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公开(公告)号：CN114724141A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210355852.7
申请日：2022-04-06
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的大豆豆荚数量统计方法，包括：采集大豆豆荚图像，使用LabelImg对大豆豆荚图像进行标注，采用ResNet‑50作为基础网络搭建CSPResNet‑50网络，并结合特征金字塔FPN结构提取多尺度特征，最终构成新的FasterR‑CNN模型，其中在区域提议网络RPN中加入kmeans聚类算法调整区域提议网络RPN中的anchorboxes数量和尺寸，提取的多尺度特征输入到FastR‑CNN模型中，输出识别后的大豆豆荚图像，最后将识别的豆荚图像输入到计算机程序中统计大豆豆荚的数量。该方法可以提高大豆豆荚计数的速度，更好服务农业研究。
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公开(公告)号：CN113403414B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110564812.9
申请日：2021-05-24
Applicant: 东北农业大学
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本发明提供了一种位于大豆1号染色体上与高油分相关的分子标记及其应用，属于生物技术领域。为了快速和准确的筛选高油分优质大豆品种。本发明提供了一种大豆高油分含量相关的三个分子标记SNP1、SNP2和SNP3，其中SNP1对应的核苷酸位点为Gm01_40386604、SNP2对应的核苷酸位点为Gm01_40780703和SNP3对应的核苷酸位点为Gm01_41034358，以及上述这些标记在制备检测大豆高油分的试剂盒中的应用和筛选方法。通过对标记的选择来实现对性状的选择，大幅度提高育种效率，实现定向改良大豆品种的作用即可以选择出高蛋白的大豆品种。
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公开(公告)号：CN106191243A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610541866.2
申请日：2016-07-11
Applicant: 东北农业大学
CPC classification number: C12Q1/6895 , C12Q2600/13 , C12Q2600/156
Abstract: 本发明提供一个与大豆蛋白质含量相关的QTL、分子标记、分子标记的获得方法及其应用。位于连锁群N上，在公共图谱的基因组位置为27.787cM，由分子标记Satt683定位；分子标记Satt683的5’-3’引物如SEQ ID NO.1所示，3’-5’引物如SEQ ID NO.2所示。以相应大豆个体基因组DNA为模板，用上述5’-3’引物和3’-5’引物对上述模板进行PCR扩增，将PCR扩增得到的产物经聚丙烯酰氨凝胶电泳分离后，得到目标分子标记。该分子标记可用于大豆分子育种。
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公开(公告)号：CN104673788A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201410353557.3
申请日：2014-07-24
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明公开了一种与大豆百粒重遗传特征相关的标记位点Satt318及其应用，属于大豆遗传技术领域。本发明所提供的专用引物是在大豆B2连锁群上，紧密连锁标记为SSR引物Satt318，引物的核苷酸序列如SEQ ID NO.1和SEQ ID NO.2所示。该引物的标记位点为Satt318与大豆百粒重性状具有极显著地的相关性。该标记PCR产物的Satt318-2(750bp)的片段是影响百粒重的主效位点。利用紧密连锁的分子标记检测育种群体家系及大豆种质资源，并进行数理统计分析证实该片段是主效位点，可预测其对百粒重性状的影响，大大提高了大豆高产育种的选择效率。
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公开(公告)号：CN117576195A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311701581.7
申请日：2023-12-12
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06T7/62 , G06T7/50 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/17 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种植物叶片形态识别方法，属于作物表型获取技术领域，获取田间植物叶片的无人机可见光影像作为样本图像，将样本图像划分为多个子区域，对各子区域做标签，并对各子区域的无人机可见光影像中的顶部小叶进行标注；获取实地叶片图像，构建训练集；使用训练后的Yolov5目标检测模型进行顶部小叶识别，得到顶部小叶对应的各子区域的叶片图像；使用训练后的U‑Net语义分割模型，对顶部小叶对应的各子区域的叶片图像进行分割，计算各叶片的叶片形态系数；基于随机森林回归模型，对实地叶片图像的叶片形态系数与计算的叶片形态系数建模，回归预测待识别的植物叶片图像的叶片形态系数。通过该方法能够无损、快速准确的获取叶片形态信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117210427A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310675924.0
