【摘 要】
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突变体的筛选与鉴定是育种工作中的重要环节。该研究基于高光谱成像技术实现了水稻CRISPR/Cas9突变体种子的可视化鉴别。采集了水稻HD野生型和CRISPR/Cas9突变体种子共1 200
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院,农业部光谱学重点实验室,浙江省农业科学院农产品质量标准研究所
【基金项目】
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中国博士后科学基金面上项目(2016M601940);国家高技术研究发展计划(863)(2013AA102301);浙江省植物有害生物防控重点实验室—省部共建国家重点实验室培育基地项目(2010DS700124-KF1712)资助
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突变体的筛选与鉴定是育种工作中的重要环节。该研究基于高光谱成像技术实现了水稻CRISPR/Cas9突变体种子的可视化鉴别。采集了水稻HD野生型和CRISPR/Cas9突变体种子共1 200粒样本的高光谱图像数据,通过Kennard-Stone算法,按照2∶1的比例构建了建模集（800）和预测集（400）。对水稻种子的原始光谱经过WT预处理后,通过2nd derivative提取了24个特征波长,分别基于全谱和特征波长建立径向基函数神经网络（RBFNN）,极限学习机（ELM）和K最邻近法（KNN）模型。试验
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