辐射研究与辐射工艺学报
2023, 41(1): 010401
山西农业大学农学院/分子农业与生物能源研究所，晋中 030801
丙酮酸激酶(PK)是调控糖酵解途径的关键限速酶，在植物基础物质代谢等生物学过程中起着重要的作用。油莎豆(Cyperus esculentus L.)的块茎富含油脂、淀粉、糖等营养物质，是研究碳代谢及调控机制的一个理想模型。本研究基于转录组分析鉴定出7个油莎豆CePK基因，包括3个质体型CePKp(CePKpα、CePKpβ1和CePKpβ2)和4个细胞质型CePKc(CePKc1、CePKc2、 CePKc3和 CePKc4)。CePK编码的CePK蛋白均具有典型的PK和PK_C结构域，同一类型的CePK蛋白的序列长度、相对分子质量、稳定性和等电点等基本相似。CePKp为亲水蛋白，亚细胞定位预测位于叶绿体。CePKc为稳定的疏水蛋白，亚细胞定位预测位于细胞质。三级结构预测结果显示，CePK均为同源四聚体。在块茎发芽和幼苗建成时期，CePK基因的表达模式具有时空特异性，预示着CePK基因可能差异化调控块茎营养物质的代谢途径。该研究为深入解析油莎豆块茎发芽和幼苗建成的碳流通以及分配等生物学过程协同调控机制和油莎豆高产优质育种提供了新的科学依据。
油莎豆 丙酮酸激酶 块茎发芽和幼苗建成 碳流通 转录组分析 Cyperus esculentus L. pyruvate kinase tuber germination and seedling establishing carbon flux transcriptome analysis
1 云南师范大学物理与电子信息学院, 云南 昆明 650500
2 曲靖师范学院物理与电子工程学院, 云南 曲靖 655011
种子的萌发是种子生命历程中的主要组成部分之一, 了解种子萌发过程中经历的生理生化变化, 准确确定种子的活力, 对农业生产很重要, 因而, 研究种子萌发有重要意义。 采用傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合研究不同萌发程度的水稻种子, 以探寻种子贮藏物质动员情况, 对不同萌发时间的水稻种子进行傅里叶变换红外光谱、 二阶导数光谱、 二维相关红外光谱和曲线拟合研究。 结果显示, 原始红外光谱整体相似, 光谱反映出水稻种子的主要贮藏物质为淀粉、 蛋白质和脂肪; 吸收峰强度比A1 659/A1 019, A1 740/A1 019, A1 157/A1 019, A1 157/A1 081随萌发时间的增加而降低。 814~1 000和1 028~1 340 cm-1范围内的二维相关红外光谱结果显示自动峰个数和最强自动峰的位置、 强度随种子萌发时间的增加而变化, 表明种子在萌发过程中糖类和蛋白质发生变化。 二阶导数光谱在1 200~950 cm-1范围内出现七个峰, 其中988 cm-1处的峰随萌发时间的增加向较高波数蓝移, 而1 053和1 158 cm-1处的峰向较低波数红移, 表明水稻种子在萌发过程中多糖的结构和含量可能发生了变化; 在1 700~1 600 cm-1范围内出现九个峰, 其中1 641和1 692 cm-1处的峰呈现随萌发时间的增加红移到较低波数的趋势, 表明水稻种子在萌发过程中蛋白质的结构和含量可能发生了变化; 在1 800~1 700 cm-1范围二阶导数光谱仅观察到1 712和1 744 cm-1处的两个峰, 其中1 744 cm-1由脂类物质C=O伸缩振动引起, 为脂肪的特征峰。 为进一步研究水稻种子萌发过程中贮藏物质的具体变化, 以二阶导数光谱确定的子峰位置和数目为依据, 对原始红外光谱的1 200~950与1 800~1 600 cm-1区域进行曲线拟合分析。 曲线拟合结果显示, 随萌发时间的增加, 多糖和蛋白质的相对含量总体上呈现下降趋势, 脂肪的相对含量先降后升。 研究表明, 傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合可作为研究种子萌发的有效手段。
水稻种子 萌发 傅里叶变换红外光谱 二维相关红外光谱 曲线拟合 Rice seed Germination Fourier transform infrared spectroscopy Two-dimensional infrared correlation spectroscopy Curve fitting 光谱学与光谱分析
2022, 42(6): 1832
1 中国农业大学工学院, 北京 100083
2 山东农业工程学院, 山东 济南 250100
