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期刊信息/Journal information
江苏农业科学
江苏农业科学

常有宏

月刊

1002-1302

nykx@jaas.ac.cn

025-84390282

210014

南京市孝陵卫钟灵街50号

江苏农业科学/Journal Jiangsu Agricultural SciencesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是江苏省农业科学院主办的综合性农业技术类期刊，主要刊登国内农业领域（江苏省及周边内外高校、科研单位、国内其他省份）最新农业科研成果、具创新点的实用技术与基础成果应用技术，为解决农业生产全程提供技术支撑和瞻前指导。
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    多样性苦瓜资源果实品质评价分析

    刘玲钟玉娟谢大森徐颖超...
    160-167页
    查看更多>>摘要：为促进苦瓜种质资源的优势利用,对82份苦瓜种质资源的11项果实品质指标进行评价分析.运用高效液相色谱(HPLC)鉴定多样性苦瓜资源果实中果糖、葡萄糖、苹果酸、莽草酸、柠檬酸、富马酸、L-抗坏血酸、脱氢抗坏血酸等品质成分的含量,统计变异幅宽以及资源分布规律,进行成分相关性分析和资源聚类分析,并采用熵值法对各品质指标进行权重分析和价值评价,构建标准化值加权法的品质综合评价模型.结果表明,82份苦瓜种质资源的果实品质指标变异性较强且多呈近似偏/正态分布.其中,脱氢抗坏血酸、莽草酸和总抗坏血酸的变异系数最大,分别为1.13、0.83、0.79,各品质指标除果糖、脱氢抗坏血酸和总抗坏血酸含量外均呈近似偏/正态分布.相关性分析表明,各品质指标间均存在相关性,其中可溶性固形物含量与含水率显著负相关,可溶性糖含量与苹果酸含量、富马酸含量显著正相关,总抗坏血酸含量与可溶性糖含量、苹果酸含量及富马酸含量显著负相关.系统聚类分析将苦瓜种质资源划分为3个类群,一类群口感佳(糖酸含量高),二类群干物质含量高、口感适中,三类群营养物质抗坏血酸丰度高.依据构建的品质综合评价模型,分别筛选出4份综合品质较好及10份单项品质性状优良的资源.综上,苦瓜资源多样性丰富,基于品质分析及模型构建,为选育口感佳、营养足的新品种奠定材料基础.

    苦瓜果实品质相关性分析聚类分析综合评价模型

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    氨基酸态氮部分代替无机氮对辣椒生长和品质的影响

    宋晓慧王晓张霞陆引罡...
    168-175页
    查看更多>>摘要：为了探究氨基酸态氮替代部分有机态氮对辣椒不同生育期生长和品质的影响,筛选出有机氮替代无机氮的适宜比例,以遵辣9号为研究对象,用天冬氨酸态氮、谷氨酸态氮分别按照0、10％、20％、30％、40％、50％的氨基酸态氮替代无机氮,取样测定辣椒生物量级品质.结果显示,当天冬氨酸、谷氨酸以30％的比例替代无机氮时,有利于增加辣椒根系的总根长、根表面积、根体积,促进根部生长;与纯无机氮处理相比,20％天冬氨酸、谷氨酸态氮部分替代无机氮,辣椒的单株产量增幅分别为33.60％、23.45％,辣椒可溶性糖含量、可溶性蛋白含量、维生素C含量增加,硝酸盐含量显著降低.天冬氨酸、谷氨酸不同比例替代无机氮可以优化辣椒的总根长、根表面积、根体积、株高、茎粗、可溶性糖含量、可溶性蛋白含量、维生素C含量、干物质积累量和产量.根系形态指标随着天冬氨酸、谷氨酸替代无机氮比例的增加整体呈先增后减的趋势;在天冬氨酸、谷氨酸20％替代无机氮处理条件下,辣椒的总根长、根表面积、根体积、株高、茎粗、可溶性糖含量、可溶性蛋白含量、维生素C含量、产量均达到较高水平.说明在适宜比例下氨基酸态氮替代部分无机氮的施肥方式,可以增加辣椒的产量并改善品质,有助于提高辣椒对氮素的吸收利用效率.

