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期刊信息/Journal information
中国烟草科学
中国农业科学院烟草研究所 中国烟草总公司青州烟草研究所
中国烟草科学

中国农业科学院烟草研究所 中国烟草总公司青州烟草研究所

王元英

双月刊

1007-5119

zgyckx@21cn.com zgyckx@sina.com

0532-88703238

266101

山东省青岛市崂山区科苑经四路11号

中国烟草科学/Journal Chinese Tobacco ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊原刊名称为《中国烟草》，创刊于1979年。1997年《中国烟草》更名为《中国烟草科学》。本刊主要读者对象为国内烟草科技工作者、院校师生、烟草生产和卷烟生产的管理干部及技术人员等。主要辟有烟草遗传育种、栽培技术、植物保护、调制分级、生理生化、综合信息、实用技术、烟叶工业利用、专论等栏目。
正式出版
收录年代

    健康和易感青枯病烟田土壤细菌群落结构特征及其标志菌

    李想殷全玉
    68-76页
    查看更多>>摘要：为揭示健康和易感烟草青枯病土壤细菌的群落结构特征,利用Illumina-MiSeq高通量测序技术分析土壤细菌 16S rRNA基因序列,研究旱地和水田两种土壤类型中健康和易感烟草青枯病土壤细菌群落结构特征及其标志性细菌物种,并调查烟田青枯病发病率和检测土壤青枯菌丰度.结果表明,易感病烟田青枯病发病率显著高于健康烟田;易感青枯病土壤的青枯菌数量显著高于健康土壤,升幅达 106～108 倍.易感病和健康土壤细菌物种丰富度之间无显著差异,但是旱地健康土壤细菌物种均匀度显著优于易感病土壤.Beta多样性分析结果显示,健康土壤细菌多样性显著高于易感病土壤,旱地土壤细菌多样性显著高于水田;PCoA和NMDS排序也表明易感病与健康土壤细菌群落结构间有明显差异.LEfSe分析显示,黄杆菌属(Flavobacterium)、慢生根瘤菌属(Bradyrhizoum)、罗丹杆菌属(Rhodanobacter)是易感烟草青枯病烟田土壤的标志性细菌,unidentified_Burkholderiaceae是健康烟田土壤的标志性细菌.旱地易感病土壤中鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas)和酸杆菌属(Acidibacter)富集,而健康土壤中unidentified_Acidobacteria富集;水田易感病土壤中硫杆菌属(Thiobacillus)和脱球菌属(Defluviicoccus)富集,健康土壤中芽单胞菌属(Gemmatimonas)富集.综上所述,烟田土壤细菌多样性、群落结构改变与标志性物种的差异是烟草青枯病发生的重要特征.

    健康土壤易感烟草青枯病土壤细菌多样性群落结构

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    烟草磺肽素(PSK)基因家族鉴定及抗旱功能分析

    薛瑾吴健卢秀香郭永峰...
    77-85页
    查看更多>>摘要：为研究植物磺肽素(PSK)小肽在烟草抗旱中的作用,采用生物信息学方法,在普通烟草基因组中鉴定了 9个NtPSK基因,分析了其蛋白结构;并对干旱处理下的烟苗和烟株喷施PSK,观察其对烟苗和烟株生长发育及抗旱相关生理指标的影响.结果表明:9个NtPSK基因编码的蛋白C端高度保守,均具有小肽成熟体结构域(YIYTQ).1 μmol/L PSK小肽处理的烟苗在干旱胁迫下能促进主根的伸长,叶片SOD活性显著提高,活性氧含量降低;1 μmol/L PSK小肽处理的烟株抗旱效果明显,其叶片相对含水量、脯氨酸含量均升高,丙二醛含量、过氧化氢含量均显著下降.本研究表明PSK小肽能够缓解干旱对烟草生长发育的不良影响,提高烟草的抗旱能力.

