DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 花青素(Anthocyanin)是决定植物呈色的主要因素之一，能使植物呈现多种多样的颜色。花青素作为一种强自由基清除剂，可以预防心脑血管疾病，且具有抗氧化、抗衰老、抗突变和抗癌等多种保健功能。光作为植物生长必不可少的环境条件之一，对花青素合成有着重要的影响。因此研究光环境对植物花青素生物合成的影响具有重要意义。本文从光质、光照强度和光照时长等方面总结了光环境对植物花青素生物合成的影响，阐述了光与糖、激素协同调控花青素合作的作用，并提出了研究展望。 关键词 :花青素，生物合成，光环境 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 花青素是一类广泛存在于多种高等植物液泡中的水溶性天然色素，其本身因能够吸收500 nm左右的光而呈现特定颜色 [ 1 ] ，同时也可以使植物呈现出多种不同颜色 [ 2 ] 。在医药保健方面，花青素作为一种强自由基清除剂，可以预防心脑血管方面的疾病，且具有抗氧化、抗衰老、抗突变和抗癌等多种保健功能 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。 目前研究者们对花青素的生物合成机制已有了较为清晰的研究，并有多篇综述性研究报道 [ 7 ] [ 8 ] 。花青素的合成途径可分为三个阶段，其中苯丙氨酸为花青素的合成前体，第一阶段是由苯丙氨酸到4-香豆酰辅酶A的过程，这一阶段是在香豆酸CoA连接酶(4-coumarate: CoA ligase， 4CL)、苯丙氨酸裂解酶(Phenylalanin ammonialyase， PAL)、肉桂酸羟化酶(Cinnamate 4-hydroxylase， C4H)的作用下生成的；第二阶段是香豆酰CoA及3个丙二酰辅酶A在查尔酮合成酶(Chalcone synthase， CHS)、查尔酮异构酶(Chalcone isomerase， CHI)、类黄酮3'-羟化酶(Flavonoid 3'-hydroxylase， F3' H)和黄烷酮3-羟化酶(Flavanone 3-hydroxylase， F3H)的作用下合成二氢黄酮醇的过程；第三阶段则是在二氢黄酮醇-4-还酶(Dihydroflavonol-4-reductase， DFR)、花青素合成酶(Anthocyanidin synthase， ANS)、无色花青素双加氧酶(Leucoanthocyanidin oxygenase， LDOX)、无色花色素加双氧酶(Methyltransferase， MT)、甲基转移酶(Glucosyltransferase， GT)和葡糖基转移酶(Acyltransferase， AT)的催化下生成各种花青素的过程。花青素合成的分子调控目前分为三大类转录因子，分别为MYB转录因子、bHLH转录因子及WD40转录因子。这三类转录因子之间会相互作用形成复合体，然后通过调控的花青素结构基因的表达来调控花青素的积累量 [ 9 ] [ 10 ] 。 植物花青素的生物合成会受到许多外部环境因素的影响。光、激素 [ 11 ] 、糖 [ 12 ] 及温度 [ 13 ] 等因素都会促进或抑制花青素的合成。其中光被认为是影响植物花青素生物合成的最主要因素。 光是植物光合作用的必须因素，也是影响光敏型植物花青素合成的重要调节因素 [ 14 ] 。光可以通过调节植物花青素合成的调控基因来影响植物花青素的合成 [ 15 ] ，也会通过影响植物花青素合成的结构基因来调控花青素的生物合成 [ 16 ] 。光敏型植物花青素的积累对光具有依懒性，缺乏光照会导致花青素的合成能力降低甚至无法合成 [ 17 ] ，而非光敏型植物的花青素生物合成受光的影响不显著 [ 18 ] 。
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user: 2. 光质对植物花青素合成的影响 不同光质的光会通过影响植物花青素合成相关基因的表达来调控花青素的积累，即不同光质会引起不同途径的花青素合成 [ 19 ] [ 20 ] ，表1列出了不同光质对植物花青素合成相关基因表达的影响。光质对植物花青素合成的影响因植物种类不同而异，对同一植物的不同品种影响也不同 [ 21 ] [ 22 ] 。 Table 1 Effects of light quality on the expression of genes involved in the anthocyanin synthesi 光质 Light quality 物种 Species 结构基因 Structural genes 转录基因 Regulator genes 参考文献 References UV-A 芜菁 Brassica rapa (L.) CHS (+) 周波 [ 23 ] UV-B 芽苗菜 Vigna radiata (L.) R. Wilczak CHI (+)， CHS (+)， F3H (+)， DFR (+)， ANS (+) 鲁燕舞 [ 19 ] UV-A 靑甘蓝 Brassica oleracea (L.) F3’H (+)， LDOX (+)， PAL (+)， DFR (+) BoMYB2 (+)， BoTT2 (+)， 齐艳等 [ 24 ] 紫甘蓝 Brassica oleracea (L.) F3’H (+)， LDOX (+)， GST (+) BoTT2 (+)， UV-B 靑甘蓝 Brassica oleracea (L.) DFR (+)， GST (+)， LDOX (+) BoMYB1 (+)， BoMYB3， (+)， BoMYB4 (−)， BoMYB12 (−) 紫甘蓝 Brassica oleracea (L.) DFR (+)， GST (+)， LDOX (+)， PAL (+)， CHI (+)， F3’H (+)， GST (+) BoMYB2 (+)， BoMYB12 (+) 蓝光 菊花 Dendranthema morifolium (Ramat.) Tzvel CHS1 (+)， CHS2 (+)， F3’H (+)， ANS (+)， 3GT (+)， 3MT (+) 李梦灵 [ 25 ] 红光 菊花 Dendranthema morifolium (Ramat.) Tzvel CHS2 (−)， F3’H (−) MYB4 (−) 红光 紫甘薯叶 Ipomoea batatas (L.) Lam DFR (+)， F3H (+) 李国良等 [ 26 ] UV-A 芜菁 Brassica rapa (L.) CHS (+)， F3H (+)， DFR (+) 王宇 [ 20 ] 蓝光+ UV-B 复合光 芜菁 Brassica rapa (L.) BrCHSl (+)， BrCHS4 (+)， BrCHS5 (+) MYB4 (+)， MYB12 (+)， MYB111 (+) 蓝光 红梨 Pyrus spp. PpCHS (+)， PpPAL (+)， PpCHI (+)， PpF3H (+) PpMYB10 (+)， Tao等 [ 27 ] 表1. 