基于二维光谱结合深度学习对不同产地杜仲的鉴别

目的：对来自全国13个省市共171个杜仲茎和叶样本进行光谱分析,结合深度学习建立不同产地判别模型,为其资源合理开发利用提供依据。方法：以13个产地的杜仲茎和叶为实验材料,分别检测其近红外光谱,结合二维光谱算法和残差卷积神经网络建立模式识别模型。结果：基于同步二维相关光谱的模型在卷积层数为26层及以上时均取得了100%的分类正确率,而基于异步二维相关光谱的模型预测集正确率低于30%。结论：表明该模型能够应用于不同产地杜仲药材的鉴别。     

药用植物根际微生物研究进展

根际是植物与土壤生态系统物质交换的活跃界面,而根际土壤中的微生物与植物的生长发育、繁殖、代谢等活动密不可分,因此,近年来对药用植物与根际微生物的关系研究得到了高度重视。根据近年来国内外关于药用植物与根际微生物关系研究成果,对药用植物根际微生物的多样性、药用植物与根际微生物的相互作用、药用植物根际微生物的研究方法等方面的研究进展进行综述,并且提出了今后药用植物与根际微生物方面需要深入研究的几个问题。     

药用植物根际微生物研究进展

根际是植物与土壤生态系统物质交换的活跃界面,而根际土壤中的微生物与植物的生长发育、繁殖、代谢等活动密不可分,因此,近年来对药用植物与根际微生物的关系研究得到了高度重视。根据近年来国内外关于药用植物与根际微生物关系研究成果,对药用植物根际微生物的多样性、药用植物与根际微生物的相互作用、药用植物根际微生物的研究方法等方面的研究进展进行综述,并且提出了今后药用植物与根际微生物方面需要深入研究的几个问题。