高丹草中粗蛋白质以及碳水化合物的含量丰富, 适合青贮处理。 优质的高丹草种子是发展畜牧业十分重要的前提, 发芽率是检验种子质量最常规的指标之一, 播前种子发芽率检测与筛选十分必要。 现阶段采用发芽试验法进行种子发芽率的检测, 周期长、 成本高。 基于此, 提出利用近红外光谱对高丹草种子进行发芽率的快速、 无损检测。 选择适量的高丹草种子样品, 采集近红外漫反射光谱, 进行一阶导和二阶导预处理以及对比分析$R^{2}_{c},R^{2}_{p}$, RESEC和RMSEP。 采用支持向量机(SVM)建模, 使用MATLAB中调用的LIBSVM软件包来实现SVM训练和检测过程, 以检测不同发芽率的高丹草种子。 对来自不同省份的100组高丹草种子先剔除种子内的杂物、 破损以及不能满足试验条件的种子后, 用人工气候培养箱进行种子发芽试验, 获得100组种子样本的发芽率, 其发芽率分布在41%~64%的范围。 采用美国Unity Scientific 2600XT近红外光谱仪对样本进行光谱扫描。 随机分成校正集70份和检验集30份。 分别采用一阶导和二阶导进行了高丹草种子光谱的预处理, 将预处理之后的数据采用支持向量机的方法建模, 并对其参数进行了分析和讨论。 结果表明, 近红外光谱预测模型训练集相关系数($R^{2}_{c}$)和测试集相关系数($R^{2}_{p}$)分别为0.94和0.92, 校正均方根误差(RMSEC)、 预测均方根误差(RMSEP)分别为0.21和0.25, 两个产地的高丹草种子数据采用一阶导预处理时模型最优。 支持向量机的方法建模采用Rbf核函数, 当支持向量机惩罚因子c=2 896.309 4和核函数g=0.5时, 测试集种子发芽率的检测准确率为96.666 7%(29/30)。 该模型预测种子发芽率是可行的, 可以作为初步检测高丹草种子发芽率快速无损检测的手段之一, 能够有效的促进种子生产。
近红外光谱 高丹草种子 发芽率 导数法 支持向量机 Near infrared spectroscopy Sorghum-sudan grass seed Germination rate Derivative method Support vector machine
绿豆作为一种大宗粮食作物, 营养丰富, 可以直接食用, 也可培育为豆芽或制成淀粉及其制品等。 研究种子的萌发过程能够为粮食研究提供重要的科学依据和数据基础, 为了研究植物在代谢过程中代谢物的变化, 分别对绿豆种子在24, 36和48 h的萌发样品进行代谢物的提取, 通过1H-NMR测试, 分析绿豆在不同萌发时间内代谢物的变化。 1H-NMR除无损、 稳定等特点外, 尚存在一些不足, 例如该方法灵敏度较低, 在复杂体系中谱峰会存在严重重叠现象, 不易分辨代谢物特征峰, 因此需要化学计量学方法对其中的信息进行提取。 采用了多元曲线分辨-交替最小二乘法(MCR-ALS)分析NMR的代谢组学数据。 MCR为双线性模型, 能够将测定的复杂数据矩阵分解并提供各主成分NMR纯光谱和其对应的相对浓度, 在代谢组学中能够获得具有实际理化意义的结果, 便于检索光谱中对应谱库的代谢物及其浓度变化。 仅使用非负约束往往导致双线性模型无法获得唯一解, 在本文中, MCR迭代过程除了施加非负约束还使用了选择性约束, 对于判断不包含相应代谢物的主成分, 可将其1H-NMR谱图强度约束为零。 结果表明, 乙酸、 胆碱在绿豆萌发前期存在, 萌发后期含量呈现升高趋势; 蔗糖、 缬氨酸、 α-酮戊二酸色氨酸、 苯丙氨酸、 肌苷在萌发之前未见存在, 随绿豆萌发含量逐渐增加; O-甲基鲨肌酸、 磷酸胆碱、 α-葡萄糖在萌发前存在, 在萌发初期不断增加, 直至萌发后期, 因被消耗而含量逐渐降低, 表现出先增加后降低的趋势。 乳酸、 2-氨基-4-氧戊酸、 苹果酸、 柠檬酸、 胆碱、 棉籽糖家族寡糖、 α-半乳糖、 N1-甲基烟酸在绿豆萌发期间一直存在, 含量未见明显变化。 MCR能够方便地利用先验性质提供NMR中包含的代谢物信息, 此方法可推广到不同植物的代谢研究中。
多元曲线分辨-交替最小二乘 种子萌发 核磁共振氢谱 Multivariate curve resolution-alternating least squares Seed germination Nuclear magnetic resonance spectroscopy 光谱学与光谱分析
2020, 40(10): 3010
1 浙江大学光电科学与工程学院光及电磁波研究中心, 浙江 杭州 310058
2 苏州瑞蓝环保科技有限公司, 江苏 常熟 215558