    辣椒氨基酸态氮无机氮生长品质

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    萌发期沙葱种子糖代谢对干旱胁迫的应答反应

    魏鹏超杨忠仁黄修梅李红燕...
    176-182页
    查看更多>>摘要：为探究沙葱种子萌发以及萌发期糖代谢如何响应干旱胁迫,以沙葱种子为材料,PEG-6000溶液模拟干旱胁迫,测定沙葱种子萌发期糖代谢生理生化指标,阐明沙葱种子萌发对干旱环境的响应机理.结果显示,PEG-6000溶液浓度为5％时,沙葱种子萌发开始受到抑制,但发芽率和发芽势仍分别有40.66％、22.66％,说明沙葱种子在轻度干旱胁迫下仍有一定的发芽能力;PEG-6000溶液浓度为10％时,各萌发指标明显受到抑制,发芽率和发芽势分别为23.33％、16.00％;PEG-6000溶液浓度为20％时,发芽率和发芽势分别仅有15.33％、2.67％.随着干旱胁迫程度的增加,沙葱种子内部的可溶性糖、麦芽糖、蔗糖、果糖和葡萄糖含量整体呈上升趋势.相同程度的干旱胁迫下,随着胁迫时间的延长,可溶性糖、麦芽糖和葡萄糖含量都有不同程度的下降.随着干旱胁迫程度的增加,沙葱种子中己糖激酶、磷酸果糖激酶和丙酮酸激酶活性整体呈增加趋势,加速了糖酵解代谢,但干旱胁迫5 d时沙葱种子中己糖激酶、磷酸果糖激酶和丙酮酸激酶活性的增加幅度整体小于干旱胁迫10 d.同时,随着干旱胁迫的加剧,柠檬酸合酶和葡萄糖-6-磷酸脱氢酶活性整体均呈上升趋势.相同干旱胁迫程度下,随着胁迫时间的延长,ATP含量下降,但下降趋势不明显,表明沙葱种子萌发初期对ATP含量的需求高于种子萌发后期.因此干旱胁迫加快了萌发期内沙葱种子糖代谢速度,以此来抵御干旱环境带来的胁迫伤害.

    干旱胁迫沙葱种子萌发期可溶性糖糖代谢

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    N端携带HBGAs受体结合表位的兔出血症病毒嵌合VP60蛋白的表达及其免疫原性

    董文宇刘维龙胡波范志宇...
    183-187页
    查看更多>>摘要：将HBGAs受体结合表位插入兔出血症病毒(RHDV)衣壳蛋白VP60的N端,分析嵌合VP60蛋白的表达及病毒样颗粒(VLPs)形成情况,并研究N端HBGAs受体结合表位的插入对嵌合VP60蛋白免疫原性的影响.通过VP60蛋白N端起始位点HBGAs受体结合表位的插入,获得表位插入的VP60基因.利用Bac-to-Bac系统构建杆状病毒重组质粒,命名为Bacmid-VP60-CR,转染Sf9昆虫细胞后,得到重组杆状病毒rBac-VP60-CR,经HA、IFA和Western Blot鉴定,结果显示,重组蛋白VP60-CR在Sf 9昆虫细胞中得到高效表达,电镜观察显示其可形成与VP60类似的VLPs结构.将重组蛋白免疫2月龄RHDV血清阴性的新西兰兔,200 µg/只,免疫后每周采血检测HBGAs表位抗体水平,同时在免疫后14 d,以RHDV WF株攻毒观察VP60-CR重组蛋白的免疫保护效果.结果显示,与VP60对照相比,VP60-CR蛋白可产生更高水平的针对HBGAs表位的抗体水平,且VP60-CR免疫兔可完全抵抗RHDV强毒的攻击.本研究构建了一种N端插入HBGAs受体结合表位的嵌合VP60蛋白,为研究高免疫原性兔出血症基因工程疫苗抗原奠定了基础.

