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含钙添加剂处理下不同秸秆腐解产物可溶性有机质三维荧光特征变化

光谱学与光谱分析 2024 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:秸秆是优质的有机资源,研究含钙添加剂种类及添加量对不同秸秆腐解产物可溶性有机物(DOM)组成性质差异,可为秸秆高效腐熟利用提供理论依据和技术参考。以花生秸秆和水稻秸秆为供试物料,通过添加不同含钙添加剂草酸钙(CaC2O4)和氢氧化钙[Ca(OH)2]及不同添加量(4%、 8%),进行秸秆腐解试验。测定腐解产物养分含量,并利用三维荧光光谱(3DEEM)技术和平行因子方法(PARAFAC)探究秸秆腐解产物DOM的化学组成变化特征。结果表明:(1)总体上,草酸钙处理的秸秆腐解物总碳含量显著大于氢氧化钙处理;高量添加剂处理的秸秆腐解产物总碳含量小于低量处理;花生秸秆腐解产物的总氮、总磷和总钾高于水稻秸秆腐解产物。(2)通过3DEEM-PARAFAC方法分析腐解产物DOM组成,共识别出类胡敏酸(C1)、类胡敏酸(C2)和类色氨酸(C3)三种荧光组分;不同添加剂类型、添加量和不同秸秆类型对腐解产物DOM荧光组分的影响较为复杂,没有明显规律,但是总体上氢氧化钙处理的秸秆腐解产物DOM的C1和C2组分比例大于草酸钙处理,而草酸钙处理的秸秆腐解产物DOM的C3组分比例显著高于氢氧化钙处理;秸秆腐解产物DOM中组分C1、 C2与组分C3呈显著负相关;组分C2含量与总碳含量呈显著负相关。(3)氢氧化钙处理的秸秆腐解产物DOM的腐殖化指数(HIX)明显高于草酸钙处理,而草酸钙处理的秸秆腐解产物DOM生物源指数(BIX)明显高于氢氧化钙处理;高量草酸钙处理秸秆腐解产物DOM主要来自于微生物的转化,而其他处理DOM来自于微生物转化和陆生植物;不同添加量处理下秸秆腐解产物DOM的荧光指数没有明显变化规律;花生秸秆腐解产物DOM的HIX、 BIX和荧光指数(McKnight index)均高于水稻秸秆;秸秆腐解产物DOM中McKnight和HIX呈显著负相关,和BIX间呈极显著正相关,而秸秆腐解产物DOM中BIX和总碳含量呈显著正相关。上述结果表明,氢氧化钙可以促进秸秆腐解以及腐解产物的腐殖化,其中高量氢氧化钙处理的花生秸秆效果较好。

关键词: 含钙添加剂 秸秆 可溶性有机物 三维荧光 平行因子分析

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基于光谱技术分析不同还原糖对Ara h2糖基化反应的影响

