[1]冷小梅,谭峰,才巧玲,等.基于拉曼光谱的稻瘟病诊断[J].江苏农业学报,2018,(02):276-280.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2018.02.007]
 LENG Xiao-mei,TAN Feng,CAI Qiao-ling,et al.Diagnosis of rice blast based on Raman spectroscopy[J].,2018,(02):276-280.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2018.02.007]
点击复制

基于拉曼光谱的稻瘟病诊断()
分享到:

江苏农业学报[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2018年02期
页码:
276-280
栏目:
植物保护
出版日期:
2018-04-25

文章信息/Info

Title:
Diagnosis of rice blast based on Raman spectroscopy
作者:
冷小梅谭峰才巧玲薛龄季轩姜珊李冬
(黑龙江八一农垦大学信息技术学院,黑龙江大庆163319)
Author(s):
LENG Xiao-meiTAN FengCAI Qiao-lingXUELING Ji-xuanJIANG ShanLI Dong
(College of Information and Technology, Heilongjiang Bayi Agricultural University, Daqing 163319, China)
关键词:
拉曼光谱稻瘟病ROC曲线
Keywords:
raman spectroscopyrice blastROC curve
分类号:
S435.111.4+1
DOI:
doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2018.02.007
文献标志码:
A
摘要:
采集有稻瘟病病害的寒地水稻茎秆拉曼光谱原始数据,对原始数据进行预处理,从蛋白质、核酸、碳水化合物三大基本生命物质方面,对水稻茎秆的拉曼光谱典型峰值871 cm-1、1 001 cm-1、1 153 cm-1、1 520 cm-1进行确认,并对拉曼光谱曲线中的特殊结构以及不同峰值处化学键的变化进行理论分析与解释。通过分析正常水稻茎秆拉曼光谱与稻瘟病发病茎秆拉曼光谱在位移、峰数、相对强度上的差异,运用受试者工作特征曲线(ROC曲线)方法计算7个特征峰的曲线下面积,结果显示最小曲线面积为0.83,说明诊断性较明显,可以达到水稻稻瘟病诊断的目的。
Abstract:
Raman spectroscopy was used to analyze the diseased stem of rice with the original data of Raman spectra of rice stem collected in cold region. After the raw data was preprocessed, it was identified that the typical peak values of the Raman spectra of rice stem were 871 cm-1, 1 001 cm-1, 1 153 cm-1, 1 520 cm-1. The changes of chemical bonds in the specific structures of Raman spectra and the changes of chemical bonds at different peaks were analyzed and explained from the three basic life materials of protein, nucleic acid, carbohydrates. By analyzing the differences in the displacement, peak number and relative intensity of the spectrum lines of normal rice stem and the diseased stem, the minimum curve area of 0.83 in the seven characteristic peaks was calculated with the method of the receiver operating characteristic curve (ROC curve). The experiment showed that the result of the diagnosis was obvious, which could achieve the purpose of rice blast diagnosis.

参考文献/References:

