一、日光温室生菜病害的识别与防治（论文文献综述）
王楠,焦子伟,李东育,陈晓露,王念平[1]（2021）在《我国绿色设施农业栽培关键技术研究进展》文中提出近年来随着我国设施绿色农业得到迅速发展,其关键栽培技术也得到了充分示范与应用。本文基于我国绿色设施农业生产现状和栽培关键技术最新研究进展,重点介绍了绿色设施农业种苗技术上如育种、育苗技术措施,模式栽培上如无土栽培和有土栽培措施,肥水管理上如施肥技术、灌溉技术和其他技术措施,病虫害防治上如法律法规保障、预测预报、农业防治、物理机械防治、生物防治、化学防治等防治方法与措施,现代智能化装备与技术上如机械智能化装备、现代智能化技术等措施,对其栽培关键技术进行集成与归纳总结,并对今后我国绿色设施农业发展提出了合理化建议与对策。
庞师婵[2]（2021）在《伴生栽培对番茄根际土壤及根系内生微生物多样性的影响》文中研究说明本研究分析番茄伴生栽培不同作物对番茄根际土壤,以及根系内生微生物群落结构的影响,旨在挖掘和利用有益微生物资源及其功能,探索生态防控番茄连作障碍的方法,为发展可持续农业提供理论依据和技术支撑。试验设置番茄×生菜（A）、番茄×苋菜（B）、番茄×菜心（C）、番茄×葱（D）和番茄×薄荷（E）、番茄单作（F）及空白（G）等7个处理,基于传统和现代高通量测序技术进行分析,全文结论如下:1、番茄伴生栽培生菜、苋菜、葱和薄荷均有助于提升番茄根际土壤肥力,尤其促进了番茄植株根际土壤中氮的循环,各伴生栽培处理番茄根际土壤中氨肽酶活性分别是番茄单作（F）处理的3.83、2.01、3.76、1.90、2.57倍。此外,伴生栽培还在一定程度上提升了土壤微生物生物量磷,可为植株生长和发育提供更为充足的磷素供应。但五种番茄伴生作物中,生菜、薄荷除对番茄根际土壤中β-葡糖苷酶无显着提高外,在其余土壤酶活性及土壤微生物生物量上均显着高于单作（F）处理,故改良番茄根际土壤肥力的效果以生菜、薄荷为佳;2、与番茄单作处理相比,番茄伴生栽培虽然没有显着提升主栽番茄根际土壤细菌多样性与丰富度,但伴生栽培不仅改变了单作处理中番茄植株根际土壤优势细菌门、属分类水平的丰度占比。同时依伴生作物的种类富集了特异的优势细菌门、属,具有改变主栽作物-番茄根际土壤优势细菌群落组成的效果;3、与番茄单作处理相比,伴生栽培同样可以改变主栽番茄根际土壤中,门、属分类水平的优势真菌群落组成,但影响效果依伴生植物的种类而异。4、与番茄单作处理相比,伴生栽培虽然没有改变主栽番茄根系内生细菌群落门分类水平组成,但改变了根系内生细菌门分类水平的丰度占比;属分类水平,伴生栽培改变了主栽番茄根系的内生细菌群落组成。五种伴生作物中,生菜、葱和薄荷尤其提升了主栽番茄植株根系特有的优势内生细菌属分类水平数量。5、与番茄单作处理相比,门分类水平,伴生栽培不仅改变了主栽番茄根系内生真菌的组成,而且还改变了优势真菌门类的丰度占比;属分类水平,伴生栽培处同样改变了番茄根系优势内生真菌属分类水平组成,同时亦改变了共有优势内生真菌属分类水平的丰度占比。综上所述,与番茄单作处理相比,番茄伴生栽培具有提升主栽番茄根际土壤肥力、以及改变主栽番茄根际土壤细菌、真菌群落结构和根系内生细菌和真菌群落结构的功能。番茄伴生栽培拥有生态防控番茄连作障碍的潜力,但防控效果依伴生作物的种类而异。生菜、苋菜、菜心、葱和薄荷五种伴生作物中,基于主栽作物-番茄根际土壤以及根系内生微生物群落组成特征,生态防控效果以番茄伴生生菜和薄荷组合为佳。
芦兵[3]（2020）在《基于高光谱图像的食源性植物叶部病害检测方法研究》文中研究说明植物病害具有多样性和周期性的特点,植物在病变初期,其外观的变化并不显着,病害特征多在大分子有机质层级显现,随着病情的加重,病害特征才能通过植物叶片的颜色、纹理、形态等方面的变化表现出来。要实现对患病植物的精准诊治,不仅需要准确识别病害类型,还需要对病害所处病期进行准确判断,以便匹配到最佳的治疗方案。本文以食源性植物（文中统称为植物）生菜和茶叶为研究对象。首先对植物不同病期的病理特征和光谱特征之间的关系进行了研究,然后运用高光谱图像技术结合图像学特征提取方法对处于不同病害周期的生菜叶部常见病害（炭疽病、菌核病和白粉病）及茶叶叶部病（赤叶、炭疽病）进行了病害分类检测研究。对植物叶片基于光谱特征和图像学特征的病害信息进行提取,通过选取最优感兴区域（Region of interest,ROI）、优化数据预处理方法提高光谱数据质量,使用深度置信网络算法构建检测模型,最后通过空谱特征联合建模对植物不同病期的病害进行分类检测。本文研究结论对提高植物叶部病害及病期诊断准确率具有重要参考价值,对提高病害植物施救成功率具有重要意义。主要研究内容为:（1）基于高光谱图像技术的植物病害检测机理研究。首先对植物病害发展各阶段的病理和典型特征进行了研究,通过电子扫描电镜和扫描透镜对各病期叶片的微观组织结构进行了分析,研究了光谱特征和各病期病害典型特征之间的相关性。对不同病期光谱特性之间的相关性进行了研究,发现敏感波段谱线之间具有梯度不变的规律,提出了一种基于敏感波长的病期指数（Disease stage index,DSI）对病期进行表征。通过对比实验发现,基于病期指数的生菜和茶叶病期检测准确率分别达到了91.12%和92.57%,明显高于基于植被指数的准确率。（2）基于图像学的植物叶片病害特征提取方法研究。为了改善光谱检测限带来的病害信息丢失问题,充分利用高光谱图像空间维的病害特征信息,研究了从病害叶片图像中提取叶片形态、颜色和纹理特征的方法,提出了一种基于圆边矩的形变特征表征方法。采用最大类间方差法分割病害部位,提取病害形状特征。提取病害叶片一阶到三阶矩的颜色特征,使用LBP算子提取病害叶片的纹理信息。根据不同类型的病害特点合理运用图像学特征提取方法,并将得到的特征值和高光谱特征值一同作为模型的输入向量。实验表明,加入颜色和纹理特征后病害检测的平均准确率提高了6.77%,说明病害的图像特征可以强化病害信息,从而提高模型的检测准确率。（3）基于HSI色度空间的感兴趣区域（ROI）选取研究。为了准确识别病害区域,并以病害区域作为获取光谱数据的最优ROI,本研究提出了一种基于HSI色彩空间的最优ROI获取方法,通过色饱和度图像分量下的四个三维特征向量对病害区域进行表征,实现了病害区域的自动识别。利用不同颜色空间的特征向量对植物叶片病害区域的特征进行表征,发现HSI色彩空间的色饱和度（S分量）受外界环境的影响最小,对病害特征的描述效果最好。分别从病害区域和非病害区域提取光谱信息进行对比实验,结果表明,基于病害区域光谱信息的检测准确率较非病害区域提高了18.15%,说明病害区域提取的光谱信息具有更好的病害表征能力。（4）基于模拟退火遗传算法（Simulated annealing genetic algorithm,SAGA）的高光谱数据预处理技术研究。由于病害发展存在过渡期,从不同病期叶片上采集到的光谱数据存在重叠区域,同时光谱测量过程中的自吸收效应、基体效应以及环境因素也会导致光谱产生基线漂移和重峰干扰。这种数据交叠造成的干扰和失真严重妨碍了后期建模对病害检测的准确性。本研究对模拟退火遗传算法（SAGA）进行了优化,用于光谱数据的预处理。实验表明,经过聚类预处理,检测模型的均方根误差和相关系数分别提高了11.64%和23.12%,说明优化后的SAGA能够提高各类别样本组之间数据特征的区分度。（5）基于深度学习的病害检测模型研究。高光谱图像的波段范围广、分辨率高,每个像点都具有一组高维度的光谱信息,融合图像特征向量后,整个数据集的量级会成倍数的增长,客观上给检测分类造成了较高的难度。本文研究了基于深度学习架构的深度置信网络（Deep belief network,DBN）,对网络结构和分类器进行了优化,基于空谱联合特征进行训练学习,利用DBN网络寻求分类精度最高的特征组合。实验证明,基于DBN模型的病害检测准确率达到了95.13%,说明深度置信网络可以自主的从各类特征值中学习最佳特征组合,在减少人工干预的同时提高特征提取能力,使模型的分类性能得到提升。
张昊[4]（2020）在《设施土表覆盖不同切段长度水稻秸杆腐解对蔬菜产量品质及土壤养分的影响》文中指出利用大棚水生蔬菜田进行了土表覆盖水稻秸秆（500kg/亩）并栽培蕹菜试验,认为秸秆在设施水田高温高湿,利用氧化发酵,能有效促进秸秆腐解,改善土壤肥力,提高作物产量。在前期研究中,于土表加量覆盖一截为二的水稻秸秆（厚度约50cm）1000 kg/亩,秸秆腐解率可达到75%,当季蔬菜产量增产14.95%,但残余秸秆仍剩余较多,易影响后茬土壤耕翻。因此,本试验在前期试验基础上,缩短稻秸秆规格,目前水稻收割机可以直接将稻草切段10-20cm,所以可直接采取10cm、20cm短规格秸秆进行土表覆盖试验,以探寻短规格秸秆腐解效应及其对植株和土壤的影响。得出以下结果:1、为了研究设施水生蔬菜土表覆盖不同切段长度水稻短秸秆的腐解效应,结果表明,10cm、20cm短规格秸秆电导率分别在第4d和第2d达到峰值,氧化还原电位在4d和第3d达到谷值;水稻短秸秆长季节腐解率为100%;2个处理和对照的蕹菜总产量分别为11.86t/亩,11.74t/亩,9.86t/亩,较对照分别提高20.28%和19.07%,且处理的蕹菜能吸收转移更多的氮磷钾;10 cm切段处理种植后土壤全氮、磷、钾含量上升,20cm切段处理氮、磷、钾下降,2个处理土壤硝态氮含量下降;种植后土壤蔗糖酶下降幅度表现为对照>10 cm切段>20 cm切段,2个处理土壤脲酶活性上升,对照活性下降;10 cm切段处理溶解性有机碳、易氧化有机碳、总有机碳含量分别较种植前上升27.5%、27.0%、3.30%,20 cm 切段处理分别为 22.7%、52.7%、2.73%,明显优于对照（-4.1%、8.63%、1.90%）。认为设施内水田土表覆盖短规格水稻秸秆能更快的腐解,且能明显提高当季水生蔬菜产量并改善土壤性质。2、稻秸秆腐解后两季小白菜产量为:10 cm切段处理亩产4.72t,20 cm切段处理亩产4.24t,对照3.71 t,2个处理产量明显高于对照。本试验共施入N-P2O5-K2O=5.39-0.75-0.75 kg,合计 6.89 kg/亩,处理转移量分别为 30.28、25.65 kg/亩 N-P2O5-K2O。3、连续多次覆盖不同切段长度稻秸杆后,共计投放2000 kg/亩稻秸秆,10 cm切段最终腐解率为79.53%,20 cm切段腐解率为74.95%;蕹菜产量表现为20 cm切段>10 cm切段>对照。10 cm、20 cm切段处理分别较对照增产13.14%、20.58%。10 cm、20 cm切段、对照分别转移养分86.02、90.38、60.92 kg/亩N-P2O5-K2O;2个处理试验后土壤全氮、全磷养分下降幅度低于对照,全钾上升幅度高于对照。而试验后土壤硝态氮大幅度下降4、连续不同切段长度稻秸秆腐解后旱作蔬菜产量处理均明显高于对照,增产幅度在2.33～21.90%。处理和对照土壤全氮、全磷含量明显上升,全钾含量下降。处理和对照SOC下降,土壤速效氮磷钾均上升,土壤蔗糖酶、脲酶、酸性磷酸酶活性均上升。5、大田试验覆盖秸秆处理的芋产量为1805.78kg/亩,高于未覆盖秸秆处理,远高于露地种植的芋。稻秸秆还田能明显降低土壤耕层硝酸盐含量,对防控以硝酸盐为主的盐渍化土壤有较好的效果;秸秆可以固定硝态氮,减少硝态氮往底层土壤的淋溶,从而能减缓农田面源污染。6、大田试验藕田套养龙虾,藕的产量品质有所提高,每亩可增收300～500元。认为设施土表覆盖稻秸杆可以耗解大量的废弃秸秆,秸秆还田后,不仅可以明显的增加本季蔬菜产量,增加经济效益,而且秸秆中含有丰富的钾素,可减少下季作物中钾肥的使用量;长期秸秆还田可增加土壤有机碳的含量,改善土壤理化性质。