光谱学与光谱分析 2023 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:糖基化反应能诱导食品中蛋白质的结构发生改变;Ara h2是花生中的主要蛋白组分之一,可以作为一种模式蛋白研究花生蛋白糖基化产物的结构变化。不同还原糖对Ara h2糖基化反应的影响目前未见相关报道。以花生蛋白Ara h2为研究对象,通过SDS-PAGE、内源荧光、同步荧光、紫外、圆二色谱、红外等光谱技术研究Ara h2糖基化前后分子量、二级、三级结构以及官能团的变化,分析六种还原糖(核糖、木糖、半乳糖、葡萄糖、果糖、乳糖)对花生蛋白Ara h2糖基化产物结构的影响,阐明经不同还原糖修饰后花生蛋白Ara h2的结构变化。SDS-PAGE电泳表明木糖和核糖修饰的花生蛋白Ara h2电泳条带明显上移,糖基化程度最大;紫外光谱分析表明糖基化反应会改变花生蛋白Ara h2的吸收峰强度。五碳糖修饰的花生蛋白Ara h2具有最强的吸收强度,其中五碳糖中木糖的吸收峰强度最大;内源荧光、同步荧光和三维光谱实验结果表明,糖基化修饰会使花生蛋白Ara h2的荧光强度降低,且五碳糖修饰的Ara h2荧光强度最低。分析认为由于糖基化修饰使花生蛋白Ara h2的结构展开,导致芳香族氨基酸暴露在水环境中,从而引起荧光猝灭;圆二色谱分析表明不同还原糖修饰的Ara h2糖基化产物α-螺旋含量都增加,其中木糖修饰的α-螺旋含量最大(15.6%);红外光谱分析表明木糖和核糖修饰的花生蛋白Ara h2的吸收峰分别从3 327.41 cm-1红移至3 318.43和3 321.09 cm-1, 1 700~1 600 cm-1处木糖和核糖修饰的花生蛋白Ara h2吸收峰强度略高于其他还原糖修饰的该蛋白。不同还原糖对Ara h2糖基化反应后的糖基化产物结构的影响不同,还原糖的碳链越短、空间位阻越小,糖基化反应程度越高,对Ara h2的结构影响越大。

关键词: 糖基化 Ara h2 光谱技术 还原糖

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QuEChERS-超高效液相色谱-串联质谱法测定畜禽毛发中5种违禁药物残留

分析试验室 2022 EI 北大核心 CSCD

摘要:毛发样品采用0.5%乙酸-乙腈提取,经45℃水浴震荡2 h,通过QuEChERS(PLS-A/PSA)分散净化,Agilent ZORBAX SB-Aq色谱柱(3.0 mm×100 mm,1.8 μm)分离,正离子扫描,电喷雾串联质谱多反应监测模式测定,内标法定量.5种违禁药物在0.2~20μg/L范围内线性关系良好(R2>0.997),阿奇霉素和地西泮检出限(LOD)和定量限(LOQ)分别为0.1 μg/kg和0.2 μg/kg,氯霉素、金刚烷胺和利巴韦林检出限和定量限分别为0.2 μg/kg和0.5 μg/kg,回收率范围为84.8%~119.2%,相对标准偏差(RSD)均小于10%.本方法适用于畜禽毛发中5种违禁药物的定性定量分析,可实现对养殖过程的质量安全监管.

关键词: 违禁药物 畜禽毛发 QuEChERS 超高效液相色谱-串联质谱

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秧龄和基土比对机插大钵体毯状苗晚稻群体质量和产量的影响

农业工程学报 2022 EI 北大核心 CSCD

摘要:为探明秧龄和基土比对机插大钵体毯状苗晚稻群体质量和产量的影响,确定机插晚稻的适栽秧龄和基质育秧技术,该研究以常规籼稻穗香农占的大钵体毯状苗为研究对象,设置3种秧龄(25、30和35 d)和3种复合基质与自然土配比(基土比1:1、2:1和纯基质),解析秧龄、基土比对秧苗素质、机插质量、群体质量和产量及其构成因素的影响.结果表明,基土比1:1和2:1处理的容重显著高于纯基质,含水量、孔隙度、pH值、有机质和速效营养元素则显著低于纯基质处理;基土比1:1处理的基质总孔隙度为57.21%,速效氮含量为223.62 mg/kg,纯基质处理的基质速效氮含量为331.25 mg/kg,均不在适宜秧苗生长范围内.基土比2:1处理的秧苗素质、群体质量和产量及其构成因素均优于其他两种处理.秧龄35 d和基土比2:1处理的盘根力最大,为73.19 N,秧龄30 d和纯基质处理的成苗率、基本苗数和相对均匀合格率较好,以上两种处理的漏插率、漂秧率、伤秧率和翻秧率均不具有优势,但均符合机插秧要求.秧龄越长,秧苗素质越好,越有利于壮秧的形成.基土比2:1处理的适栽秧龄为35 d,移栽后各时期群体茎蘖数、有效分蘖数、分蘖成穗率、地上干物质积累量、收获指数均优于短秧龄处理,说明长秧龄秧苗更有利于机插晚稻高产群体构建.秧龄35 d处理的实际产量分别比秧龄25和30 d处理显著高42.5%、19.4%,湿谷含水率分别显著低2.67、1.29个百分点,籽粒成熟度好,有效穗数与实际产量的相关系数最大,为0.971,有效穗数的提升是长秧龄处理获得高产的主要原因.采取两次化控时,机插大钵体毯状苗晚稻的适栽秧龄和基质育秧技术为秧龄35 d和基土比2:1.研究结果可为南方双季稻区机插大钵体毯状苗晚稻育秧及提高其机械化种植水平提供参考.

