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水稻包穗基因esp2的功能分析

水稻包穗基因ESP2的功能分析

作者：黄娅福建农林大学

学位级别：硕士

目前使用的水稻籼型不育系普遍存在不同程度的包穗现象。本实验室从籼稻品种明恢86的后代中获得一种全包穗突变体esp2。本课题组前期研究表明,esp2影响水稻倒一节间和穗的发育;基因定位和互补实验的结果显示,esp2是一个磷脂酰丝氨酸合成... 详细信息

目前使用的水稻籼型不育系普遍存在不同程度的包穗现象。本实验室从籼稻品种明恢86的后代中获得一种全包穗突变体esp2。本课题组前期研究表明,esp2影响水稻倒一节间和穗的发育;基因定位和互补实验的结果显示,esp2是一个磷脂酰丝氨酸合成酶(PSS)基因。在此基础上,本课题进一步分析了esp2的其它农艺性状、esp2基因的结构特征、突变体中该基因的表达与功能,以及esp2蛋白的亚细胞定位。主要结果如下：(1)除调节水稻倒一节节间和穗的发育外,esp2基因还对水稻倒1—倒3叶的发育产生不同程度的影响,但该基因对水稻生育期、叶色、分蘖数等其它重要农艺性状没有明显影响。(2)利用生物信息学软件分析表明,esp2蛋白含有PSS功能域,主要催化磷脂类物质和亲核供体发生转酯反应合成PS。该酶蛋白的保守序列位于起始密码子后的280个氨基酸,包括1个磷酸结合位点、8个催化活性位点和6个稳定性调控位点,这与哺乳动物仓鼠的PSS1完全一致。由此推测,esp2属于一种磷脂酰丝氨酸合成酶(PSS)。目前植物中主要有BE-PSS和CD-PSS两种PSS,但esp2属于哪一种PSS,有待于进一步的研究分析。(3)生物信息学分析显示,esp2蛋白主要定位于细胞膜。将亚细胞定位载体pCX-DG-esp2通过农杆菌侵染法转化洋葱表皮细胞,结果显示esp2-GFP融合蛋白定位在细胞膜上,这与预测的结果一致。由此推断,esp2应该是一个膜蛋白。(4)对esp2的转录产物进行序列分析,发现其在第四个外显子末端插入了5287 bp后,引起esp2基因的第三和第四内含子保留在其ORF中,因而导致移码突变而在该基因的第97个密码子处提前终止。由此推测,esp2中该基因功能完全丧失,应该是一个零等位突变体。(5)对几个水稻品种(籼稻和粳稻)的esp2基因序列分析表明,不同水稻品种间esp2基因的DNA序列相同,但它们的ORF长度不同。这些测试品种的ORF中起始密码子后的495 bp的序列完全一致,但由于它们的第六内含子的剪接位点不同而导致其ORF长度差异。结合esp2的生物信学分析结果和这些测试水稻品种的正常表型,推测在水稻进化过程中,尽管不同品种中esp2的ORF发生了改变,但决定esp2蛋白功能的关键结构域(165个氨基酸)十分保守。

关键词：水稻 esp2 叶片发育穗茎节发育功能分析

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水稻包穗基因esp2的克隆与功能分析

水稻包穗基因ESP2的克隆与功能分析

作者：庄丽君福建农林大学

学位级别：硕士

从遗传上消除不育系的包穗特性,是杂交水稻育种的一个重要目标。为此,需要深入研究包穗形成的遗传原因。我们从籼稻恢复系明恢86的组织培养后代中发现了一种新的包穗突变体esp2(enclosed short panicle 2)。前期研究表明,该突变体为单... 详细信息

