本发明专利技术属于冬油菜鉴定领域，涉及一种冬油菜耐盐碱性鉴定方法，包括：1)选取油菜种籽粒进行水培；2)配制盐碱溶液；3)待步骤1)的油菜长出真叶后，选用不同浓度的盐碱溶液进行胁迫实验，获取胁迫实验条件下油菜的生理指标；4)基于离散型Hopfield神经网络模型对步骤3)得到的生理指标进行分析，综合评价冬油菜耐盐碱能力。本发明专利技术提供了一种对白菜型冬油菜的耐盐碱性做出合理准确的评价冬油菜耐盐碱性的鉴定方法。
1、目前，全球大约有3.8亿hm2土地存在不同程度盐渍化，约占可耕地面积10％。我国约有2000万hm2盐碱土，主要分布在北方和沿海地区。土壤盐碱化是作物高产稳产的主要限制因素，为了最大限度的发挥和利用这一部分土地资源，挖掘耐盐碱的种质资源的研究工作越来越受到世界各国的重视。近年来，在作物耐盐碱遗传作用机理、耐盐碱品种选育、盐碱土壤改良和生产栽培措施调控等方面取得了可喜成果，使土壤生产潜力获得不断发挥，作物单位面积产量明显提高。而靠土壤改良、种子处理等生产措施已不能满足日益扩大盐碱面积的生产要求，大力提高作物品种的耐盐碱性是推动作物生产稳定发展的最有效的措施之一。
2、随着冬油菜抗寒性问题的解决突破，越冬率明显提高，种植地不断向北方扩大。由于北方盐碱地较多，为了提高北方盐碱地的利用率，常在盐碱地中种植不同的作物，其中就包括冬油菜。为了提高冬油菜在盐碱地中种植的产量，需要不断地对冬油菜品种进行改良，进而得到更加抗盐碱的冬油菜品种，如此无论是对冬油菜的增产，还是盐碱地的利用，都具有十分重要的现实意义。如何迅速而准确地将耐盐碱性强、农艺性状优良、产量高的冬油菜种质材料鉴定筛选出来，将关系着资源能否有效利用和潜力优势发挥。
>2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：3、一种冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述冬油菜耐盐碱性鉴定方法包括以下步骤：
4、1)选取油菜种籽粒进行水培；
5、2)配制盐碱溶液；
6、3)待步骤1)的油菜长出真叶后，选用不同浓度的盐碱溶液进行胁迫实验，获取胁迫实验条件下油菜的生理指标；
7、4)基于离散型hopfield神经网络模型对步骤3)得到的生理指标进行分析，综合评价冬油菜耐盐碱能力。
8、上述步骤1)的具体实现方式是：
9、1.1)选择成熟度和大小一致的油菜种籽粒；
10、1.2)对油菜种籽粒除霉去杂，用蒸馏水冲洗干净后置于铺有滤纸的玻璃培养皿内，在光照温度适宜的条件下发芽；
11、1.3)待油菜的根和子叶能继续生长时，移栽至水培箱进行水培；
12、1.4)向水培箱中定期添加霍格兰营养液，促使油菜正常生长。
13、上述盐碱溶液的成分以及摩尔比是nacl∶cacl2∶mgso4∶na2so4∶nahco3＝9：3：1：9：1。
14、上述步骤3)的具体实现方式是：
15、3.1)待油菜幼苗长出5-6片真叶，选用不同浓度的盐碱溶液进行胁迫实验；
16、3.2)待用盐碱溶液处理冬油菜六小时后，同时采样并获取油菜的生理指标；所述油菜的生理指标是相对电导率、相对含水量、叶绿素含量和超氧化物歧化酶、过氧化物酶、过氧化氢酶、脯氨酸、丙二醛以及可溶性蛋白。
17、上述步骤4)的具体实现方式是：
18、4.1)设计5个理想的冬油菜耐盐碱等级评价指标，所述理想的冬油菜耐盐碱等级评价指标是高耐盐碱性、耐盐碱、中耐盐碱性、中敏盐碱性以及敏盐碱性；
19、4.2)根据步骤4.1)设计得到的理想的冬油菜耐盐碱等级评价指标，利用matlab自带的神经网络工具箱函数构建用于评价冬油菜耐盐碱性的离散型hopfield神经网络模型；
20、4.3)将步骤3)所得到的胁迫实验条件下油菜的生理指标依据步骤4.1)所设计的理想的冬油菜耐盐碱等级评价指标进行编码，同时将编码后的内容输入至步骤4.2)创建得到的用于评价冬油菜耐盐碱性的离散型hopfield神经网络模型中进行仿真分析及结果分析，综合评价冬油菜耐盐碱能力。
21、上述步骤4.1)的具体实现方式是：
22、4.1.1)获取典型的冬油菜耐盐碱分类等级，所述典型的冬油菜耐盐碱分类等级包括高耐盐碱性、中耐盐碱性、耐盐碱性、中敏盐碱性以及敏盐碱性；
23、4.1.2)将典型的冬油菜耐盐碱分类等级分别对应为理想的冬油菜耐盐碱等级评价指标。
24、上述步骤4.1.1)中：
25、所述高耐盐碱性的生理指标所对应的参数是：相对电导率20％、相对含水量80％、叶绿素含量1mg/g、超氧化物歧化酶0.3u·g-1·fw、过氧化物酶35u·g-1·min-1、过氧化氢酶350u·g-1·min-1、脯氨酸70μg·g-1、丙二醛0.02mol·g-1以及可溶性蛋白5mg·g-1·fw；
26、所述中耐盐碱性的生理指标所对应的参数是：相对电导率40％、相对含水量70％、叶绿素含量0.8mg/g、超氧化物歧化酶0.25u·g-1·fw、过氧化物酶30u·g-1·min-1、过氧化氢酶300u·g-1·min-1、脯氨酸60μg·g-1、丙二醛0.04mol·g-1以及可溶性蛋白10mg·g-1·fw；
27、所述耐盐碱性的生理指标所对应的参数是：相对电导率60、相对含水量60％、叶绿素含量0.6mg/g、超氧化物歧化酶0.2u·g-1·fw、过氧化物酶25u·g-1·min-1、过氧化氢酶250u·g-1·min-1、脯氨酸50μg·g-1、丙二醛0.06mol·g-1以及可溶性蛋白15mg·g-1·fw；