于通[5]（2020）在《基于图像和光谱信息的典型叶片病害识别研究》文中进行了进一步梳理随着信息技术的快速持续发展,标准化、数字化、无损伤、实时监测识别植物病害,成为植物病害诊断的发展趋势。近年来随着大田作物种植面积不断扩大,大田作物受各种病虫害的影响也逐渐扩大,严重威胁着大田作物的质量和产量,农户的经济收入也受到不同程度的影响。通过大量研究表明,大多数病虫害侵害的部位均为植物叶片表面,影响叶片的正常生长,且不同的病害在叶片上呈现的轮廓、颜色、纹理等特征也各有差异。因此,如何高效地预测和诊断作物叶部病害,是目前急需解决的问题之一。但目前作物病害诊断大多仍依靠专业人员的观察和工作经验来进行判断,效率不高且无法做到病害诊断的准确性和及时性。针对以上问题,本文综合应用图像处理技术、高光谱检测技术、光谱分析技术等诸多领域的知识,开展对大豆、玉米和人参叶片的主要病害的快速、无损的识别方法研究,并在此基础上设计和建立了作物叶片病害识别系统。本文主要研究内容如下:（1）对病害图像进行了数据量的扩展和预处理。根据病害叶片图像数据集的特点,通过几何变换和强度变换对原始图像进行数据量的扩展,对图像进行了预处理,包括对图像尺寸进行缩放、图像增强和图像归一化。（2）利用卷积神经网络对大豆、玉米和人参病害叶片图像进行分类识别。分别使用了LeNet和AlexNet两种卷积神经网络模型对数据集进行训练,其识别率（Accuracy）分别为84.59%和91.04%,损失函数（Loss）值分别为0.1017和0.0637,最终选择AlexNet模型。并引入空间金字塔池化层对现有的AlexNet模型进行改进,使得改进后的模型识别率达到93.91%,损失函数Loss值下降到0.0331。（3）利用光谱检测技术对大豆病害叶片进行分类识别。利用逐步判别法,从光谱曲线中选取了515nm、516nm、521nm、522nm、523nm、524 nm、528nm、594nm、598nm、667nm、668nm、738nm、803nm、843nm、854 nm、871nm、880nm、882nm,共18个特征波长组成特征空间,建立线性距离判别模型,对训练样本和测试样本的识别正确率分别为100%和94.2%。（4）开发了作物病害叶片识别系统。在Windows系统和PyCharm集成开发环境下,应用Python和Java混合编程技术实现作物病害叶片识别系统的开发,并对系统进行了测试。测试结果表明此系统可进行实际应用。本文利用图像和光谱信息相结合的方式,对作物叶片病害早期检测和快速识别的思路是可行的,为图像处理技术和光谱检测技术在农业中的应用提供了实例,研究内容对其他作物的叶片病害识别具有一定的参考和实践意义。
张雪威[6]（2019）在《基于设施蔬菜营养信息的水肥调控方法及应用研究》文中指出我国的设施面积已占世界首位,设施蔬菜产量近3亿吨,其中日光温室大棚蔬菜面积占绝大部分,但其整体仍依靠人工管理和调控,自动化程度低,大水大肥现象广泛存在,施肥决策主要依靠主观经验判断,不能达到节水节肥的目的,且水肥的漫灌也造成严重的面源污染。为了提高日光温室和钢架大棚的温室水肥管理水平,对温室水肥利用率进行研究探索,本文采用无损检测手段,探测作物营养信息,结合水肥一体化技术,研究基于作物营养信息的水肥调控方法。利用太赫兹时域光谱系统扫描营养含量不同的设施蔬菜,可以得到作物在不同营养下的吸收强度。从而反推出作物不同的营养状态,再结合作物地上鲜重和施肥浓度寻找最佳的作物营养状态和施肥决策手段,设计改进现有的水肥一体化灌施装置,以提高日光温室的水肥利用效率,提高自动化程度。本文以设施生菜为研究对象,主要研究内容为:（1）运用无土培养技术进行了不同营养生菜氮、磷、钾和水分水平样本的育苗种植培育,进行了不同梯度营养液配制和浇培工作。并采用理化方法测量生菜冠层叶片的氮、磷、钾和水的含量,然后运用太赫兹光谱系统对不同营养的生菜叶片进行吸收光谱的扫描,进行了太赫兹时域光谱信息的采集。（2）对太赫兹吸收光谱数据和生菜营养理化值进行处理分析,采用SG平滑、导数和归一化算法对数据进行预处理,并运用SPXY算法、KS算法和RS算法完成了样本验证集和校正集的划分。为了获取最佳营养水分的最佳特征谱段,分别采用迭代保留信息变量算法（iteratively retains informative variables,IRIV）、稳定性竞争自适应加权算法（stability competitive adaptive reweighted sampling,SCARS）、区间组合优化算法（Interval Combination Optimization,ICO）及连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）进行了氮磷钾营养和水分特征的提取。最后采用PLSR（partial least squares regression）建立了营养检测的多元回归检测模型。以决定系数R2和均方根误差RMSEC作为衡量指标,最终得到水分检测模型采用D-RS-IRIV-SPA-PLSR、氮磷钾检测分别采用G-RS-IRIV-SPA-PLSR、G-SPXY-ICO-SPA-PLSR和G-RS-ICO-SPA-PLSR建模其预测精度最优。（3）通过生长曲线logistic函数,建立了生菜叶片含水率和地上鲜重的关系,找出生菜叶片干基质含水率为2500%-3500%,并估算出生菜生长所需要的水量。通过一元二次函数建立了叶片氮磷钾含量和生菜地上鲜重的关系,分别估算出生菜叶片氮磷钾含量的最佳范围,分别是氮3.5%-4.0%、磷0.62%-0.85%、钾7.3%-8.0%,然后通过一元二次函数建立了生菜地上鲜重与氮磷钾胁迫浓度的关系,当氮、磷和钾肥浓度超过254.532mmol/L、20.061mmol/L和185.015mmol/L时,影响生菜产量,反之则需要补充营养。（4）设计优化了日光温室水肥一体化灌施系统,完成了整机设计、硬件选型和加工制作,为了克服人工混肥劳动强度大和颗粒堵塞等问题,施肥机增加了双层叶轮搅拌、水泵、过滤器装置,为了提高远端压力,采用了恒压水肥供给系统。系统控制软件基于西门子S7-200PLC系统完成了控制程序的设计,实现了手动和自动控制的自由切换,自动控制部分主要通过压力传感器信号反馈给PLC从而调节变频器频率,实现PID算法控制,保证管道压力稳定。通过浑浊度传感器控制搅拌起停,EC、PH传感器实时监测水肥混合效果。通过实验验证,此施肥机基本能够达到预期理想效果。
洪洁,康建依,刘一倩,高秀芝,易欣欣[7]（2019）在《生菜连作及生菜-菠菜轮作对土壤细菌群落结构的影响》文中提出以生菜连作和生菜-菠菜轮作不同次数的土壤样品为材料,研究比较生菜不同种植方式下土壤细菌群落的差异。采集0-20 cm深度土壤样品,分别提取样品总DNA,采用高通量测序技术分析生菜种植前后土壤样品中细菌多样性。测序结果经过质控过滤,共获得有效序列46 865条,对相似水平为97%的OTU进行生物信息统计分析,共得到OTU 21 692个。Heatmap图和群落组成分析显示,样品共检测到细菌40个门,89个纲,190个目,371个科,693个属,其中变形菌门、厚壁菌门和放线菌门在连作过程中占比逐渐下降,而在轮作过程中较为稳定。另外,壤霉菌属、节细菌属、黄杆菌属、溶杆菌属及微细菌属等有益菌属逐渐成为轮作土壤样品中的优势菌属。主成分分析结果表明,轮作和连作土壤样品差异明显。生菜在连续种植第5次后,产量和过氧化氢酶活性分别下降了24.1%和20.7%,出现连作障碍,而轮作生菜产量和过氧化氢酶活性较连作分别提高了49.6%和10.5%。菠菜-生菜轮作土壤中细菌类群具有丰富的多样性,随着轮作的增加有上升的趋势,可在一定程度上缓解生菜连作过程中出现的问题。
丁玉梅[8]（2019）在《黑籽南瓜对枯萎病菌侵染的应答机制及NBS类抗病基因筛选》文中提出黑籽南瓜（Cucurbita ficifolia Bouche）是南瓜属一年或多年生瓜类作物,对瓜类枯萎病有较强抗性,已作为嫁接砧木有效控制了瓜类枯萎病的发生和危害。中国是全球瓜类生产大国,枯萎病是影响瓜类产量和品质的重要病害之一,为镰孢属尖孢镰刀菌（Fusarium oxysporum）寄生引起的一种真菌土传病害,在世界范围内的瓜类种植区普遍发生,一般使瓜类减产20%60%,而培育抗病品种是防控该病最经济、最有效和环境友好的途径。有关瓜类对枯萎病菌侵染的免疫应答机制及瓜类-枯萎病菌互作的分子机制至今未完全阐明。利用高通量的测序技术,从转录组学和蛋白组学水平上研究黑籽南瓜应答枯萎病菌侵染的分子机制。一方面,可以较系统分析抗性基因和抗性蛋白的差异表达特性,有助于从整体水平上揭示黑籽南瓜应答枯萎病菌侵染的代谢通路、信号传导和分子调控网络,深入解析黑籽南瓜-枯萎病菌互作的分子机制,为阐明瓜类寄主响应枯萎病菌胁迫的抗性机制提供分子生物学基础信息。另一方面,可获得差异基因和差异蛋白表达谱的全景图,有利于筛选和鉴定起关键作用的抗病基因,为瓜类抗枯萎病基因工程育种提供可利用的基因资源。基于此,本研究从黑籽南瓜基因组中克隆NBS类抗病基因同源序列（RGAs）,并分析不同抗性品种中NBS同源片段的表达差异,结合枯萎病症状的表现确定抗性基因表达丰度较高的取样时间。在此基础上,选取抗病材料,利用高通量RNA-Seq技术和iTRAQ技术,通过多点时序比较,构建黑籽南瓜应答枯萎病菌胁迫的差异基因和差异蛋白表达谱,分析黑籽南瓜应答枯萎病菌侵染的代谢通路和分子调控网络;锁定和鉴别黑籽南瓜NBS类关键抗病基因,构建NBS类基因的VIGS沉默载体进行基因功能的初步验证。获得的主要研究结果如下:1.设计NBS类抗病基因保守结构域的简并引物,从黑籽南瓜基因组中分离了8条RGAs,其中HQRGA2（GenBank ID:MG946756）包含NBS类抗病基因的4个保守模块:P-loop、Kinase-2、Kinase-3a和GLPL区,且具有NB-ARC（nucleotide-binding adaptor shared by APAF-1,R proteins and CED-4）结构,为CC-NBS-LRR类抗病基因序列。