光质对花青素合成相关基因表达的影响 2.1. 可见光 于多数光敏型植物而言，红光抑制花青素的合成，蓝光促进花青素合成，当两者以一定比例组合照射时，可较大程度提高植物花青素的含量 [ 28 ] [ 29 ] ，两者的最佳比例因品种而异。 多数研究表明红光不利于植物花青素的生物合成，会影响植物的着色。如增加光源中红光的比例，樱桃番茄果实着色较差 [ 30 ] ；单一红光照射下，水培生菜的花青素含量最低 [ 31 ] 。在紫叶甘薯中，红光会通过影响花青素合成途径的下游关键结构基因的表达来抑制花青素的形成 [ 26 ] 。但是也有研究发现红光可以促进花青素的形成 [ 21 ] [ 32 ] ，说明光质对花青素的生物合成的影响是因植物种类而异的。 大部分研究都表明，蓝光对植物花青素合成的影响起促进作用，有利于植物组织中花色苷的酰化，提高花色苷的稳定性 [ 33 ] 。如在温室条件下，对红叶白菜进行蓝光补光处理可以增加其花青素含量 [ 34 ] ；用蓝光处理茶树能促进茶叶花青素的积累 [ 35 ] ；较白光而言，蓝光处理条件下的马铃薯花青素含量较多 [ 36 ] 。 此外，研究表明橙光、绿光会抑制葡萄果实花青素积累，而黄光促进了花青素的积累 [ 37 ] 。但也有研究发现黄光会抑制红栌叶片花青素的合成 [ 38 ] 。这可能与植物的类型或花青素的合成部位有关。 2.2. UV辐射 紫外光(UV)很多时候对植物而言是作为一种环境胁迫而存在的，会对植物造成损伤。但对光敏型植物而言，UV辐射水平对黄酮类、花青素的积累起着主导作用 [ 39 ] ，UV辐射可作为光信号分子来刺激植物花青素的生物合成。紫甘蓝和青甘蓝在经过UV-A和UV-B处理后，花青素含量显著增高，并且使用UV-B处理要比使用UV-A处理更有效 [ 24 ] 。UV-B会通过光感受器激活花青素合成途径，最终促进花青素的积累 [ 40 ] 。UV-A照射处理也能通过上调植物花青素生物合成相关酶基因的表达量来促进萝卜芽中花青素的合成 [ 41 ] 。而UV-C能上调花青素的结构基因和转录因子的表达量，增加其花青素的含量与种类 [ 42 ] 。 2.3. 远红光 远红光对植物花青素的生物合成也存在一定的影响。在植物感受光信号的光受体中，光敏色素吸收红光与远红光，而花青素的合成会受到红光与远红光比例的影响，红光/远红光比例大于1时，着色较好 [ 43 ] [ 44 ] 。在樱桃萝卜上，远红光会抑制其叶片的花青素合成 [ 45 ] 。在某些情况下，远红光还能逆转或抵消红光和蓝光对植物花青素的促进作用，如苹果中，远红光会抵消掉红光对花青素积累的促进作用 [ 32 ] 。
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user: 3. 光照强度对植物花青素合成的影响 有学者认为，植物花青素的积累依赖于光照强度，而非花青素类黄酮的合成 [ 46 ] 。光强可以通过光感受器激活花青素合成途径，最终促进花青素的积累 [ 27 ] 。花青素的高积累伴随着类囊体膜的非堆叠，是一种光保护机制，可防止活性氧的形成 [ 47 ] ，但这种光保护作用只有当植物消耗热能的能力超过了消除多余光能的需要时才会发挥作用 [ 48 ] 。光照强度对花青素合成的调控主要是还原糖、PAL、CHI、DFR及净光合速率Pn的正向促进和叶绿素的抑制共同作用的结果 [ 49 ] 。在一定光照范围内，随着光照强度的增大，与花青素生物合成、转运和调控相关的基因表达上调，花青素的积累量增加 [ 50 ] 。 3.1. 强光 强光很多时候作为一种胁迫，会通过激发植物花青素的光保护作用来提高花青素含量 [ 51 ] [ 52 ] 。但植物在单色光下生长会降低其对强光胁迫的应对能力，因此单色光处理之后处于强光条件下，植物花色素含量仍会减少 [ 53 ] 。研究认为强光可以通过促进花青素合成的结构基因或调控基因的表达活化花青素生物合成途径 [ 54 ] ，使花青素的积累量增多，从而使植物的着色更明显。但是这种强光诱导的花青素积累会受到叶片发育程度的影响 [ 55 ] 。 3.2. 弱光 一般认为低光照强度会减低植物花青素的含量 [ 56 ] ，因为弱光条件下植物的生长会受到限制，因此会通过下调花青素的含量来维持叶片的化合生理稳定性 [ 57 ] 。如遮荫会导致紫罗勒叶片变薄，使其花青素含量显著降低(P < 0.01) [ 55 ] 。但是也有研究表明对苹果进行套袋处理能避免强光分解光敏色素，从而使得苹果在去袋后缩短了花青素合成的光诱导期 [ 32 ] 。
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user: 4. 光照时长对植物花青素合成的影响 光照时长也会影响植物花青素的生物合成。实际生产中，人们常通过延长或缩短植物的光照时间来调控植物的生长。长光周期能显著提高植物花青素、叶绿素、还原糖以及ABA的含量 [ 49 ] 。使用不同光质对植物进行生物补光可以促进植物的营养生长 [ 58 ] ，也可以促进植物花青素的生物合成 [ 12 ] 。用UV-A与UV-B对甘蓝处理6 h能使其花青素合成达到一个相对较高的含量 [ 24 ] ；对芜菁地下根暗处理部分再进行光照处理时，CHS基因的表达量会随着光照时间的延长逐渐提高，花青素含量随之得到提高 [ 59 ] 。这表明适当延长植物的光照时长，可以提高花青素的含量 [ 60 ] 。
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user: 5. 光与糖、激素协同调控植物花青素的合成 外源糖和激素调控植物花青素的合成积累主要依赖于光信号 [ 61 ] [ 62 ] ，光照和糖互作可以通过影响某些基因的表达进而影响转基因拟南芥花青素的代谢 [ 63 ] 。光与糖、激素协同调控植物花青素生物合成的示意图见图1。有研究认为糖不仅可以作为碳源参与光诱导的花青素的合成，也可能作为一种信号分子参与光诱导的CHS的表达 [ 12 ] 。也有研究认为植物组织中可溶性糖的增多能够促进植物花青素的生物合成 [ 64 ] [ 65 ] ，但是这种糖类诱导的花青素的合成是依赖于光信号的，也会受到激素的调控 [ 66 ] 。研究认为乙烯是通过抑制蔗糖运输蛋白的表达来抑制蔗糖诱导的花青素在光照条件下的合成积累 [ 67 ] ，而细胞分裂素对花青素的影响则是通过作用于光合电子传递链的下游，激活正调控因子PAP1、(E) GL3和TT8的表达，抑制负调控因子MYBL2的转录水平，从而参与蔗糖诱导花青素生物合成 [ 68 ] 。 图1. 光与糖、激素协同调控花青素生物合成示意图
