科研产出
基于RDN-YOLO的自然环境下水稻病害识别模型研究
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对自然环境下水稻病害识别准确度易受复杂背景干扰、病害类间差异小难以准确识别等问题，以提高水稻病害识别精度并进行模型的有效轻量化为前提，提出了一种水稻病害识别网络模型(RiceDiseaseNet, RDN-YOLO)。以YOLO v5为基本框架，在主干网络的特征提取阶段嵌入跨阶段部分网络融合模块(C2f),增强模型对病害特征的感知能力，并引入空间深度转换卷积(SPDConv),扩展模型的感受野，进一步提升模型对小病斑特征提取能力；在颈部网络嵌入SPDConv结构，并利用轻量级卷积GsConv替换部分标准卷积，提高颈部网络对病害部位的定位和类别信息预测的准确性及推理速度；以穗瘟病、叶瘟病、胡麻斑病、稻曲病和白枯病5种常见水稻病害为研究对象，在自然环境下采集水稻病害图像，制作水稻病害数据集，进行模型训练与测试。实验结果表明，本文模型病害检测精确率高达94.2%,平均精度均值达93.5%,模型参数量为8.1 MB;与YOLO v5、Faster R-CNN、YOLO v7、YOLO v8模型相比，模型参数量略大于YOLO v5,但平均精度均值最高约高12.2个百分点，在一定程度上减轻模型复杂度的同时获得良好的水稻病害识别效果。
关键词： 水稻病害识别 YOLO v5 跨阶段部分网络融合模块 空间深度转换卷积 轻量化
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拮抗水稻病原菌假单胞菌AH菌株的鉴定及全基因组序列分析
《安徽农业科学 》 2023
摘要：[目的]探究菌株AH的生防潜力和基因组序列信息，以解析其防病机制，挖掘次级代谢产物基因资源。[方法]采用稀释涂布平板法分离水稻的叶际微生物，筛选具有拮抗效果的菌株；根据形态学、16S rDNA和gyrB基因测序和系统发育分析，鉴定其种属；利用平板抑菌试验明确其抑菌谱；大田喷施菌悬液明确其防治效果。继而，利用第二代Illumina与第三代PacBio结合的测序方法对生防菌进行全基因组测序，对测序数据进行基因组组装、基因预测与功能注释、次级代谢产物合成基因簇预测等分析。[结果]AH是一株短杆状恶臭假单胞菌株，对稻瘟病菌、茎点霉菌、水稻纹枯病菌和水稻黄单胞菌具有广谱抗菌活性，且田间施用AH菌液可显著降低水稻白叶枯病和稻瘟病的病害等级。抗生素敏感性测试揭示菌株AH对氨基糖苷类抗生素高度敏感。AH基因组全长为5 889 125 bp,编码5 215个基因，GC含量为63.74%,有19个rRNA、77个tRNA和78个nRNA,antiSMASH预测得到8个次级代谢产物合成基因簇。[结论]AH菌株具有良好生防潜力，深层机制解析可为病害防控提供科学依据。
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安徽省引种水稻抗稻瘟病和白叶枯病分析
《江苏农业科学 》 2023 北大核心