HQRGA2与部分抗病基因序列的核苷酸相似性达到87%99%,与中国南瓜抗病蛋白基因SQRGA-13的氨基酸同源性较高,达到96.6%,与其余抗病基因同源性在16.6%43.8%之间。Q-PCR分析显示3个黑籽南瓜品种中HQRGA2的表达均受枯萎病菌胁迫（Fusarium oxysporum f.sp.cucumerinum）的诱导,其中感病白皮品种呈多个升-降的表达趋势,中抗花皮品种呈多个降-升的趋势,抗病绿皮品种HQRGA2的表达水平增加迅速且持续能力强,呈增加-降低的表达特点。结合接种后枯萎病出现和发展特征,确定转录组和蛋白组测序取样时间为接种枯萎病菌后48h（无肉眼可见症状的潜伏期）和96h（病症扩展期）。2.以抗病绿皮品种为材料,采用伤根法加灌根法接种枯萎病菌,对接种后48h、96h和对照（伤根加无菌水灌根后48h）的黑籽南瓜叶片进行RNA-Seq高通量测序,用Trinity软件对Clean reads进行组装,组装获得的Unigene在NR、SWISSPROT、KOG、GO、KEGG数据库中比对得到注释结果,FPKM法计算Unigene表达量筛选差异表达基因并进行GO功能和Pathway富集分析,研究黑籽南瓜响应枯萎病病原菌侵染过程中同一时间点及不同时间点的差异基因表达变化,构建了黑籽南瓜应答枯萎病菌侵染的转录组表达谱。主要结果如下:（1）黑籽南瓜转录组测序经组装后共获得62,169条Unigene,N50为1,640bp,最长Unigene为15,877bp,最短Unigene为301bp,平均长度为1,160bp。将Unigene和NR、SWISSPROT、KOG、GO和KEGG数据库进行比对,共获得47,521条Unigene（76.44%）的生物信息学注释结果,其中11,676条Unigene（29.40%）能与甜瓜基因组比对上,11,674条Unigene（29.39%）能与黄瓜基因组比对上。另有14,648条Unigene（23.56%）未被注释到,推测该部分序列可能是新转录本,或者是黑籽南瓜区别于其他瓜类作物的特有基因。本研究构建的转录组数据库可为研究其他瓜类抗病机制的基因注释提供参考。（2）通过接种后不同时间点的基因表达量和差异表达基因分析,对差异基因进行功能注释和代谢通路富集,Q-PCR验证转录组测序结果较为可靠。结果显示:（1）受枯萎病菌侵染后,不同时间点被诱导的大多数Unigene的功能都是常见的,几乎涵盖了植物生长发育的各个方面。共有25,020条Unigene被富集到25个分子功能家族,其中4,437条Unigene被富集到仅一般功能预测（General function prediction only）,是富集基因数最多的一类,其次2,744条Unigene富集到翻译后修饰（Posttranslational modification）、蛋白质周转（Protein turnover）和分子伴侣（Chaperones）,2,368条Unigene富集到信号转导机制（Signal transduction mechanisms）,而富集到次生代谢物的合成、运输及分解（Secondary metabolites biosynthesis,Transport and catabolism）与防御机制（Defense mechanisms）上的基因数分别是837条和228条。（2）枯萎病菌激活的黑籽南瓜差异表达基因随侵染时间的延长而增多。接种后48h和96h的差异表达基因分别为939和2,021个,且下调基因的数量大于上调基因,其中有大量转录因子和抗病R基因发生了上调或下调表达。并集分析显示有721个差异表达基因在2个时间点中共同差异表达,355个基因上调表达,366个基因下调表达;具有相同的表达趋势的有444个,238个持续上调表达,206个持续下调表达。（3）Pathway富集分析显示,接种后48h时差异表达基因参与了细胞程序性死亡（Necroptosis）、过氧化物酶体（Peroxisome）、硫胺素代谢（Thiamine metabolism）、淀粉和糖代谢（Starch and sucrose metabolism）、细胞凋亡（Apoptosis）、糖酵解/糖异生（Glycolysis/gluconeogenesis）、溶菌酶（Lysosome）、细胞色素P450代谢（Cytochrome P450 metabolism）、丙酮酸盐代谢（Pyruvate metabolism）、谷胱甘肽代谢（Glutathione metabolism）、抗坏血酸和醛酸盐代谢（Ascorbate and aldarate metabolism）、植物激素信号转导途径（Plant hormone signal transduction）等抗病相关代谢途径。接种后96h,除上述代谢途径外,还激活了P53信号、VEGF信号和TNF信号等抗病相关信号途径,枯萎病菌激发了黑籽南瓜体内多种抗病途径、差异表达基因涉及防御反应及信号转导等,显示黑籽南瓜应答枯萎病菌侵染的分子机制受到多基因网络系统的调控。3.在转录组学研究的基础上,以相同处理的材料,利用iTRAQ技术研究黑籽南瓜应答枯萎病菌侵染的差异蛋白表达谱。结果表明:（1）总共鉴定到的可信蛋白数量为1,907个,差异表达蛋白总数为567个,CK-VS-48h处理组的差异表达蛋白有113个,其中60个差异蛋白通过KEGG富集到55个代谢通路;CK-VS-96h处理组有329个,198个富集在82条通路;48h-VS-96h有125个。发现在差异表达蛋白中有4个未知功能蛋白,其中的1个上调蛋白CL11145contig1是gpi锚定的非特异性脂质转移蛋白,对于抵抗非生物胁迫具有重要作用。另一个上调蛋白CL9717contig1为未知蛋白。2个下调的未知蛋白CL29643contig1和CL4168contig1均为假定的Csa蛋白,功能有待研究。（2）对差异表达蛋白进行并集分析找到3个处理组中有13个共性差异蛋白,其中与抗性相关的是S-腺苷甲硫氨酸合成酶（SAM1和SAM2）,推测SAM合成相关基因也在抗病过程中发挥了重要作用。差异基因和差异蛋白与KEGG通路之间的互作分析表明,接种后48h的基因和蛋白间的相互作用差异比96h大,上调表达的互作基因和蛋白数量比96h多。（3）差异表达基因与差异表达蛋白关联性分析表明,接种后48h和96h与转录组差异基因关联表达的差异蛋白分别有11个和39个;KEGG富集分析表明差异基因、差异蛋白和相关调节基因富集到20个代谢途径,主要参与了核糖体、苯丙素类生物合成、光合生物的碳固定、过氧化物酶体、乙醛酸盐和二羧酸盐代谢和糖酵解/糖异生、半乳糖代谢、丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢以及植物激素信号传导等途径。研究结果为确定需深入研究的代谢通路及鉴定关键抗性蛋白提供依据。4.综合黑籽南瓜接种枯萎病菌后的转录组和蛋白组学中的pathway富集分析数据,提出了黑籽南瓜应答枯萎病菌侵染的抗病信号转导网络,初步明确了黑籽南瓜应答枯萎病菌侵染的分子调控和信号传导途径,为黑籽南瓜抗病基因的进一步挖掘奠定了基础。（1）受枯萎病菌侵染后,黑籽南瓜通过膜锚定的枯萎病菌受体蛋白识别真菌诱导子/PAMPs（病原体相关分子模式）,诱导下游信号传导。（2）钙通道的激活和胞质钙的增加触发NADPH氧化酶的激活,导致H2O2的产生和活性氧（ROS）爆发。（3）黑籽南瓜去除根尖后,枯萎病菌快速入侵,病菌的效应因子/无毒基因（AVR）使黑籽南瓜相关基因作出误判,从而导致木质素合成降低、细胞间隙扩大、细胞壁降解、光合速率下降、蜡质合成下降等过程,植株的物理抗性并未发挥作用。（4）随着病原菌的增多,黑籽南瓜通过特定的病原体受体（PRRS）和NBS类抗病蛋白识别病菌效应因子,从而激活MAPK信号转导途径。（5）ABA途径在MYB和NAC等转录因子的参与下,通过提高丙酮酸盐、介导气孔关闭、减少蒸腾作用及细胞程序性死亡来防御病菌。（6）茉莉酸（JA）途径主要是通过茉莉酸甲酯的增加来促进相关转录因子或基因的表达,但其中的基因有上调或下调,预测细胞色素P450和细胞程序性死亡参与了后期的防御;（7）水杨酸（SA）途径作为主要的抗病信号转导途径,通过WRKY和BZIP转录因子激发了PR1蛋白的表达,从而开启系统性防御过程（SAR）,调动硫胺素、溶菌酶、细胞程序性死亡,细胞凋亡、吞噬体等过程来清除病菌;（8）产生的ROS通过抗坏血酸-谷胱苷肽循环（ASA-GSH）循环来清除。（9）过氧化物酶体在抗病过程中通过CAT来调节和平衡ROS的产生。5.针对NBS-LRR类基因在黑籽南瓜抗病信号转导中的重要作用,本研究采用二代转录组Unigene和全长转录组Unigene结合方法对NBS类基因进行了鉴别和筛选。（1）以NB-ARC作为参考氨基酸序列,从黑籽南瓜CDS中鉴定了43条CfNBS（NBS-type gene from C.ficifolia）类基因序列,分属于TNL、CNL、TN、RPW8-N和N类六个亚基因家族,典型的TNL和CNL类分别有2个和13个。进化树分析表明,CfNBS类基因可以分为4大类群,黑籽南瓜的NBS类抗病基因数量较少但其基因分化比其它瓜类物种丰富。（2）与二代转录组进行比对,筛选获得11个差异表达的CfNBS类关键基因,显着富集在防卫反应、谷胱苷肽转运、受体丝氨酸/苏氨酸激酶结合等生物学过程和分子功能,富集通路最多的是与TMV抗性蛋白同源的2个基因（CL19588contig1和CL21402contig1）,表明这2个基因在抗病过程中起到了重要的作用。接种枯萎病菌后的Q-PCR验证表明,有10个基因表达趋势同转录组数据变化趋势基本一致。组织表达特异性分析表明,在根、茎和果皮中表达量最高的基因分别是CL34065Contig1、CL52011Contig1和CL19588Contig1。6.从黑籽南瓜转录组数据库中获得了HQRGA2片段的全长基因,其Unigene编码为CL7398Contig1,经实体克隆测序该基因全长4,303bp,命名为CfRFN2（Gene Bank ID:MK618462）,ORFfinder分析发现其有一个完整的编码框,长度4,092bp,编码1,363个氨基酸。（1）CfRFN2注释为拟南芥抗病蛋白At4g27190类转录突变体X1同源基因。CfRFN2与其他瓜类抗病基因核苷相似性在87%98%之间,保守结构域分析该基因含有1个NB-ARC和2个LRR结构域;推导该基因的信号肽序列在1920个氨基酸之间且不属于分泌蛋白;CfRFN2蛋白与美洲南瓜和中国南瓜的RPS2蛋白同源性亲缘关系最近。（2）从克隆载体pEASY-CfRFN2片段3中扩增415bp的CfRFN2基因片段,连接入VIGS载体pTRV2,构建完成VIGS沉默载体pTRV2-CfRFN2。以含有沉默载体和共转化载体pTRV1的农杆菌同时侵染黑籽南瓜幼苗,28d后以共侵染的植株接种枯萎病菌为处理,以野生型植株接种枯萎病菌为对照,接种7d后,处理植株较对照发病严重,Q-PCR分析显示处理植株中CfRFN2的相对表达量在接种后48h和96h比对照分别减低34.75%和98.27%,初步表明黑籽南瓜CfRFN2基因具有抗枯萎病的功能。
