谷子白发病是威胁谷子产量和品质的重要系统性侵染病害。在抵抗病原菌的过程中，抗病相关基因起着尤为重要的作用。几丁质酶(Chitinase，EC.3.2.1.14)是植物抗病反应过程中的一类重要的病程相关蛋白，在植物防御病原菌侵染和害虫危害中扮演重要的角色。本研究在前期对白发病菌侵染抗感谷子品种转录组分析的基础上发现几丁质酶家族基因在抗感品种中显著差异表达，推测该家族基因可能参与谷子对白发病的抗病反应过程。基于此，本研究运用生物信息学相关技术对筛选出的30个谷子候选抗病相关几丁质酶家族基因进行染色体定位，利用TBtools等软件对该基因家族的理化性质、基因结构、发育树构建、蛋白序列及其转录水平进行分析。结果表明，30 个谷子几丁质酶家族基因分布在8条染色体上(第6条染色体除外)。几丁质酶蛋白均含有分泌信号肽，预测为分泌蛋白，且具有保守蛋白基序。系统发育树分析显示，该基因家族成员可分为3个亚组。结合白发病菌侵染抗感谷子转录组数据，根据其表达模式的差异，可分为上调、下调和不表达3 类基因。荧光定量 PCR 结果表明，Seita.1G225300、Seita.4G286000、Seita.5G389900、Seita.7G150600、Seita.7G150700和Seita.8G076900这些基因表达在抗感品种中存在显著差异，很可能参与抗白发病的调控过程。其研究结果有望为谷子抗病基因克隆及分子育种提供一定的理论参考。

硒在植物体中有非常重要的生理生化功能及作用, 硫转运蛋白是主动转运硒酸盐的载体蛋白。从谷子基因组数据库中鉴定出SiSULTR2.1基因序列, 并进行生物信息学分析及叶面喷施Na2SeO4、Na2SO4表达响应分析, 旨在研究谷子中SiSULTR2.1基因的理化性质及Na2SeO4、Na2SO4处理表达响应, 为谷子SiSULTR2.1基因的硒、硫转运机制的研究提供理论依据。SiSULTR2.1蛋白分子质量为70 374.55 Da, 氨基酸数目为656个, 为疏水性、非分泌蛋白, 无信号肽, 二级结构由α-螺旋、β-折叠和无规则卷曲构成, 包含硫转运蛋白所特有的STAS结构域和Sulfate-transp结构域。实时荧光定量RCR(qRT-PCR)分析发现, SiSULTR2.1具有组织表达特异性, 且在谷子茎、叶片中表达量较高。Na2SeO4、Na2SO4处理后的0～96 h内均可诱导SiSULTR2.1表达。SiSULTR2.1对Na2SO4的响应较快, 在12 h时达到峰值, 对Na2SeO4响应较慢, 处理后24 h时表达量高于对照组, 之后持续增加。这一研究结果为进一步阐述SiSULTR2.1基因的硒、硫转运机制提供了依据。

小米含水率是衡量小米品质的重要指标，以小米含水率为外扰因素研究了不同含水率样本的二维相关光谱，以实现小米含水率的检测。获取60个样本的近红外光谱，经过4种预处理方法处理后，基于全波段光谱建立样本含水率的偏最小二乘回归（PLSR）模型。经过对比得出不加预处理的模型，其预测效果最好，校正集决定系数（R_c²）为0.9460，均方根误差（R_MSEC）为0.49%，预测集决定系数（R_p²）为0.9391，均方根误差（R_MSEP）为0.63%。以小米含水率为外扰因素，将小米不同含水率梯度的光谱数据进行二维相关光谱分析，通过二维相关同步谱的6个自相关峰对应波长选出1083，951，868，1314，1675，1865 nm作为特征波长。以此建立小米含水率的预测模型，相比于由全光谱数据建立的模型，本文所提模型因波长变量极大地减少，得到了简化，校正集决定系数（R_c²）为0.952，均方根误差（R_MSEC）为0.60%，预测集决定系数（R_p²）为0.897，均方根误差（R_MSEP）为0.63%。结果表明二维相关的近红外光谱分析可以实现小米含水率的预测，同时能够提取特征波长，这为设计基于分立波长元件的小米专用水分检测仪提供了依据。