    兔出血症病毒VP60蛋白HBGAs病毒样颗粒免疫原性

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    克氏原螯虾的三代转录组测序分析

    张明达王丽媛蔺思函李倩倩...
    187-194页
    查看更多>>摘要：为探究在病原刺激情况下克氏原螯虾(Procambarus clarkii)的转录组信息,采用PacBio平台的单分子实时测序技术(SMRT),对使用弧菌刺激下的克氏原螯虾的血淋巴、肝胰腺、鳃、肠、淋巴器官和肌肉的混合组织样进行全长转录组测序,获得克氏原螯虾的全长转录本文库.首先,使用TRIzol法提取总RNA合成双链cDNA用于SMRTbell建库和测序,利用SMRT分析套件进行插入片段识别,Reads分类、聚类和校正,利用BUSCO单拷贝同源数据库对其进行组装的完整性评价,通过使用CD-HIT软件,将序列进行去冗余分析,最后利用公共数据库NR、NT、SwissProt、KOG、GO、Pfam及KEGG对克氏原螯虾转录本进行功能注释.全长转录组得到改良后一致序列149 213个,序列平均长度为2 213 bp.BUSCO单拷贝同源数据库完整性评价,约有95.8％完整基因元件,说明大多数保守基因组装较完整,组装结果较可靠.在NR数据库注释得到110 181条序列,分别比对到1 373个物种,其中与美洲海螯虾(Homarus americanus)基因相似的序列最多,为48 433条.与GO数据库进行匹配,统计注释到结合和催化活性功能最多,分别为14 327和13 344个.KOG功能注释分为25个功能组分,其中,一般功能预测最多,为20 269个.KEGG注释结果发现,信号转导的代谢通路注释的基因数最多,为12 277个.本研究过程中组装并获得完整良好的序列,与功能数据库比对得出序列的功能特性,可为探究克氏原螯虾的功能基因、免疫响应和相关代谢通路等提供可靠的基因组资源.

    克氏原螯虾转录组三代测序功能注释

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    枯草芽孢杆菌对大口黑鲈幼鱼生长、饲料效率、免疫力和肠道组织的影响

    王裕玉类成通付宁郑振华...
    195-201页
    查看更多>>摘要：为探究饲料中添加不同含量的枯草芽孢杆菌对大口黑鲈(Micropterus salmoides)幼鱼生长性能、饲料效率、消化酶活性、免疫力和肠道健康的影响.将枯草芽孢杆菌按照0.0％(BS0)、0.2％(BS0.2)和0.4％(BS0.4)的重量比分别添加至基础饲料中,开展为期60 d养殖试验.结果显示,BS0.4组终末体重、增重率和特定生长率显著高于BS0组(P＜0.05),而BS0.2组与BS0组、BS0.4组均差异不显著(P＞0.05).BS0.2组肌肉粗蛋白质活性显著高于BS0组(P＜0.05),而与BS0.4组差异不显著(P＞0.05).BS0.2和BS0.4组血清总蛋白含量显著高于BS0组(P＜0.05);BS0.4组溶菌酶活性显著高于BS0组和BS0.2组(P＜0.05),BS0.4组碱性磷酸酶活性显著高于BS0组(P＜0.05).BS0.4组肝脏总超氧化物歧化酶和肠道胰蛋白酶显著高于BS0组(P＜0.05),而与BS0.2组差异不显著(P＞0.05).饲料中添加复合枯草芽孢杆菌对肠道绒毛长度和宽度无显著影响(P＞0.05),而BS0组肠道肌层厚度显著低于BS0.2、BS0.4组(P＜0.05).综上,添加0.2％～0.4％复合枯草芽孢杆菌能够促进大口黑鲈幼鱼生长、提高肝脏抗氧化力和血清免疫力.

    大口黑鲈枯草芽孢杆菌生长免疫力肠道健康

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    基于改进U-Net++的水稻病害图像分割研究

    洪俐刘涛孙成明左示敏...
    201-208页
    查看更多>>摘要：针对当前作物病害图像分割方法通用性差、精度不高导致病害识别和分级诊断效率低下的问题,提出了一种改进U-Net++网络的水稻病害图像分割模型.首先将使用数码相机获取的水稻纹枯病、稻瘟病和胡麻叶斑病图像进行标注、数据增强等预处理,构建成水稻病害数据集.其次,选取U-Net++语义分割模型,将编码器中各卷积块的双层普通卷积核替换成膨胀系数为1、2、3的3层空洞卷积,扩大网络在特征提取时的感受野,增强模型对全局信息的获取能力,提高模型的分割性能.最后,利用水稻病害数据集对模型进行训练和测试.结果表明,改进后的U-Net++模型对测试集分割的平均交并比为87.48％,平均精确率为92.85％,平均召回率为93.42％,平均F1分数为93.12％,与原U-Net++模型相比分别提高了 2.94、1.02、2.04、1.52百分点.该模型对处理病斑分布杂乱且数量较多的复杂图像也能保持很好的分割效果,有效实现了对水稻病害的像素级分割,为作物病害的精准分割提供了一种新的手段,同时也为病害的自动无损识别和分级诊断提供了有力的技术支持.