郭正红[9]（2017）在《臭氧水对设施蔬菜病害的防治及其生理机制的研究》文中研究指明近年来,设施蔬菜的栽培方式已经成为增加蔬菜产量的主要方式,同时也满足了人们对反季节蔬菜品种的需求。然而,设施蔬菜温暖、湿润、密闭的环境为蔬菜病虫害的生长提供了有利的滋生条件。为了控制病虫害的生长增加农作物的产量,人们通常利用防虫网来抵御虫害的侵入,但是蔬菜病害却无法得到防治,只能依靠喷洒化学农药的方法控制病害,然而农药的使用和残留引起了人类健康和环境污染等问题的挑战。因此,降低农药使用量寻求农药的替代品已经迫在眉睫。臭氧作为一种氧化性强、清洁、环保的广谱杀菌剂,是理想的强氧化药剂。与其它杀菌剂相比,臭氧不会造成任何残留,已应用于医疗、食品、农业等多个领域。本研究具体研究结果如下:（1）臭氧水特性的研究:臭氧在水中的溶解度和降解度受到了温度、水质、溶剂等条件的影响,在温度为15℃至35℃的水中,、水的温度越高臭氧的分解速度越快,半衰期的时间越短;臭氧溶解在不同的水质当中,水质越纯,臭氧的溶解度越高且分解速度越慢;在100mL至500mL溶剂的水溶液中,溶剂越大臭氧的溶解度越低,但降解速度减缓。同时,我们发现臭氧水浓度越高水中的pH值越低,水溶液的酸度越高。明确试验中所用到的各臭氧水浓度的溶解和衰减趋势,同时确定了温室蔬菜中喷洒臭氧水的最佳时间。（2）臭氧水对不同蔬菜致病菌的作用效果:以致病细菌胡萝卜软腐欧氏杆菌（Erwinia carotovora subsp.carotovora）和茄雷尔氏菌（Ralstonia solanacearum）,致病真菌立枯丝核菌（Rhizoctonia solani）、茄链格孢霉（Alternaria solani）和瓜棒孢霉菌（Corynespora cassiicola）为研究对象,通过不同浓度的臭氧水分别对各致病菌作用,确定抑制各致病菌的最适臭氧水浓度。结果表明:抑制胡萝卜软腐欧氏杆菌和茄科雷尔氏菌的臭氧水浓度分别为0.5mg/l和0.8mg/l。真菌方面采用将不同浓度的臭氧水直接喷洒菌体表面,结果表明:随着臭氧水浓度的增加,真菌的生长速度逐渐减缓,浓度为4.5mg/l臭氧水对各真菌的抑制已显露,臭氧水浓度为7.5mg/l时真菌基本无再生能力,这一结果为臭氧水喷洒蔬菜的可行性提供了重要的前提条件。（3）臭氧水对蔬菜生长的影响:本研究选用上海市常见的四种蔬菜包括青菜（brassicacampestrisssp.chinensis）、生菜（lactucasativavar.ramosa）、黄瓜（cucumissativus）和番茄（lycopersiconesculentum）进行栽培。采用温室栽培方式,在各蔬菜的生长期采用喷洒臭氧水的方法,比较了不同浓度的臭氧水（0,2,4,6,8,10和14mg/l）对蔬菜生长（包括株高、茎粗、叶面积等方面）和生理（光合活性和抗氧化系统）等方面的影响。结果表明,2-8mg/l臭氧水喷洒青菜后,不会影响青菜的生物量,而高于8mg/l臭氧水会使青菜叶面出现灼伤,青菜可以忍耐的臭氧水浓度为4-8mg/l;不同浓度臭氧水对生菜作用后发现,生菜所能忍耐臭氧水的浓度比青菜高,但高浓度14mg/l臭氧水会引起生菜叶片出现萎蔫、干枯等现象,喷洒生菜的最适臭氧水浓度为4-10mg/l;黄瓜叶片在受到不同浓度臭氧水作用后,虽然没有引起叶片损伤的迹象,但是当臭氧水浓度高于10mg/l时,会引起黄瓜株高变矮,雌花数下降,减产等现象,喷洒黄瓜的最适臭氧水浓度为6-10mg/l;番茄叶片受臭氧水喷洒后,10mg/l臭氧水会造成叶片发黄,喷洒番茄的最适臭氧水浓度为4-8mg/l。（4）臭氧水对设施蔬菜病虫害的防治:以喷洒清水和农药作为对照,将4-6mg/l浓度的臭氧水喷洒到青菜叶表面和感染软腐欧氏杆菌的生菜叶表面,分别统计了臭氧水对青菜虫害以及对生菜软腐病的防效。结果发现:浓度约为6mg/l臭氧水可以预防青菜虫害的发生,减少虫害所造成的啃食,效果显着;同时,此浓度条件的臭氧水对青菜和生菜软腐病的防效比率71.2%。由此可见,合适浓度的臭氧水可以用于设施蔬菜的病虫害防治。（5）应用于设施蔬菜的臭氧装置及喷洒臭氧水对土壤微生物的影响:综合运用臭氧发生技术和设施蔬菜的喷洒技术,本研究研制了应用于大面积设施蔬菜的臭氧水合成设备,采用钛金爆气装置,增加了臭氧与水的接触面积获得高纯度高浓度的臭氧水,并结合设施大棚中的微喷技术,可以较大程度的满足在大面积设施蔬菜生产中的病害防治,我们最终确定4-6 mg/L臭氧水喷洒蔬菜的剂量不应超过133.4L/667m2。我们通过MisSeq 2×300 bp高通量测序来分析微生物多样性分析了臭氧水对土壤微生物的影响。结果表明:以喷洒水和农药作为对照,臭氧水不会改变微生物群落结构,对组成土壤微生物中的重要的微生物群落无伤害。综上所述,本研究利用臭氧水作为设施蔬菜病害防治的手段,分析了臭氧水对青菜、生菜、黄瓜和番茄中常见致病菌和以及处于生长阶段各蔬菜的作用效果。作为一种抑菌剂,确定了臭氧水可以直接喷洒到正在生长的蔬菜表面,并最终确定了适合各蔬菜喷洒的最适臭氧水浓度,进而利用4-6 mg/L臭氧水可以用于青菜虫害和生菜软腐病的防治,同时臭氧水可应用于大面积设施蔬菜的生产中,不会对土壤微生物群落组成造成影响。本论文为解决蔬菜的安全问题,提供了新的借鉴,为臭氧水应用于设施蔬菜成为农药的替代品奠定了理论基础。
孙翠红[10]（2014）在《两种蔬菜丝核菌病害病原（Rhizoctonia spp.）的融合群鉴定》文中认为菠菜及生菜是两种重要的叶菜类蔬菜,在世界很多国家都有种植。中国的菠菜种植迄今已有1300多年历史,种植面积大,年产量约占世界总产的90%。近年来生菜的栽培面积也迅速扩大。山东泰安范镇是山东鲁中地区最大的菠菜和生菜种植基地之一,由于连年种植,菠菜及生菜上均出现由丝核菌（Rhizoctonia spp.）侵染而引起的造成蔬菜基部腐烂的病害,过去普遍认为此类病害是由欧文氏菌属（Erwinia）细菌侵染造成的,关于丝核菌侵染造成此类危害的报道较少,本研究自此两种蔬菜上采集大量基腐病的样本,在实验室进行了病原的分离与鉴定,旨在探讨造成菠菜和生菜丝核菌病害的病原类群,为进一步有目的控制该类病害奠定病原学基础。主要研究结果如下：1、2012—2013年自山东泰安范镇菠菜种植基地采集菠菜基腐病标本100余份,分离获得丝核菌菌株225个。核相观察结果表明,分离得到的菌株分属于多核丝核菌和双核丝核菌两大类。菌丝融合群测定及5.8SrDNA-ITS区序列分析结果表明,225个丝核菌菌株隶属4个不同融合群或亚群,其中,154个菌株属于AG4-HG-Ⅲ群,出现频率为68.44%；49个菌株属于AG4-HG-Ⅰ群,出现频率为21.78%；20个菌株属于AG-A群,出现频率为8.89%；AG-F群仅得到2个菌株。此结果表明,引起菠菜基腐病的丝核菌主要是立枯丝核菌（Rhizoctonia solani）的AG-4群,而且AG4-HG-Ⅲ亚群为优势致病群。2、在泰安郊区的良庄、范镇采集生菜罹病标本60余份,分离得到54个丝核菌菌株,隶属4个融合群或亚群,核相观察结果表明,分离得到的菌株分属于多核丝核菌和双核丝核菌两大类。菌丝融合群测定及5.8SrDNA-ITS区序列分析结果表明,23个菌株属于AG1-IB群,出现频率为42.59%,21个菌株属于AG4-HG-Ⅰ群,出现频率为38.89%,6个菌株属于AG4-HG-Ⅲ群,出现频率为11.11%,4株属于双核丝核菌AG-A群,出现频率为7.41%。3、自分离自菠菜基腐病的225个菌株中,依据其融合群类群的不同随机选取了25个菌株进行其5.8S rDNA-ITS区序列分析,结果表明,相同融合群（亚群）菌株的序列一致率达98-100%,而不同融合群（亚群）菌株序列间则存在较大差异。进一步分析其系统发育关系可以看出属于菠菜丝核菌（Rhizoctonia sp.）的4个不同融合群菌株被划分为2个大的分支,其中属于立枯丝核菌的AG4-HG-Ⅰ群、AG4-HG-Ⅲ群的20菌株和属于双核丝核菌的AG-F群的2个菌株构成第一个大的分支,第二个分支由3个双核丝核菌AG-A构成。此结果表明双核丝核菌AG-F群菌株与多核丝核菌AG-4群菌株的亲缘关系较近,与同属于双核丝核菌的AG-A群菌株的亲缘关系反而较远。4、自分离自生菜基腐病的54个菌株中,依据其融合群类群的不同随机选取了11个菌株进行其5.8S rDNA-ITS区序列分析,属于生菜丝核菌的4个不同融合群或亚群被划分为2个大的分支,其中属于AG4-HG-Ⅰ群、AG4-HG-Ⅲ群和AG1-IB群的9个菌株构成第一个分支,第二个分支由2个双核丝核菌AG-A构成,表明多核类的丝核菌菌株间的亲缘关系较近,而其与双核类的AG-A间的亲缘关系较远。5、采用麦粒-土壤接种法对菠菜基腐病病株的优势群AG4-HG-Ⅲ群代表菌株14株以及AG4-HG-Ⅰ群8株和双核丝核菌AG-F群2株、AG-A群6株进行苗期致病性测定。结果表明,依据其病情指数的高低,AG4-HG-Ⅲ群的菌株表现出较高水平的致病力,其次为AG4-HG-Ⅰ群,双核丝核菌AG-F和AG-A表现出致病力最弱。利用DPSv3.01软件对其病情指数进行系统聚类分析,结果表明,AG4融合群的不同菌株聚为一类并分为两个分支,其中致病力较强的AG4-HG-Ⅲ融合群的菌株为一大分支,致病力相对较弱的AG4-HG-Ⅰ群菌株为另一分支,这更有效地界定了同一融合群内菌株的遗传和变异；而致病性最弱的双核丝核菌菌株聚为另一类。6.采用麦粒-土壤接种法对生菜基腐病病株的优势群AG1-IB群代表菌株11株以及AG4-HG-Ⅰ群10株和AG4-HG-Ⅲ群的6株以及双核丝核菌AG-A群4株代表菌株进行苗期致病性测定。结果表明,AG1-IB群和AG4-HG-Ⅰ群的菌株表现出较高水平的致病力,AG4-HG-Ⅲ群的菌株的致病力相对较弱,双核丝核菌AG-A表现出致病力最弱。利用DPSv3.01软件对其病情指数进行系统聚类分析,结果表明,致病力较强的AG1-IB群和AG4-HG-Ⅰ群的菌株聚为第一大分支,致病力相对较弱的AG4-HG-Ⅲ群菌株为第二大分支,致病力最弱的AG-A群分为第三分支。7.从菠菜优势致病群AG4-HG-Ⅲ中选取三个强致病力菌株（SR-6、SR-8、SR-101）接种小白菜,检验小白菜是否可以作为菠菜种植基地中的主要轮作寄主。接种后,发现小白菜的发病症状为植株近地面部位褐变缢缩,叶片萎蔫；大苗染病,下部叶片黄化,茎基部产生椭圆形暗褐色病斑。从发病部位又分离得到以上三个丝核菌接种菌株,表明,AG4-HG-Ⅲ群菌株能侵染小白菜,引致其发病,小白菜是该菌的侵染寄主,以小白菜作为轮作寄主,将加重菠菜基腐病的发生。