C4糜子(Panicum miliaceum L.)具有较强的抗旱性, 在干旱和半干旱地区被广泛种植。不同糜子品种产量形成与其光合作用以及源库关系密切相关。目前关于糜子光合作用和源库关系与其产量变异之间关系的研究仍然缺乏。本研究通过田间试验测定了半干旱地区9个糜子品种的气体交换参数、叶绿素荧光动力学参数、单株叶面积(LA)、干物质量、收获指数(HI)、产量及产量构成因素, 研究了不同糜子品种光合作用和源库关系对产量形成的影响。结果表明, 高光利用能力(Pmax较大)的糜子表现出明显的遗传变异, 而弱光利用能力(α较小)的糜子则没有。不同品种糜子水分利用效率(WUE和iWUE)与产量表现出显著的正相关性, 而单叶净光合速率(Pn)与产量则没有这种相关性, 这能够作为糜子品种选育的目标性状。糜子源库关系遗传变异显著, 供试品种根据源库关系的差异可以分成源大库小型、源小库大型和源库关系平衡型。具体表现为: 源小库大型品种叶光合速率和单株叶面积较低, 源限明显, 产量较低(如内蒙古红糜子), 但光合潜力较大; 源大库小型品种虽然叶光合速率和单株叶面积较大, 干物质量较大, 但HI显著较低, 库限明显(如白黍子), 产量较低; 源库平衡型品种叶光合速率、单株叶面积和HI都较高, 具有较好的源库关系, 产量明显较高, 如靖远中集青糜、宁糜14, 而且该类型品种的蒸腾速率和水分利用效率显著高于其他糜子品种。该研究结果将有利于辅助糜子的育种工作。

MYB-CC基因家族是由MYB-DNA结合域和CC(coiled-coil)结构域组成的, 其中CC结构域能通过折叠参与蛋白质之间的相互作用, 是一个二聚体结构域。这类MYB-CC转录因子是植物特有的, 除磷饥饿响应蛋白1(PHR1)外, 拟南芥中另外14个蛋白也同样具有这两个结构域。部分MYB-CC基因已经被证明可调控植物中磷酸盐吸收和控制磷饥饿反应。为了探索谷子MYB-CC基因家族的特征和功能, 本文通过生物信息学分析来解析谷子MYB-CC基因家族的特征, 分析其表达模式及谷子与水稻、玉米基因组中的MYB-CC基因家族的共线性、选择压力。结果表明: 通过基因在谷子染色体上的定位情况, 共筛选到谷子MYB-CC基因家族基因18个, 分布在7条染色体上; 基序分析发现存在1个相对保守的基序motif 1; 顺式作用元件分析发现, 参与防御和胁迫响应相关的MYB-CC基因有6个; 基因表达模式分析结果显示, SiMYB-CC6在根和茎秆中特异性表达。该研究结果可为谷子MYB-CC基因家族的进一步研究提供一定的参考依据。