关键词: 水稻 产量 秧龄 基质 机插晚稻 大钵体毯状苗 群体质量 理化性质

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高光谱成像的多种类柑橘病虫药害叶片检测方法研究

光谱学与光谱分析 2022 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:影响柑橘生长的病虫药害种类繁多,目前的检测方法大多针对单一病症,开发基于高光谱成像和机器学习的多种类柑橘病虫药害叶片快速精准检测方法,对果园精准施药和柑橘产业健康发展具有重要意义.以果园自然发病的柑橘叶片为研究对象,包括柑橘正常叶(50片)、溃疡病叶(50片)、煤烟病叶(103片)、缺素病叶(60片)、红蜘蛛叶(56片)和除草剂危害叶(85片),采集350~1050 nm波段内的高光谱数据.分别利用一阶求导(1stDer)、多元散射校正(MSC)和中值滤波(MF)方法对原始(Origin)高光谱数据进行预处理,对预处理后的高光谱数据采用主成分分析(PCA)和竞争性自适应重加权(CARS)算法提取特征波长,C A RS降维得到的特征波长分别为10个、5个、12个和10个,4组PC A提取的特征波长均为7个,两种方法所得特征波长范围都集中在700~760 nm波段内.对全波段(FS)使用极限梯度提升树(XGBoost)算法,特征波长使用支持向量机(SVM)建立柑橘病叶多分类模型.采用XGBoost建立的检测识别模型有Origin-FS-XGBoost,1stDer-FS-XGBoost,MSC-FS-XGBoost和MF-FS-XGBoost,对6种病虫害叶片检测得到的整体分类准确率(OA)分别为94.32%,93.60%,95.98% 和96.56%;SVM建立的检测识别模型为Origin-CARS-SVM,1st Der-CARS-SVM,MSC-CARS-SVM,MF-CARS-SVM,Origin-PCA-SVM,1st Der-PCA-SVM,MSC-PCA-SVM和MF-PCA-SVM,各模型OA依次为93.63%,90.26%,87.90%,91.95%,87.53%,90.82%,83.50% 和90.98%.结果表明,以FS为输入的XGBoost模型识别率整体优于以特征波长为输入的SVM模型,MF-FS-XGBoost模型OA为96.56%,召回率(Recall)为95.91%,模型训练时间(Train-time)为63 s,综合性能最好;CARS-SVM建模效果优于PCA-SVM,在3种预处理方式下,CARS-SVM模型识别率均高于87%,PCA-SVM模型识别率均在83% 以上.结果证实了,高光谱成像技术结合机器学习方法可实现多种类柑橘病虫药害分类识别,为柑橘病虫药害快速无损检测和防治提供科学依据.