二、日光温室生菜病害的识别与防治（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、日光温室生菜病害的识别与防治（论文提纲范文）
（1）我国绿色设施农业栽培关键技术研究进展（论文提纲范文）
| 1 栽培技术研究进展 |
| 1.1 种苗技术研究进展 |
| 1.1.1 育种技术 |
| 1.1.2 育苗技术 |
| 1.2 模式栽培研究进展 |
| 1.2.1 无土栽培 |
| 1.2.2 有土栽培 |
| 1.3 肥水管理技术研究进展 |
| 1.3.1 施肥技术 |
| 1.3.2 灌溉技术 |
| 1.3.3 其他技术措施 |
| 1.4 病虫害防控研究进展 |
| 1.4.1 法律法规保障 |
| 1.4.2 预测预报 |
| 1.4.3 农业防治技术 |
| 1.4.4 物理机械防治技术 |
| 1.4.5 生物防治 |
| 1.4.6 化学防治 |
| 1.5 现代化、智能化装备与技术应用进展 |
| 1.5.1 现代化、智能化装备应用 |
| 1.5.2 自动、智能化技术 |
| 2 绿色设施农业的发展方向 |
（2）伴生栽培对番茄根际土壤及根系内生微生物多样性的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 连作障碍研究现状 |
| 1.2.2 土壤微生物研究方法进展 |
| 1.3 研究的目的与意义 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 试验地概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.3 样品采集 |
| 2.4 分析项目与方法 |
| 2.4.1 土壤生物学性状分析 |
| 2.4.2 微生物多样性分析 |
| 2.5 数据处理分析 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 伴生处理番茄根际土壤生物学性状 |
| 3.1.1 番茄根际土壤中涉及碳、氮、磷循环相关酶活性 |
| 3.1.2 番茄根际土壤中微生物生物量C、N和P |
| 3.2 伴生处理番茄植株根际土壤细菌多样性 |
| 3.2.1 根际土壤细菌样本序列统计分析 |
| 3.2.2 番茄根际土壤细菌Alpha多样性指数分析 |
| 3.2.3 番茄根际土壤细菌群落组成结构分析 |
| 3.3 伴生处理番茄植株根际土壤真菌多样性 |
| 3.3.1 番茄根际土壤真菌样本序列统计分析 |
| 3.3.2 番茄根际土壤真菌Alpha多样性指数分析 |
| 3.3.3 番茄根际土壤真菌群落组成结构分析 |
| 3.4 伴生处理番茄植株根系内生细菌多样性 |
| 3.4.1 番茄根际内生细菌样本序列统计分析 |
| 3.4.2 番茄根系内生细菌Alpha多样性指数分析 |
| 3.4.3 番茄根系内生细菌群落组成结构分析 |
| 3.5 伴生处理番茄植株根系内生真菌多样性 |
| 3.5.1 番茄根系内生真菌样本序列统计分析 |
| 3.5.2 番茄根系内生真菌Alpha多样性指数分析 |
| 3.5.3 番茄根系内生真菌群落组成结构分析 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 伴生处理对番茄植株根际土壤肥力的影响 |
| 4.1.1 番茄根际土壤酶活性的影响 |
| 4.1.2 番茄根际土壤中微生物生物量C、N和P的影响 |
| 4.2 伴生处理对番茄植株根际土壤微生物多样性的影响 |
| 4.2.1 番茄根际土壤细菌群落结构的影响 |
| 4.2.2 番茄根际土壤真菌群落结构的影响 |
| 4.3 伴生处理对番茄植株根系内生微生物多样性的影响 |
| 4.3.1 番茄根系内生细菌群落结构的影响 |
| 4.3.2 番茄根系内生真菌群落结构的影响 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（3）基于高光谱图像的食源性植物叶部病害检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 相关缩略词及名词术语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 植物病害的常规检测方法 |
| 1.2.2 光谱技术在植物病害检测方面的应用研究 |
| 1.2.3 目前主要存在的问题和难点 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线图 |
| 1.5 本章总结 |
| 第二章 实验平台及相关检测机理研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验材料及平台介绍 |
| 2.2.1 实验材料 |
| 2.2.2 实验设备 |
| 2.3 病害发展各阶段特征 |
| 2.4 植物各病期相关抗病次生物 |
| 2.5 高光谱图像技术病期检测机理研究 |
| 2.5.1 实验设备介绍 |
| 2.5.2 实验样本制备 |
| 2.5.3 病害胁迫下生菜微观结构 |
| 2.5.4 生菜叶片病害检测机理分析 |
| 2.5.5 病害胁迫下茶叶微观结构 |
| 2.5.6 茶叶叶片病害检测机理分析 |
| 2.6 基于高光谱图像技术的病期指数研究 |
| 2.6.1 敏感波段分析 |
| 2.6.2 病期指数表征 |
| 2.6.3 病期检测结果 |
| 2.7 本章总结 |
| 第三章 数据处理及建模方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于HSI色度空间的ROI选取与数据预处理 |
| 3.2.1 植物叶部病害图像特征分析 |
| 3.2.2 植物叶部病害特征提取 |
| 3.3 基于SAGA聚类的数据预处理 |
| 3.3.1 SAGA聚类算法介绍 |
| 3.3.2 SAGA数据预处理过程 |
| 3.3.3 SAGA算法优化 |
| 3.3.4 SAGA聚类结果验证 |
| 3.4 特征波长选取 |
| 3.4.1 连续投影算法 |
| 3.4.2 主成分分析法 |
| 3.4.3 竞争性自适应重加权算法 |
| 3.5 基于深度信念网络的检测模型研究 |
| 3.5.1 深度信念网络研究现状 |
| 3.5.2 深度信念网络原理及实现步骤 |
| 3.5.3 深度信念网络的调优 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于图像的叶部病害特征提取方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 图像的预处理技术 |
| 4.3 图像特征分割 |
| 4.3.1 区域生长法 |
| 4.3.2 均值迭代分割法 |
| 4.3.3 最大熵分割法 |
| 4.3.4 Ostu图像分割法 |
| 4.4 特征提取 |
| 4.4.1 颜色矩 |
| 4.4.2 灰度共生矩及局部二值算子 |
| 4.4.3 形状特征提取 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于高光谱图像技术的生菜叶部病害检测研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 本实验材料与方法 |
| 5.2.1 实验材料 |
| 5.2.2 感兴趣区域光谱数据采集 |
| 5.3 图像特征提取 |
| 5.3.1 纹理特征提取 |
| 5.3.2 颜色特征提取 |
| 5.4 结果与分析 |
| 5.4.1 SAGA光谱特征值聚类 |
| 5.4.2 DBN建模算法 |
| 5.4.3 DBN模型结构与性能分析 |
| 5.4.4 检测结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于高光谱图像技术的茶叶叶部病害检测研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 本实验材料与方法 |
| 6.2.1 病害叶片的筛选 |
| 6.2.2 实验材料 |
| 6.2.3 高光谱图像采集和标定 |
| 6.2.4 光谱数据采集 |
| 6.3 光谱数据分析 |
| 6.3.1 不同感兴趣区域平均光谱分析 |
| 6.3.2 光谱预处理及特征波长选取 |
| 6.3.3 建模分析 |
| 6.3.4 光谱表征能力分析 |
| 6.4 茶叶病害及病期检测 |
| 6.4.1 样本制备及设备参数设置 |
| 6.4.2 基于病害周期的光谱信息采集 |
| 6.5 高光谱图像特征提取 |
| 6.5.1 LBP特征 |
| 6.5.2 GLCM特征 |
| 6.6 结果与分析 |
| 6.6.1 光谱特征值选取 |
| 6.6.2 SAGA特征值聚类 |
| 6.6.3 DBN建模算法 |
| 6.6.4 DBN模型性能分析及结构优化 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间发表的论文和取得研究成果 |
（4）设施土表覆盖不同切段长度水稻秸杆腐解对蔬菜产量品质及土壤养分的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 我国设施蔬菜发展中存在的问题 |
| 1.1.1 耕层土壤盐渍化 |
| 1.1.2 土壤酸化 |
| 1.1.3 面源污染 |
| 1.1.4 设施连作障碍 |
| 1.2 调控措施 |
| 1.2.1 水(湿)旱轮作 |
| 1.2.2 秸秆还田 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 第2章 设施土表覆盖不同切段长度水稻秸杆腐解对蔬菜产量品质及土壤养分的影响 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 供试材料 |
| 2.1.2 试验方法 |
| 2.1.3 指标测定 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 不同切段长度水稻秸秆腐解对土表溶液电导率及氧化还原电位的影响 |