缺磷已成为目前制约作物产量提高的非生物胁迫之一, 筛选作物耐低磷资源, 进行作物耐低磷育种已成为作物科学当前研究的热点之一, 因此植物体内磷含量的及时有效的监测也变得尤为重要。本文通过改良前后的钼锑抗比色法测定谷子新鲜幼嫩叶片和幼嫩根系的组织磷含量, 发现改良后的钼锑抗比色法所测的磷含量在一定范围内有良好的线性关系, 线性方程为y=1.060 3x-0.010 3, 线性相关系数达0.998 1。用该方法对谷子新鲜幼嫩叶片、幼嫩根系、成熟叶片、成熟根系、新鲜幼穗、成熟茎秆及液氮冷冻后的相应组织和谷子籽粒的磷含量以及不同磷浓度处理下(0.005、0.250 mmol/L)的谷子材料的磷含量进行测定, 进一步证实了其具有良好的灵敏度和精密度。该方法所测得的标准偏差较小, 在0~0.015 8范围之内; 相对标准偏差(RSD)的范围在0%~1.81%; 检出限的范围在0~0.047 4 μg/mL, 重复性较好,利用该方法还可有效地筛选具有磷吸收效率差异的谷子品种。改良后的钼锑抗比色法测定结果线性良好, 标准差低, 精密度很理想, 适合植物中低浓度磷的测定, 可为不同谷子材料总磷测定提供依据和参考。

高光谱成像技术被广泛应用于农产品的检测。 基于高光谱成像技术结合机器学习算法无损鉴别不同地区的小米样本。 将来源7个省份共计23份样品的小米样本根据地理区域划分为东北地区、 河北、 陕西、 山东和山西共5大类, 其中东北地区共6份样品, 山西地区5份样品, 河北、 陕西和山东各4份样品。 将每份样品均分为10等份并利用高光谱成像仪采集900～1 700 nm波段内小米的高光谱数据。 为了减少光照不均匀和暗电流对实验的影响, 对采集到的高光谱数据进行黑白校正。 利用ENVI软件选取小米高光谱图像的感兴趣区域(ROI), 每份小米样品选取9个ROI。 计算ROI内的平均光谱值, 以此平均值作为该样本的一条光谱记录, 最后共收集到2 070条光谱曲线, 其中东北类540条, 山西类450条, 其他河北类、 山东类、 陕西类各360条。 为了减少样品表面的不平整性引起的散射现象, 进而影响小米的真实光谱信息, 对收集到的原始光谱进行多元散射校正预处理(MSC)。 采用随机划分法对校正过后的光谱数据划分训练集和测试集, 测试集占的比例为0.3。 利用线性判别分析(LDA)对不同产地小米的光谱数据进行可视化分析, 将测试集代入训练好的LDA模型, 做出预测结果的混淆矩阵(Confusion Matrix), 结果表明LDA对于陕西和山西类的预测准确率为0.84和0.99, 对于东北、 河北和山东的预测准确率仅为0.68, 0.68和0.40。 进而采用递归特征消除(RFE)对小米的光谱信息进行特征选择, 去除冗余的信息, 提高模型的预测准确率。 将RFE分别与支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)结合, 对不同产地小米的判别进行对比分析。 将小米光谱数据的训练集分别代入SVM-RFE和LR-RFE模型并结合3折交叉验证技术, 以模型F值的微平均(Micro-averaging)最优选择出相应的特征子集。 结果表明, LR-RFE选择的波长数为74个, 其模型的Micro_F为0.59; SVM-RFE选择的波长数为220, 其模型的Micro_F为0.66。 将选择后的特征子集应用到测试集并将测试集分别代入SVM和LR模型, 采用模型预测结果的混淆矩阵和模型的受试者工作特征曲线(ROC)作为评价方法。 结果表明SVM-RFE对东北地区、 河北、 陕西、 山东和山西的预测准确率分别为1, 0.37, 0.72, 0和1, 其ROC曲线下面积(AUC)分别为0.82, 0.92, 0.93, 0.70和0.99。 LR-RFE的预测准确率分别为0.92, 0, 0.97, 0和0.80, 其AUC分别为0.72, 0.74, 0.94, 0.66和0.88。 从预测结果可以看出SVM-RFE模型的综合分类性能优于LR-RFE, 而对陕西类的判别LR-RFE要优于SVM-RFE, 对于河北类和山东类两个模型都不能有效判别。 这两个模型的预测准确率相比LDA有了一定的提升。

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。