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Computers and Electronics in Agriculture | 新葡亰1495app叶大鹏教授团队在柑橘黄龙病对宿主光合特性的影响机理取得新进展
作者:刘韵诗 图/文   发布时间 :2022-06-06    浏览次数:232

近日,我校新葡亰1495app叶大鹏教授团队在叶绿素荧光成像技术对柑橘黄龙病快速无损检测中取得新进展,成果 “Citrus Huanglongbing detection based on polyphasic chlorophyll a fluorescence coupled with machine learning and model transfer in two citrus cultivars”为题发表于农业工程领域权威期刊《Computers and Electronics in Agriculture》(Q1,IF=5.565)。


论文封面


柑橘黄龙病(Citrus Huanglongbing, HLB)被认为是困扰柑橘产业最严重的病害。本研究的基本目的是评估黄龙病感染诱导的光合机制的结构和功能变化,并根据光合系统的结构和功能特征建立快速检测黄龙病的判别模型。对两个不同品种(脐橙和温州蜜柑)的健康叶片、黄龙病未显症叶片和黄龙病显症叶片进行了叶绿素荧光测定。


图1 温州蜜柑(a)和脐橙(b)的健康、无症状、有症状的黄龙病感染和缺镁的叶片


  根据OJIP叶绿素a荧光瞬变,柑橘黄龙病诱导了一个阳性的L波段、K波段和J波段;Fv/Fo, ΦEo, ψEo, ΦRo, ΦPo, PIabs, PItotal, Fm, REo/RCETo/RC显著降低,TRo/RC, Fo, ABS/RCDIo/RC显著增加。


图2  健康叶片与黄龙病感染叶片的差值为:a) O ~ K, (b) O ~ J, (c) O-I


  结果表明,黄龙病侵染叶片的光合结构和生理功能紊乱主要与光系统II (PSII)中触角能量连接障碍、氧化复合体功能障碍和QA?再氧化抑制有关。这一现象在两个不同的品种中是相似的。尽管在田间条件下,HLB感染番茄叶片和缺镁叶片经常被人眼误认为是彼此,但我们的结果表明,光合参数可以被认为是潜在的识别参数。根据主成分分析(PCA)的结果进行区分。基于选定的JIP-test测试参数建立的最小二乘支持向量机(LS-SVM),使用模型转移策略,对脐橙和温州蜜柑的整体检测准确率分别达到95.0%96%。这些结果为了解黄龙病侵染叶片光合器官提供了有价值的信息,叶绿素荧光参数变化结合机器学习可用于黄龙病快速、无损检测检测。


图3 柑橘黄龙病识别准确度


新葡亰1495app为第一完成单位,新葡亰1495app翁海勇讲师和农学院硕士刘韵诗为论文共同第一作者,叶大鹏教授和吴仁烨副教授为论文共同通讯作者。该研究得到国家自然科学基金(62005046)、学科交叉融合推动智慧农业(园艺)(000/71202103B)的资助。


文章链接:https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106289



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