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公开(公告)号：CN112175965B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910585441.5
申请日：2019-07-01
Applicant: 中国水稻研究所
Abstract: 本发明公开了增强水稻稻瘟病抗性和白叶枯病抗性的基因Os08g0190300、蛋白及其应用，所述基因具有如SEQ ID NO.1所示的核苷酸序列，编码一种NBS‑LRR类蛋白，由1032个氨基酸组成。本发明从水稻品种红脚占中克隆并鉴定到控制水稻稻瘟病抗性和白叶枯病抗性的基因Os08g0190300。本发明通过构建基因过表达载体pC1300s‑Os08g0190300，借助农杆菌介导的水稻成熟胚遗传转化技术获得基因过表达植株，通过对野生型和转基因植株进行接种实验，结果显示过表达Os08g0190300提高了水稻植株对稻瘟病菌和白叶枯病菌的抗性，表明该基因同时具有抗稻瘟病和抗白叶枯病的功能。
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公开(公告)号：CN118470547A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410930449.1
申请日：2024-07-11
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06T7/70
Abstract: 本申请提供了水稻穗粒的识别计数方法、装置及电子设备，包括获取水稻穗粒图像，对所述水稻穗粒图像进行标注，确定水稻穗粒中心点位置和水稻穗粒中心点类别；构建水稻穗粒识别计数模型，使用所述水稻穗粒图像、所述水稻穗粒中心点位置和所述水稻穗粒中心点类别对所述水稻穗粒识别计数模型进行训练，得到端到端水稻穗粒识别计数模型；将待测试图像输入所述端到端水稻穗粒识别计数模型，得到对应所述待测试图像的候选点位置坐标。通过融入自适应卷积网络，在表征学习阶段增强与周边局部区域的特征学习，提高模型的识别准确率。通过多分类的网络输出，实现端到端的实粒、秕粒识别和精准的位置估计。
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公开(公告)号：CN112662796B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011214445.1
申请日：2020-11-04
Applicant: 中国水稻研究所
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11 , G16B20/30 , G16B20/20
Abstract: 本发明提供了一套用于水稻品种鉴定的组合SNP核心位点，由152个SNP核心位点组成，所述SNP核心位点的KASP引物分别如SEQ ID NO.001～SEQ ID NO.456。本发明还提供上述组合SNP核心位点在水稻新品种鉴别和真实性验证中的应用。本发明提供的152个SNP核心位点组合的应用将极大提高检测准确度、缩短检测时间、大幅提升我国水稻品种鉴定技术水平。
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公开(公告)号：CN112725510A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110151085.3
申请日：2021-02-03
Applicant: 中国水稻研究所
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本发明提供了一套用于水稻品种籼粳鉴定的SNP标记、引物组、试剂盒及应用，属于分子生物学技术领域。本发明提供的用于水稻品种籼粳鉴定的SNP标记，包括40个SNP位点，所述SNP位点的物理位置是基于日本晴的全基因组序列MSU7.0版本确定。本发明根据所述40个SNP的分型结果，通过计算粳型指数Ig进行水稻品种籼粳鉴定。本发明提供的SNP标记用于水稻品种籼粳鉴定不仅简单而且高效精准，为分子标记辅助育种提供了分子工具和理论依据。
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公开(公告)号：CN111996284A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202011016624.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 中国水稻研究所
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本发明提供了一种水稻白叶枯病抗性基因Xa1的分子标记、扩增引物及其应用，属于分子生物学及作物育种技术领域。水稻白叶枯病抗性基因Xa1的分子标记的核苷酸序列如SEQ ID No:3所示。本发明还提供了用于扩增分子标记的引物。所述分子标记或所述引物在水稻育种、水稻种质资源鉴定、鉴定水稻白叶枯病抗性基因Xa1基因型中的应用。使用该分子标记引物对待测水稻进行PCR扩增，若PCR产物经电泳检测为472bp条带则判定为含有白叶枯病抗性基因Xa1。本发明采用上述鉴定方法具有操作简单、鉴定周期短、检测通量高和成本低的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119068977A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411105836.8
