玉米抗甘蔗花叶病毒病基因的KASP分子标记的开发及应用

    公开(公告)号:CN113373256A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110690760.X

    申请日:2021-06-22

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了玉米抗甘蔗花叶病毒病基因的KASP分子标记的开发及应用,属于生物技术领域。它包括检测待测玉米的基因型,根据待测玉米的基因型鉴定或辅助鉴定玉米抗甘蔗花叶病毒病;所述基因型为玉米基因组中KASP_scmv位点的基因型;所述KASP_scmv位点是玉米基因组中的一个InDel位点。本发明中分子标记是与玉米抗甘蔗花叶病毒病基因SCMV2紧密连锁的KASP标记KASP_scmv,该标记基于KASP技术开发,可高通量检测玉米基因组3号染色体的第129376861位碱基,本发明应用KASP技术对玉米抗甘蔗花叶病毒病基因SCMV2进行基因型鉴定,具有操作简便、成本低廉、检测周期短、标记稳定、绿色环保等优点,可精准检测玉米抗甘蔗花叶病毒病基因SCMV2,对促进玉米抗甘蔗花叶病毒病育种具有重要意义。

    一种基于贝叶斯模型整合亲本表型的杂交种预测方法

    公开(公告)号:CN113053459A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110285285.8

    申请日:2021-03-17

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明涉及植物杂交种预测方法技术领域内一种基于贝叶斯模型整合亲本表型的杂交种预测方法,首先对亲本材料进行基因分型和田间表型鉴定,并由亲本基因型推断出杂交种基因型;构建杂交种训练群体并进行田间鉴定;建立整合亲本表型的BayesB模型,对杂交种表型进行预测,采用十倍交叉验证对该模型的准确性进行评价。本发明的杂交种表型预测方法中,通过构建贝叶斯模型整合亲本表型的杂交种预测方法来预测杂交种表型数据,从而提高杂交种预测的准确性,进一步提高育种效率,降低成本,并对提高作物产量等相关性状的准确预测提供了理论参考和实践依据。

    基于Android和电力载波智能楼宇监控系统

    公开(公告)号:CN105182943A

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201510626748.7

    申请日:2015-09-28

    Applicant: 扬州大学

    CPC classification number: G05B19/4185 G08C17/02 H04B3/54

    Abstract: 本发明涉及基于Android和电力载波的智能楼宇监控系统。本发明以电力线为媒介传递数据包,由控制端、集中器及多个终端三大部分组成;所述控制端有PC控制端、手机控制端,PC控制端与集中器通过串口线连接传输数据,手机控制端与集中器通过GSM网络连接传输数据,集中器与下级终端通过电力线连接传递数据。本发明克服了低压电力线载波通信噪声干扰强、信号衰减大、随机性和时变性等缺陷。本发明将电力载波有线通信与GSM无线通信相结合,扬长避短,充分发挥各自优势,扩大通信范围且减少干扰,利用PC端进行监控,实现智能楼宇内部动态点监测、防盗报警、温度监控等多方面,区域性的智能楼宇监控网,进而发展成广域智能楼宇监控网。

    一种基于时序的作物生长监测方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN118583788B

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202410630869.8

    申请日:2024-05-21

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于时序的作物生长监测方法、系统、介质及设备,本发明从高光谱田间图像提取各波段的作物冠层反射率,计算植被指数;对高光谱田间图像进行二维光谱分析,选择作物生长监测的优化波段;构建作物生育期识别网络,根据生育期识别标准构建生育期指数;构建关于生育期指数和单位面积地上生物量的作物生长监测线性模型,利用植被指数回归出线性模型中的生物量系数;将基于时序的田间图像数据导入作物生长监测线性模型,进行作物生长监测计算,得到基于时序的作物生物量信息。本发明从大田农作物种植密度和冠层特性出发,利用田间高光谱图像获取作物冠层数据,与深度学习生育期识别模型结合,实现对时序生长的作物生物量精准估算。

    一种中稻缘蝽对水稻产量影响的评估方法

    公开(公告)号:CN118569730A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410828089.4

    申请日:2024-06-25

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明涉及农业生态监测与评价技术领域内一种中稻缘蝽对水稻产量影响的评估方法,依次对研究区域中稻缘蝽的发生信息、水稻空间分布数据及生育期信息、气象数据的统计、分析、筛选,依次建立影响中稻缘蝽的发生潜势的最大熵模型和产量‑发生潜势统计模型。通过本发明的方法构建的数据‑模型融合的评估方法,可以定量表征中稻缘蝽对水稻产量的影响,使其既考虑中稻缘蝽发生潜势与水稻减产之间的关系,又便于气象、农业等多源数据的输入,为区域尺度中稻缘蝽对水稻产量影响的监测与预警提供一种有效途径。

    一种作物群体的株高测算方法和系统

    公开(公告)号:CN117274359A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311324535.X

    申请日:2023-10-13

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种作物群体的株高测算方法和系统,涉及农作物监测技术领域,所述测算方法包括:采集多个多光谱图像、DSM图像、多个激光雷达图像和RGB图像;对多光谱图像、激光雷达图像进行预处理和裁剪,形成目标光谱图像和目标三维点云图像;对目标光谱图像进行特征提取,确定作物群体的植被指数;对RGB图像进行特征提取,确定作物群体的纹理指数;对目标三维点云图像进行农作物群体的高程信息提取,并根据高程信息,确定作物群体的长势状况;将植被指数、纹理指数和作物群体的长势状况,输入至多源数据融合的组合株高估测模型中,以输出作物群体的估测株高,从而精确实现对大范围、高密度农作物的株高监测。

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