    水稻病害U-Net++模型空洞卷积语义分割

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    番茄早疫病可见光图像识别模型研究

    赵坚鲍浩张艳
    209-217页
    查看更多>>摘要：以番茄为代表的茄科作物在全球经济作物中占据重要地位,番茄在其生长过程中易受多种病害的侵染,其中早疫病是严重危害番茄的一种病害,可造成番茄减产甚至绝收,因此番茄早疫病的防治工作对农业生产具有重要意义.为了能够快速、准确地识别出番茄早疫病,提出一种基于可见光图像结合深度学习技术检测番茄早疫病的方法.通过培养一批番茄植株,对其离体叶片接种茄链格孢菌,使接种样本感染早疫病,然后使用可见光图像采集设备连续采集样本的可见光图像,监测样本的变化,得出番茄叶片感染早疫病后的最早显症时间.通过归一化、背景分割、数据扩增和通道转换等方式进行数据预处理,并提取可见光图像颜色特征的一阶矩、二阶矩、三阶矩,同时结合对比度、差异性、同质性、相关性和角二阶矩等常见纹理特征进行深入分析,利用深度学习技术建立番茄早疫病的识别模型.结果表明,基于可见光图像结合深度学习技术检测番茄早疫病是可行的,建立的番茄早疫病识别模型准确率最高达到91.78％,使用该方法检测番茄早疫病具有检测速度快、识别精度高等优点.利用深度学习技术建立的番茄早疫病可见光图像识别模型可推广用于其他作物病害的检测,为作物病害的无人机遥感监测等应用场景提供技术支持.

    番茄叶片早疫病颜色特征纹理特征深度学习可见光图像识别模型

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    基于改进YOLO v5的轻量化苹果检测方法

    温彬彬张华孟祥龙
    217-223页
    查看更多>>摘要：为了实现苹果采摘过程中准确快速的识别,本研究提出一种融合FasterNet模型的YOLO v5改进苹果检测算法.首先在基准图像特征提取模块中使用FasterNet架构替代YOLO v5模型中的卷积块和CSPLayer,降低算法复杂度并增强小目标的特征提取能力;然后提出了利用ECIoU损失函数来预测目标位置偏差,通过增加边框角点损失来描述预测框与真实目标框之间的位置偏差信息,进一步提高了苹果检测的准确性,解决了 YOLO v5算法对有遮挡的密集目标检测效果不佳的问题;最后在检测后处理阶段提出ECIoU-NMS方法以优化重叠目标框的选择.在通用数据集MS COCO和自建数据集上对本研究所提方法与YOLO v5算法进行了对比试验.本研究所提算法模型参数量下降了12％,计算量下降了25％,帧率提升了23％.在通用数据集MS COCO上m.AP0.5和mAP0 5∶0.95指标分别提升了2.9、1.9百分点,在自建苹果数据集上mAP0.5和mAP0.5∶0.95指标分别提升了2.5、1.9百分点.本研究方法性能优于YOLO v5,且模型的轻量化使其更容易在苹果采摘机器人上部署.

    目标检测YOLOv5FasterNet网络边框角点ECIoU

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    基于改进MobileNet v3的苹果叶片病害识别研究

    李豫晋沈陆明何少芳余文强...
    224-231页
    查看更多>>摘要：为解决移动端和嵌入式设备中苹果叶片病害识别准确率不高、效率低下的问题,提出了一种新的基于MobileNet v3网络的分类模型,以实现更加高效和准确的苹果叶片病害识别.首先通过数据增广方法增强数据集,按照9:1的比例划分训练集和验证集;然后在MobileNet v3网络核心倒残差结构的升维部分引入全维动态卷积,以加强对不同维度注意力权重的学习,从而增强网络的拟合能力;最后在降维部分引入修改后的ConvNext Block模块,减少信息损失并增加全局感受野.采用PyTorch作为分类网络的深度学习框架,使用交叉熵损失函数作为分类任务的损失函数,Adam作为优化器,通过多组对比试验可知,MobileNet v1、MobileNet v2、ResNet34、MobileNet v3以及改进后的 MobileNet v3 ODConvNext 网络的准确率分别为 94.5％、95.7％、97.2％、96.9％及 97.5％.可见,MobileNet v3 ODConvNet网络拥有最高的Top-1准确率,相较于MobileNet v3网络和结构更为复杂的ResNet34网络分别提升了0.6、0.3百分点;在运算频率方面,相对于MobileNet v3网络仅增加了 1.00 ×106次/s,并且仅为ResNet34网络参数量的11.84％.因此,该试验结果证明了改进后的MobileNet v3 ODConvNext模型具有更加轻量级和更高准确率的优点,满足在移动端真实场景下进行苹果叶片病害识别的要求,有助于苹果叶片病害的防治工作.

    苹果叶片病害识别MobileNetv3全维动态卷积ConvNext深度学习

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