本发明公开了一种水稻孕穗期耐冷性相关蛋白CTB4a及编码基因与应用。本发明提供了一种蛋白，是如下1)或2)：1)序列表中序列2所示的蛋白质；2)将序列表中序列2所示的氨基酸序列经过一个或几个氨基酸残基的取代和/或缺失和/或添加且具有相同功能由序列2衍生的蛋白质。本发明的实验证明，本发明克隆了一个新的正向调控水稻孕穗期耐冷基因CTB4a，将其转入野生型水稻中，表现出孕穗期耐冷，为水稻的耐冷品种选育提供基因资源。

本发明公开了一种促进滨海盐碱地水稻种子快速萌发及抗盐能力的方法。首先用质量分数10～15％的过氧化氢水溶液浸泡水稻种子20～30分钟，然后水稻种子用水浸泡8～10小时，再用2～5mmol/L?NaCl水溶液对水浸后的水稻种子浸种15～30分钟，然后用含有20～45mmol/L脯氨酸、0.5～2mmol/L磺基水杨酸的水溶液浸泡水稻种子1～2小时，再用70-200mg/L的赤霉素水溶液浸泡水稻种子1～2小时，然后将浸种后的水稻种子进行萌发，萌发后的水稻种子播种到滨海盐碱地的大田中。本发明通过水稻种子盐激处理后，再使用脯氨酸与磺基水杨酸配制的混合液以及赤霉素浸种后快速提高了水稻种子的萌发及抗盐能力，解决了滨海盐碱地水稻直播种子出苗率低的瓶颈问题，具有重要的实际应用价值。

本成果提供了一种包含特定 RNAi 片段的可有效控制水稻黑条矮缩病的专用载体，将该载体转入水稻获得的转基因水稻对黑条矮缩病毒近乎免疫， 生长全程均不需要采取对该病毒病的任何防治措施。

本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。

该品种是西南大学生物技术学院余茂德教授、赵爱春教授和王茜龄副教授新近采用植物组织培养与染色 体工程和杂交相结合育成,该品种桑根大,结果多而密,产量高（亩桑产果量1600公斤以上）,亩桑产叶量 2250公斤以上，结果部位集中，适宜套袋，采果采叶省力，2014年通过重庆市蚕桑品种审定委员会审定。桑 模甜度比对照高2度,桑棋还原糖含量为11.26% ,榨汁率高达60%。该品种是一个高产、优质、经济价值高 的多倍体果叶兼用新桑品种，适应渝、川、云、贵、桂等西部蚕区、长江流域和北方蚕区不同类型桑园种 植。农民种植该新桑品种，既可获得桑果收益，还可获得养蚕收益，种植该品种年亩桑、果效益可达 15000元以上,具有很好的应用前景与推广价值。

可以量产/n"华油杂5号"是华中农业大学国家油菜改良武汉分中心利用自己的专利技术"油菜细胞核+细胞质雄性不育三系选育方法"对原"华杂4号"的亲本不育系1141A进行遗传改良而选育出的超高产优质抗（耐）病杂交油菜新品种，其不育系为RGCMS-1141A（或986A），恢复系为"恢5900"。"华油杂5号"的不育系RGCMS-1141A具有如下新特点：1.不育性比原不育系1141A更加稳定彻底，微粉较少；2.品质优量，其芥酸含量<1%,硫苷含量<30umol/g；3.不育系的花瓣比原1141

本发明公开了一种留胚米专用巨胚稻品种的选育方法，包括：(1)选择留胚率为80％以上的水稻品种为母本，胚重是普通稻胚重的2.0-2.3倍的水稻品种为父本，杂交获得F1代种子；(2)F1代自交获得F2代种子；(3)F2～F3代，按单株种植，选择留胚率80％以上、胚重为普通稻胚重2.0-2.3倍的水稻植株；(4)F4代株系中，按单株种植，选择亩产450公斤以上的水稻单株，种植株系；(5)F5～F6代株系中，按单株种植，系统选育，选择留胚率80％以上、胚重为普通稻胚重2.0-2.3倍的水稻植株；(6)种植株系至F7代，按单株种植，选择留胚率80％以上、胚重为普通稻胚重2.0-2.3倍的水稻植株作为定型品系。本发明选育方法得到留胚米且巨胚的水稻品种，富含营养且防止营养过度流失。

