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3 个结果
  • 简介:采用全基因组454个SSR位点对96份烤烟种质资源进行了群体分型,获得有效等位变异1038个。NJ聚类分析将供试材料分为3个类群,群体结构分析表明,当K=3时,ΔK值最大。同时对该供试材料在4个环境进行了烟叶钾含量测定,其频率符合正态分布。采用混合线性模型(MLM),进行了标记-性状关联分析,获得11个烟草钾含量的关联标记。通过不同基因型的钾含量对比,获得5个钾优异等位变异。为验证这些优异等位变异,本研究又利用这5个关联标记扫描了其他130份烟草种质,获得了一致的结果。表明可以利用这5个钾等位变异对烟草种质资源进行定性筛选,促进烟草钾种质的利用和品种选育。

  • 标签: 烟草 高钾 关联分析 SSR标记 优异等位变异
  • 简介:【目的】明确各部位不同颜色鲜烟叶的光谱特征及其与颜色参数的关系,为科学判定烟叶成熟度提供参考。【方法】研究了各部位烟叶颜色参数和光谱特征的变化规律,对颜色参数和光谱特征参数进行了相关分析和回归分析,基于光谱特征参数建立了颜色参数回归模型,并对其进行检验。【结果】随着落黄程度的提高,颜色参数L、b、C呈不断增大的趋势,a值呈先减小后增大的趋势,H°呈不断减小的趋势;光谱特征参数随烟叶颜色的改变呈现规律性的变化;光谱特征参数与各颜色参数有显著或极显著相关性,基于光谱特征参数建立的颜色参数回归模型预测效果较好。【结论】利用光谱技术对鲜烟叶颜色参数进行分析是可行的。

  • 标签: 烟叶 高光谱 颜色参数 相关分析 回归分析
  • 简介:人工诱发不同病级烟草普通花叶病,接种后第3d采用ASDFieldspecFR2500光谱仪对叶片进行光谱分析和相应色素含量测定。运用单变量线性或非线性拟合分析技术,选取部分样本建立色素含量估测模型,并利用其余样本对模型进行精度检验。结果表明,以蓝面积(SDb)为自变量的线性模型是估测叶绿素a含量的最佳模型;以蓝面积(SDb)为自变量的指数模型是估测叶绿素b和叶绿素a+b含量的最佳模型;以绿峰幅值(Rg)为自变量的线性模型是估测类胡萝卜素含量的最佳模型,其估测叶绿素a,叶绿素b,叶绿素a+b和类胡萝卜素含量的相对误差为-9.131%,-22.975%,-11.408%,-5.855%。

  • 标签: 烤烟 烟草普通花叶病 高光谱 色素含量 估测模型