摘要：通过分析2018—2021年安徽省引种水稻抗稻瘟病和白叶枯病的水平，为安徽省水稻抗病良种引进和合理利用提供参考依据。采用稻瘟病菌喷雾接种方法，在水稻苗期和抽穗期进行引种的抗稻瘟病鉴定试验，同时采用白叶枯病病菌剪叶接种方法，在水稻孕穗期进行引种的抗白叶枯病鉴定试验，并利用稻瘟病抗性综合指数、白叶枯病病级和抗病率对引种的抗病水平进行评价。结果表明，每年引种中感稻瘟病的品种占比最高，抗病率为12.28%～29.25%,年度间抗病水平变化不大；引种感白叶枯病的品种占比最高，抗病率为2.04%～8.47%,年度间抗病水平呈上升趋势。籼稻（26.33%）对稻瘟病的抗性好于粳稻（12.22%）,粳稻（10.00%）对白叶枯病的抗性好于籼稻（3.14%）。创两优银华粘、皖两优华占和浙糯优1号兼抗稻瘟病和白叶枯病；农香24、泰优2806和浙优21表现为抗稻瘟病；圣糯1号、禾两优676、禾两优639表现为抗白叶枯病。以上水稻品种可以作为备选抗病品种引进安徽省内种植，但整体来说，2018—2021年引种抗稻瘟病和白叶枯病的表现均不太好，合理利用的同时仍要注意病害防控。
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安徽省稻瘟病菌生理小种鉴定分析
《南方农业学报 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：[目的]探究安徽省稻瘟病菌优势种群和优势生理小种分布,分析优势生理小种的致病力,为稻瘟病抗性育种和品种推广布局提供参考.[方法]利用7个水稻鉴别品种,采用苗期人工喷雾接种法对2019—2020年收集的安徽省5个稻作区21个市(县、区)的稻瘟病菌进行鉴定,利用不同优势生理小种对775份水稻资源进行苗瘟抗性鉴定,分析其致病力,筛选抗稻瘟病优异水稻资源.[结果]共鉴定出7群25个稻瘟病菌生理小种,优势种群为ZB群,出现频率为58.58%,其次为ZC群,出现频率为22.62%;优势生理小种为ZB13、ZB15和ZC15,出现频率分别为32.43%、17.98%和17.98%.沿淮淮北单季稻作区凤台县优势生理小种为ZB15、ZC15和ZB13,怀远县为ZB13和ZB9,谢家集区为ZB13和ZG1;江淮丘陵单、双季稻过渡区全椒县优势生理小种为ZB15,寿县为ZB13、ZC15和ZB15,肥西县为ZB13和ZB15;沿江双、单季稻作区青阳县优势生理小种为ZC15,无为市为ZB13和ZG1,宣州区为ZB13、ZB15和ZC15,当涂县为ZB13、ZC13和ZC15,贵池区为ZB15和ZC15,南陵县为ZC15、ZB13和ZB15,怀宁县为ZB13;大别山地单、双季稻作区金寨县优势生理小种为ZB13和ZG1,潜山市为ZB13和ZB15,岳西县为ZB13和ZH1;皖南山地单、双季稻作区石台县优势生理小种为ZB15、ZB13和ZC15,休宁县为ZC15、ZG1、ZB15和ZH1,宁国市为ZB13和ZG1,黄山区为ZB13、ZC13和ZC15,歙县为ZC15.优势生理小种致病力分析结果显示,休宁县和金寨县ZB13的致病力分别为59.68%和62.06%,平均为60.87%;休宁县和潜山县ZB15的致病力分别为61.16%和64.84%,平均为63.00%;休宁县和南陵县ZC15的致病力分别为71.29%和66.26%,平均为68.78%.通过筛选获得10份抗苗瘟优异种质资源.[结论]安徽省稻瘟病菌优势种群为ZB和ZC群,优势生理小种为ZB13、ZB15和ZC15.明确了安徽省不同稻作区生理小种的结构分布.