[1]彭昌家,白体坤,冯礼斌,等.南充市水稻稻瘟病综合防控技术研究[J]. 中国农学通报,2015,31(11):190-199.
[2]周萌,邓国富,梁海福,等. 抗稻瘟病优质籼型水稻不育系青A选育及应用[J].南方农业学报,2017,48(1):26-30.
[3]周丽娜.基于叶绿素荧光光谱分析的稻叶瘟病害识别与预警[D].长春:吉林大学,2014.
[4]朱凤,田子华,邰德良,等. 从 2014 年稻瘟病重发谈今后防控对策的改进[J]. 江苏农业科学,2016,44(8):155-158.
[5]欧全宏,赵兴祥,周湘萍,等.稻瘟病、玉米锈病和蚕豆锈病叶的傅里叶变换红外光谱研究[J]. 光谱学与光谱分析,2012,32(9):2389-2392.
[6]杨永义,张华,宣宁,等. 利用分子标记辅助选择培育抗稻瘟病粳稻新品系[J]. 山东农业科学, 2016,48(11):18-20,25.
[7]曾凡松,杨立军,龚双军,等.稻瘟病生防菌JK-1的筛选、鉴定及其抑菌活性的研究[C]//中国植物保护学会.植保科技创新与农业精准扶贫——中国植物保护学会2016年学术年会论文集.北京:中国农业科学技术出版社,2016.
[8]刘飞,冯雷,柴荣耀,等.基于直接正交信号校正的水稻冠层叶瘟光谱诊断[J]. 光学学报,2010,30(2):585-589.
[9]谭峰,汪春,尚廷义.基于近红外光谱的寒地水稻稻瘟病检测数据分析[J]. 农机化研究,2011(11):44-47.
[10]张浩,姚旭国,毛雪琴,等.基于多光谱图像的水稻穗颈瘟严重度识别研究[J]. 湖南农业科学,2009(1):65-68.
[11]杨燕.基于高光谱成像技术的水稻稻瘟病诊断关键技术研究[D].杭州:浙江大学,2012.
[12]袁建清,苏中滨,贾银江,等.基于高光谱成像的寒地水稻叶瘟病与缺氮识别[J]. 农业工程学报,2016,32(13):155-160.
[13]齐龙,马旭,梁柏,等.稻瘟病监测预测方法研究现状及流行风险评估体系构建初探[J]. 中国农学通报,2011,27(33):213-216.
[14]欧琳,苏颖,陈阳,等.基于拉曼光谱的鼻咽癌细胞株总蛋白放射敏感性研究[J]. 激光生物学报,2015,24(1):107-110.
[15]易品,邵超鹏,顾大勇,等.疟色素应用于拉曼光谱技术检测疟疾研究进展[J]. 国际检验医学杂志,2016,37(2):229-232.
[16]翟晨,彭彦昆,李永玉,等.基于拉曼光谱的苹果中农药残留种类识别及浓度预测的研究[J]. 光谱学与光谱分析,2015,35(8):2180-2185.
[17]谭峰,才巧玲,孙雪成,等.基于拉曼光谱分析寒地水稻叶瘟病害植株特征[J]. 农业工程学报,2015,31(4):191-196.
[18]李晓丽,罗榴彬,周斌雄,等.基于共聚焦显微拉曼的真菌菌丝中几丁质的原位检测研究[J]. 光谱学与光谱分析,2016,36(1):119-124.

相似文献/References:

[1]宋兆强,刘艳,王宝祥,等.稻瘟病抗性基因Pi-ta、Pi-b、Pi54和Pi-km的育种利用价值评价[J].江苏农业学报,2017,(05):968.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.05.002]
 SONG Zhao-qiang,LIU Yan,WANG Bao-xiang,et al.Application value of blast resistant genes Pi-ta, Pi-b, Pi54 and Pi-km in rice breeding[J].,2017,(02):968.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.05.002]
[2]邢运高,刘艳,迟铭,等.黄淮稻区早熟水稻品种(品系)穗颈瘟抗性分析[J].江苏农业学报,2021,(05):1089.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2021.05.001]
 XING Yun-gao,LIU Yan,CHI Ming,et al.Resistance analysis of early-maturing rice varieties (strains) to neck blast in Huang-Huai rice region[J].,2021,(02):1089.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2021.05.001]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2017-08-09 基金项目:黑龙江省自然科学基金项目(F201329);国家科技支撑项目(2014BAD06B01);黑龙江八一农垦大学研究生创新科研项目(755);校博士启动基金项目(XDB2013-18);大庆市科技计划项目(ZD-2016-057) 作者简介:冷小梅(1991-),女,黑龙江大庆人,硕士,主要从事智能化农业信息处理研究。(E-mail)1454195935@qq.om 通讯作者:谭峰,(E-mail)tf1972@163.com
更新日期/Last Update: 2018-05-04