| 2.2.2 不同切段长度水稻秸秆腐解情况 |
| 2.2.3 不同切段长度水稻秸秆腐解对蕹菜产量及养分转移量的影响 |
| 2.2.4 不同切段长度水稻秸秆腐解对蕹菜品质的影响 |
| 2.2.5 不同切段长度水稻秸秆腐解对土壤养分的影响 |
| 2.2.6 不同切段长度水稻秸秆腐解对土壤酶活性的影响 |
| 2.2.7 不同切段长度水稻秸秆腐解对土壤有机碳组成的影响 |
| 2.3 小结与讨论 |
| 第3章 设施水田土表覆盖不同切段水稻秸秆对后茬小白菜产量品质及土壤养分的影响 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 供试材料 |
| 3.1.2 试验方法 |
| 3.1.3 指标测定 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 不同切段长度水稻秸秆腐解对后茬小白菜产量和养分转移量的影响 |
| 3.2.2 不同切段长度水稻秸秆腐解对后茬小白菜品质的影响 |
| 3.2.3 不同切段长度水稻秸秆腐解对后茬土壤养分的影响 |
| 3.2.4 不同切段长度水稻秸秆腐解对后茬土壤速效养分的影响 |
| 3.2.5 不同切段长度水稻秸秆腐解对后茬土壤酶活性的影响 |
| 3.3 小结与讨论 |
| 第4章 设施土表连续多次覆盖不同长度水稻秸秆对蕹菜产量品质及土壤养分的影响 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 供试材料 |
| 4.1.2 试验方法 |
| 4.1.3 指标测定 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 连续多次覆盖不同切段长度稻秸秆腐解对土表溶液电导率及氧化还原电位的影响 |
| 4.2.2 水稻秸秆腐解率 |
| 4.2.3 连续多次覆盖不同切段长度稻秸秆腐解对蕹菜产量的影响 |
| 4.2.4 连续多次覆盖不同切段长度稻秸秆腐解对蕹菜养分的影响 |
| 4.2.5 连续多次覆盖不同切段长度稻秸秆腐解对蕹菜品质的影响 |
| 4.2.6 连续多次覆盖不同切段长度稻秸秆腐解对土壤养分的影响 |
| 4.2.7 连续多次覆盖不同切段长度稻秸秆腐解对土壤酶活性的影响 |
| 4.3 小结与讨论 |
| 第5章 设施土表连续多次覆盖不同切段长度稻秸秆对后季蔬菜的产量品质及土壤养分的影响 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 供试材料 |
| 5.1.2 试验方法 |
| 5.1.3 指标测定 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 不同切段长度稻秸秆腐解后对后茬蔬菜产量的影响 |
| 5.2.2 不同切段长度稻秸秆腐解后对后茬蔬菜养分的影响 |
| 5.2.3 不同切段长度稻秸秆腐解后对后茬蔬菜品质的影响 |
| 5.2.4 不同切段长度稻秸秆腐解后对后茬土壤养分的影响 |
| 5.2.5 不同切段长度稻秸秆腐解后对后茬土壤酶活性的影响 |
| 5.3 小结与讨论 |
| 第6章 金坛市设施大棚土表覆盖水稻秸秆种植金坛红香芋试验 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 供试材料 |
| 6.1.2 试验方法 |
| 6.1.3 指标测定 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 不同处理对金坛红香芋产量的影响 |
| 6.2.2 不同处理对金坛红香芋土壤速效养分的影响 |
| 6.2.3 不同处理对金坛红香芋土壤酶活性的影响 |
| 6.2.4 不同处理对金坛红香芋土壤有机碳的影响 |
| 6.3 小结与讨论 |
| 第7章 盐城响水老舍莲藕套养小龙虾试验 |
| 7.1 材料与方法 |
| 7.1.1 供试材料 |
| 7.1.2 试验方法 |
| 7.1.3 指标测定 |
| 7.2 结果与分析 |
| 7.2.1 不同处理对响水土壤速效养分的影响 |
| 7.2.2 不同处理对藕田套养小龙虾收益的影响 |
| 7.3 小结与讨论 |
| 全文结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于图像和光谱信息的典型叶片病害识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卷积神经网络在作物病害识别中的研究现状 |
| 1.2.2 光谱检测技术在作物病害识别的研究现状 |
| 1.2.2.1 基于近红外光谱检测技术的作物病害识别 |
| 1.2.2.2 基于高光谱图像检测技术的作物病害识别 |
| 1.2.2.3 基于叶绿素荧光光谱检测技术的作物病害识别 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究主要内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 卷积神经网络与光谱分析方法理论基础 |
| 2.1 卷积神经网络概述 |
| 2.1.1 神经网络 |
| 2.1.2 卷积神经网络(CNN) |
| 2.1.2.1 卷积神经网络的背景 |
| 2.1.2.2 卷积神经网络的结构 |
| 2.1.3 卷积神经网络模型 |
| 2.1.3.1 常见卷积神经网络模型汇总 |
| 2.1.3.2 LeNet-5 卷积神经网络 |
| 2.1.3.3 AlexNet卷积神经网络 |
| 2.1.4 损失函数 |
| 2.1.5 深度学习框架 |
| 2.2 光谱分析理论基础 |
| 2.2.1 光谱预处理 |
| 2.2.2.1 光谱平滑算法 |
| 2.2.2.2 光谱导数变换算法 |
| 2.2.2.3 MSC多元散射校正算法 |
| 2.2.2 光谱特征选择–PROC STEPDISC逐步判别分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于卷积神经网络的作物叶片病害图像识别研究 |
| 3.1 病害图像及数据集的建立 |
| 3.1.1 大豆病害图像数据集的获取 |
| 3.1.2 玉米病害图像数据集的获取 |
| 3.1.3 人参病害图像数据集的获取 |
| 3.2 图像数据量的扩展 |
| 3.3 图像预处理 |
| 3.3.1 图像缩放 |
| 3.3.2 图像增强 |
| 3.3.3 图像归一化 |
| 3.4 卷积神经网络训练与结果分析 |
| 3.4.1 实验数据 |
| 3.4.2 训练超参数的设置 |
| 3.4.3 实验结果及结论 |
| 3.5 改进模型与结果验证 |
| 3.5.1 改进模型算法 |
| 3.5.2 改进模型实验结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于光谱信息的作物叶片病害检测与分析 |
| 4.1 叶片光谱信息采集 |
| 4.1.1 实验环境与方法 |
| 4.1.2 实验仪器 |
| 4.1.3 数据处理软件 |
| 4.2 光谱有效波段提取 |
| 4.3 有效光谱平滑 |
| 4.3.1 相邻平滑 |
| 4.3.2 快速傅里叶平滑 |
| 4.4 有效光谱预处理 |
| 4.5 特征选择及其判别结果分析 |
| 4.5.1 特征波段选择 |
| 4.5.2 判别结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 植物病害识别系统的开发 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 开发环境 |
| 5.3 系统功能及结构设计 |
| 5.4 系统界面展示 |
| 5.4.1 登录/注册界面 |
| 5.4.2 病害识别界面 |
| 5.4.3 病害信息查询界面 |
| 5.4.4 数据查询界面 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 导师及作者简介 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 |
| 致谢 |
（6）基于设施蔬菜营养信息的水肥调控方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景和目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 太赫兹光谱技术 |
| 1.2.2 作物水肥供给方面 |
| 1.2.3 施肥机设计方面 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 样本培育及信息采集 |
| 2.1 实验样本培育 |
| 2.2 营养液的配方及实验设计 |
| 2.3 样本营养含量测定 |
| 2.4 样本干基含水率的测定 |
| 2.5 太赫兹时域光谱信息的采集 |
| 2.6 样本地上部鲜重测定 |
| 2.7 数据处理软件 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 太赫兹时域光谱数据的处理 |
| 3.1 光谱数据预处理方法 |
| 3.1.1 平滑算法 |
| 3.1.2 S-G求导法 |
| 3.1.3 归一化 |
| 3.2 校正集和验正集的划分 |
| 3.2.1 KS算法 |
| 3.2.2 SPXY算法 |
| 3.2.3 RS算法 |
| 3.3 太赫兹光谱特征频段筛选 |
| 3.3.1 基于SCARS算法特征频段筛选 |
| 3.3.2 基于IRIV算法特征频段筛选 |
| 3.3.3 基于ICO算法特征频段筛选 |
| 3.3.4 基于SPA算法特征频段筛选 |
| 3.4 基于PLSR算法模型建立 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 水肥一体化施肥模型建立 |
| 4.1 生菜叶片不同养分含量对地上鲜重的影响 |
| 4.1.1 叶片含水率与生菜地上鲜重的关系 |
| 4.1.2 叶片含氮量与生菜地上鲜重的关系 |
| 4.1.3 叶片含磷量与生菜地上鲜重的关系 |
| 4.1.4 叶片含钾量与生菜地上鲜重的关系 |
| 4.2 生菜地上鲜重与营养液浓度 |
| 4.2.1 生菜地上鲜重与氮营养液浓度的关系 |
| 4.2.2 生菜地上鲜重与磷营养液浓度的关系 |