从遗传上消除不育系的包穗特性,是杂交水稻育种的一个重要目标。为此,需要深入研究包穗形成的遗传原因。我们从籼稻恢复系明恢86的组织培养后代中发现了一种新的包穗突变体esp2(enclosed short panicle 2)。前期研究表明,该突变体为单基因隐性突变所致,并已将该基因精细定位在水稻1号染色体上一个约14 kb的区间内。在此基础上,本研究确定了esp2的候选基因,并通过遗传互补试验证实了候选基因的功能。主要研究结果如下:1、基因预测发现,精细定位的14 kb区域内只存在1个完整的基因,亦即一个假定的磷脂酰丝氨酸合成酶(putative phosphatidylserine synthase,PSS)基因。测序分析表明,突变体中该基因的第4个外显子中插入了一个5287 bp的反转座子。因此,我们确定该基因为esp2的侯选基因。2、用BDGP软件对esp2候选基因的启动子序列进行分析,结果显示,在起始密码上游2 kb范围内和2 kb～4 kb的区域内都有启动子保守序列。为了鉴定esp2候选基因的功能,构建了2个分别含有长度为1952 bp和3537 bp的esp2候选基因启动子序列的功能互补试验载体pCAMBIA1301-esp2-S和pCAMBIA1301-esp2-L。通过农杆菌介导法将两个载体分别转入突变体幼胚诱导的愈伤组织,分别获得了56株和16株转基因苗。这些转基因植株在抽穗期表型与野生型相似,完全解除了包穗性状。由此可以肯定,PSS就是esp2基因。

关键词：包穗 esp2 磷脂酰丝氨酸合成酶基因克隆功能分析

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水稻包穗基因esp2的表达与功能分析

水稻包穗基因ESP2的表达与功能分析

作者：亓文明福建农林大学

学位级别：硕士

目前水稻生产中所应用的籼型不育系均存在不同程度的包穗,产生的主要原因是水稻不育系的倒一节间缩短。因此,克隆包穗有关基因,阐明其分子机制,将为培育水稻不育系新种质奠定理论基础,具有重要的意义。我们从籼稻恢复系明恢86组织培养... 详细信息

目前水稻生产中所应用的籼型不育系均存在不同程度的包穗,产生的主要原因是水稻不育系的倒一节间缩短。因此,克隆包穗有关基因,阐明其分子机制,将为培育水稻不育系新种质奠定理论基础,具有重要的意义。我们从籼稻恢复系明恢86组织培养后代中获得了一种新的包穗突变体esp2(enclosed short panicle)。该突变体的营养生长正常、且能正常结实,但其穗部被剑叶叶鞘完全包裹。遗传分析表明,该包穗突变体为单隐性突变。推测esp2很可能是特异控制水稻倒一节间发育的关键基因。目前,本课题组已精细定位并确定了esp2的候选基因。在此基础上,本论文利用生物信息学分析方法,对esp2候选基因的生物学功能和启动子序列进行预测和分析;利用GUS表达和过量表达方法对esp2候选基因的表达特征和功能进行分析,获得的主要结果如下： (1)利用生物信息学分析方法,对esp2候选基因的生物学功能进行预测,并对esp2基因的启动子序列进行分析。结果表明,esp2候选基因编码的蛋白质与磷脂酰丝氨酸合成酶(PSS)具有很高的同源性,该酶包含有2个跨膜结构域。因此推测esp2可能是一种膜蛋白。PSS普遍存在于植物、动物和微生物中,其功能主要是催化磷脂的生物合成,而磷脂是细胞膜磷脂的重要组成成分,对细胞的新陈代谢具有重要的调节作用。利用BDGP生物学软件对esp2基因的启动子序列分析发现,在esp2基因ATG上游348bp-398bp和2780bp-2830bp区域含有两个核心启动子序列。因此,我们选择3570bp作为esp2的启动子序列。 (2)构建了esp2启动子的GUS表达载体pesp2：GUS并转化粳稻品种中花15,获得了19株转基因植株。GUS染色结果显示,esp2在根、叶、各节和节间以及幼穗中均有表达,且在倒一节间和穗茎节表达较强,但在营养生长期的茎尖没有表达。在成熟的小穗中,esp2在花器官的内/外稃和花药中表达较强,但在雌蕊和浆片中表达很弱或没有表达。 (3)构建了esp2基因的过量表达载体Ubi：esp2并转化粳稻品种中花15,获得了27株转基因植株。定量PCR分析结果表明,过量表达植株转基因中esp2的表达水平明显增强,但esp2转基因植株的表型与亲本植株的表型没有明显改变。我们拟对T1代中转基因植株与非转基因植株的表型进行进一步的观察与分析。