关键词： 水稻 稻瘟病菌 优势种群 生理小种 鉴定 致病力 安徽省
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安徽省水稻区试品种稻瘟病和白叶枯病抗性分析
《中国农学通报 》 2022
摘要：旨在明确2017—2020年安徽省参试水稻品种对稻瘟病和白叶枯病的抗性情况。用人工喷雾接种和自然诱发相结合的方法测得品种对稻瘟病的抗性,用剪叶接菌方法测得品种对白叶枯病的抗性。结果表明:659个水稻品种中,48.10%表现为中感稻瘟病,其次为中抗、感、高感,表现为抗病的品种仅占1.06%,没有高抗品种。51.59%表现为感白叶枯病,其次为中感、中抗、抗、高感,没有高抗品种。籼稻的抗稻瘟病率(42.78%)大于粳稻(17.89%),籼稻的抗白叶枯病率(4.81%)小于粳稻(22.81%)。参试品种抗稻瘟病率逐年下降,抗白叶枯病率呈"下降—上升—下降"趋势,兼抗两病的品种占比为1.16%～3.07%,逐年上升。可见,参试品种对稻瘟病和白叶枯病的抗性水平一般,籼稻和粳稻的抗病性存在差异,年度间抗病率变化较大。
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安徽省水稻区试品种(系)稻瘟病抗性鉴定和评价
《浙江农业科学 》 2022
摘要：为比较2015—2019年安徽省水稻区试品种稻瘟病抗性差异,本研究通过人工接种的方法对804个水稻区试品种进行稻瘟病抗性鉴定.试验结果显示,2015—2019年水稻区试品种对稻瘟病的抗病率分别为27.15%、29.94%、35.47%、39.10%、28.57%,5 a平均抗病率为32.09%,其中表现为抗病的品种有34个,中抗品种224个,分别占鉴定品种总数的4.23%和27.86%,未发现高抗品种.从不同类型水稻品种的发病情况分析,籼稻品种的平均抗病率为39.68%,高于粳稻品种(19.33%);但籼稻品种抗性水平年度间波动较大,粳稻品种则相对稳定.近几年安徽省水稻区试品种对稻瘟病的整体抗性水平一般,不同年度间抗性有差异,籼稻品种抗性优于粳稻品种,粳稻品种抗性普遍偏低.
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长江中下游区试水稻品种稻瘟病抗性评价及抗性基因检测
《南方农业学报 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：[目的]探究长江中下游区试水稻品种稻瘟病抗性水平及抗性基因聚合对稻瘟病抗性的效应,为新品种的审定及抗病品种的合理利用提供理论依据.[方法]采用人工喷雾接种方法鉴定2018—2020年长江中下游区试252个水稻品种的稻瘟病抗性,并利用2组多重PCR体系(Pi1与Pikh、Pi9与Pik)检测供试水稻品种携带抗性基因Pi9、Pik、Pi1和Pikh的情况,分析抗性基因聚合方式与稻瘟病抗病率的关系.[结果]2018—2020年供试材料的穗瘟抗病率分别为47.0%、38.3%和35.2%,穗瘟抗病率逐年下降.252份供试材料含有抗性基因数为0~4个,其中含0个抗性基因的材料有14份,占5.6%,穗瘟抗病率为14.3%;含1个抗性基因的材料有63份,占25.0%,穗瘟抗病率为11.1%;含2个抗性基因的材料有81份,占32.1%,穗瘟抗病率为42.0%;含3个抗性基因的材料有81份,占32.1%,穗瘟抗病率为65.4%;含4个抗性基因的材料有13份,占5.2%,穗瘟抗病率为53.8%.总体来看,供试材料的穗瘟抗病率随携带的抗性基因数增加呈上升趋势.抗性基因组合Pi9+Pikh、Pi9+Pik+Pikh和Pi9+Pik+Pi1+Pikh是适合安徽地区的抗性基因组合.[结论]2018—2020年长江中下游区试水稻品种稻瘟病抗性一般.多基因聚合能提高水稻品种的稻瘟病抗性,但应选择合适的抗性基因组合,不能简单叠加.
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安徽省水稻品种稻曲病抗性鉴定与评价
《作物研究 》 2021
摘要：为明确安徽省水稻品种对稻曲病的整体抗性水平,为品种审定、抗病品种选育、品种合理布局提供科学依据,以2017-2020年间659份水稻区试品种为试验材料,采用自然诱发方法,进行抗性级别鉴定和分析。结果表明,表现为抗性的品种42份,占比6.37%,其中高抗品种17份;感病品种高达255份,占比38.69%。2017—2020年这4年内品种对稻曲病的抗病率分别为5.81%、27.56%、18.45%、22.09%。比较分析表明,籼稻、粳稻类型间抗性水平无显著差异。两个自然诱发鉴定圃的抗性鉴定结果差异较大。安徽省水稻品种对稻曲病的总体抗性水平较好,但感病品种比例较高。
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