关键词: 高光谱成像 柑橘病叶 特征波长提取 XGBoost 支持向量机

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高光谱成像的柑橘病虫害叶片识别方法

光谱学与光谱分析 2021 EI 北大核心 CSCD

摘要:为监测柑橘生长状况,实现病虫害无损识别,利用高光谱成像技术和机器学习方法进行柑橘病叶分类研究。使用高光谱成像仪采集46片柑橘正常叶、 46片溃疡病叶、 80片除草剂危害叶、 51片红蜘蛛叶和98片煤烟病叶的高光谱图像,在478~900 nm光谱范围内对每个叶片一个或多个发病区提取5×5的感兴趣区域(ROI),将ROI内每个像素的反射率值作为光谱信息,则一个ROI得到25个光谱信息样本,最终五类叶片共得到13250个光谱样本。利用随机法将全部样本划分为9 938个训练集和3 312个测试集。分别采用一阶求导(1stDer)、多元散射校正(MSC)和标准正态变换(SNV)三种方法对原始光谱信息进行预处理,对不同预处理方法后的数据采用主成分分析法(PCA)提取特征波长。1st Der预处理后得到7个特征波长,分别是520.2, 689.0, 704.8, 715.4, 731.2, 741.8和757.6 nm; MSC和SNV预处理后得到7个相同的特征波长,分别是551.9, 678.5, 704.8, 710.1, 725.9, 731.2和757.6 nm;原始光谱得到7个特征波长,分别是525.5, 678.5, 710.1, 720.7, 725.9, 757.6和762.9 nm。分析PCA后的样本分布散点图可知,正常叶片、溃疡病叶片和红蜘蛛叶片样本有一定程度聚类,除草剂叶片和煤烟病叶片样本有大量重叠,仅依据PCA不能完成病虫害叶片的识别。对全波段(FS)和PCA特征波长数据在不同预处理方法下进行支持向量机(SVM)和随机森林(RF)建模,结果表明:数据在1stDer预处理方法下识别效果最佳,1st Der-FS-SVM模型总分类精度(OA)为95.98%, Kappa系数为0.948 2, 1st Der-FS-RF模型OA为91.42%, Kappa系数为0.889 2, 1stDer-PCA-SVM模型OA为90.82%, Kappa系数为0.881 6, 1stDer-PCA-RF模型的OA为91.79%, Kappa系数为0.894;对PCA选择的特征波长数据建模,SVM和RF模型下识别率均达到84%,全波段下模型识别率在88%以上,FS数据建模效果优于PCA特征波长。研究结果表明,高光谱成像技术结合机器学习方法进行柑橘叶片分类是可行且有效的,为柑橘病虫害的无损准确识别提供理论根据。

关键词: 高光谱成像 主成分分析 支持向量机 随机森林

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光谱技术分析尿素对BSA糖基化反应的影响

光谱学与光谱分析 2021 EI 北大核心 CSCD

摘要:以牛血清白蛋白(BSA)和葡萄糖为原料,采用光谱技术从分子水平上研究不同浓度尿素(0~7 mol·L-1)对BSA糖基化反应的影响.结果表明:BSA经过尿素处理后,其糖基化产物的自由氨基含量和内源荧光强度均显著下降;同步荧光光谱表明BSA与尿素的结合点更接近于色氨酸(Trp)残基;紫外光谱分析表明经尿素处理后BSA的糖基化产物的紫外吸收值均有不同程度的增加;三维荧光光谱表明随着尿素浓度的增加,BSA的最大发射波长产生先红移再蓝移的变化趋势,说明其结构展开,促进了BSA的糖基化反应.结果表明,尿素处理会使BSA的空间结构发生不同程度的伸展,且当尿素浓度为3 mol·L-1时BSA的糖基化反应程度最大.

关键词: 尿素 牛血清白蛋白 糖基化 光谱分析

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离子对反相液相色谱-原子荧光光谱法测定畜禽肉中5种硒形态含量

