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公开(公告)号：CN116240307B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310186984.6
申请日：2023-03-01
Applicant: 开封市农林科学研究院
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11 , C12Q1/6858
Abstract: 本发明提供一种用于花生高产育种鉴定的分子标记及应用。利用全基因组关联分析发现一个与产量相关的重要SNP位点，所述分子标记为SNP位点Arahy.16_142692237，位于花生16号染色体上，其前后各200bp的序列如SEQ ID NO.1所示。对花生进行10倍深度的重测序，鉴定出631,988个SNP，大大超过所需的SNP标记的数量，为关联分析位点的准确性提供了保证。利用本发明标记SNP位点Arahy.16_142692237，可直接用于花生后代材料早代鉴定，基因型为GG的为高产材料，基因型为AA的为低产材料。
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公开(公告)号：CN116356065A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310183234.3
申请日：2023-03-01
Applicant: 开封市农林科学研究院
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11 , C12Q1/6858
Abstract: 本发明涉及一种用于花生蛋白质和脂肪含量育种鉴定的分子标记及应用。利用全基因组关联分析发现一个与品质性状相关的重要SNP位点，分子标记为SNP位点Arahy.08_49538603，位于花生8号染色体上，其序列如SEQ ID NO.1所示。关联分析中基因型数据的深度和广度均超越前人，call SNP的个数最多，丰富的、高质量SNP为关联分析位点的准确性提供了保证。利用本发明标记SNP位点Arahy.08_49538603，可直接用于花生后代材料鉴定，基因型为AA的为高蛋白、低脂肪材料，基因型为CC的为低蛋白、高脂肪材料。
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公开(公告)号：CN116254364A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310177085.X
申请日：2023-02-28
Applicant: 开封市农林科学研究院
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本发明属于植物遗传育种领域，具体涉及与花生脂肪含量性状相关的SNP标记及其应用。本发明利用全基因组关联分析，获得控制脂肪含量相关重要SNP位点，该位点位于花生8号染色体的38378278处（Arahy.08_38378278），该位点多态性表现为该处核苷酸为T或C。当花生基因组序列中Arahy.08_3837827813处基因型为TT时，该花生为高脂肪含量材料，当花生基因组序列中Arahy.08_38378278处基因型为CC时，该花生为低脂肪含量材料。该SNP标记可用于（1）花生分子标记辅助育种；（2）鉴定花生种质资源脂肪含量性状；（3）花生遗传图谱构建。
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公开(公告)号：CN116240307A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310186984.6
申请日：2023-03-01
Applicant: 开封市农林科学研究院
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11 , C12Q1/6858
Abstract: 本发明提供一种用于花生高产育种鉴定的分子标记及应用。利用全基因组关联分析发现一个与产量相关的重要SNP位点，所述分子标记为SNP位点Arahy.16_142692237，位于花生16号染色体上，其前后各200bp的序列如SEQ ID NO.1所示。对花生进行10倍深度的重测序，鉴定出631,988个SNP，大大超过所需的SNP标记的数量，为关联分析位点的准确性提供了保证。利用本发明标记SNP位点Arahy.16_142692237，可直接用于花生后代材料早代鉴定，基因型为GG的为高产材料，基因型为AA的为低产材料。
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公开(公告)号：CN118272562B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202410307529.1
申请日：2024-03-18
Applicant: 开封市农林科学研究院
Inventor： 郭敏杰 , 任丽 , 邓丽 , 苗建利 , 殷君华 , 李阳 , 杨俊俊 , 宋志平 , 王培云 , 李绍伟 , 胡俊平 , 刘文豪 , 申卫国 , 马骥 , 姚潜 , 梁卫红 , 蔡君玲 , 刘紫霞
IPC: C12Q1/6895 , C12Q1/6869 , A01H1/02 , A01H1/04 , G16B25/00 , G16B30/10 , G16B40/20
