摘要：为快速检测朱顶红褪绿环斑病毒(hippeastrum chlorotic ringspot virus, HCRV),根据HCRV的核壳体(N)蛋白基因保守核苷酸序列,设计了5组引物进行筛选,并采用单一变量法对RT-LAMP体系反应温度、时间、甜菜碱浓度、dNTPs浓度、Mg2+浓度、内外引物浓度比等进行逐一优化,建立了HCRV逆转录环介导等温扩增(RT-LAMP)检测体系。结果表明,最佳引物组为P1,最适反应温度为64℃,Betaine、dNTPs、Mg2+的最佳终浓度分别为0.8、0.2、6 mmol/L,最佳内外引物浓度比为5∶1,最佳反应时间50 min。检测结果显示优化后的RT-LAMP经SYBR Green I染色可通过肉眼直接判断结果,具有高度特异性,且灵敏度是常规RT-PCR的100倍。本研究为HCRV的检测提供了一种便捷、高效、可靠的方法。

摘要：云南烟草曲叶病毒（Tobacco leaf curl Yunnan virus, TbLCYnV）是在中国云南保山烟草（Nicotiana tabacum）上发现的菜豆金色花叶病毒属新病毒，是云南烟草曲叶病的重要病原之一。为快速检测TbLCYnV，本研究根据TbLCYnV的外壳蛋白（coat protein, CP）基因保守核苷酸序列，设计了5组引物进行筛选，并采用单一变量法对环介导等温扩增技术（loop-mediated isothermal amplification, LAMP）反应温度、时间，体系中甜菜碱、dNTPs、Mg2+的体积摩尔浓度、内外引物比等进行逐一优化，同时与传统PCR平行对比以验证LAMP的特异性和灵敏度，应用田间采集样品验证LAMP体系的实用性，确立了Tb LCYnV的LAMP检测最佳体系。结果表明，最佳引物组为TbL-5，最适反应温度为60℃，甜菜碱、d NTPs、Mg2+的最佳终浓度分别为1.0、0.4和4.0 mmol/L，最佳内外引物浓度比为4∶1，最佳反应时间60 min。检测结果显示优化后的LAMP经SYBR GreenⅠ染色可通过肉眼直接判断结果，具有高度特异性，且灵敏度是常规PCR的10 000倍。本研究为TbLCYnV的检测提供了一种便捷、高效、可靠的方法，对于Tb LCYnV的早期快速诊断和防控具有重要意义。

摘要：为了实现烟草病虫药害图像智能识别,本文构建了可供机器学习研究的烟草病虫药害图像数据集,并提出了三维注意力加权模型。在结合烟草专家诊断知识的基础上,本文使用多种数据增强方法提高数据多样性,对烟草病虫药害图像数据集构建进行合理化、规范化设计。在使用深度迁移学习技术进行自动提取浅层特征的基础上,设计了三维注意力权重学习模块,进行高层特征计算,实现田间拍摄图像的精准识别,平均识别准确率达到了85.56%,明显优于其他现有方法。该模型不仅在烟草病虫药害识别方面表现出了较高精度,在复杂农业生产环境下也具有较好的鲁棒性,能够实现烟草病虫药害图像实时智能识别。

摘要：筛选并优化了烟草节杆菌(Arthrobacter nicotinovorans)K9发酵培养基。通过单因素实验法筛选出培养基中的最佳碳源、有机氮源和无机氮源,然后用旋转中心组合设计及响应面分析法确定培养基中可溶性淀粉、蛋白胨及硝酸铵的最佳浓度,实现培养基的优化。利用Design Expert软件进行分析,得到各因素的最佳水平值为可溶性淀粉35.0 g/L、蛋白胨5.14 g/L、硝酸铵3.73 g/L,K9菌在优化后培养基中活菌数达到3.24×109cfu/mL,比优化前的7.4×108cfu/mL提高了4.4倍。通过此方法优化出的发酵培养基为今后降解烟碱菌剂的生产和利用奠定了基础。

摘要：本文针对滇中地区优质烟生产实际，采用二次饱和Ｄ－优化设计，在滇中水旱轮作条件下研究了移栽期、施肥量、留叶数三个因子对烤烟产量、质量的主效应和互作效应；建立了大田生育期、每公顷产量、上等烟比例、平均单叶重、烟碱含量和糖／碱６个指标与三因子的回归数学模型；并在８０００个方案中进行模型最优化解选出３９个方案供大面积生产应用，即移栽期５月１０～１５日，每公顷施氮量１０５～１５３ｋｇ，每株留叶数１８９～２０１片时，可满足烤烟优质适产大田生育期１１５～１２５天，每公顷产量２４７５～２７７５ｋｇ，上等烟比例６０％以上，平均单叶重８～１１ｇ，烟碱含量２％～３％，糖／碱８～１２等指标要求。