    PSK烟草抗旱活性氧

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    《中国烟草学报》2024年第3期目次

    85页
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    NtMYB17过表达对烟草腺毛发育的影响

    张哲何鑫玺张纪利韦建玉...
    86-92页
    查看更多>>摘要：作为植物预防生物和非生物胁迫的第一道防线,以及次生代谢物的分泌和合成场所,烟草腺毛的分子调控研究对烟草抵抗逆境胁迫和品质育种具有重要意义.为明确烟草MYB转录因子NtMYB17在调控腺毛发育过程中的生物学功能,在普通烟草中克隆了NtMYB17基因,并对其保守结构域和基因结构进行分析,利用qRT-PCR技术分析了NtMYB17 的表达模式,进一步结合亚细胞定位试验和过表达试验验证了基因的功能.结果表明:NtMYB17基因全长 939 bp,共编码 312个氨基酸,具有典型的MYB结构域,亚细胞定位于细胞核中;qRT-PCR结果显示,NtMYB17在腺毛中的表达量是去腺毛叶片中表达量的 8倍,且在花蕾和幼叶中的表达量较高,在根中的表达量最低;在过表达NtMYB17基因的烟草植株中分枝型腺毛数量增加.该研究表明NtMYB17基因对烟草腺毛的形态发育具有调控作用.

    烟草腺毛MYB转录因子过表达

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    基于YOLOv5的烟草叶部病害智能识别

    刘春菊刘延鑫李斐王俊峰...
    93-101页
    查看更多>>摘要：为提高烟草病害的智能识别精度和判别效率,提出基于YOLOv5网络改进的烟草病害识别模型,针对原模型对小目标病斑特征提取能力弱的问题提出改进模型,分别为添加多尺度增强模块的YOLOv5-ME、添加小目标检测层的YOLOv5-LT和同时添加小目标检测层和多尺度增强模块的YOLOv5-ME-LT,对从田间采集的赤星病、黄瓜花叶病、普通花叶病、气候斑点病和野火病等 5874幅病害图像进行识别验证.结果表明,3种改进模型的检测精度均优于原始模型,YOLOv5-ME的mAP为 88.7%;YOLOv5-LT的mAP为 88.1%;YOLOv5-ME-LT的mAP为 91%,远高于原模型的 78%.本文改进的烟草叶部病害识别算法相对原模型性能有明显提高,但研究中仍存在相似病害难区分等问题,后续研究将结合生命化学指标和多光谱技术,对早期烟草病害进行检测.

    烟草叶部病害检测YOLOv5深度学习

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    基于VGG16-DenseNet集成模型的烤烟智能分级

    黄本荣范兆烽王飞江逸昕...
    102-112页
    查看更多>>摘要：为实现烤烟烟叶等级快速、准确的智能化识别,本研究基于手机拍摄的不同品种烤烟烟叶正、反面图像,构建了VGG16与DenseNet组合的新网络模型VGG16-Dense,并应用手机拍摄的翠碧1号、云烟87烤烟烟叶6个等级正反面图片,总共 24类,验证该模型的有效性,同时与 5个网络模型DenseNet121、ResNet50、AlexNet、VGG16和GoogLeNet进行比较.研究表明:VGG16-Dense网络模型在验证集的各评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数和平均损失值)均达到优秀值,在测试集的各评估指标较其他模型是最优的,准确率为 92.71%,精确率为 93.07%,召回率为 92.71%,F1分数为92.72%,平均损失值为 0.22,有较好的泛化能力,错判较少.VGG16-Dense网络模型能同时智能判别烤烟烟叶等级及其正反面,甄别不同品种,这为初级烤烟收购中的定级实现智能化提供理论指导.

    烤烟智能分级深度学习组合网络模型SE模块

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    气调技术在我国烟叶仓储养护上的研究与应用进展

    陈斌徐玮杰李强汤朝起...
    113-120页
    查看更多>>摘要：气调技术是一种安全有效、绿色环保的仓储养护技术.近 20年来,气调技术在烟叶仓储养护领域飞速发展,在烟叶杀虫防霉、保质等方面均取得了很多研究和应用成果.本文回顾了气调技术在烟叶仓储养护领域的发展历程,归纳了气调技术在烟叶杀虫防霉方面的研究和应用进展,综述了气调技术对烟叶醇化过程中质量变化的影响,认为应加强气调技术在原烟上的应用研究,构建"原烟-片烟"一体化养护体系;针对目前存在的气调杀虫周期过长、气调参数与烟叶醇化进程对应关系尚不明确等问题,指出应加强气调技术与其他手段联用快速杀虫技术研究,并进一步系统研究气调参数对烟叶醇化进程的影响规律及相关机理,从而实现烟叶醇化进程精准调控,使烟叶醇化质量高点和烟叶实际使用时间精准结合.

    气调技术烟叶仓储养护醇化

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