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user: 6. 问题与展望 光作为一种调控植物生长的重要因子，在植物生产上的实际应用非常广泛。除了调控植物的生物量和花期外，光还可以用于调控植物花青素的生物合成，特别是在环境因子可调控的设施栽培条件下。而花青素除了能调控植物的颜色外还具有重要的医药保健功能，这使得开发富含植物花青素的食品有良好的市场前景与经济效益。但是目前通过光来调控植物花青素合成的研究还不充分，其调控网络尚不完全清楚。 不同种类植物的花青素生物合成受光调控存在差异，这就要求我们继续深入研究，以揭示光质、光照强度和光照时长调控花青素合成的机制，以及光照与糖、激素、温度、水分等因素的互作影响。
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user: 摘 要 为了研究2种鼠尾草对CdCl 2 胁迫的耐受性差异并分析这种差异的生理机制，采用水培的方式，研究不同浓度CdCl 2 (0、60、100、140、180 mg∙L −1 )处理对美丽鼠尾草(Salvia meiliensis)、贵州鼠尾草(Salvia. Cavaleriei)生长情况、叶片抗氧化酶活性，根部质膜H + -ATP酶和质膜Ca 2+ -ATP酶活性以及氮(N)、磷(P)含量的影响。结果显示：1) 贵州鼠尾草地上部分、地下部分以及植株的干重在CdCl 2 浓度为140 mg∙L −1 时低于对照，而美丽鼠尾草地上部分、地下部分以及植株的干重在CdCl 2 浓度为100 mg∙L −1 时就低于对照；2) 随着CdCl 2 浓度的增加，贵州鼠尾草叶片的过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)活性受到的促进作用逐渐增强，而美丽鼠尾草POD和CAT活性所受的促进作用分别在CdCl 2 浓度为100、180 mg∙L −1 时开始减弱；3) 2种鼠尾草Ca 2+ -ATP酶活性均在CdCl 2 浓度为140 mg∙L −1 时受到抑制，但是贵州鼠尾草质膜Ca 2+ -ATP酶活性受抑制程度小于美丽鼠尾草，贵州鼠尾草质膜H + -ATP酶活性在CdCl 2 浓度为180 mg∙L −1 时受到抑制，而美丽鼠尾草质膜H + -ATP酶活性在CdCl 2 浓度为100 mg∙L −1 时就受到抑制；4) 贵州鼠尾草N、P含量在CdCl 2 的浓度为180 mg∙L −1 时低于对照，而美丽鼠尾草N、P含量在CdCl 2 的浓度为140 mg∙L −1 时就低于对照。研究表明，贵州鼠尾草POD和CAT这2种抗氧化酶对CdCl 2 胁迫的耐受性高，使其质膜过氧化程度低于美丽鼠尾草，同时贵州鼠尾草根部质膜Ca 2+ -ATP酶和H + -ATP酶活性对CdCl 2 胁迫的耐受性强，使其N、P吸收受抑制程度低于美丽鼠尾草；是贵州鼠尾草对CdCl 2 胁迫的耐受性高于美丽鼠尾草的原因。 关键词 :CdCl 2 胁迫，鼠尾草，氮含量，磷含量，抗氧化酶，质膜Ca 2+ -ATP酶，质膜H + -ATP酶 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 当今社会工农业生产发展迅速，工业“三废”排放量日益增大，农业生产中农药化肥的使用量逐步提高，使土壤中镉(Cadmium， Cd)含量不断上升，Cd污染已经成为最严重的环境污染之一 [ 1 ] 。Cd污染能引起植物的生理代谢紊乱，抑制其正常生长发育，从而降低产量与质量 [ 2 ] 。质膜作为植物与周围环境的屏障，是植物体最早受到重金属影响而引起胁迫反应的部位 [ 3 ] 。Cd 2+ 能影响植物抗氧化系统的正常工作，诱导质膜过氧化，因此抗氧化酶活性的维持和提高常作为植物耐Cd 2+ 胁迫能力的参考 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。质膜ATP酶是质膜上由ATP驱动的阳离子泵，其群体含有多个与重金属离子跨膜运输有关的酶，在离子运输(质膜H + -ATP酶)、信号转导(质膜Ca 2+ -ATP酶)等方面作用显著 [ 7 ] 。多项研究表明，Cd 2+ 胁迫会抑制质膜ATP酶的活性，但是植物种类的不同，质膜ATP酶活性受抑制的Cd 2+ 浓度也不同 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。Cd 2+ 进入植物体内会对营养元素的吸收造成影响，不同种类植物的Cd 2+ 耐受程度不同，其营养元素的吸收能力受Cd 2+ 的影响也存在差异 [ 11 ] 。营养元素的吸收发生变化可以影响到植物的生长情况，这可以为研究植物对Cd 2+ 的耐受能力提供参考。 美丽鼠尾草(Salvia meiliensis)和贵州鼠尾草(Salvia. cavaleriei)同属于唇形科(Labiatae)鼠尾草属(Salvia)荔枝草亚属(Subg. Sclarea)丹参组(Sect. Drymosphace)中的植物 [ 12 ] 。近年来鼠尾草属植物因其适应性强，花期长而集中，被用于道路旁边、河湖岸边、园林等的绿化装饰 [ 12 ] 。美丽鼠尾草和贵州鼠尾草不但有很高的药用价值 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] ，而且花期较长、生态适应能力较强，也可以被引种、栽培和驯化作为观赏性植物。目前，关于美丽鼠尾草和贵州鼠尾草对CdCl 2 胁迫的耐受机制的研究尚未见报道。因此，本试验以这2种鼠尾草为材料，采用水培方法，研究不同浓度的CdCl 2 对这2种鼠尾草幼苗的生长、抗氧化酶活性、MDA含量、根部质膜H + -ATP酶和质膜Ca 2+ -ATP酶活性以及N、P含量的影响，并分析了2种鼠尾草对CdCl 2 耐受性差异的生理机制，以期为2种鼠尾草的引种、栽培等提供一定的理论基础和参考依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料 美丽鼠尾草和贵州鼠尾草分别引种自安徽省岳西县郊外和湖南张家界市，供试材料均为一年生的实生苗，栽植于北京师范大学珠海分校苗圃。 2.2. 试验方法 选择选择生长良好，长势基本一致的美丽鼠尾草和贵州鼠尾草各15株，置于水培缸中，用霍格兰氏(Hoagland)营养液进行培养。待植株恢复生长后，设5个CdCl 2 处理浓度0、60、100、140、180 mg∙L −1 ，每个处理3次重复，进行一次性CdCl 2 处理20 min。处理后随机排列于温室进行培养，7 d后收获不同处理水平下的植株，测量生长指标，取2种鼠尾草植株第7片叶立即测定MDA含量，取第3片叶与部分根密封于封口袋后立即保存于−70℃冰箱中，叶片用于测定抗氧化酶活性、根用于测定质膜H + -ATP酶活性、质膜Ca 2+ -ATP酶活性，剩下的根烘干后用于测定N、P含量。 