基于光谱技术的油菜生长及除草剂胁迫下的生命信息快速检测机理和方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31071332
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    33.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1303.农业生物系统工程学
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

以油菜为研究对象,通过光谱和多光谱成像技术及多源波谱探测技术,测定油菜在正常生长及除草剂(丙酯草醚)胁迫下叶片及冠层的反射光谱图像特征信息,结合数据融合、数据挖掘及图像处理技术,滤除影响植物测试的土壤背景、阴影、噪声、天气条件等环境干扰因子,提取油菜叶片及冠层反射光谱及多光谱图像特征信息,建立能快速准确检测油菜营养信息、生理生态信息的定量模型,实现植物田间生长期间生命信息的快速实时无损检测,同时应用油菜叶片及冠层的光谱和多光谱图像特性,深入分析除草剂丙酯草醚胁迫下油菜营养(氮、磷、钾、硼等)信息和生理生态信息(酶活力、蛋白质及氨基酸含量及其合成代谢)的动态变化规律,为油菜种植数字化和精细化提供基础,也为其它植物生命信息的快速无损获取提供方法。在研究的基础上,可望开发一批拥有自主知识产权的植物生命信息快速检测技术和产品。

结项摘要

油菜种植和生长过程中养分和生理信息的快速准确获取对油菜的精细化管理和作业,提高油菜籽产量和品质具有重要意义。本项目综合应用光谱技术、多光谱成像技术、图像处理技术、计算机技术结合分析化学和化学计量学方法,建立了油菜生长过程关键信息的快速检测方法和技术,主要取得了以下成果:(1)研究了油菜正常生长及除草剂胁迫下光谱特性和响应机理,探明了植物营养信息和生理信息(氮素、乙酰乳酸合成酶、蛋白类、氨基酸类等)与反射光谱响应波段和多波段之间的内在关系,获得了敏感波段和特征图像,并深入分析了光谱特性和多光谱特征图像与油菜营养参数、生理生态参数的动态变化规律,结合化学计量学方法,建立了油菜营养信息、生理生态信息的优化分析路径和定量关系分析模型。(2)研究了杂草等背景快速识别和检测方法,对多源信息的优化处理、背景消除等数据挖掘和融合方法进行了系统分析和优化处理。(3)研发了作物生长信息图像综合分析处理系统和信息采集硬件移动平台的导航控制软件系统。上述成果实现了作物生长图像特征的快速提取和营养生理指标的快速检测,对油菜生长过程信息的数字化获取和精准管理作业具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(11)
Identification of weeds based on fractal dimension analysis of time series of weed leaf chlorophyll
基于杂草叶片叶绿素时间序列分形维数分析的杂草识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    African Journal of Agricultural Research
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Shuxi Cheng;Yongming Chen;Ping Lin;Yong He
  • 通讯作者:
    Yong He
Development of a portable plant nutrition test instrument based on spectroscopic technique
基于光谱技术的便携式植物营养测试仪的研制
  • DOI:
    10.5897/ajmr11.1047
  • 发表时间:
    2012-03-09
  • 期刊:
    AFRICAN JOURNAL OF MICROBIOLOGY RESEARCH
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Nie, Pengchen;Wu, Di;He, Yong
  • 通讯作者:
    He, Yong
Velocity representation method for description of contour shape and the classification of weed leaf images
杂草叶片图像轮廓形状描述及分类的速度表示方法
  • DOI:
    10.1016/j.biosystemseng.2011.03.004
  • 发表时间:
    2011-07
  • 期刊:
    Biosystems Engineering
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Yongming Chen;Ping Lin;Yong He
  • 通讯作者:
    Yong He
Classification of broadleaf weed images using Gabor wavelets and Lie group structure of region covariance on Riemannian manifolds
使用 Gabor 小波和黎曼流形上区域协方差的李群结构对阔叶杂草图像进行分类
  • DOI:
    10.1016/j.biosystemseng.2011.04.003
  • 发表时间:
    2011-07-01
  • 期刊:
    BIOSYSTEMS ENGINEERING
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Chen, Yongming;Lin, Ping;Xu, Zhenghao
  • 通讯作者:
    Xu, Zhenghao
Detection of glutamic acid in oilseed rape leaves using near infrared spectroscopy and the least squares-support vector machine.
近红外光谱和最小二乘支持向量机检测油菜叶中谷氨酸
  • DOI:
    10.3390/ijms131114106
  • 发表时间:
    2012-10-31
  • 期刊:
    International journal of molecular sciences
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Bao Y;Kong W;Liu F;Qiu Z;He Y
  • 通讯作者:
    He Y

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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    鲍一丹

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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