基于叶围孢子数量变化规律的橡胶树炭疽病预测预报模型构建

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
31860183
项目类别：
地区科学基金项目
资助金额：
40.0万
负责人：
张宇
依托单位：
海南大学
学科分类：
C1608.森林信息学与森林经理学
结题年份：
2022
批准年份：
2018
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-01-01 至2022-12-31

项目参与者：
马建强；梁晓宇；刘衍超；彭昀；郑钊；
关键词：
孢子动态监测橡胶树分子标记炭疽病

项目摘要

The anthracnose of rubber tree is very difficult to predict due to the fact that anthrax has invaded the leaf tissue for a very short period of time. On the basis of research on anthrax epidemiology, we found rubber tree anthrax effect protein, and screening dilute mutant in pathogenicity. We purposed basing on the change of the number of spores on leaf peripheral is an effective way to forecast rubber anthrax occurrence regularity. In this projects, plant pathology, molecular biology and prediction model were used to construct the technology, and the quantitative detection technology of anthrax bacteria in the surrounding tissues of rubber trees was proposed.According to the specific primer design of anthrax, the detection and monitoring kit of rubber tree anthrax was developed.Collect anthracnose disease stress data and record the time, the environmental data collection, using the regression method to establish rubber anthrax prediction mathematical model, and using the model of telemetry validation and modification to the model.This study lays a good foundation for the establishment of the prediction and forecasting technique for the important diseases of trees.

橡胶树炭疽病因炭疽菌早已侵入到叶片组织中，不易发现，在气候条件适宜的情况下，极短的时间内即可爆发成灾，预测难度大。我们在研究炭疽病流行病学的基础上，发现橡胶树炭疽病存在效应蛋白，并筛选鉴定致病力减弱突变体，认为基于橡胶树叶围孢子数量变化规律进行模型构建是预测橡胶树炭疽病发生规律的有效途径。项目拟采用植物病理学，分子生物学和预测模型构建技术研究橡胶树叶片周边组织炭疽菌体的定量检测技术；根据炭疽菌特异性引物设计，研发橡胶树炭疽病检测监测试剂盒；收集炭疽病发病程度数据和记录时间、收集环境数据，采用回归方法建立橡胶树炭疽病预测预报数学模型，并利用模型进行测报验证和对模型进行修正。本研究为建立林木重要病害预测预报技术打下良好基础。

结项摘要

橡胶树炭疽菌侵入到叶片组织中不易发现，且在气候条件适宜的情况下极短时间内爆发，导致炭疽病预测预报和防控难度大。我们在前期研究炭疽病流行病学的基础上，提出基于橡胶树叶围孢子数量变化规律进行模型构建是预测橡胶树炭疽病发生规律的有效途径。联合采用植物病理学，分子生物学和预测模型构建技术等多种方法共同建立精确、微量的炭疽菌孢子分析检测技术，并建立预测模型。首先，分别建立以1%刚果红为染色剂的橡胶树叶片中胶孢炭疽菌的染色方法，可清晰观察到胶孢炭疽菌在橡胶树叶片上的发育进程和侵染结构。其次，基于暹罗炭疽菌ITS序列，设计特异性强的荧光定量PCR引物ITSF3/ITSR3。构建了荧光定量PCR体系，灵敏度高、稳定性强，可检测到100 fg基因组DNA、100个拷贝的目标质粒DNA和20个分生孢子，可以监测不同物候期的橡胶树叶片中暹罗炭疽菌从潜伏侵染到致死侵染的生长全过程。进一步结合室内模拟实验和田间试验建立了logistic回归分析模型和多元线性回归病情指数预测模型，采用了有监督的机器学习现有模型，分析物候、温度、湿度、观测时间、孢子密度、附着孢密度等对橡胶树炭疽病病情指数的影响。基于环境因子、物候期、发病进程及炭疽菌荧光定量数据，建立了基于荧光定量PCR检测技术的橡胶树炭疽病动态预测模型，经海南多地多年田间数据验证动态预测模型准确率为83%。本研究建立的荧光定量PCR方法具有更强的特异性和敏感性，能够对叶片中的暹罗炭疽菌进行实时定量。本研究结果不仅可用于橡胶树炭疽病的动态预测，也为建立林木重要病害预测预报技术打下良好基础。