2.3. 测定方法 2.3.1. 生长指标的测定 将植株分为地上部(叶片、径干)与地下部(根系)，用去离子水清洗，吸水纸吸干水分后，在103℃烘箱内杀青30 min，再在75℃下烘干至恒重，计算单株鼠尾草地上和地下部生物量。 2.3.2. MDA含量的测定 取叶片1.0 g，加入少量石英砂和10%三氯乙酸2 ml，研磨至匀浆，再加8 ml 10%三氯乙酸进一步研磨，匀浆以4000 r/min离心10 min，其上清液为MDA提取液。MDA含量测定采用Heath和Packer的方法 [ 15 ] 。提取液与硫代巴比妥酸(TBA)在酸性条件下加热可发生显色反应，反应溶液在532 nm、600 nm和450 nm波长处测定吸光度值，公式： C MDA = 64.5 ( A 532 − A 600 ) − 0.56 A 450 MDA 含 量 = [ C DMA × 提 取 液 总 量 ( ml ) ] / 植 物 组 织 鲜 重 (g) 可算出中MDA含量(μmol∙g −1 FW) 2.3.3. 抗氧化酶活性的测定 取叶片1.0 g置与预冷的研钵中，加入适量预冷的pH7.0磷酸缓冲液和少量石英砂冰浴研磨成匀浆后，转入10 ml容量瓶中，并用缓冲液冲洗研钵数次，合并冲洗液，并定容到10 ml。取提取液5 ml于离心管中，经4℃冷冻离心机15，000 ×g下离心15 min，上清液为抗氧化酶粗提液，4℃下保存备用。CAT活性采用Aebi的紫外吸收法 [ 16 ] 测定，以每分钟内A 240 降低0.1的酶量为1个酶活单位(u)来表示。POD活性采用Polle的愈创木酚法 [ 17 ] 测定，以每分钟内A 470 变化0.01为1个过氧化物酶活性单位(u)表示。 2.3.4. 根部质膜H + -ATP酶和质膜Ca 2+ -ATP活性测定 质膜H + -ATP酶和质膜Ca 2+ -ATP提取参照Wang等 [ 18 ] 的方法，取0.5 g根部样品加入2倍(m/V)体积预冷的磷酸盐缓冲液(PBS)，冰浴研磨。研磨液经4层纱布过滤，滤液经4℃冷冻离心机13，000 × g离心30 min，取上清液测定ATP酶活性。参照Wang等 [ 18 ] 的方法测定质膜H + -ATP酶活性(μg∙mg −1 ∙h −1 )；参照Ohnish等 [ 19 ] 的方法测定质膜Ca 2+ -ATP酶活性(μg∙mg −1 ∙h −1 )。 2.3.5. 营养元素N、P的测定 将烘干至恒重的根部粉碎至粉末，称取0.5 g于250 ml消煮管，加入0.2 g硫酸铜、6 g硫酸钾及20 mL硫酸用消化炉(上海纤检HYP-320二十孔智能消化炉)在200℃~350℃消煮至澄清，放冷后，移入100 mL容量瓶中定容混匀备用。采用Anantakrishnan等 [ 20 ] 的凯氏定氮法利用定氮仪(上海纤检KDN-103F凯氏定氮仪)测定N含量(mg∙g −1 )。采用María等 [ 21 ] 的磷钼蓝比色法测定P含量(mg∙g −1 )。 2.4. 数据分析 利用SPSS 22.0统计软件进行One-way ANVOA方差分析，并进行Duncan多重比较；对根部质膜H + -ATP酶和质膜Ca 2+ -ATP酶活性与叶片中N、P含量进行Pearson相关性分析。用Microsoft Excel 2013绘制图表。
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user: 3. 结果与分析 3.1. CdCl 2 胁迫对两种鼠尾草生长的影响 由图1可知，在60、100 mg∙L −1 CdCl 2 胁迫下促进了贵州鼠尾草的生长，使其地上部分、地下部分以及 图1. 不同浓度CdCl 2 处理对贵州鼠尾草和美丽鼠尾草生长发育影响 植株的干重升高，而美丽鼠尾草的生长仅在CdCl 2 浓度为60 mg∙L −1 时受到促进，在CdCl 2 浓度为100 mg∙L −1 时生长受到抑制，其地上部分、地下部分以及植株的干重均显著降低。美丽鼠尾草在CdCl 2 浓度为140 mg∙L −1 时地上部分、地下部分以及植株的干重较对照分别降低35.06%、20.83%、26.40%，贵州鼠尾草3项指标在CdCl 2 浓度为140 mg∙L −1 时较对照分别降低9.09%、18.18%、13.00%。 3.2. CdCl 2 胁迫对两种鼠尾草叶片抗氧化酶活性与MDA含量的影响 由图2可知，CdCl 2 对2种鼠尾草CAT与POD的活性产生了促进作用。贵州鼠尾草CAT与POD的活性受到的促进作用随着CdCl 2 浓度的升高而增强，而美丽鼠尾草CAT活性受到的促进作用在CdCl 2 浓度为180 mg∙L −1 时开始减弱，其POD活性受到促进作用在CdCl 2 浓度为100 mg∙L −1 时开始减弱。2种鼠尾草MDA含量随着CdCl 2 浓度的增加而逐渐上升，在CdCl 2 浓度为60、100、140、180 mg∙L −1 时美丽鼠尾草MDA含量分别比对照高106.47%、138.81%，236.68%、310.61%，贵州鼠尾草MDA含量分别比对照高77.47%、121.31%、211.23%、245.82%，美丽鼠尾草MDA含量的上升幅度在各CdCl 2 浓度下均高于贵州鼠尾草。 图2. CdCl 2 胁迫对美丽鼠尾草和贵州鼠尾草叶片MDA含量以及POD和CAT活性的影响 3.3. CdCl 2 胁迫对两种鼠尾草根部质膜H + -ATP酶和质膜Ca 2+ -ATP酶活性的影响 由图3可知，随着CdCl 2 浓度升高，2种鼠尾草根部质膜H + -ATP酶和质膜Ca 2+ -ATP酶活性先受到促进后受到抑制。在CdCl 2 浓度为60、100、140 mg∙L −1 时贵州鼠尾草质膜H + -ATP酶活性受到不同程度的促进，而美丽鼠尾草质膜H + -ATP酶活性仅在CdCl 2 浓度为60 mg∙L −1 时受到促进。在CdCl 2 浓度为60、100 mg∙L −1 时，2种鼠尾草质膜Ca 2+ -ATP酶活性均受到促进，在CdCl 2 浓度为140 mg∙L −1 时，2种鼠尾草Ca 2+ -ATP酶活性均开始受到抑制，但是美丽鼠尾草质膜Ca 2+ -ATP酶活性所受抑制程度高于贵州鼠尾草。 图3. 不同浓度CdCl 2 胁迫对美丽鼠尾草和贵州鼠尾草根部质膜Ca 2+ -ATP酶与H + -ATP酶活性的影响 3.4. CdCl 2 胁迫对两种鼠尾草根部N、P含量的影响 由图4可知，随着CdCl 2 浓度的增加，2种鼠尾草N、P的含量均先升高后降低。贵州鼠尾草N含量在CdCl 2 浓度为100 mg∙L −1 时最大，P含量在CdCl 2 浓度为60 mg∙L −1 时最大，其N与P的含量在CdCl 2 浓度为180 mg∙L −1 时才低于对照。美丽鼠尾草N、P的含量在CdCl 2 浓度为60 mg∙L −1 时最大，在CdCl 2 浓度为140 mg∙L −1 时就低于对照。