2025-01-13
宁夏大学葡萄酒与园艺学院吴龙国团队在植物学顶级期刊（IF=12.1）发表研究成果，发现番茄叶片中SOD活性定量新方法
近日，Plant Biotechnology Journal杂志在线发表了由宁夏大学葡萄酒与园艺学院吴龙国课题组与中国农科院蔬菜花卉研究所闫妍研究员团队合作撰写的“A cross-scale transfer learning framework: prediction of SOD activity from leaf microstructure to macroscopic hyperspectral imaging”论文。该研究工作通过卷积神经网络结合长短期时间记忆（CNN-LSTM）算法构建了番茄叶片中超氧化物歧化酶（SOD）活性的微观和宏观模型。利用异质二维相关光谱（H2D-COS）确定了与番茄叶片SOD活性相关的10个宏观敏感吸收峰和10个微观敏感吸收峰。进一步，将CNN-LSTM算法与H2D-COS分析相结合，实现了基于敏感波段的微观模型与宏观模型之间的迁移学习。研究团队首次实现了微观和宏观高光谱之间的迁移学习及可视化，为番茄叶片中SOD活性的观察和定量提供了新的方法，同时为番茄叶片中痕量物质的定量检测和H2D-COS在迁移学习中的应用奠定了基础。 番茄作为我国设施栽培面积最大的园艺作物之一，已成为许多地区的主要经济支柱作物。在番茄生长过程中，土壤中的盐分是影响番茄健康生长和优质产量的限制因素之一。在正常生长情况下，植物机体活性氧的生成和消除处于平衡状态。在盐胁迫的情况下，平衡被打破，由于植物无法通过其防御系统抵御盐胁迫，过多的活性氧在植物体内积聚，导致番茄植株氧化胁迫现象发生。超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化氢酶（CAT）和过氧化物酶（POD）是三种至关重要的抗氧化酶。SOD催...
