(Bacillus pumilus)具有抵抗环境胁迫能力强、分泌多种抗菌类物质以及广泛的生物防治特性,是芽孢杆菌属中最有价值的成员之一,具有作为生防微生物开发成绿色农药的商用潜力。目前,短小芽孢杆菌INR7、HR10、SE34、SE49、SE52、KUDC1732、MCB-7、PTB180、RST25等均已被广泛报道,可通过多种机制拮抗真菌植物病原菌。本文归纳了短小芽孢杆菌的主要次生代谢物及抑菌功能基因种类,阐述了相关菌株拮抗植物病菌的作用机制,综述了其在植物病害生物防治方面的研究成果,以期为短小芽孢杆菌作为生防制剂的研究和应用提供参考。

关键词：短小芽孢杆菌次生代谢物功能基因植物病害作用机制

研究植物病害的病原菌、传播途径以及防治方法

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中文科技期刊数据库（全文版）农业科学 2024年第3期 0140-0143页

作者：边巴潘多西藏日喀则市仁布县康雄乡农牧综合服务中心西藏日喀则857200

植物病害历来都是农业领域中一个重要课题。文章通过总结分析不同病原菌,传播途径及防治方法等方面研究。首先,针对真菌,细菌,病毒等不同种类的病原菌,探讨了它们的特性,生物学特性及其对植物健康的影响。二是研究各种传播途径,涉及到空... 详细信息

植物病害历来都是农业领域中一个重要课题。文章通过总结分析不同病原菌,传播途径及防治方法等方面研究。首先,针对真菌,细菌,病毒等不同种类的病原菌,探讨了它们的特性,生物学特性及其对植物健康的影响。二是研究各种传播途径,涉及到空气,土壤,昆虫和水等不同介质在病原体传播过程中的作用和机理。最后对包括化学防治,生物防治和物理防治在内的多种防治方法进行论述,突出综合防治对植物病害防治的意义。对这几方面进行全面研究,可深刻认识不同病害发生机制及传播规律,并为今后开发更加安全有效的植物病害防治方法,提供重要理论与实践指导。

关键词：植物病害病原菌传播防治方法

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基于ACE和深度学习的植物病害检测

芽孢杆菌脂肽类抗生素的抑菌活性及其对植物病害的生物防效研究

中国科技纵横 2024年第4期 26-29,116页

作者：张超飞王逸芳齐庆磊刘金江南阳师范学院生命科学与农业工程学院河南南阳 473000 河南省数字图像大数据智能处理工程研究中心河南南阳 473000 南阳师范学院计算机科学与技术学院河南南阳 473000 河南省数字图像大数据智能处理工程研究中心河南南阳 473000

如果农业生产遇到植物病害问题,就会导致大量的经济损失.植物病害种类繁多,因此为提高对植物叶片的识别性能,本文使用ACE算法对植物病害图像进行处理,分别以深度学习中的VGG16和GoogleNet为植物病害识别模型,分析ACE算法在植物病害识别... 详细信息

如果农业生产遇到植物病害问题,就会导致大量的经济损失.植物病害种类繁多,因此为提高对植物叶片的识别性能,本文使用ACE算法对植物病害图像进行处理,分别以深度学习中的VGG16和GoogleNet为植物病害识别模型,分析ACE算法在植物病害识别中的效果与最佳参数.试验结果表明,在使用ACE算法对植物病害图片处理后,植物病害识别率提高了1%～3%.当在不同模型中得到最佳效果时,ACE算法中求取局部均值的窗口大小与最大对比度增益相同.

关键词：植物病害图像识别深度学习 ACE算法 VGG GoogleNet

来源：博看期刊评论

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农业灾害研究 2024年第2期14卷 25-27页

作者：陈莉张奂棋戴婷王亮新疆沙湾市农业技术推广中心新疆沙湾834700 中国医科大学沈北校区辽宁沈阳110122 新疆沙湾市农业科技园区管理委员会新疆沙湾834700

生物农药替代化学类农药和农药减量已成为农业可持续发展的必然趋势。为此,介绍了脂肽类抗生素的种类和结构以及脂肽类抗生素的抑菌活性,阐述了脂肽类抗生素在植物病害生物防治中的表现,探索了芽孢杆菌开发为生物农药方面的应用。

关键词：芽孢杆菌脂肽类抗生素抑菌活性植物病害生物防效

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堆肥调控作物根际微生物组抑制植物病害的研究进展

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生物技术通报 2022年第5期38卷 4-12页

作者：王宁李蕙秀李季丁国春中国农业大学资源与环境学院北京市生物多样性与有机农业重点实验室北京100193 中国农业大学有机循环研究院(苏州) 苏州215100 唐山师范学院唐山063000