在CdCl 2 浓度为140 mg∙L −1 时，贵州鼠尾草N、P含量分别比对照高 图4. 不同浓度CdCl 2 胁迫对美丽鼠尾草和贵州鼠尾草根部N、P含量的影响 13.23%、3.28%，美丽鼠尾草N、P含量分别比对照低5.95%、11.60%。 3.5. 2种鼠尾草根部质膜H + -ATP酶活性、Ca 2+ -ATP酶活性、N含量 以及P含量之间的相关性分析 Table 1 Correlation analysis between plasma membrane H+-ATPase， Ca2+-ATPase activity， N content and P content in two Salvia species (n = 30 指标 氮含量 磷含量 质膜H + -ATP酶活性 质膜Ca 2+ -ATP酶活性 氮含量 1 0.857 ** 0.783 ** 0.839 ** 磷含量 1 0.679 ** 0.794 ** 质膜H + -ATP酶活性 1 0.864 ** 质膜Ca 2+ -ATP酶活性 1 表1. 2种鼠尾草根部质膜H + -ATP酶、Ca 2+ -ATP酶活性、N含量以及P含量之间的相关性分析(n = 30) 注：表中“**”表示在0.01水平显著相关。 从表1可知，2种鼠尾草根部质膜H + -ATP酶活性、Ca 2+ -ATP酶活性活性、N含量以及P含量之间均呈极显著正相关(P < 0.01)。
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user: 4. 讨论与结论 MDA含量常被作为植物细胞过氧化水平和受损程度的判断指标 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] 。CAT和POD是细胞中重要的抗氧化酶，它们可以将H 2 O 2 转化为H 2 O，从而有效阻止H 2 O 2 的积累，防止质膜过氧化 [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] 。有研究表明，植物细胞内活性氧的产生速率超过了活性氧的清除速率，会使得植物膜质过氧化程度加重，MDA含量上升 [ 28 ] 。本研究，贵州鼠尾草和美丽鼠尾草MDA含量随着CdCl 2 浓度的增加而持续升高，表明2种鼠尾草细胞内H 2 O 2 的清除速率小于H 2 O 2 的生成速率，导致2种鼠尾草质膜受到伤害程度逐渐加大。随着CdCl 2 浓度增加，贵州鼠尾草POD和CAT活性受到的促进作用逐渐增强，但美丽鼠尾草POD和CAT活性所受的促进作用分别在CdCl 2 浓度为100、180 mg∙L −1 时开始减弱。表明贵州鼠尾草POD和CAT这2种抗氧化酶对CdCl 2 胁迫的耐受性高，使得贵州鼠尾草质膜过氧化程度低于美丽鼠尾草，MDA含量的上升幅度小于美丽鼠尾草。 质膜H + -ATP酶是细胞上重要的功能蛋白，它能为物质跨膜转运提供驱动力，带动一系列次级运输体系对各种营养物质、离子的转运 [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] 。质膜Ca 2+ -ATP酶能对细胞内Ca 2+ 平衡起微调作用，Ca 2+ 可以通过信号传递影响质膜H + -ATP酶活性 [ 7 ] [ 10 ] 。有研究表明，Cd 2+ 进入植物细胞会造成Ca 2+ 浓度上升，同时使质膜Ca 2+ -ATP酶活性下降，Ca 2+ 无法有效泵出细胞，于是通过信号传递降低质膜H + -ATP酶mRNA的转录水平，导致质膜H + -ATP酶活性降低 [ 10 ] 。本研究的结果证实了上述结论，2种鼠尾草质膜Ca 2+ -ATP酶活性和质膜H + -ATP酶活性呈极显著正相关，质膜Ca 2+ -ATP酶活性和质膜H + -ATP酶活性与N、P的含量也呈极显著正相关。2种鼠尾草质膜Ca 2+ -ATP酶活性在CdCl 2 浓度为140 mg∙L −1 时受到抑制，但是贵州鼠尾草Ca 2+ -ATP酶活性受抑制程度小于美丽鼠尾草，这说明贵州鼠尾草质膜Ca 2+ -ATP酶对CdCl 2 胁迫的耐受性强。贵州鼠尾草质膜H + -ATP酶活性在CdCl 2 浓度为100 mg∙L −1 时仍受促进，但美丽鼠尾草质膜H + -ATP酶活性在此浓度下已受到抑制，这说明贵州鼠尾草质膜H + -ATP酶对CdCl 2 胁迫的耐受性强于美丽鼠尾草，因此表现为贵州鼠尾草N、P含量在CdCl 2 浓度为180 mg∙L −1 时才低于对照，而美丽鼠尾草N、P含量在CdCl 2 浓度为140 mg∙L −1 时就低于对照；在生长上表现为贵州鼠尾草地上部分、地下部分以及植株的干重在CdCl 2 浓度为140 mg∙L −1 低于对照，美丽鼠尾草地上部分、地下部分以及植株的干重在CdCl 2 浓度为100 mg∙L −1 时就低于对照。2种鼠尾草根部质膜H + -ATP酶活性、质膜Ca 2+ -ATP酶活性、N含量、P含量以及地上部分、地下部分和植株的干重所受抑制时的CdCl 2 浓度并未完全吻合，说明质膜H + -ATP酶和质膜Ca 2+ -ATP酶的活性只是影响植物N、P吸收的一部分原因，并且N、P的含量也只是影响植物生长的一部分原因。 综上所述，美丽鼠尾草POD和CAT这两种抗氧化酶对CdCl 2 胁迫的耐受性低于贵州鼠尾草，使其质膜过氧化程度高于贵州鼠尾草，这是美丽鼠尾草对CdCl 2 耐受性低于贵州鼠尾草的原因之一；美丽鼠尾草质膜H + -ATP酶和质膜Ca 2+ -ATP酶对CdCl 2 胁迫耐受性低于贵州鼠尾草，使其对N、P的吸收更容易受到抑制，这是美丽鼠尾草对CdCl 2 胁迫的耐受性低于贵州鼠尾草的原因之二。本研究初步比较了2种鼠尾草对CdCl 2 胁迫耐受差异，为这2种鼠尾草作为观赏植物进行引种、栽培提供了参考。基于贵州鼠尾草对CdCl 2 胁迫有着较高的耐受性，可以进一步研究其对Cd 2+ 的吸收、解毒机理以及相关抗逆性基因的表达，探究其能否作为一种Cd超积累植物，用于对土壤Cd污染的修复。
