简介：采用全基因组454个SSR位点对96份烤烟种质资源进行了群体分型,获得有效等位变异1038个。NJ聚类分析将供试材料分为3个类群,群体结构分析表明,当K=3时,ΔK值最大。同时对该供试材料在4个环境进行了烟叶钾含量测定,其频率符合正态分布。采用混合线性模型（MLM）,进行了标记-性状关联分析,获得11个烟草钾含量的关联标记。通过不同基因型的钾含量对比,获得5个高钾优异等位变异。为验证这些优异等位变异,本研究又利用这5个关联标记扫描了其他130份烟草种质,获得了一致的结果。表明可以利用这5个高钾等位变异对烟草种质资源进行定性筛选,促进烟草高钾种质的利用和品种选育。

简介：【目的】明确各部位不同颜色鲜烟叶的高光谱特征及其与颜色参数的关系,为科学判定烟叶成熟度提供参考。【方法】研究了各部位烟叶颜色参数和高光谱特征的变化规律,对颜色参数和高光谱特征参数进行了相关分析和回归分析,基于高光谱特征参数建立了颜色参数回归模型,并对其进行检验。【结果】随着落黄程度的提高,颜色参数L、b、C呈不断增大的趋势,a值呈先减小后增大的趋势,H°呈不断减小的趋势;高光谱特征参数随烟叶颜色的改变呈现规律性的变化;高光谱特征参数与各颜色参数有显著或极显著相关性,基于高光谱特征参数建立的颜色参数回归模型预测效果较好。【结论】利用高光谱技术对鲜烟叶颜色参数进行分析是可行的。

简介：人工诱发不同病级烟草普通花叶病，接种后第3d采用ASDFieldspecFR2500光谱仪对叶片进行光谱分析和相应色素含量测定。运用单变量线性或非线性拟合分析技术，选取部分样本建立色素含量估测模型，并利用其余样本对模型进行精度检验。结果表明，以蓝边面积（SDb）为自变量的线性模型是估测叶绿素a含量的最佳模型；以蓝边面积（SDb）为自变量的指数模型是估测叶绿素b和叶绿素a＋b含量的最佳模型；以绿峰幅值（Rg）为自变量的线性模型是估测类胡萝卜素含量的最佳模型，其估测叶绿素a，叶绿素b，叶绿素a＋b和类胡萝卜素含量的相对误差为-9．131％，-22．975％，-11．408％，-5．855％。