申请日：2023-06-08
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明属于生物育种技术领域，具体涉及大豆苹果酸脱氢酶在调控植物抗逆性中的应用。本发明要解决的技术问题是：如何提高大豆的抗逆性，例如如何提高大豆的耐盐性。为解决该技术问题，本发明提供蛋白质或调控基因表达的物质或调控所述蛋白质活性或含量的物质在调控植物耐盐性中的应用，所述基因编码所述蛋白质，所述蛋白质可为GmMDH2蛋白；所述GmMDH2蛋白是氨基酸序列是SEQ IDNo.1第1‑352位所示的蛋白质。本发明结果表明GmMDH2能显著提高转基因植物的抗盐能力，GmMDH2作为耐盐基因可以被应用于培育大豆抗逆品种。
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公开(公告)号：CN115161251B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210517898.4
申请日：2022-05-18
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明提供了一种根瘤菌HH103的多基因突变体及应用，属于农用微生物技术领域。为了在降低人工成本的前提下，减少根瘤的数量，解决了很难控制大豆根瘤数量的技术问题。本发明提供了一种根瘤菌HH103的多基因突变体，其特征在于，所述多基因突变体是以根瘤菌为出发菌，将出发菌株中的NopT基因、NopC基因和NopL基因中的任意两个或三个基因进行突变或者沉默获得的。经过数次实验和不同群体的验证表明NopT基因、NopC基因和NopL基因中的任意两个或三个基因进行突变获得的突变体能减少大豆的根瘤的数量，为后续研究大豆‑根瘤菌共生体系形成提供了基础，为提高大豆与根瘤菌的共生效率提供了可能性。
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公开(公告)号：CN116704351A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310726138.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种应用于制种田的大豆纯度鉴定方法，其涉及植物检测技术领域。包括：获取制种田大豆图像数据集，并将数据集分为训练集和验证集；通过训练集对YOLOv5模型进行训练，形成杂株识别模型，并输出大豆杂株预测结果；将大豆杂株预测结果和验证集对比，根据准确率和召回率选取出模型参数最佳的杂株识别模型；将待鉴定大豆图像输入至模型参数最佳的杂株识别模型，获得大豆杂株的数量；并根据大豆杂株的数量与制种田的大豆播种总数来确定制种田的大豆纯度。本发明使用无人机代替人工调查，能够保证大豆鉴纯度的精度，全面调查制种田地块的情况也能够保证数据实时性，更好的解决传统人工大豆鉴纯无法保证的问题。
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公开(公告)号：CN113388561B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110564809.7
申请日：2021-05-24
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明提供了一种根瘤菌HH103Ω突变体及其应用，属于农用微生物技术领域。本发明的目的是为了减少大豆根瘤的数量。本发明提供了一种根瘤菌HH103的突变体，所述突变体是以根瘤菌(Sinorhizobium fredii)HH103为出发菌株，经过数次实验和不同群体的验证表明NopZ突变的突变体HH103ΩNopZ能减少大豆的根瘤的数量，为后续研究大豆‑根瘤菌共生体系形成提供了基础，为提高大豆与根瘤菌的共生效率提供了可能性。
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公开(公告)号：CN114292945B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202111680207.4
申请日：2021-05-24
Applicant: 东北农业大学
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本申请为申请号202110564812.9的分案申请。本发明提供了一种位于大豆1号染色体上与高油分相关的分子标记及其应用，属于生物技术领域。为了快速和准确的筛选高油分优质大豆品种。本发明提供了一种大豆高油分含量相关的一个分子标记SNP3，SNP3对应的核苷酸位点为Gm01_41034358，以及上述这些标记在制备检测大豆高油分的试剂盒中的应用和筛选方法。通过对标记的选择来实现对性状的选择，大幅度提高育种效率，实现定向改良大豆品种的作用即可以选择出高蛋白的大豆品种。
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