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Zea mays L. Pollen： An Approach to Its Quality Control

Journal of Agricultural Science and Technology(B) 2015年第8期5卷 513-522页

作者： Maria Graca Campos Norma Almaraz-Abarca] Miguel Pires Matos Nelson Mortagua Gomesl VanildaAparecida Arruda Ortrud Monika Barth Alex Silva Freitas D6bora Cristina Amancio' Ligia Bicudo Almeida-Muradian Coimbra Chemistry Center Faculty of Sciences and Technology and Faculty of Pharmacy University of Coimbra Polo 111Azinhaga de Santa Comba Coimbra 3000-548 Portugal Interdisciplinary Research Centre for Integral Regional Development-Durango National Polytechnic Institute Sigma 119 20 deNoviembre 11 Durango 34220 DGO Mexico Department of Food and Experimental Nutrition Pharmaceutical Science School University of S6o Paulo Av. Prof. Lineu Prestes580 Bloco 14 CEP055800-000 Sao Paulo Brazil Instituto Oswaldo Cruz Fundaao Oswaldo Cruz Avenida Brasi14365 Rio de Janeiro 21040-900 Brazil

Zea mays L. is one of the biggest cropping systems among the sustainable development agronomy. Pollen from this crop source is unexplored and apiculture can be a good partner adding value to the product and creating new jobs helping to solve some social issues as unemployment. However, food safety is crucial, thus the aim of this study was to explore the flavonoid/phenolic profiles from Z. mays L. pollen as a fingerprint for this plant identification and also to demonstrate how the method of bee pollen samples （honeybee collected pollen） is applied. For this purpose, several sources ofZ. mays L. pollen were analyzed, including corn hybrids and genetic modified samples collected at the breeding fields. For this work, samples were taken at several years from 2000 to 2012 and collected from different countries and locations, such as Portugal, Mexico and Brazil. Results showed, for the first time, that the fingerprint （flavonoid/phenolic profile） for Z. mays L. pollen does not change over the time of sampling neither with the region of harvesting. The high performance liquid chromatography-diode array detector （HPLC/DAD） fingerprints of phenolic/flavonoid extract from Z. mays remain unchanged for all samples analyzed from different countries, hybrids and/or genetic modified plants. This is also the first study reporting these phenolic compounds not only in pollen collected directly from hybrid plants, but also in Z. mays bee pollen. The described fingerprinting method is easy, fast and accurate for the characterization of Z. mays L. pollen samples and complete microscopic analysis because it is species-specific.

关键词： Flavonoids phenols Zea mays pollen bee pollen food safely phenolic fingerprinting palynological analysis oxygenradical absorbance capacity (ORAC).

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植物表型组学:发展、现状与挑战

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南京农业大学学报 2018年第4期41卷 580-588页

作者：周济 Francois Tardieu Tony Pridmore John Doonan Daniel Reynolds Neil Hall Simon Griffiths 程涛朱艳王秀娥姜东丁艳锋南京农业大学植物表型组学研究中心江苏南京210095 Earlham institute Norwich Research ParkNorwichNR4 7UZUK University of East Anglia Norwich Research ParkNorwichNR4 7TJUK INRA University of MontpellierLEPSE2 Place VialaE34060 MontpellierFrance University of Nottingham NottinghamNG7 2RDUK Aberystwyth Univerity IBERSAberytwythSY23 3DAUK John Innes Centre Norwich Research ParkNorwichNR4 7UHUK

随着遥感、机器人技术、计算机视觉和人工智能的发展,植物表型组学研究已经步入了快速成长阶段。本文首先介绍了植物表型组学的发展简史,包括其理论核心、研究方法、在生物研究中的应用以及国际上最新的研究动向。然后,针对各类表型技... 详细信息