种子活性受到存储条件的影响很大。 收集了真实情况下受到不同存储条件影响的种子, 通过发芽实验验证了其成活率存在差异。 再从中选择适量的种子样本, 采集其单颗种子的可见-近红外反射光谱, 运用不同的光谱预处理技术, 结合不同的机器学习建模手段, 以区分不同成活率的种子。 比较了不同的光谱预处理方法, 比如标准反射光谱校正、 多元散射校正等。 从识别准确度的角度, 认为标准反射光谱校正的方法, 能够很大程度上提升不同存活率种子的光谱差异性, 从而经过机器学习判断达到更高的识别准确度。 同时比较了支持向量机、 K邻近和距离判别分析等机器监督学习建模方法, 发现利用标准反射光谱校正的方法结合距离判别分析, 能够对种子样本实现完全准确的判定。 更进一步, 为了满足实际运用中快速识别的要求, 将高分辨率的光谱数据压缩成为低分辨率多通道带通光谱数据, 这样可以大大降低的光谱数据长度, 节约各种机器学习器在训练和判断中所用的时间。 使用简化过后的多通道带通光谱数据判定种子存活率, 其识别准确度仍然接近90%。 充分说明了, 利用多通道宽带光谱数据, 并选择合适的机器学习建模方式, 足以满足实际选种产业的一般性需求, 有潜力作为未来粮种成活率快速鉴别的技术手段。 还采用了多种带通宽度以简化光谱, 分析比较不同带通宽度对识别精度的影响。 总体来说由于带宽增大, 数据量减少, 识别速度更快, 但是识别精度降低。 从10～50 nm改变光谱带宽, 标准反射校正后的简化光谱的识别精度从87.50%下降到58.75%。 在实际运用中, 需要权衡识别速率和预期识别精度, 合理的选择带宽。 验证了根据简化后的可见近红外反射光谱, 能够较快速且准确的识别水稻种子存活率, 为以后的基于带通滤波片的快速种子存活率识别奠定了基础。
水稻种子 可见近红外光谱 简化光谱 光谱预处理 机器学习 成活率 Rice seeds Visible-near-infrared spectra Simplified spectra Spectra pretreatment Machine learning Germination rate
1 山西师范大学现代文理学院, 山西 临汾 041004
2 山西师范大学生命科学学院, 山西 临汾 041004
翅果油树(Elaeagnus mollis Diels)为我国特有古生物植物, 其种子发芽率很低。实验探究不同时间He-Ne激光(波长为632.8 nm, 功率密度为8 mW/mm2)辐射处理对翅果油树种子发芽率的影响, 并对激光处理下种子活力、种子萌发过程中过氧化氢酶活性(CAT)及超氧化物歧化酶活性(SOD)进行了测定, 以了解He-Ne激光对种子萌发的生理效应。结果表明, 一定时间的 He-Ne激光辐照促进了CAT及SOD活性的提高, 保护了膜的完整性, 提高了种子活力, 从而提高了种子发芽率。最佳辐射处理时间为3 min, 此时发芽率最大。超过3 min, 种子活力、SOD和CAT酶活性明显降低, 种子萌发明显受到抑制。对He-Ne激光辐射对翅果油树种子萌发的生理效应的研究, 有望在实践中为提高翅果油树种子的发芽率提供更加有效的依据和方法, 从而更有效地保护这种珍稀的濒危植物。
He-Ne激光 翅果油树种子 发芽率 He-Ne laser Elaeagnus mollis Diels seed germination rate CAT CAT SOD SOD
以“农大8号”和“长谷1号”2个谷子品种为试验材料, 分别以3 000 r/min、5 000 r/min、7 000 r/min进行离心30 min、60 min处理, 研究超重力处理对谷子种子发芽指标、萌发活力的影响以及萌发期丙二醛含量、过氧化物酶活性、超氧化物歧化酶活性的变化。结果表明, 中低速离心处理能促进种子萌发、根长及鲜质量, 各处理的芽长均下降; 两品种各处理组的丙二醛(MDA)含量都低于对照, 在处理7 000 r/min、30 min下达到最低; 除了在3 000 r/min、60 min处理下长谷1号的POD活性稍有下降外, 其余各处理两个品种的POD活性均高于对照, 长谷1号的POD活性在5 000 r/min、30 min下达到最大值, 农大8号的POD活性在处理时间60 min、转速(3 000 r/min、5 000 r/min)下达到最大; 两品种的SOD活性均高于对照组, 且在中高速(5 000 r/min、7 000 r/min)转速下SOD活性达到最大。超重力处理可提高谷子萌发期的抗逆性, 以5 000 r/min处理时间30 min、60 min 为宜。
超重力 谷子 种子萌发指标 生理生化指标 hypergravity millet seed germination index physiological and biochemical index
南京农业大学工学院, 江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室, 江苏 南京 210031