光谱学与光谱分析 2021 EI 北大核心 CSCD

摘要:建立了一种测定畜禽肉类中硒代胱氨酸、甲基硒代半胱氨酸、硒代蛋氨酸、硒酸根和亚硒酸根含量的离子对反相液相色谱-原子荧光光谱分析方法。样品中有机硒通过胰蛋白酶和蛋白酶(XIV,链霉蛋白酶)酶解提取,无机硒通过碘乙酰胺溶液提取,于55℃水浴200 r·min-1振荡提取20 h,提取液高速离心后再经超滤管离心净化,C18反相色谱柱分离,30 mmol·L-1磷酸氢二铵、 0.5 mmol·L-1四丁基溴化铵和5%(V/V)甲醇为流动相,用20%(V/V)甲酸调节流动相溶液pH至6.0,离子对反相液相色谱-原子荧光光谱法测定样品溶液中5种硒形态含量。采用与标准样品对照法定性,峰面积外标法定量。保留时间定性,外标法峰面积定量。硒代胱氨酸、甲基硒代半胱氨酸、硒代蛋氨酸、硒酸根和亚硒酸根在5~200μg·L-1范围内线性良好,相关系数均大于0.999,其检出限分别为0.89, 0.78, 0.55, 0.94和0.70μg·L-1,加标回收率为76.8%~109%,批内精密度和批间精密度分别为2.7%~7.8%和3.5%~12.3%。本方法具有快速简便、灵敏和准确等优点,适用于畜禽肉类样品中硒形态分析测定。

关键词: 离子对反相液相色谱法 原子荧光光谱法 畜禽肉 硒形态

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基于深度学习的作物病虫害可视化知识图谱构建

农业工程学报 2020 EI 北大核心 CSCD

摘要:针对作物病虫害领域存在实体关系交叉关联、多源异构数据聚合能力差、知识共享困难等问题,利用知识图谱以结构化的形式描述实体间复杂关系的优势,该研究提出了一种基于深度学习的作物病虫害知识图谱构建方法.该方法在领域本体的基础上,以一种与领域语料相适应的新标注模式实现实体和关系的联合抽取.将实体和关系抽取任务转化为序列标注问题,对实体和关系进行同步标注,有效提高标注效率;为了解决重叠关系抽取问题,直接对三元组建模而不是分别对实体和关系建模,通过标签匹配和映射即可获得三元组数据.利用来自转换器的双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)-双向长短期记忆网络(Bi-directional Long-Short Term Memory,BiLSTM)+条件随机场(Conditional Random Field,CRF)端到端模型进行试验,结果表明效果优于基于普通标注方式的流水线方法和联合学习方法中的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)+BiLSTM+CRF、BiLSTM+CRF等经典模型,F1得分为91.34%.最后,将抽取到的知识存储到Neo4j图数据库中,直观地反映知识图谱的内部结构,实现知识可视化和知识推理.该研究构建的知识图谱可为作物病虫害智能问答系统、推荐系统、智能搜索等下游应用提供高质量的知识库基础.

关键词: 作物 病虫害 模型 知识图谱 深度学习 实体关系联合抽取

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基于高光谱的双季稻分蘖数监测模型

农业工程学报 2020 EI 北大核心 CSCD

摘要:旨在阐明双季稻分蘖数与冠层反射高光谱间的定量关系,构建基于高光谱的双季稻分蘖数监测模型。基于不同早、晚稻品种和施氮水平的田间试验,于关键生育期(分蘖期、拔节期和孕穗期)测定早、晚稻分蘖数,同步使用FieldSpec HandHeld 2型高光谱仪采集早、晚稻冠层反射高光谱数据,分别利用光谱指数法和连续小波变换构建新型光谱指数和敏感小波特征对双季稻分蘖数进行监测,建立双季稻分蘖数光谱监测模型,并用独立试验数据进行检验。结果表明,新型光谱指数和敏感小波特征对双季稻分蘖数的监测效果优于其他类型光谱参数(植被指数和"三边"参数),其中位于红边区域的小波特征db7(s9,w735)监测早稻分蘖数时表现最优,监测模型R~2为0.754,模型检验相对均方根误差RRMSE为0.128;位于红边区域的小波特征mexh(s6,w714)监测晚稻分蘖数时表现最优,监测模型R~2为0.837,模型检验RRMSE为0.112。研究结果可为双季稻分蘖数快速无损监测和群体质量精确调控提供理论基础与技术支持。

关键词: 双季稻 分蘖数 高光谱 小波特征 模型

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