Abstract: 本发明属于植物遗传育种领域，具体涉及一种基于全基因组关联分析和全基因组选择的高油酸高产花生的选育方法。本发明利用全基因组关联分析，获得控制油酸性状的位点，开发TagSNP，然后利用全基因组选择构建参考群，对杂交后代分别进行低世代检测和高世代预测，有效聚合高油酸和高产性状，节约时间和成本，选育出高油酸高产花生新品种。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115953686A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310075310.9
申请日：2023-02-07
Applicant: 开封市农林科学研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的花生虫害检测方法及系统。方法包括获取花生叶片的原始图像，从原始图像中识别单叶片图像；基于单叶片图像的颜色分布特征确定单叶片图像的初始卷曲区域，根据初始卷曲区域边缘信息确定卷曲遮盖区域，根据初始卷曲区域面积和卷曲遮盖区域面积确定叶片卷曲程度，确定单叶片图像中病斑区域的离散程度与病斑面积占比，确定单叶片图像的表面病斑程度；根据叶片卷曲程度与表面病斑程度，确定叶片虫害程度，基于叶片虫害程度对花生虫害进行检测处理，得到检测结果，本发明综合叶片卷曲程度与表面病斑程度对花生虫害进行检测，有效提升花生虫害检测的可靠性与准确性。
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公开(公告)号：CN113455376B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110620785.2
申请日：2021-06-03
Applicant: 开封市农林科学研究院
Inventor： 任丽 , 邓丽 , 谷建中 , 李阳 , 殷君华 , 苗建利 , 郭敏杰 , 芦振华 , 王培云 , 李军华 , 李绍伟 , 房元瑾 , 李绍伟 , 马骥 , 刘冰 , 姚潜 , 申卫国
Abstract: 本发明涉及农业技术领域，具体涉及一种高油酸花生骨干亲本的筛选方法，包括：步骤1：收集高油酸花生种质资源作为待筛选种质，所述高油酸种质资源的质量性状和数量性状均具有一致性且油酸含量均需达到75%及其以上；步骤2：将待选种质在贫瘠土壤和高水肥土壤下进行种植鉴定比较，鉴定其高产潜力、适应性、抗性；步骤3：对通过步骤2不同地力条件下鉴定筛选出的种质配置不同杂交组合进行配合力鉴定。具体是利用高产花生品种做母本，步骤2筛选出的目标品系做父本，配置不同的杂交组合；F1代收获时统计真种子数，F2代收获时进行田间选种，确定目标种质。本发明筛选方法是通过不同地力条件鉴定结合配置不同亲本组合鉴定的二次筛选方法，简单、直观、高效。
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公开(公告)号：CN114617040A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210277794.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 开封市农林科学研究院
Inventor： 王培云 , 邓丽 , 马骥 , 李军华 , 任丽 , 刘冰 , 李阳 , 姚潜 , 殷君华 , 苗建利 , 郭敏杰 , 芦振华 , 李绍伟 , 胡俊平 , 申卫国 , 刘紫霞 , 蔡君玲 , 赵龙飞
Abstract: 本发明属于花生栽培方法领域，特别涉及一种提高花生饱果率的栽培方法。包括种子处理、整地施肥、播种、苗期管理和采收。本发明通过拌种剂处理、施加生物复合肥以及苗期管理提高了花生的饱果率，促进了花生产量提高。
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公开(公告)号：CN116287393B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310177080.7
申请日：2023-02-28
Applicant: 开封市农林科学研究院
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本发明属于植物遗传育种领域，具体涉及一个与花生产量性状相关的SNP标记及其应用。本发明利用全基因组关联分析，获得控制产量相关重要SNP位点，该位点位于花生16号染色体的139632313处（Arahy.16_139632313），该位点多态性表现为该处核苷酸为G或A。当花生基因组序列中Arahy.16_139632313处基因型为GG时，该花生为高产材料，当花生基因组序列中Arahy.16_139632313处基因型为AA时，该花生为低产材料。该SNP标记可用于（1）花生分子标记辅助育种；（2）鉴定花生种质资源产量性状；（3）花生遗传图谱构建。
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公开(公告)号：CN115953686B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310075310.9
申请日：2023-02-07
Applicant: 开封市农林科学研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的花生虫害检测方法及系统。方法包括获取花生叶片的原始图像，从原始图像中识别单叶片图像；基于单叶片图像的颜色分布特征确定单叶片图像的初始卷曲区域，根据初始卷曲区域边缘信息确定卷曲遮盖区域，根据初始卷曲区域面积和卷曲遮盖区域面积确定叶片卷曲程度，确定单叶片图像中病斑区域的离散程度与病斑面积占比，确定单叶片图像的表面病斑程度；根据叶片卷曲程度与表面病斑程度，确定叶片虫害程度，基于叶片虫害程度对花生虫害进行检测处理，得到检测结果，本发明综合叶片卷曲程度与表面病斑程度对花生虫害进行检测，有效提升花生虫害检测的可靠性与准确性。
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