| 4.2.3 生菜地上鲜重与钾营养液浓度的关系 |
| 4.2.4 氮磷钾施肥决策 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 水肥一体化施肥装置 |
| 5.1 施肥机种类 |
| 5.2 施肥灌溉装置总体设计 |
| 5.3 施肥机硬件选型 |
| 5.3.1 SK型静态混合器结构及原理 |
| 5.3.2 电磁阀与继电器的选择 |
| 5.3.3 水泵的选择 |
| 5.3.4 搅拌装置的选型 |
| 5.3.5 过滤器的选择 |
| 5.3.6 变频控制系统选型 |
| 5.3.7 传感系统选型 |
| 5.3.8 施肥机电路设计 |
| 5.4 软件总体方案设计 |
| 5.4.1 总体设计 |
| 5.4.2 软件设计原则 |
| 5.4.3 模拟量转换 |
| 5.4.4 自动和手动控制程序 |
| 5.4.5 PID算法 |
| 5.4.6 触摸屏程序 |
| 5.5 控制系统调试 |
| 5.6 施肥管道流量测量 |
| 5.7 搅拌桶混合效果测试 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 已发表的论文、专利及参加的研究课题 |
（7）生菜连作及生菜-菠菜轮作对土壤细菌群落结构的影响（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 大田试验设计 |
| 1.2.2 样品采集及指标测定 |
| 1.2.3 土壤微生物基因组DNA的提取及16S rRNA基因PCR扩增 |
| 1.2.4 数据统计 |
| 2 结果 |
| 2.1 序列质量控制及细菌群落组成分析 |
| 2.2 OTU聚类分析 |
| 2.3 主成分分析与ANOSIM分析 |
| 2.4 LEfSe多级物种差异分析 |
| 2.5 生菜植株的产量及土壤过氧化氢酶活性 |
| 2.6 细菌群落结构与生菜产量、过氧化氢酶活性的相关性 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（8）黑籽南瓜对枯萎病菌侵染的应答机制及NBS类抗病基因筛选（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 黑籽南瓜利用与研究进展 |
| 1.1.1 黑籽南瓜栽培与资源利用概况 |
| 1.1.2 黑籽南瓜遗传多样性 |
| 1.1.3 黑籽南瓜抗逆性及其生理基础 |
| 1.1.4 细胞生物学及细胞工程 |
| 1.1.5 基因克隆 |
| 1.1.6 总结与展望 |
| 1.2 瓜类枯萎病研究进展 |
| 1.2.1 枯萎病致病机制 |
| 1.2.2 尖孢镰刀菌基因组测序及致病相关基因 |
| 1.2.3 寄主枯萎病抗性遗传及其相关基因 |
| 1.2.4 瓜类—枯萎病菌互作分子机制 |
| 1.2.5 总结与展望 |
| 1.3 转录组学在作物应答病原菌胁迫中的研究概况 |
| 1.4 蛋白组学在作物应答病原菌胁迫中的研究概况 |
| 1.5 转录组学与蛋白组学的联合研究 |
| 1.6 植物NBS类抗病基因(蛋白)研究进展 |
| 1.6.1 抗病基因(蛋白)的类型 |
| 1.6.2 NBS-LRR抗病基因(蛋白)的结构和功能 |
| 1.6.3 NBS-LRR抗病基因(蛋白)对效应分子的识别 |
| 1.6.4 总结与展望 |
| 第2章 引言 |
| 2.1 研究目的与意义 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 技术路线 |
| 第3章 NBS类抗病基因同源序列的克隆与分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 材料 |
| 3.2.2 主要试剂和试剂盒 |
| 3.2.3 主要溶液和培养基 |
| 3.2.4 实验方法 |
| 3.2.5 序列分析及同源性比较 |
| 3.2.6 黑籽南瓜室内抗性鉴定 |
| 3.2.7 NBS类抗病基因序列表达分析 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 黑籽南瓜RGAs的克隆 |
| 3.3.2 RGAs聚类分析及相似性比较 |
| 3.3.3 HQRGA2的核苷酸序列相似性分析 |
| 3.3.4 HQRGA2的保守结构域分析和氨基酸同源性比较 |
| 3.3.5 系统进化树分析 |
| 3.3.6 3种黑籽南瓜枯萎病抗性鉴定 |
| 3.3.7 枯萎病菌胁迫下3种黑籽南瓜NBS同源序列的表达差异 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 黑籽南瓜应答枯萎病菌侵染的转录组学分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 材料及接种方法 |
| 4.2.2 实验方法 |
| 4.2.3 测序数据的处理 |
| 4.2.4 Unigene功能注释 |
| 4.2.5 差异表达基因筛选 |
| 4.2.6 差异表达基因的功能富集分析 |
| 4.2.7 Q-PCR验证关键差异表达基因 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 测序数据统计 |
| 4.3.2 unigene的功能注释 |
| 4.3.3 蛋白编码区预测(CDS) |
| 4.3.4 差异表达基因分析 |
| 4.3.5 差异表达基因的GO富集分析 |
| 4.3.6 差异表达基因的KEGG代谢通路分析 |
| 4.3.7 抗性相关代谢途径及基因分析 |
| 4.3.8 差异表达的转录因子TF家族分析 |
| 4.3.9 差异基因R基因家族分析 |
| 4.3.10 差异表达基因的Q-PCR验证及转录组与Q-PCR的相关性 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 枯萎病菌胁迫下黑籽南瓜的转录组测序 |
| 4.4.2 关于的生物信息学注释问题 |
| 4.4.3 硫胺素与抗病性的关系 |
| 4.4.4 过氧化物酶体与抗病的关系 |
| 4.4.5 ABA和SA介导黑籽南瓜主要的抗枯萎病信号传导途径 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 黑籽南瓜应答枯萎病菌侵染的蛋白组学分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料和方法 |
| 5.2.1 材料 |
| 5.2.2 实验仪器与试剂 |
| 5.2.3 实验方法与步骤 |
| 5.2.4 蛋白组分析方法 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 蛋白质检测 |
| 5.3.2 蛋白质基本鉴定信息 |
| 5.3.3 差异表达蛋白分析 |
| 5.3.4 差异表达蛋白的GO富集分析 |
| 5.3.5 差异表达蛋白的Pathway富集分析 |
| 5.3.6 蛋白相互作用(PPI分析) |
| 5.3.7 差异表达蛋白表达模式聚类 |
| 5.3.8 差异蛋白和差异表达基因的关联分析 |
| 5.3.9 黑籽南瓜对枯萎病菌侵染的应答机制分析 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 黑籽南瓜NBS类基因的鉴别与关键基因分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料和方法 |
| 6.2.1 材料 |
| 6.2.2 黑籽南瓜三代转录组测序 |
| 6.2.3 全长转录组的数据分析 |
| 6.2.4 NBS类抗性基因的鉴别 |
| 6.2.5 进化分析 |
| 6.2.6 CfNBS类差异表达关键基因的鉴定 |
| 6.2.7 差异表达CfNBS类基因的GO功能分析 |
| 6.2.8 CfNBS类关键基因的Q-PCR验证与组织表达特性分析 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 CfNBS类基因的鉴定 |
| 6.3.2 CfNBS类基因的分类 |
| 6.3.3 黑籽南瓜CfNBS类基因的进化树分析 |
| 6.3.4 黑籽南瓜CfNBS类差异表达基因的鉴定 |
| 6.3.5 CfNBS类基因的GO功能分析 |
| 6.3.6 黑籽南瓜差异表达的CfNBS类关键基因的Q-PCR验证 |
| 6.3.7 CfNBS类关键基因的组织表达特性 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 NBS类抗病基因CfRFN2的克隆与功能验证 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 材料和方法 |
| 7.2.1 材料 |
| 7.2.2 菌株及载体 |
| 7.2.3 仪器及试剂 |
| 7.2.4 黑籽南瓜总RNA提取及反转录PCR |
| 7.2.5 CfRFN2全长基因序列的克隆 |
| 7.2.6 CfRFN2全长基因序列分析 |
| 7.2.7 接种枯萎病菌后CfRFN2表达量检测、组织表达特性分析 |
| 7.2.8 CfRFN2基因的VIGS体系功能初步验证 |
| 7.3 结果与分析 |
| 7.3.1 黑籽南瓜总RNA的提取 |
| 7.3.2 黑籽南瓜CfRFN2基因的扩增及拼接 |
| 7.3.3 CfRFN2的核苷酸相似性分析 |
| 7.3.4 CfRFN2的保守结构域分析 |
| 7.3.5 CfRFN2的亲疏水性分析 |
| 7.3.6 CfRFN2的信号肽分析 |
| 7.3.7 CfRFN2的蛋白跨膜域预测 |
| 7.3.8 CfRFN2蛋白进化树分析 |
| 7.3.9 黑籽南瓜CfRFN2的组织表达特性分析 |
| 7.3.10 黑籽南瓜CfRFN2的VIGS载体构建 |
| 7.3.11 VIGS侵染黑籽南瓜的体系有效性验证 |
| 7.3.12 VIGS侵染黑籽南瓜植株的PCR检测 |
| 7.3.13 pTRV2-CfRFN2沉默植株观察和Q-PCR分析 |
| 7.4 讨论 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文及参加课题一览表 |
| 缩写词表 |
| 致谢 |
（9）臭氧水对设施蔬菜病害的防治及其生理机制的研究（论文提纲范文）