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user: 摘 要 聚风型风筒的聚风效率与装置尺寸密切相关。本文基于数值仿真方法，结合实验验证，对不同尺寸的聚风装置的速度分布、压力分布等流场特性进行了研究，表明聚风装置的尺寸在低于某临界值时，聚风效率会随着装置尺寸的减小急剧下降；而高于该值时聚风效率变化缓慢。 关键词 :低风速，聚风筒，尺寸效应，汇聚特性，流场分布 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，随着国民经济的快速发展，整个社会对能源的需求量正在急剧上升，然而对于我国来说，传统化石能源不论是从可持续性以及环境角度，均已经难以满足社会发展的要求，发展新能源已逐步成为能源发展的重要目标。在风电行业，我国的大型风电场大多位于“三北”地区，这给基础建设、电力输送、监控管理以及运行维护都带来相当的难度，对于中东部以及南部等人口密集地区，经济基础好，能源及电力需求量大，风能密度普遍不高，年平均风速大多数处于低风速环境，如何高效利用低品位风能进行发电，得到人们越来越广泛的重视。 在低品位风能的高效利用方面，张臣等人通过对渐缩型聚风装置的研究，探索了渐缩型风筒对于微风汇聚的积极作用 [ 1 ]；田德等人对渐缩–渐扩型聚风筒进行了相关实验研究，提出一种聚风型风筒的方法，对风能进行浓缩，达到了聚风提速的效果 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]；大屋裕二与张兴联合研制了紧凑型聚风发电装置，利用出口处的负压抽吸作用对聚风筒风能进行提速，表明渐扩型聚风筒有着优秀的聚风能力 [ 6 ] [ 7 ] 。在对低品位风能聚风型风筒的研究过程中，本研究团队注意到风筒的尺寸对于风机的效率有着较大影响，且不同的模型尺寸对模型聚风能力的影响程度也各不相同。因此，本文基于CFD数值模拟仿真方法 [ 8 ] ，采用参数化设计与实验研究相结合的方式，针对聚风筒尺寸效应对于低品位聚风效果的影响规律以及变化趋势进行了重点研究。
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user: 2. 物理模型 本文研究的对象为聚风筒模型，如图1(a)和图1(b)所示，该模型主要由三段构成，前端为收缩管型进口，后端为扩张管型出口，中间为直筒状喉口。前端收缩管长度为l in ，进口张角为θ in ；后端扩张管长度为l out ，出口张角为θ out ；中间喉口段长度l mid ，喉口段直径为d m 。 采用控制变量的方法，主要研究尺寸变化对聚风筒聚风效率的影响规律。文中选择喉口直径为500 mm的模型作为参照模型，并设置喉口直径分别为800 mm，1200 mm，1600 mm模型作为放大实验对照组，设置喉口直径为300 mm，200 mm，100 mm，50 mm的模型作为缩小实验对照组，各组对照模型以其喉口直径大小为依据，等比例进行缩放。 图1. 三维模型及结构参数。(a) 三维模型；(b) 结构参数
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user: 3. 聚风筒数值仿真模型及实验验证 3.1. 数值仿真模型 本文采用全流场数值模拟的方法，对聚风筒的内流场运动规律及外流场运动规律进行研究。为提高计算精度同时降低网格总数，文中采用远场模型与近场模型相配合形成混合结构的数值计算模型，如图2(a)所示。远场模型为大长方体流体域，并且宽度和高度在尺寸上均高于风筒最大直径的10倍，而长度方面则高于风筒总长的20倍 [ 7 ] 。 图2. 聚风筒全流场模型及模型网格剖面图。(a) 数值计算模型；(b) 网格划分 在网格划分方法上，近场模型采用非结构化网格的方式进行划分，并在近壁面处生成3层结构化三棱柱网格 [ 7 ] ，如图2(b)所示。模型的远场采用结构化网格进行划分，控制各个位置的网格疏密度，使得内部网格密度较大，越靠近边缘网格密度越小。采用混合网格的方式将结构化远场模型与非结构化近场模型进行连接，获得整体网格数663万。 3.2. 实验测试系统及数值结果验证 将上述对照实验中的参照模型(喉口直径500 mm)按照1:1大小做出实物模型，并依据实验要求放置于实验风场中，具体实物模型与测试方法如下图3所示。对风洞出口进行风场区域量化，选择该风洞出口处面平均风速最接近3 m/s的位置，进行实验测试工作，经测算实验风场的平均风速为2.45 m/s。 图3. 聚风筒实验测试系统 按照上述数值模拟方法进行仿真计算，为表征流体沿流线的速度分布规律，数值仿真的采点方法为沿着垂直于轴线方向等间距采点，如图4(a)所示。针对参照模型(喉口直径500 mm)各测点位置按照来流风速为2.45 m/s进行测试，分别进行实验测试和数值仿真，得到喉口处的风速值，如图4(b)所示，结果显示，各个测点处数值仿真结果与实验测试结果有较好的吻合度，表明本文构建的聚风筒数值模型的有效性。另外，对仿真模型喉口处的风速值取加权平均，可知在来流风速为2.45 m/s时，模型的喉口平均风速达到3.26 m/s，其喉口处平均风速相对于来流风速值提升了33%，这说明本文提出的聚风筒模型具有明显的低风速风能汇聚效果。 图4. 不同测点位置及风速分布曲线。(a) 测点位置；(b) 风速值曲线
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user: 4. 聚风筒尺寸效应计算结果及分析 图5和图6分别为不同尺寸下的聚风筒速度云图和压力云图。分析可得，在模型喉口直径不低于500 mm时缩小或放大参照模型的尺寸，喉口速度均保持在较高水平，而且随着尺寸由大到小，喉口风速也是呈现出正相关线性变化趋势，但是当喉口直径低于500 mm时，喉口风速会急剧下降，喉口风速大小依然呈现与模型尺寸大小成正相关的变化趋势。分析原因为：空气具有一定的粘性，根据粘性力方程τ = μ∙du/dz，在模型尺寸较小时(即z值较小时)，模型内流场的速度梯度du/dz较大，粘性应力以及摩擦损失较高，进而阻止了风筒内气体流速的提高，而当模型尺寸较大时，这种阻碍作用相对减弱。而且模型较小时，边界层厚度相对于模型尺寸来说就相对较大，边界层效应带来的流动损失也会更大，因而在模型喉口直径低于500 mm后，喉口风速的下降速度也会加快。当模型尺寸放大到参照组模型的2.4倍(喉口直径1200 mm)及以上时，喉口的风速并不能带来较为明显的提升，这也与边界层效应和空气粘性效应相对于模型整体尺寸来说达到饱和有关。 图5. 不同尺度下的风筒速度云图 图6. 不同尺度下的风筒压力云图 图7. 聚风筒喉口风速比随风筒尺寸的变化曲线 根据边界层理论可知，流体贴近固体壁面的速度为零，并沿着径向逐渐提升至和喉口最大风速值相接近，由于不同尺寸的模型喉口风速值近似为3 m/s，变化幅度小，而模型的喉口直径却有较大变化，根据粘性应力理论，流体在模型喉口处速度沿着径向变化将有很大差距，粘性应力的大小也相差甚远。本文为表征粘性力针对不同规格聚风筒的尺寸效应，将模型喉口平均风速与喉口直径的比值作为速度梯度du/dz的近似代替，绘制成如下曲线，考察该特征曲线同时对比图7可以看出，随着模型尺寸的减小，喉口风速急剧下降的同时，喉口处的速度梯度也急剧上升，由此侧面说明了上述尺寸效应分析的正确性。 针对不同尺寸的数值模型，对其喉口截面风速值取加权平均，绘制成如图8所示特征曲线，当喉口直径低于500 mm时，模型尺寸对模型气动特性的影响明显，且尺寸越小，喉口风速的下降趋势越大，而高于此值时，逐渐增大模型尺寸，模型喉口风速的增加趋势将逐渐趋缓，此结果与上述云图分析结果吻合。 图8. 不同尺度下的喉口平均风速变化曲线