申请日：2024-08-13
Applicant: 中国水稻研究所
Abstract: 本申请公开了一种基于先验知识的作物种质资源评价方法及系统，涉及作物种质资源评价技术领域，该方法包括：采集待测种质资源的基因组数据并对其进行变异检测，得到待测种质资源的全基因组遗传变异信息；根据全基因组遗传变异信息和作物性状变异先验知识库，确定待测种质资源的各表型性状的变异评分，从而基于待测种质资源的各表型性状的变异评分，确定待测种质资源的综合变异评分。本申请方法能够根据待测种质资源的基因型数据快速评价其表型性状得分，并结合各个表型性状得分计算综合评分，应用于农作物种质资源评价领域，可极大程度地提高种质资源表型性状评价效率，节约评价成本，从而更好实现种质资源的高效发掘和利用。
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公开(公告)号：CN118608686A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410661661.2
申请日：2024-05-27
IPC: G06T17/00 , G06T17/20 , G06T15/00 , G06T15/04 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06K7/14 , G06T7/73 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于多ArUco码的三维重建方法和装置，方法包括以下步骤：相机内参标定；放置一组ArUco码；获取图像数据；初始化相机和ArUco码位姿；初步优化所有位姿；提取并匹配特征点；初步计算稀疏点云；光束法平差全局优化；稠密重建。本发明提出的三维重建方法能恢复物体的真实尺度并自带世界坐标系定义，计算效率高，且所需的采集设备轻便灵活、成本较低。
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公开(公告)号：CN116704384A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310702822.3
申请日：2023-06-14
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机监测智能识别水稻抽穗期的方法，该方法包括：获取水稻小区图像；对图像进行标注，将标注的图像输入到训练好的深度卷积神经网络检测模型中，检测每张图像中的水稻小区目标框的位置，选取图像中最大面积的目标框，裁剪出框中的水稻小区图像；对深度卷积神经网络检测模型检测效果不满足要求的图像进行人工手动标注，按标注区域对图像进行裁剪；将裁剪后的图像输入到一个基于深度卷积神经网络的二分类器中，输出水稻小区是否为抽穗期的预测结果。本发明还公开了一种基于无人机监测智能识别水稻抽穗期的装置。本发明实现方法简单，可移植性强，能够实现对田间种植的各品种水稻抽穗期的精准识别。
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公开(公告)号：CN116453003A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310701408.0
申请日：2023-06-14
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/02
Abstract: 本发明一种基于无人机监测智能识别水稻生长势的方法，包括：获取水稻小区图像，对图像进行标注，建立深度卷积神经网络检测模型，使用标注的水稻小区图像对模型进行优化训练，将待检测的水稻小区图像输入训练好的模型中，检测每张图像中水稻小区目标框的位置；选取每张水稻小区图像中最大面积的目标框，对目标框中的水稻小区图像进行预处理；计算预处理后的水稻小区图像的植被覆盖率，按照植被覆盖率高低判定水稻小区生长势的级别。本发明还提供了一种基于无人机监测智能识别水稻生长势的系统。本发明方法简单，在水稻生长势的识别方面精度高，速度快，成本低，能够广泛应用于农业的自动化、智能化生产管理中。
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公开(公告)号：CN111996284B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202011016624.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 中国水稻研究所
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本发明提供了一种水稻白叶枯病抗性基因Xa1的分子标记、扩增引物及其应用，属于分子生物学及作物育种技术领域。水稻白叶枯病抗性基因Xa1的分子标记的核苷酸序列如SEQ ID No:3所示。本发明还提供了用于扩增分子标记的引物。所述分子标记或所述引物在水稻育种、水稻种质资源鉴定、鉴定水稻白叶枯病抗性基因Xa1基因型中的应用。使用该分子标记引物对待测水稻进行PCR扩增，若PCR产物经电泳检测为472bp条带则判定为含有白叶枯病抗性基因Xa1。本发明采用上述鉴定方法具有操作简单、鉴定周期短、检测通量高和成本低的优点。
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