我国有机废弃物总量大、养分储量高,是提高农田生态系统服务功能的重要资源。好氧发酵能够较容易地实现有机废弃物处理与资源化转化,发酵产物堆肥常对多种植物病害具有抑制作用。回顾了近年来堆肥抑病方面的研究进展,重点关注堆肥对根... 详细信息

我国有机废弃物总量大、养分储量高,是提高农田生态系统服务功能的重要资源。好氧发酵能够较容易地实现有机废弃物处理与资源化转化,发酵产物堆肥常对多种植物病害具有抑制作用。回顾了近年来堆肥抑病方面的研究进展,重点关注堆肥对根际微生物组结构和功能的调控作用及潜在调控途径,探讨了堆肥微生物组与土壤和根际微生物组的差异,堆肥对土壤物理生物化学特性的影响及生物非生物环境因子对根际微生物组的影响,旨为“堆肥-土壤-植物根际微生物组”互作系统提供初步认识。

关键词：堆肥植物病害抑病土壤/根际微生物组

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面向移动端的植物病害图像识别方法及其应用

江苏农业科学 2023年第4期51卷 191-197页

作者：杨祥段军明董明刚桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541000

针对传统卷积神经网络(CNN)在病害图像识别时需要较高的存储空间和计算资源问题,提出一种基于轻量级CNN植物病害图像识别网络CSP-ShuffleNet V2来降低识别成本。CSP-ShuffleNet V2模型基于ShuffleNet V2网络,首先,将卷积核大小由3×3改... 详细信息

针对传统卷积神经网络(CNN)在病害图像识别时需要较高的存储空间和计算资源问题,提出一种基于轻量级CNN植物病害图像识别网络CSP-ShuffleNet V2来降低识别成本。CSP-ShuffleNet V2模型基于ShuffleNet V2网络,首先,将卷积核大小由3×3改为5×5扩大病斑图像全局感受野;其次,采用CSPNet结构来改进网络特征层;最后,再引入通道注意力(ECA)模块用于增强图像病斑通道特征信息。采用AI Challenger平台提供的公共植物病害数据集进行训练和测试。试验结果表明,CSP-ShuffleNet V2网络模型识别准确率为90.34%,比原始ShuffleNet V2网络模型提高2.23%,参数量也减少29.6%,权重大小仅为13.5 MB。与ResNet50、MobileNet V2、GoogleNet、DenseNet121网络相比,CSP-ShuffleNet V2网络不仅降低了网络计算量和参数量,而且收敛速度更快、分类效果更好。最终将模型离线部署在Android平台实现了植物病害移动端智能检测,为植物病害防治和诊断提供参考依据。

关键词：卷积神经网络植物病害 ShuffleNet V2 图像识别 CSPNet ECA

基于实例置信度推断的半监督小样本植物病害图像识别

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江苏农业科学 2022年第12期50卷 229-237页

作者：孔江波朱贺张延文黄建平东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

植物病害影响农业生产的产量和质量。针对现有小样本植物病害识别方法大多数都是基于监督式学习模型以及少数半监督学习方法未判别伪标注样本的可信度的问题,提出一种基于实例置信度推断的半监督学习小样本植物病害图像识别方法。首先构... 详细信息

植物病害影响农业生产的产量和质量。针对现有小样本植物病害识别方法大多数都是基于监督式学习模型以及少数半监督学习方法未判别伪标注样本的可信度的问题,提出一种基于实例置信度推断的半监督学习小样本植物病害图像识别方法。首先构建ResNet-12网络提取有标注样本和无标注样本的特征;其次利用极少数有标签的植物病害样本训练SVM分类器,用分类器推断无标注样本的类别并赋予伪标签;然后采用实例置信度推断(ICI)算法获取伪标注样本的置信度,迭代选择可信的伪标签样本加入训练拓展支持集;最后应用训练后的网络模型对植物病害图像进行识别。该方法能够反映无标注病害样本的真实分布,迭代选择最可信的伪标注样本进行模型训练,从而提高模型的识别性能。试验采用Plant Village公开数据集进行10-way-5-shot试验。结果显示:在unlabel=50的情况下识别准确率为89.34%,病害的各项评价指标均随着无标注样本数量的增加而增加。结果表明本研究提出的方法从无标注样本中获取到的信息是鲁棒的,且识别准确率优于传统迁移学习,能有效提升小样本条件下植物病害图像的识别效果。

关键词：植物病害半监督学习识别小样本学习深度学习置信度推断

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