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user: 5. 结论 本文研究了聚风筒在低品位风能汇聚下的尺寸效应，考察了不同尺寸下聚风结构内外的流动分布和特征，同时也量化分析了尺寸效应对于汇聚特性的影响规律，得到结论如下： 1) 针对本文研究的聚风筒结构，喉口处的聚风能力与风筒尺寸成正相关关系，变化曲线符合指数型变化规律，当喉口直径低于500 mm时，风筒的聚风能力会随着尺寸的减小急剧下降，而风筒直径高于500 mm时，风筒聚风能力的上升幅度将减弱，并随尺寸的增大而逐渐趋于平稳。 2) 聚风筒的尺寸效应与聚风筒内粘性力摩擦损失的大小密切相关，风筒尺寸较小时，筒内流体速度梯度大，摩擦损失高，聚风效率低；风筒尺寸较大时，筒内流体速度梯度小，摩擦损失低，聚风效率高。
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user: 摘 要 超声波流量计作为一种重要的工业计量设备，被广泛应用在流体检测方面。不同设计的流量计采集不同的特征，在每时每分每处产生大量的数据，这些数据相似度不一、结构不定。传统的机器学习无法高效处理这种不同分布的学习，需要应用迁移学习方法。本文使用迁移学习处理不同流量计产生的类似数据，在数据相似度较高的情况下进行了迁移学习，实验获得了较好的效果。 关键词 :超声波流量计，迁移学习，TrAdaBoost Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着信号采集和信息处理技术的日趋成熟，超声波技术被广泛运用在生产生活当中，超声波流量计就是超声波技术在工业上的重要应用 [ 1 ] 。国际以及国内天然气工业的快速发展，天然气管道的监测与维护成为大家的关注的焦点，如何高效处理超声波流量计测得的大量数据，及时发现管道故障，是本文旨在研究的问题。 传统的机器学习需要一定数量的好的样本用以训练出可靠的模型，而不同流量计产生的实际数据往往是不同分布的，甚至是不同构的，这种情况下，需要进行迁移学习。迁移学习能够利用少量的有标签训练样本(某些场景下不利用任何有标签训练样本)，辅以源领域数据，建立一个相对可靠的模型，用于目标领域数据的预测 [ 2 ] 。 基于实例的迁移学习的基本思想是 [ 3 ] ，在有少量目标领域训练数据的情况下，尽管这些训练数据和源领域的训练数据实际上并不相同，从整体上看表现出较大差异，但是对于样本个体而言，某些训练数据与目标领域的训练数据相似度较高，这些与目标领域相似度较高的训练数据能够促进目标领域的学习，用以训练分类模型并适应测试数据。
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user: 2. 算法介绍 基于实例的迁移学习方法的核心就是从源领域的训练数据中找出那些适合目标领域的样本实例，在TrAdaBoost算法中，我们通过更新样本权重完成实例的删选：有利于目标领域学习的，即加入之后能够提高目标领域分类准确度的，此类训练样本的权重将会增加，反之权重将会减小。 基于实例的迁移学习的目标就是从源领域的训练数据中找出那些适合目标领域的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。这个过程，我们通过更新样本权重来完成，有利于目标领域学习的，即加入之后能够提高目标领域分类准确度的，此类训练样本的权重将会增加，反之权重将会减小。 TrAdaBoost算法更新权重过程如下 [ 4 ] ： 输入：源领域训练数据集 T s (n条训练数据)，目标领域训练数据集 T t (m条训练数据)，训练数据集 T = T s ∪ T t ，测试数据集S，分类器 P t ，迭代次数N。 初始化： 1、初始权重向量 w 1 = ( w 1 1 ， ⋯ ， w n + m 1 ) ，其中， w i 1 = { 1 n         i = 1 ， ⋯ ， n 1 m       i = n + 2 ， ⋯ ， n + m 2、初始 β 值 β = 1 1 + 2 ln (nN) 权重更新 For t = 1 ， ⋯ ， N 1、归一化权重 p t = w t ∑ i = 1 n + m w i t ， 2、利用带权数据计算得到分类器 P t ，计算该分类器在 T t 上的错误率 c t ， 3、 β = c t 1 − c t 。 更新权重 w i t + 1 = { w i t β | P t ( x i ) − c ( x i ) |         i = 1 ， ⋯ ， n w i t β t − | P t ( x i ) − c ( x i ) |       i = n + 2 ， ⋯ ， n + m
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user: 3. 实例研究 3.1. 数据来源 本文所使用的超声波流量计数据来自UCI机器学习数据库 [ 5 ] ，数据具体信息如表1。 Table 1 Data informatio 数据名称 仪表类型 属性数目 类别数目 实例数目 仪表C 4路USM 44 4 181 仪表D 4路USM 44 4 180 表1. 数据信息 从表1中，我们可以看出仪表C和仪表D具有相同的数据结构，即具有相同的特征数、分类数。使用matlab绘制仪表C和仪表D的第一个特征数据的核函数密度函数曲线，如图1。从仪表C、仪表D和两者的混合数据中分别随机抽取100组数据计算MMD距离，得到表2。结合图表分析，我们可以看出两组数据虽然有相同的数据结构，其数据分布仍然有不可忽视的差异。 3.2. 实验结果 仪表C与仪表D的原始数据每一行有44个属性值，其中前43个属性值代表采集的参数值，最后一个属性值代表分类结果，被选为标签集。使用迁移学习算法计算结果如表3所示：