关键词：水稻包穗基因 esp2 表达与功能分析

基于哨兵2号时间序列影像的山区撂荒耕地识别研究——以临夏县为例

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基于哨兵2号时间序列影像的山区撂荒耕地识别研究——以临夏县为例

作者：刘博辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

在气候变化、区域武装冲突的多重打击之下,世界正在经历一场前所未有的粮食危机。复垦具有粮食生产潜力的撂荒耕地能够在较短时间内增加粮食供应,对应对粮食危机可能具有重要意义。目前,大多数对撂荒耕地的识别主要基于中低分辨率的遥... 详细信息

在气候变化、区域武装冲突的多重打击之下,世界正在经历一场前所未有的粮食危机。复垦具有粮食生产潜力的撂荒耕地能够在较短时间内增加粮食供应,对应对粮食危机可能具有重要意义。目前,大多数对撂荒耕地的识别主要基于中低分辨率的遥感影像数据,丘陵山区耕地破碎,对山区撂荒耕地识别较为困难,撂荒耕地和休耕地的区分具有挑战性。因此,本研究以中国山区甘肃省临夏县为例,提出了一种基于Sentinel-2时间序列影像的变化检测方法,识别2018-2021年内的撂荒耕地,通过对耕地撂荒的时间和撂荒后的土地利用类型进行区分,定义了自发撂荒、诱导撂荒、休耕和流失耕地四种类型。为提高撂荒耕地的识别精度,第一,利用多分辨率分割(Multi-Resolution Segmentation,MRS)方法从多时相Sentinel-2影像中生成耕地对象,采用esp2尺度评估模块、最大面积法对MRS参数进行优化和改进。利用随机森林分类器(Random Forest,RF)绘制2017-2021年临夏县土地利用地图;第二,通过定义和识别不同类型的耕地,分析土地利用年度变化轨迹,利用年际变化检测法识别出2018-2021年耕地的年际动态变化,并区分自发撂荒、诱导撂荒、休耕和流失耕地四种耕地类型;第三,采用混淆矩阵、Kappa系数和召回率等方法对临夏县土地利用和撂荒耕地的解译精度进行评价;第四,分析了临夏县撂荒耕地的空间变化特征,结合当地自然地理条件和人类活动,提出了该地区撂荒耕地复垦的政策建议。结果表明,本研究的方法可以较好的捕捉到对象级的耕地变化,土地利用解译的年度平均总体精度为93%,对撂荒耕地识别的年度平均总体精度为86%。本研究发现,临夏县撂荒耕地规模较为破碎,在空间上分布分散。大部分撂荒耕地处于土地质量中等、离农民生活距离较为适中的区域,如果将这些撂荒耕地全部复垦,可以为临夏县至少提高3.6%的粮食产量。然而,复垦需要与当地的自然地理和人文条件相结合。在如今全球粮食安全不稳定,易受到威胁的格局下,决策者可以推出一系列关于土地和粮食价格的补贴和奖励政策,鼓励当地农民对这些质量适中区域的撂荒耕地进行复垦。该论文有图24幅,表15个,参考文献101篇。

关键词：多分辨率分割 esp2 随机森林年际变化检测撂荒地识别

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基于遥感技术的奇台县冬小麦估产研究

基于遥感技术的奇台县冬小麦估产研究

作者：吕昱新疆农业大学

学位级别：硕士

小麦是人类最重要的粮食作物之一,现如今在全世界范围内广泛种植,而冬小麦的种植面积占小麦总种植面积的80%以上。如何快速、高效的获取冬小麦种植信息与长势监测对于冬小麦估产以及粮食安全至关重要。为了快速提取农作物种植结构,通过... 详细信息