28、所述中敏盐碱性的生理指标所对应的参数是：相对电导率80％、相对含水量50％、叶绿素含量0.4mg/g、超氧化物歧化酶0.15u·g-1·fw、过氧化物酶20u·g-1·min-1、过氧化氢酶200u·g-1·min-1、脯氨酸40μg·g-1、丙二醛0.08mol·g-1以及可溶性蛋白20mg·g-1·fw；
29、所述敏盐碱性的生理指标所对应的参数是：相对电导率90％、相对含水量40％、叶绿素含量0.2mg/g、超氧化物歧化酶0.1u·g-1·fw、过氧化物酶15u·g-1·min-1、过氧化氢酶150u·g-1·min-1、脯氨酸30μg·g-1、丙二醛0.1mol·g-1以及可溶性蛋白25mg·g-1·fw。
30、上述步骤4.2)的具体实现方式是：
31、4.2.1)将5个理想的冬油菜耐盐碱等级评价指标设计为离散型hopfield神经网络平衡点；
32、4.2.2)将步骤4.2.1)中的评价指标逐渐趋于hopfield神经网络的平衡点，完成hopfield神经网络学习；
33、4.2.3)储存hopfield神经网络的平衡点；
34、4.2.4)将hopfield神经网络的平衡点对应的评价指标映射至hopfield神经网络的神经元状态，最终得到用于评价冬油菜耐盐碱性的hopfield神经网络模型。
35、上述步骤4.2.4本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述冬油菜耐盐碱性鉴定方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤1)的具体实现方式是：
3.根据权利要求2所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述盐碱溶液的成分以及摩尔比是NaCl∶CaCl2∶MgSO4∶Na2SO4∶NaHCO3＝9：3：1：9：1。
4.根据权利要求3所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤3)的具体实现方式是：
5.根据权利要求1或2或3或4所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤4)的具体实现方式是：
6.根据权利要求5所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤4.1)的具体实现方式是：
7.根据权利要求6所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤4.1.1)中：
8.根据权利要求7所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤4.2)的具体实现方式是：
9.根据权利要求8所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤4.2.4)中，所述映射时需要对平衡点所对应的评价指标进行编码；所述编码规则是大于或等于平衡点所对应的评价指标时，对应的神经元状态设为1；否则将对应的神经元状态设为-1。
10.根据权利要求9所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤4.3)的具体实现方式是：当有待分类的冬油菜品种的生理指标以编码的形式输入至步骤4.2)创建得到的用于评价冬油菜耐盐碱性的离散型Hopfield神经网络模型时，步骤4.2)创建得到的用于评价冬油菜耐盐碱性的Hopfield神经网络模型利用联想记忆能力逐渐趋近于Hopfield神经网络模型中所储存的Hopfield神经网络的平衡点，当状态不再改变时，此时Hopfield神经网络的平衡点所对应的即为冬油菜耐盐碱性的分类等级，所述状态不再改变是神经元状态稳定为“1”或者“-1”。
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【技术特征摘要】
1.一种冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述冬油菜耐盐碱性鉴定方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤1)的具体实现方式是：
3.根据权利要求2所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述盐碱溶液的成分以及摩尔比是nacl∶cacl2∶mgso4∶na2so4∶nahco3＝9：3：1：9：1。
4.根据权利要求3所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤3)的具体实现方式是：
5.根据权利要求1或2或3或4所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤4)的具体实现方式是：
6.根据权利要求5所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤4.1)的具体实现方式是：
7.根据权利要求6所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，其特征在于：所述步骤4.1.1)中：
8.根据权利要求7所述的冬油菜耐盐碱性鉴定方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：马骊，廉荫涛，武军艳，陶肖蕾，孙万仓，蒲媛媛，
申请(专利权)人：甘肃农业大学，
类型：发明
国别省市：
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