-
公开(公告)号：CN112375782B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202011330937.7
申请日：2020-11-24
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种大豆蛋白激酶基因GmSTK_IRAK的应用，属于植物基因工程技术领域。本发明通过PCR克隆大豆GmSTK_IRAK基因，通过转基因和基因编辑技术获得超量表达GmSTK_IRAK和GmSTK_IRAK基因沉默转基因植株，GmSTK_IRAK超量表达的转基因大豆的磷吸收利用效率、生物量及产量均大幅度提高，基因沉默大豆植株磷吸收利用效率、生物量及产量降低。本发明所述大豆蛋白激酶基因GmSTK_IRAK可作为目的基因导入植物，调节转基因植物体内磷代谢平衡能力，对培育磷高效大豆新品种有重要意义。
-
公开(公告)号：CN118813677A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410977586.0
申请日：2024-07-19
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明涉及基因工程技术领域，特别是涉及GmKIN10基因在调控大豆磷吸收利用效率和产量中的应用。本发明通过Cas9基因编辑技术构建GmKIN10基因沉默表达载体并导入正常Williams82中，得到GmKIN10基因沉默的转基因植株，并对编辑后代进行不同磷水平水培处理。发现GmKIN10基因沉默后能够在磷充足条件下吸收更多的磷为大豆提供更高的产量。可以通过Cas9等基因编辑技术敲除GmKIN10基因或用RNAi技术降低GmKIN10基因的表达量，使大豆磷含量和磷吸收效率提高，改变大豆根系构型，增加单株粒数和粒重，达到提高大豆产量的目的。
-
公开(公告)号：CN118736376A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410781055.4
申请日：2024-06-18
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06V10/80
Abstract: 本申请涉及农作物病害检测技术领域，提供了一种基于改进YOLOv8s的小麦小穗赤霉病检测方法及系统。该方法中，对YOLOv8s网络结构中的特征提取模块、特征融合模块以及损失函数进行改进，得到改进的OCE‑YOLOv8s模型，对获取的不同光照条件下的小麦小穗赤霉病图像进行预处理，得到训练数据集，对改进的OCE‑YOLOv8s模型进行训练，提高模型对目标区域特征的提取，实现低层特征与高层语义信息的融合，使模型能够提取到更丰富的特征信息；由改进的OCE‑YOLOv8s模型对小麦小穗赤霉病变进行检测，提高模型识别精度，实现对小麦小穗赤霉病的快速、准确识别，为小麦赤霉病小穗检测计数和赤霉病害监测提供支撑。
-
公开(公告)号：CN117604160A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410047123.4
申请日：2024-01-12
Applicant: 河南农业大学
IPC: C12Q1/6895 , C12Q1/6858 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种与大豆耐低磷性状相关的Indel分子标记及其应用，涉及分子生物学和作物遗传育种领域。所述Indel分子标记的核苷酸序列如SEQ ID NO.6所示，所述核苷酸序列的第27‑29bp处碱基为Indel插入。利用本发明的Indel分子标记可以鉴别大豆耐低磷材料，较之常规的鉴别方法，本发明的方法更容易实现高通量和自动化检测，并具有快速、准确、不受环境因素影响等优点，从而为大豆磷高效种质鉴定和大豆育种的分子标记辅助选择提供了新的技术支持。
-
公开(公告)号：CN112410309B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202011354096.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明属于植物基因工程领域，特别是涉及GmAAP蛋白和GmAAP基因在大豆育种中的应用。本发明提供了GmAAP蛋白在大豆育种中的应用，所述GmAAP蛋白的氨基酸序列如SEQ ID NO:1所示。本发明通过基因工程技术降低GmAAP基因的表达能够显著增加大豆分枝数，从而提高大豆的产量。由实施例可知，本发明提供的应用能够有效提高大豆的分枝数，提高单株荚数，进而提高大豆产量。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117079036A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311060349.X
申请日：2023-08-22
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/10
Abstract: 本申请涉及一种基于YOLOv8s轻量化改进的农作物病害检测方法和系统。该方法包括：对YOLOv8s网络结构的主干网络中的特征提取模块、以及所述YOLOv8s网络结构的Neck网络中的检测头进行调整优化，得到改进的YOLOv8s轻量化网络模型；对预先获取的农作物图像在数据增强后进行标注，并根据标注结果对所述农作物图像进行农作物种类划分；根据所述农作物图像的农作物种类划分结果，对所述改进的YOLOv8s轻量化网络模型进行训练，以对农作物病害进行检测。籍此，实现对农作物病害的快速准确识别，为农作物病害的实时快速准确检测提供支持。
-
公开(公告)号：CN112410309A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011354096.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明属于植物基因工程领域，特别是涉及GmAAP蛋白和GmAAP基因在大豆育种中的应用。本发明提供了GmAAP蛋白在大豆育种中的应用，所述GmAAP蛋白的氨基酸序列如SEQ ID NO:1所示。本发明通过基因工程技术降低GmAAP基因的表达能够显著增加大豆分枝数，从而提高大豆的产量。由实施例可知，本发明提供的应用能够有效提高大豆的分枝数，提高单株荚数，进而提高大豆产量。
-
公开(公告)号：CN119068040A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411060010.4
申请日：2024-08-05
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本申请涉及农作物预测技术领域，提供了一种基于改进CNN的玉米叶面积指数估测方法及系统。在该方法中，对残差网络的输出层和特征提取模块分别进行改进，在残差网络中添加Triplet注意力机制模块以及对残差网络进行重新编排，根据样本图像对得到的玉米生育期识别模型进行训练，以根据玉米生育期图像对玉米叶面积指数进行预测。籍以，在残差网络的基础上改进输出结构，适配回归任务，并引入Triplet注意力机制模块实现特征融合和自注意力机制，提升玉米生育期识别准确率；通过对网络改进和重新编排，不但降低网络复杂度，而且提高了模型的计算速度，能够更好的进行玉米叶面积指数的预测，且具有识别快速精准和轻量化的特点。
-
公开(公告)号：CN116363344A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211545983.8
申请日：2022-12-05
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本申请提供了一种基于改进YOLOv5s的小麦小穗计数方法和系统。该方法中，首先对YOLOv5s网络结构进行模块调整与层次优化，得到改进的YOLOv5s网络模型；对预先获取的麦穗图像进行预处理，得到所述改进的YOLOv5s网络模型的训练数据集，以对所述改进的YOLOv5s网络模型进行训练；根据预先划分的小穗种类，训练完成改进的YOLOv5s网络模型，以对小麦小穗进行计数预测。籍此，实现对大田环境下小麦小穗的快速计数预测，为大田中通过小麦小穗数量估测品质、估算产量等提供信息技术支持。
-
公开(公告)号：CN117079036B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311060349.X
申请日：2023-08-22
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/10
Abstract: 本申请涉及一种基于YOLOv8s轻量化改进的农作物病害检测方法和系统。该方法包括：对YOLOv8s网络结构的主干网络中的特征提取模块、以及所述YOLOv8s网络结构的Neck网络中的检测头进行调整优化，得到改进的YOLOv8s轻量化网络模型；对预先获取的农作物图像在数据增强后进行标注，并根据标注结果对所述农作物图像进行农作物种类划分；根据所述农作物图像的农作物种类划分结果，对所述改进的YOLOv8s轻量化网络模型进行训练，以对农作物病害进行检测。籍此，实现对农作物病害的快速准确识别，为农作物病害的实时快速准确检测提供支持。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.02 seconds)