随着遥感、机器人技术、计算机视觉和人工智能的发展,植物表型组学研究已经步入了快速成长阶段。本文首先介绍了植物表型组学的发展简史,包括其理论核心、研究方法、在生物研究中的应用以及国际上最新的研究动向。然后,针对各类表型技术载体平台如手持、人载、车载、田间实时监控、大型室内外自动化平台和航空机载等,分析这些技术手段在室内、外植物研究中的应用情况和实际问题。为了对表型研究中产生的巨量图像和传感器数据进行量化分析,把大数据转化为有实际意义的性状信息和生物学知识,本文着重讨论了后期表型数据解析和相应的研发过程。最后,提出表型组学的应用前景与未来展望,以期为中国的表型研究提供指导和建议。

关键词：表型组学多层次表型遥感成像技术机器人技术物联网人工智能高通量性状分析

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苹果种质资源火疫病抗性鉴定评价与筛选

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植物遗传资源学报 2022年第6期23卷 1682-1695页

作者：王大江高源张玉刚张校立孙思邈路翔郭绍霞 Khurshid STurakulov 李连文王昆中国农业科学院果树研究所/农业农村部园艺作物种质资源利用重点实验室辽宁兴城125100 青岛农业大学山东青岛266109 新疆农业科学院园艺作物研究所乌鲁木齐830091 石河子大学农学院/特色果树栽培生理与种质资源利用兵团重点实验室新疆石河子832000 institute of Genetics and Plant Experimental Biology Academy Sciences of UzbekistanUzbekistan Tashkent

以488份苹果种质资源为试材,利用嫩叶和嫩枝离体接种方法鉴定评价苹果属栽培品种、野生种和古老栽培品种的火疫病抗性。结果表明,嫩叶和嫩枝接种结果存在较大差异,嫩枝接种的抗性资源明显多于嫩叶接种。不同种、不同来源、不同系谱的苹... 详细信息

以488份苹果种质资源为试材,利用嫩叶和嫩枝离体接种方法鉴定评价苹果属栽培品种、野生种和古老栽培品种的火疫病抗性。结果表明,嫩叶和嫩枝接种结果存在较大差异,嫩枝接种的抗性资源明显多于嫩叶接种。不同种、不同来源、不同系谱的苹果资源火疫病抗性均存在较大差异。嫩叶接种显示苹果栽培品种和野生种的抗病资源比例均高于古老栽培品种;旭系和金冠系抗性资源比例较高;不同来源的189份塞威士苹果评价结果显示,高抗资源主要来自乌兹别克斯坦和中国新疆新源。嫩枝接种显示栽培品种的抗性表现与嫩叶接种相似;塞威士苹果则存在差异,来自乌兹别克斯坦和中国新疆巩留的抗性类型比例较高。嫩叶和嫩枝接种结果一致的187份资源分析,发现苹果栽培品种抗性资源比例较高;旭系品种的抗性较强;抗病的塞威士苹果主要来自乌兹别克斯坦和中国新疆新源。筛选高抗资源8份,苹果栽培品种6份和塞威士苹果2份。6份苹果栽培品种可作为鲜食种质创制和品种选育亲本,2份塞威士苹果既可作为鲜食也可用作砧木品种选育的基础材料。

关键词：苹果种质资源火疫病离体接种评价筛选

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基于ITS序列的百合属野生资源与栽培品种亲缘关系评价

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分子植物育种 2019年第11期17卷 3761-3768页

作者：刘一心杜运鹏崔凯峰田翠杰 Mohammad Sayyar Khan 武小钢杨秀云张秀海山西农业大学林学院太谷030801 北京农业生物技术研究中心北京市功能花卉工程技术研究中心农业基因资源与生物技术北京市重点实验室(北京市农林科学院)北京100097 长白山科学研究院延边133613 Genomics and Bioinformatics Division at the institute of Biotechnology and Genetic Engineering (NIBGE) University of Agriculture Peshawar25000Peshawar 天津市北大港湿地自然保护区管理中心天津300270

以野生百合资源和不同系列栽培品种为研究对象,利用ITS序列,构建最大简约法(maximum parsimony,MP)和最大似然法(maximum likelihood,ML)系统发育树,对其亲缘关系进行评价,为资源保护和可持续利用及育种亲本选配提供指导。系统发育树结... 详细信息