本发明提供一对辅助鉴定牡丹品种‘凤丹’籽粒脂肪酸合成的专用引物，属于分子生物学领域，本发明还提供牡丹品种‘凤丹’的油体蛋白基因PsOLE1的cDNA序列SEQ NO.1及其克隆方法，并提供了克隆所用的兼并引物和RACE扩增引物；同时提供了牡丹品种‘凤丹’的油体蛋白基因的实时定量引物，利用所述牡丹品种‘凤丹’的油体蛋白基因的实时定量引物进行实时定量PCR扩增，辅助快速检测牡丹品种‘凤丹’脂

近年来，随着我国工农业生产的迅速发展，我国土壤环境中的重 金属（尤其镉和铅）污染日益严重。传统的重金属污染土壤治理存在 着以下缺点:(1)成本高;(2)破坏土壤生态环境;(3)可能造成二次污染。 因此，一般很难在大面积中-轻程度污染的污染土壤修复治理中实际 推广应用。 本成果已获得授权国家发明专利（周启星, 刘维涛, 魏树和. 一 种筛选重金属低积累作物品种的方法，授权日期：2012 年 12 月 12 日, 专利号：ZL200810229329.X），通过筛选和培育排异和低积累土壤镉、 铅、砷等有害元素的农作物品种，提供了一种在重金属中-轻程度土壤 进行农业安全生产的技术方法，是一种成本低、操作简单、对土壤干扰小，原位绿色和安全高效的技术途径，利用本方法可以达到边安全 生产边修复土壤污染之目的。 本项目初步制定了低积累品种筛选标准(1)该植物的地上部和根 部的污染物含量都很低或者可食部位低于有关标准，尽管其它部位可 能污染物含量较高；(2)该植物的富集系数(BFs)小于 1.0，即植物体内 污染物浓度低于土壤中污染物浓度；(3)该植物的转运系数(TFs)小于 1.0，即植物吸收的污染物主要累积在根部，向地上部转运较少；(4)该 植物对污染物具有较高的耐性，在污染环境中能够正常生长且生物量 无显著下降。 该方法与传统的污染土壤治理方法相比，具有投资少、工作量小、 技术要求不高等优点，具有一定的创新性和实用性；而且作为一种污 染土壤的安全生产技术，所收获作物地上部重金属含量低于国家相关 标准，食用该作物不会对人体产生危害，可以通过出售该作物获得较 高的经济效益；对作物根进行集中处理，不会造成二次污染，同时固 定修复进程不仅不会破坏土壤生态环境，还有助于改善因重金属污染 而引起的土壤退化和生产力下降，恢复并提高其生物多样性。因此， 在重金属中-轻度污染土壤种植低积累作物具有良好的经济、环境和 生态效益。

近年来，随着我国工农业生产的迅速发展，我国土壤环境中的重金属（尤其镉和铅）污染日益严重。传统的重金属污染土壤治理存在着以下缺点:(1)成本高;(2)破坏土壤生态环境;(3)可能造成二次污染。因此，一般很难在大面积中-轻程度污染的污染土壤修复治理中实际推广应用。 本成果已获得授权国家发明专利（周启星, 刘维涛, 魏树和. 一种筛选重金属低积累作物品种的方法，授权日期：2012 年 12 月 12日, 专利号：ZL200810229329.X），通过筛选和培育排异和低积累土壤镉、铅、砷等有害元素的农作物品种，提供了一种在重金属中-轻程度土壤进行农业安全生产的技术方法，是一种成本低、操作简单、对土壤干扰小，原位绿色和安全高效的技术途径，利用本方法可以达到边安全生产边修复土壤污染之目的。 本项目初步制定了低积累品种筛选标准(1)该植物的地上部和根部的污染物含量都很低或者可食部位低于有关标准，尽管其它部位可能污染物含量较高；(2)该植物的富集系数(BFs)小于 1.0，即植物体内 污染物浓度低于土壤中污染物浓度；(3)该植物的转运系数(TFs)小于1.0，即植物吸收的污染物主要累积在根部，向地上部转运较少；(4)该植物对污染物具有较高的耐性，在污染环境中能够正常生长且生物量无显著下降。 该方法与传统的污染土壤治理方法相比，具有投资少、工作量小、技术要求不高等优点，具有一定的创新性和实用性；而且作为一种污染土壤的安全生产技术，所收获作物地上部重金属含量低于国家相关标准，食用该作物不会对人体产生危害，可以通过出售该作物获得较高的经济效益；对作物根进行集中处理，不会造成二次污染，同时固定修复进程不仅不会破坏土壤生态环境，还有助于改善因重金属污染而引起的土壤退化和生产力下降，恢复并提高其生物多样性。因此，在重金属中-轻度污染土壤种植低积累作物具有良好的经济、环境和生态效益。