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user: 4. 结论 数据分布不一致的情况会严重影响传统的机器学习性能，将C、D组这两组不同的数据进行混合， 图1. 核函数密度函数曲线 Table 2 MMD resul 数据来源 testMean testVar testCDF C组数据 0 0 0 D组数据 0 0 0 C+D混合数据 0.4834 0.0033 0 表2. MMD距离结果表 Table 3 Tradaboost resul 数据来源 最高精度(%) 最低精度(%) 平均精度(%) 标准差 C组迁移D组SVM 89.23 69.34 80.05 3.73 D组迁移C组SVM 91.21 75.21 86.02 3.76 表3. 迁移学习计算结果表 对比传统的机器学习方法，在相同数据上进行线性SVM分类学习，其精度如表4所示。 Table 4 Traditional machine learning result 数据来源 最高精度(%) 最低精度(%) 平均精度(%) 标准差 C、D组数据混合SVM 84.19 53.87 72.37 5.32 C组训练，D组检测SVM 42.31 0.00 8.71 5.90 D组训练，C组检测SVM 63.75 21.25 40.35 8.54 表4. 传统机器学习计算结果表 在这样的混合数据上进行分类学习，平均精度仅为72.37%，且稳定性较差，算法的最低精度低至53.87%，最高精度和最低精度差别超过30%。当源领域和目标领域的样本数据分布不一致时，如果仍然将这样的迁移学习问题视为普通机器学习，将会产生不可控制的误差，选取C组数据进行训练在D组数据上进行检测，最低精度低至0，选取D组数据进行训练在C组数据上进行检测，最低精度低至21.25%。使用迁移学习之后，分类精度有了大幅度提高，平均精度超过80%，稳定性更为优良，算法精度标准差明显降低。
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user: 摘 要 从大兴安岭松苑原始森林林区分离得到的一株对梨黑斑病菌具有拮抗作用的芽孢杆菌，经形态学、生理生化和分子生物学鉴定为枯草芽孢杆菌，命名为Bacillus subtilis Z58；平板对峙实验结果表明B. subtilis Z58对17种植物病原菌均具有拮抗作用；单因素和正交设计得出B. subtilis Z58生成芽孢的最适条件为：发酵液体积：吸附材料质量为4:1，菌体量6 × 10 9 /g和温度为32℃，且该菌株芽孢形成率在15 d达到98%以上，到90 d时基本无营养体存在，该菌株有望开发成农用生防微生物菌剂。 关键词 :枯草芽孢杆菌，鉴定，广谱拮抗性，芽孢形成，吸附 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis， B. subtilis)是一种优良的植物病原菌拮抗微生物，B. subtilis可通过位点和营养竞争、拮抗物质产生、溶菌作用、诱导抗性及引发根际促生菌的诱导抗性等拮抗植物病原菌 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，同时B. subtilis也是典型的植物生长促生菌(PGPR)，可为植物提供其生长过程中所需要的重要物质而避免使用化学品 [ 4 ] [ 5 ] ；同时B. subtilis生长速度快、营养要求简单、其芽孢抗逆性强，十分有利于工业过程的生产、剂型加工、产品保存及在环境中的存活和定殖，芽孢也为微生物对抗各种极端环境提供了生理保障，作为商品具有更长的货架期，也是该种属微生物广泛应用于农业生产的重要原因 [ 6 ] 。细菌芽孢的形成是营养体细胞转化成休眠体的过程 [ 7 ] ，国内外研究及调节机制最深入的为B. subtilis。芽孢形成过程受诸多条件的控制，比如营养缺乏、高浓度矿物元素、pH、温度、水分、高细胞密度和辐射等多种因素都可引发营养体细胞的分化并形成芽孢 [ 8 ] ，同时，芽孢的形成受多种调控因子如Spo0A、σ H 、σ F 、σ E 和σ G 等的调控 [ 9 ] [ 10 ] ，从而启动下游相关基因的表达调控，下游基因表达后，细胞开始一系列形态变化最终完成芽孢的形成。然而，不同的微生物形成芽孢的机制并不相同，对特定的微生物而言，需要探索其合适的条件控制其芽孢的形成。本文作者从黑龙江大兴安岭林区土壤中分离得到一株具有广谱拮抗植物病原菌的芽孢菌，对其进行了分类鉴定并建立了该菌的进化树；同时研究了该菌株对17种植物病原菌的抑制率；在研究其形成芽孢时发现在发酵过程中并不能形成芽孢，因此研究了该菌吸附到固体基质上形成芽孢的条件，为该菌在农业生产中的开发应用奠定基础。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 培养基 LB液体培养基：酵母浸膏粉5 g/L，蛋白胨10 g/L，NaCl 10 g/L，pH自然，121℃灭菌20 min；固体LB培养基中加入琼脂25 g/L。 PDA培养基：马铃薯浸粉6 g/L，葡萄糖20 g/L，琼脂20 g/L，pH5.6 ± 0.2 (购自海博生物技术有限公司，生产编号HB0233)，121℃灭菌20 min。 2.2. 试验方法 2.2.1. 芽孢杆菌的分离纯化 从大兴安岭松苑原始森林林区采集土壤样品并用无菌取样袋带回。称取土样1 g并加入到50 ml无菌水中(无菌水中加入直径为20 mm玻璃珠20粒) 180 rpm振荡20 min。将振荡后的样品静置，5 min后将上清转移至2 ml灭菌离心管中，将离心管置于75℃水浴中热激处理10 min，将热激后的溶液逐级梯度稀释到10 −1 ~10 −7 ，取100 µl涂布于LB固体平板培养上，37℃培养3~4 d至单菌落直径达到2~3 mm。选取每个平板上生长50~100个单菌落的稀释梯度的平板，用牙签挑取单菌落，三段划线纯化菌落。将纯化后的菌落点接种于已接种梨黑斑病菌的LB固体培养基上，选择对梨黑斑病菌具有较强拮抗作用的菌株，对其进行菌株鉴定。 2.2.2. 芽孢杆菌对植物病原菌的拮抗 用灭菌的打孔器取病原菌菌块并置于LB固体培养基上，将芽孢杆菌置于LB固体培养基上植物病原菌菌块的两侧，距离病原菌菌块约10 mm，将培养皿置于28℃培养箱中正置培养5~6天，测定植物病原菌菌苔直径大小，并计算芽孢杆菌对植物病原菌的抑菌能力大小，对照植物病原菌菌苔直径为D 1 ，拮抗 平板上与芽孢杆菌平行位置的植物病原菌直径为D 2 ，则抑菌率大小为 D 1 − D 2 D 1 。 2.2.3. 芽孢杆菌的鉴定 显微形态鉴定：芽孢杆菌的显微形态通过革兰氏染色并通过光学显微镜观察获得。 生理生化鉴定：生理生化鉴定方法按照微生物实验指导书中常规方法进行。 分子生物学鉴定：挑取对梨黑斑病菌具有显著拮抗作用的菌落接种于LB液体培养基中，37℃、180 rpm震荡培养20 h，1.5 ml菌液于10，000 g离心2 min并收集菌体，按照Tiangen细菌DNA提取试剂盒方法提取芽孢杆菌总DNA，并利用27F和1492R通用引物进行PCR扩增16srDNA，扩增后使用琼脂糖凝胶电泳检测扩增结果，并将条带正确的PCR产物送至北京三博致远进行测序，利用测序后的序列建立该菌株的系统进化树。 2.2.4. 芽孢杆菌芽孢形成工艺优化 将LB培养基中发酵得到的芽孢杆菌菌液，10，000 g 离心10 min，并重悬于一定体积的LB培养基中，得到不同浓缩倍数的芽孢杆菌菌悬液。将菌悬液与一定质量的灭菌玉米芯粉(60目)混合均匀后保存于三角瓶中，瓶口覆盖透气膜，定期进行芽孢形成的检测。对芽孢杆菌芽孢形成率影响因素首先设计温度、发酵液体积：载体质量与吸附菌体量单因素实验，在单因素结果基础上进行芽孢形成条件的正交设计，得出最佳条件；同时定期检测保存三个月的芽孢情况。