广西大豆高产优质栽培技术 (平装)

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出版者:广西科学技术出版社
作者:陈怀珠
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:3.3
装帧:平装
isbn号码:9787806667811
丛书系列:
图书标签:
  • 大豆
  • 栽培技术
  • 广西
  • 高产
  • 优质
  • 农业
  • 种植
  • 农学
  • 平装
  • 作物
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具体描述

农作物新品种选育与应用技术 本书聚焦于现代农业发展中至关重要的作物育种领域,全面系统地介绍了从基础理论到具体实践的一系列前沿技术与成功案例。内容涵盖了传统育种方法的优化升级,如杂交育种、诱变育种在现代农业中的精准应用,以及分子生物学技术在作物改良中的突破性进展。 第一部分:作物育种的理论基础与新进展 本部分深入探讨了作物遗传学和育种学的基本原理,为读者构建坚实的理论框架。 1. 作物遗传学核心概念重述与深化: 详细阐述了基因的结构、功能及其在不同物种间的遗传规律。重点解析了数量性状的遗传基础,包括多基因遗传、环境与基因的互作效应(GxE interaction),并引入了最新的基因组学知识,如非编码RNA在性状表达调控中的作用。针对不同作物(如水稻、小麦、玉米等主要粮食作物),分析了其特有的遗传特点和群体结构,指导育种家如何更有效地利用遗传资源。 2. 现代育种技术的演进与整合: 全面梳理了作物育种技术的发展脉络。首先回顾了经典的选择育种和杂交育种策略的优化,强调如何利用分子标记辅助选择(MAS)来加速育种进程,提高选择的准确性和效率。其次,重点介绍了分子育种技术,包括基因定位、图位克隆(QTL mapping)的应用,以及高通量测序技术(NGS)在挖掘新基因源方面的潜力。 3. 表型组学在精准育种中的应用: 阐述了如何利用先进的成像技术(如高光谱成像、三维扫描)和环境控制系统,建立精准的表型数据采集平台。解析了表型组学如何与基因组学、环境组学数据进行整合分析,实现“多组学”驱动的精准育种模型,以应对气候变化和病虫害的复杂挑战。 第二部分:生物技术驱动的品种改良策略 本部分聚焦于应用生物技术手段加速和精准化作物育种的实践,是本书的核心技术篇章。 4. 转基因技术(Transgenesis)的最新突破: 详细讲解了基因工程在作物改良中的应用,包括抗病、抗逆性状的导入以及营养品质的提升。重点分析了基因编辑技术(CRISPR/Cas9系统)在作物基因组中进行定点、高精度修饰的原理与操作规程。书中通过具体的案例,如抗除草剂大豆、高赖氨酸玉米的创制过程,展示了基因编辑如何规避传统转基因的伦理和监管难题,实现“性状改良”而非“外源基因导入”。 5. 抗逆性状的分子标记与改良: 针对全球农业面临的水分胁迫、极端温度和土壤盐碱化等问题,系统介绍了与抗逆性状相关的关键基因和分子标记。内容涵盖了干旱胁迫信号转导通路的研究进展,以及如何利用这些标记在早期世代中进行高效筛选,缩短新品种的育成周期。 6. 种质资源的发掘、评价与创新利用: 强调了种质资源是育种的物质基础。详细介绍了如何利用生物信息学工具对全球种质库进行系统性的遗传多样性分析,识别具有独特优异等位基因的野生近缘种或地方品种。同时,探讨了体细胞组织培养技术(如花药离体培养、胚胎拯救)在快速获得纯合体和远缘杂交中的关键作用。 第三部分:新品种选育的实践流程与区域适应性研究 本部分将理论和技术转化为可操作的育种流程,强调区域化和市场化的考量。 7. 现代杂交育种的优化实践: 深入解析了杂种优势的利用策略,特别是针对异交种(如玉米、棉花)的杂交种不育系选育技术(如雄性不育、化学诱导不育)。书中对三系法、两系法在不同作物中的实施细节和管理要点进行了详尽的描述,强调了维持不育系种质活力的重要性。 8. 品种区域试验与标准化评价体系: 规范了作物新品种从初选到区域鉴定的全过程管理。详细介绍了国家或区域级品种试验的设计原则(如随机区组设计、格子设计),以及如何科学评估产量、品质、抗性等综合性状。特别关注了营养品质(如蛋白质含量、脂肪酸组成)和加工品质(如面筋质量、淀粉特性)的标准化测定方法,确保新品种能满足产业链下游的需求。 9. 适应性与可持续性育种: 探讨了适应特定生态区(如高海拔、低纬度、特定土壤条件)的品种选育方法。引入了适应性育种的概念,即育种目标不仅是高产,更要确保品种在特定环境下的稳定性和资源利用效率(如氮肥效率、光合效率)。案例分析了针对特定地理区域,如何通过环境敏感性基因的改良,实现高产与资源节约的平衡。 第四部分:信息技术与育种数据管理 本部分介绍了信息技术在现代育种数据爆炸时代的应用。 10. 育种数据管理与生物信息学工具箱: 介绍了专业的育种信息管理系统(Breeding Information Management System, BIMS)的应用,包括数据采集、存储、质量控制和可视化。详细讲解了如何利用R语言或Python等工具进行大规模基因型数据和表型数据的统计分析,实现育种决策的智能化和数据驱动化。 11. 预测育种与人工智能(AI)的融合: 探讨了利用机器学习模型(如深度学习)来预测杂交组合的表型表现(GBLUP/SSGBLUP模型),指导亲本配组。通过实际案例演示了如何利用历史数据训练模型,从而在播种前就能预测出最具潜力的下一代品种,极大地缩短了育种的循环周期。 本书内容专业、数据翔实,旨在为农业科研工作者、育种专家以及农业院校师生提供一本集理论深度与应用广度于一体的专业参考书。全书结构严谨,逻辑清晰,是推动我国作物育种技术迈向更高水平的重要参考资料。

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