| 缩写 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 设施栽培蔬菜的研究现状 |
| 1.2 设施栽培蔬菜中的常见病害 |
| 1.2.1 细菌性病害种类及特征 |
| 1.2.2 真菌性病害及特征 |
| 1.2.3 病毒性病害和生理性病害 |
| 1.3 蔬菜病害防治措施 |
| 1.3.1 种子的预处理 |
| 1.3.2 生物防治 |
| 1.3.3 生态防治 |
| 1.4 农药使用及污染现状 |
| 1.4.1 农药使用现状 |
| 1.4.2 农药残留现状 |
| 1.5 臭氧的特性及应用 |
| 1.5.1 臭氧的发展历程 |
| 1.5.2 臭氧的理化性质 |
| 1.5.3 臭氧的产生及浓度 |
| 1.5.4 臭氧的应用 |
| 1.5.5 臭氧在防治植物病害的现状 |
| 1.6 臭氧水发生器结构及装置 |
| 1.6.1 臭氧发生器 |
| 1.6.2 制氧机 |
| 1.6.3 气液混合装置 |
| 1.7 本研究的目的与意义 |
| 第二章 臭氧水应用体系的建立 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 主要试剂 |
| 2.1.2 实验方法 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 臭氧水特性的研究 |
| 2.2.2 设施蔬菜大棚中臭氧水的特性 |
| 2.3 讨论 |
| 第三章 臭氧水对蔬菜致病菌抑菌效果的初探 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 菌株和试剂 |
| 3.1.2 细菌悬液的制备 |
| 3.1.3 中和剂考察实验 |
| 3.1.4 臭氧水对细菌的抑制时间 |
| 3.1.5 臭氧水对细菌的抑制作用效果 |
| 3.1.6 臭氧水对立枯丝核菌菌丝的作用效果 |
| 3.1.7 臭氧水对真菌孢子的作用效果 |
| 3.1.8 数据分析及作图 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 中和剂的考察结果 |
| 3.2.2 臭氧水对细菌生长抑制时间的确定 |
| 3.2.3 臭氧水对蔬菜致病细菌的影响 |
| 3.2.4 臭氧水对蔬菜致病真菌的影响 |
| 3.3 讨论 |
| 第四章 蔬菜对臭氧水生理响应机制的研究 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 实验环境 |
| 4.1.2 蔬菜品种及种植 |
| 4.1.3 臭氧水喷洒蔬菜方式 |
| 4.1.4 蔬菜生长指标的检测 |
| 4.1.5 数据分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 青菜对喷洒臭氧水的生理响应 |
| 4.2.2 生菜对喷洒臭氧水的生理响应 |
| 4.2.3 黄瓜对喷洒臭氧水的生理响应 |
| 4.2.4 番茄对喷洒臭氧水的生理响应 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 不同种类蔬菜对臭氧的敏感度不同 |
| 4.3.2 臭氧水对蔬菜抗氧化系统作用机理 |
| 4.3.3 臭氧水影响植物体内的信号传导 |
| 第五章 臭氧制备工艺在设施蔬菜中的应用 |
| 5.1 设施蔬菜中的臭氧装置 |
| 5.1.1 试验田概况 |
| 5.1.2 臭氧合成塔系统 |
| 5.1.3 臭氧水制备流程 |
| 5.1.4 设施蔬菜喷洒系统 |
| 5.1.5 臭氧水在设施蔬菜大棚中的应用 |
| 5.2 臭氧水防治蔬菜病虫害的研究 |
| 5.2.1 实验设计及方法 |
| 5.2.2 臭氧水对设施蔬菜病虫害的防治效果 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 钛金曝气器是增加臭氧浓度的关键 |
| 5.3.2 臭氧水可能是染菌蔬菜的保护膜 |
| 第六章 喷洒臭氧水对土壤微生物的影响 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 实验材料 |
| 6.1.2 研究方案 |
| 6.1.3 土壤的总DNA提取 |
| 6.1.4 各处理组中PCR扩增和Illumina高通量测序 |
| 6.1.5 生物信息学分析 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 各处理组土壤总DNA的提取及PCR扩增 |
| 6.2.2 微生物丰度 |
| 6.2.3 菌种Heatmap分析 |
| 6.2.4 菌种差异性分析结果 |
| 6.2.5 实验组中微生物种类数鉴定 |
| 6.3 讨论 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录：攻读博士学位期间发表的文章 |
| 专利 |
（10）两种蔬菜丝核菌病害病原（Rhizoctonia spp.）的融合群鉴定（论文提纲范文）
| 英文缩略表 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 菠菜基腐病的研究现状 |
| 1.1.1 菠菜基腐病的发病规律 |
| 1.1.1.1 菠菜基腐病的症状 |
| 1.1.1.2 侵染循环 |
| 1.1.1.3 发病条件 |
| 1.1.2 病原 |
| 1.1.3 菠菜基腐病的防治 |
| 1.1.3.1 农业防治 |
| 1.1.3.2 药剂防治 |
| 1.1.3.3 生物防治 |
| 1.2 生菜基腐病的研究现状 |
| 1.2.1 生菜基腐病的发病规律 |
| 1.2.1.1 生菜基腐病的症状 |
| 1.2.1.2 侵染循环 |
| 1.2.1.3 病原 |
| 1.2.2 防治 |
| 1.2.2.1 农业防治 |
| 1.2.2.2 药剂防治 |
| 1.3 丝核菌的分类概况 |
| 1.3.1 丝核菌菌丝融合群的建立 |
| 1.3.2 菌丝融合群分类法在丝核菌上的应用 |
| 1.3.2.1 多核丝核菌及融合群划分 |
| 1.3.2.2 双核丝核菌及融合群划分 |
| 1.4 分子生物学技术在立枯丝核菌研究中的应用 |
| 1.5 本研究的目的意义 |
| 2 材料方法 |
| 2.1 菠菜基腐病病株及生菜基腐病病株的分离及鉴定 |
| 2.2 菌株的培养性状及核相观察 |
| 2.3 供试菌株的菌丝融合群鉴定 |
| 2.4 供试菌株DNA的提取 |
| 2.4.1 提取试剂 |
| 2.4.2 所用仪器 |
| 2.4.3 DNA提取步骤 |
| 2.5 菠菜基腐病和生菜基腐病病原菌的5.8S rDNA-ITS区序列分析 |
| 2.5.1 供试菌株及试剂 |
| 2.5.2 PCR扩增 |
| 2.5.3 特异性扩增片段的回收及检测 |
| 2.5.4 回收产物检测 |
| 2.6 特异扩增片段的克隆 |
| 2.6.1 克隆反应体系的建立 |
| 2.6.2 转化 |
| 2.6.3 单克隆检测 |
| 2.7 序列测定及分析 |
| 2.8 不同融合群(亚群)菌株的致病性测定 |
| 2.8.1 麦粒培养基的配制 |
| 2.8.2 温室接种测定病原菌的致病性 |
| 2.9 菠菜基腐病优势致病菌的生物学特性研究 |
| 2.9.1 不同温度对菌丝生长的影响 |
| 2.9.2 不同PH对菌丝生长的影响 |
| 2.9.3 不同光照对菌丝生长的影响 |
| 2.10 温室接种小白菜进行侵染试验 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 菠菜基腐病和生菜基腐病病原菌的融合群的构成 |
| 3.2 病原菌的培养性状及核相观察 |
| 3.2.1 培养性状观察 |
| 3.2.2 菌株的核相观察 |
| 3.2.3 菌株的菌丝融合 |
| 3.3 菠菜基腐病病原菌5.8S rDNA-ITS区序列分析 |
| 3.4 不同融合群的供试菌株与相关参考菌株的系统发育关系分析 |
| 3.4.1 菠菜基腐病病原菌不同融合群菌株间的系统发育关系分析 |
| 3.4.2 生菜基腐病病原菌不同融合群菌株间的系统发育关系分析 |
| 3.5 丝核菌的致病性测定 |
| 3.5.1 菠菜基腐病病原菌的致病性测定 |
| 3.5.2 生菜基腐病病原菌的致病性测定 |
| 3.6 菠菜基腐病优势致病菌的生物学特性测定 |
| 3.6.1 不同温度对菌丝生长的影响 |
| 3.6.2 不同PH对菌丝生长的影响 |
| 3.6.3 不同光照对菌丝生长的影响 |
| 3.7 菠菜基腐病优势致病菌对小白菜的侵染试验 |
| 4 讨论 |
| 4.1 关于AG4-HG-Ⅲ群菌株的发现及所引致的病害的问题 |
| 4.2 关于双核丝核菌AG-A群和AG-F群的发现及所引致的病害的问题 |
| 4.3 关于引致生菜基腐病的病原菌的问题 |
| 4.4 关于丝核菌5.8S rDNA-ITS区序列分析的问题 |
| 4.5 关于菠菜基腐病优势致病菌群的生物学特性的研究问题 |
| 4.6 关于菠菜的轮作寄主选择的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、日光温室生菜病害的识别与防治（论文参考文献）
- [1]我国绿色设施农业栽培关键技术研究进展[J]. 王楠,焦子伟,李东育,陈晓露,王念平. 江苏农业科学, 2021(18)
- [2]伴生栽培对番茄根际土壤及根系内生微生物多样性的影响[D]. 庞师婵. 广西大学, 2021(12)
- [3]基于高光谱图像的食源性植物叶部病害检测方法研究[D]. 芦兵. 江苏大学, 2020
- [4]设施土表覆盖不同切段长度水稻秸杆腐解对蔬菜产量品质及土壤养分的影响[D]. 张昊. 扬州大学, 2020
- [5]基于图像和光谱信息的典型叶片病害识别研究[D]. 于通. 吉林大学, 2020(08)
- [6]基于设施蔬菜营养信息的水肥调控方法及应用研究[D]. 张雪威. 江苏大学, 2019(03)
- [7]生菜连作及生菜-菠菜轮作对土壤细菌群落结构的影响[J]. 洪洁,康建依,刘一倩,高秀芝,易欣欣. 生物技术通报, 2019(08)
- [8]黑籽南瓜对枯萎病菌侵染的应答机制及NBS类抗病基因筛选[D]. 丁玉梅. 西南大学, 2019(01)
- [9]臭氧水对设施蔬菜病害的防治及其生理机制的研究[D]. 郭正红. 上海师范大学, 2017(11)
- [10]两种蔬菜丝核菌病害病原（Rhizoctonia spp.）的融合群鉴定[D]. 孙翠红. 山东农业大学, 2014(01)