针对传统稻种发芽率检测效率低、 精度差、 专业化要求高等问题, 通过荧光光谱法结合深度信念网络(DBN)建立稻种发芽率预测模型。 首先, 将连粳7号和武运粳均分别老化0~7 d后, 以5 min为间隔在纯净水中分别浸泡5~30 min。 然后用荧光光谱仪检测浸泡液的荧光光谱, 光谱数据经中心化后用集合经验模态分解(EEMD)去噪, 并通过主成分分析法提取441.5 nm的特征荧光波长。 最后, 利用偏最小二乘回归(PLSR), 反向传播神经网络(BPNN), 径向基函数神经网络(RBFNN)和深度信念网络(DBN)建立水稻种子发芽预测模型。 比较后得出, DBN模型在少数据、 弱信号情况下的预测精度最高, 预测集相关系数Rp和均方根误差RMSEP最大可达0.979 2和0.101。 同时, 通过分析混合稻种荧光数据Rp的变化趋势, 得到最佳浸泡时间为22.1 min, 实际上, 精确度超过0.95(Rp)需要5 min左右。 研究结果表明, 结合荧光光谱法和EEMD-DBN模型, 非破坏性地预测水稻种子发芽率具有可行性和高准确性, 并且适用于不同颜色和污染水平的水稻种子的检测。
荧光 稻种 发芽率 Fluorescence Rice seed Germination EEMD EEMD DBN DBN 光谱学与光谱分析
2018, 38(4): 1303
Author Affiliations
Abstract
1 Department of Agricultural Engineering, Faculty of Engineering at Kamphaengsaen, Kasetsart University, Kamphaengsaen, Nakhon Pathom, 73140 Thailand
2 Kasetsart Agricultural and Agro-Industrial, Product Improvement Institute, Kasetsart University, Bangkok, 10900 Thailand
Near-infrared spectroscopy (NIRS) in the range 900–1700 nm was performed to develop a classifying model for dead seeds of mung bean using single kernel measurements. The use of the combination of transmission-absorption spectra and reflection-absorption spectra was determined to yield a better classification performance (87.88%) than the use of only transmissionabsorption spectra (81.31%). The effect of the orientation of the mung bean with respect to the light source on its absorbance was investigated. The results showed that hilum-down orientation exhibited the highest absorbance compared to the hilum-up and hilum-parallel-to-ground orientations. We subsequently examined the spectral information related to the seed orientation by developing a classifying model for seed orientation. The wavelengths associated with classification based on seed orientation were obtained. Finally, we determined that the re-developed classifying model excluding the wavelengths related to the seed orientation afforded better accuracy (89.39%) than that using the entire wavelength range (87.88%).
Mung bean germination near-infrared spectroscopy classification single kernel Journal of Innovative Optical Health Sciences
2017, 10(3): 1650053