小麦是人类最重要的粮食作物之一,现如今在全世界范围内广泛种植,而冬小麦的种植面积占小麦总种植面积的80%以上。如何快速、高效的获取冬小麦种植信息与长势监测对于冬小麦估产以及粮食安全至关重要。为了快速提取农作物种植结构,通过面向对象的识别方法,对新疆主要粮食产区奇台县进行作物信息提取和冬小麦遥感估产的研究。以美国Landsat8遥感影像为数据源,使用2019年影像对2016年土地利用现状图进行更新,得到2019 土地利用现状图,获得奇台县耕地分布。使用eCognition通过esp2插件确定研究区最佳分割尺度后进行尺度分割,结合实地调查资料,利用面向对象的Cart决策树分类器和随机森林分类器,将奇台县主要作物分为小麦、玉米、打瓜和葵花四类,提取新疆奇台县作物种植信息。通过对奇台县冬小麦进行实地调查和数据收集分析,将野外实测数据与遥感数据分别建立实测估产模型、遥感估产模型,遥感——实测综合估产模型。结果表明:(1)研究区遥感影像通过esp2进行最佳分割尺度计算,确定最佳分割尺度为90;本实验通过面向对象的方法进行识别对比,随机森林分类器中Cart树数量为80-90时分类精度较高;Cart决策树总体精度达到0.925,Kappa系数0.893;随机森林分类器总体精度达到0.945,Kappa系数0.921;使用中空间分辨率遥感影像可快速有效的对县域级农作物进行识别;2019年奇台县冬小麦识别精度达到98.64%。(2)本研究表明,小麦抽穗期的各植被指数、灌浆期各项实测因子与产量的相关性最高,因此抽穗至灌浆期是冬小麦估产建模的最佳时期。(3)10种遥感植被指数中,NDVI、GNDVI与RVI植被指数与产量相关性最高;遥感估产模型、实测估产模型、遥感——实测综合估产模型中,遥感——实测综合估产模型精度达到90.93%,适用性最好。

关键词：遥感冬小麦 esp2 作物识别估产模型

面向对象的作物种植信息提取研究--以新疆奇台县为例

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山东农业科学 2020年第6期52卷 137-143页

作者：吕昱范燕敏武红旗彭田田皇甫蓓炯贺梦婕新疆农业大学草业与环境科学学院新疆乌鲁木齐830052 奇台县农业技术推广中心新疆奇台831800

为快速获取农情信息与农作物种植结构,通过面向对象的识别方法,对新疆主要粮食产区之一奇台县进行作物信息提取的研究。以Landsat 8遥感影像为数据源,通过更新2016年土地利用现状图得到耕地分布信息。使用e Cognition 9. 0软件进行多尺... 详细信息

为快速获取农情信息与农作物种植结构,通过面向对象的识别方法,对新疆主要粮食产区之一奇台县进行作物信息提取的研究。以Landsat 8遥感影像为数据源,通过更新2016年土地利用现状图得到耕地分布信息。使用e Cognition 9. 0软件进行多尺度分割,通过esp2插件确定研究区最佳分割尺度后进行尺度分割,结合实地调查资料,利用面向对象的Cart决策树分类器和随机森林分类器将作物分为小麦、玉米、打瓜和葵花四类主要作物,提取新疆奇台县作物种植信息。结果表明:研究区最佳分割尺度为90;对于本研究,随机森林分类器Cart树数量为80~90时分类精度较高;Cart决策树总体精度达到0. 925,Kappa系数0. 893;随机森林分类器总体精度达到0. 945,Kappa系数0. 921。表明,在县域级农作物识别时使用面向对象的识别方法对中等空间分辨率遥感影像分类是可行的。

关键词：决策树随机森林 esp2 面向对象作物识别

基于Sentinel-2A影像的互花米草信息提取研究

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华北理工大学学报（自然科学版） 2021年第3期43卷 14-19,48页

作者：李京刘亚静刘明月华北理工大学矿业工程学院河北唐山063210

利用面向对象-支持向量机分类方法,基于2019年Sentinel-2A影像进行互花米草提取,并通过最优尺度估计确定最优分割参数,继而实现多尺度分割以及分类特征构建等对影像进行分类。研究结果表明:面向对象-支持向量机分类方法能够很好地将互... 详细信息

利用面向对象-支持向量机分类方法,基于2019年Sentinel-2A影像进行互花米草提取,并通过最优尺度估计确定最优分割参数,继而实现多尺度分割以及分类特征构建等对影像进行分类。研究结果表明:面向对象-支持向量机分类方法能够很好地将互花米草区分出来,分类的总体精度达到89%,Kappa系数达到86%。另外,2019年九段沙互花米草的分类面积达到5856.85 hm^(2),并主要分布在中沙以及下沙中上潮间带,在上沙有小部分分布。

关键词：互花米草 Sentinel-2A 面向对象 esp2