以野生百合资源和不同系列栽培品种为研究对象,利用ITS序列,构建最大简约法(maximum parsimony,MP)和最大似然法(maximum likelihood,ML)系统发育树,对其亲缘关系进行评价,为资源保护和可持续利用及育种亲本选配提供指导。系统发育树结果表明:轮叶组***、*** album(ML=67,MP=59)和***(ML=99,MP=96)单独聚在Group1。***、***、***与LA(Longiflorum-Asiatic hybrids)系列的Bright Diamond聚在一起(ML=65,MP=50),可能是L(Longiflorum hybrids)系列的原生亲本。A(Asiatic hybrids)系列、LA系列和AZ.T(Asiatic-Trumpet Hybrid)系列的栽培品种亲缘关系很近,在Group 3中聚在同一个分支上。***、***可能参与了A系列的品种育成。***、*** ***和***与O(Oriental hybrids)系列的栽培品种的亲缘关系比较近,可能是O系列的原始亲本。TR(Trumpet hybrid)系列的栽培品种与喇叭组(Section leucolirion)*** ***、***和***(ML=98,MP=98)亲缘关系比较近,推测可能参与了栽培品种的育成。O系列与OT(Oriental-Trumpet hybrid)系列的栽培品种亲缘关系比较近,聚在同一个分支上。基于ITS序列的测定和系统发育树构建的分子生物学方法,能有效区分百合属野生种和不同系列栽培品种之间的亲缘关系,以及野生种之间、不同系列栽培品种之间的亲缘关系。利用中国丰富的百合属野生资源,构建系统发育树,提供可靠地亲缘关系图谱,为百合属资源品种的育成、分类以及野生资源的保护提供分子生物学根据。

关键词：百合属 ITS序列系统发育亲缘关系

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基于经济型低空无人机对小麦重要产量表型性状的多生育时期获取和自动化分析

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农业大数据学报 2019年第2期1卷 19-31页

作者：丁国辉许昊温明星陈佳玮王秀娥周济南京农业大学作物表型交叉研究中心中英植物表型组学联合研究中心南京210095 江苏丘陵地区镇江农业科学研究所句容212400 南京农业大学作物遗传与种质创新国家重点实验室南京210095 英国厄尔汉姆研究中心(Earlham institute) 诺维奇科研院(Norwich Research Park)诺维奇英国NR47UZ

多尺度表型采集技术通过多种手段获取植物图像和光谱数据,进而基于各类计算机分析算法(如,计算机视觉和机器学习)进行表型分析,得到与产量、品质和抗逆等相关的性状信息,为作物遗传育种、栽培和农业生产提供高通量、大数据的技术支撑。... 详细信息

多尺度表型采集技术通过多种手段获取植物图像和光谱数据,进而基于各类计算机分析算法(如,计算机视觉和机器学习)进行表型分析,得到与产量、品质和抗逆等相关的性状信息,为作物遗传育种、栽培和农业生产提供高通量、大数据的技术支撑。小麦作为我国重要的粮食作物,其关键产量性状的全生育期量化分析有重要意义。本文详细介绍了部分重要的小麦产量相关性状,并通过使用经济型低空无人机对不同关键生育时期中的一些共同的产量性状进行了规模化采集。然后,基于无人机获取的可见光图像,通过第三方专业软件Pix4D完成了全试验田的拼接和三维点云重建,并通过自主开发的性状分析算法对一些重要产量性状和植被指数等完成了自动化分析。同时,针对18个不同的小麦基因型完成了关键生育时期的株高、植被指数、叶面积指数的提取。通过实例验证了基于经济型低空无人机开展小麦产量性状采集的有效方法和高通量分析技术。本研究对降低田间作物表型研究的门槛,促进我国各研究团队采用标准化表型数据采集,统一作物表型数据规范,以及推广使用开源软件自主开发自动化分析技术平台有重要意义。

关键词：小麦产量性状无人机表型技术高通量性状分析图像处理表型植物表型组学

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