烟草集约化育苗理论与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:153

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出版时间:2010-1

价格:15.00元

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isbn号码:9787109142374

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• 烟草育苗
• 集约化育苗
• 烟草栽培
• 农业技术
• 园艺
• 植物生理
• 育苗技术
• 烟叶生产
• 现代农业
• 烟草科学

《作物遗传育种前沿技术与应用》 图书简介 本书全面系统地梳理了当代作物遗传育种领域的前沿技术、核心理论及其在实际生产中的应用实践，旨在为科研工作者、育种专家、农业技术推广人员以及高年级学生提供一份深入且具有指导意义的参考资料。全书紧密围绕分子育种、基因组学、生物信息学在现代育种中的集成应用展开，力求展现当前育种科学的创新性与发展趋势。 --- 第一部分：作物遗传学基础与分子标记技术 本部分着重回顾了孟德尔遗传学到复杂数量性状遗传学的理论基石，并深入探讨了现代分子生物学技术如何赋能于传统育种。 第一章：作物数量性状遗传学的新视角 本章首先梳理了数量性状的遗传基础，重点阐述了数量遗传参数的估计方法，如遗传力、基因组选择预测值等。不同于传统的加性模型，本章引入了更精细的表观遗传修饰和环境互作（G×E）对性状表达的非加性影响。详细分析了如何利用多性状统计模型，解析如产量、抗逆性等复杂经济性状的遗传结构，为后续的分子标记定位奠定理论基础。 第二章：高通量分子标记的开发与应用 分子标记技术是现代育种的“探针”。本章系统介绍了各类高通量分子标记技术的发展历程，包括但不限于SNP（单核苷酸多态性）、SSR（简单重复序列）和InDel标记。重点阐述了利用这些标记进行遗传多样性评估、亲缘关系分析及连锁图谱构建的标准化流程。特别强调了如何通过优化PCR扩增体系和生物信息学流程，提高标记的覆盖度和分离度，从而保证后续育种选择的精准性。 第三章：基因定位与关联分析 本章聚焦于将标记与目标性状关联起来的统计遗传学方法。详细介绍了传统的QTL（数量性状基因座）定位技术，包括联合定位、复合区间分析等。在此基础上，重点剖析了全基因组关联研究（GWAS） 的统计学模型选择，如混合线性模型（MLM）的应用，以有效校正群体的结构和亲缘关系带来的假阳性。对如何筛选出与目标性状显著关联的基因组区域进行了详尽的操作指南。 --- 第二部分：基因组学与高效育种策略 本部分是全书的创新核心，聚焦于基因组学信息如何被直接整合到育种决策中，实现“育种革命”。 第四章：作物基因组测序与组装技术 精确的基因组信息是精准育种的前提。本章详细介绍了第三代测序技术（如PacBio、Nanopore）与二代测序技术（Illumina）的互补应用。着重阐述了利用不同的测序策略（从浅层重测序到全基因组从头测序）来构建高质量的参考基因组的流程，包括序列的错误校正、Scaffolding的构建以及基因组结构变异（SV）的检测与注释。 第五章：基因组选择（GS）理论与实践 基因组选择被认为是未来育种的必然趋势。本章深入剖析了GS的统计学模型，对比了经典的BLUP（最佳线性无偏预测）与基于深度学习的预测模型在预测精度上的差异。详细讲解了如何根据群体结构、标记密度和遗传模型构建训练集，并介绍了不同验证集的选择策略。书中提供了多个实例，展示了GS在缩短育种周期和降低田间选择成本方面的显著优势。 第六章：新兴的基因编辑技术在改良中的应用 本章探讨了CRISPR/Cas9系统及其衍生技术（如碱基编辑、先导编辑）在作物改良中的前沿应用。重点讨论了如何设计高效的sgRNA，靶向关键基因以实现性状的定向改良，例如提高营养成分、增强抗病性和改变开花时间。同时，详细分析了相关法律法规对基因编辑作物的监管现状，以及如何平衡技术创新与社会接受度。 --- 第三部分：环境互作与适应性育种 本部分将视野从基因组内部扩展到基因与环境的动态交互，探讨如何培育具有更强环境适应性的作物。 第七章：表型组学与高精度表型测量 精准育种不仅需要精准的基因型，更需要精准的表型数据。本章全面介绍了非接触式表型测量技术，包括无人机遥感、高光谱成像、激光雷达（LiDAR）等。重点讲解了如何利用这些技术实时、无损地获取作物的形态、生理和生物物理参数，并介绍数据处理中的去噪、配准和特征提取技术，以克服传统人工测量的局限性。 第八章：环境互作（G×E）的统计建模 作物性状是基因型与环境共同作用的结果。本章详细介绍了G×E建模的统计学方法，包括AMMI模型、因子分析模型以及基于机器学习的交互项建模。通过分析多点、多年份的试验数据，阐述如何识别出对特定环境（如干旱、高温）高度敏感的优良基因型，从而指导区域化育种和品种区域适应性测试。 第九章：大数据在育种决策中的集成应用 现代育种积累了海量的遗传、表型和环境数据。本章探讨了如何构建高效的“育种信息学”平台，实现多源异构数据的集成管理。重点介绍了如何利用机器学习算法（如随机森林、支持向量机）从复杂的数据库中挖掘潜在的关联模式，辅助育种家进行多性状综合评价和最优育种路径规划，从而真正实现数据驱动的精准育种决策。 --- 结语：面向未来的作物育种蓝图 本书最后总结了作物育种科学的未来方向，包括合成生物学在代谢途径重塑中的潜力，以及人工智能在加速育种循环中的关键作用。本书力求为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识框架，以应对全球气候变化和粮食安全挑战所带来的育种需求。

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这部新作着实让我眼前一亮，虽然我对农业科技的专业书籍向来保持一种审慎的态度，但这本书的某些章节确实触及到了现代农业发展中一个非常关键的痛点——如何用更精细化的管理来提升资源利用效率。我尤其欣赏作者在描述“系统集成”理念时所展现出的宏观视野。他并没有仅仅停留在介绍某一种新的播种机或者灌溉设备的性能上，而是将其置于整个农业生态链中去考量，强调了信息流、物流和资金流在现代农业管理中的相互制约与协同作用。比如，他深入分析了数字化决策支持系统如何通过实时数据反馈，优化田间管理的周期性操作，这对于我们这种希望在新一轮农业技术升级中抢占先机的管理者来说，无疑提供了宝贵的理论支撑和实操蓝本。从行文风格来看，作者的叙述逻辑清晰，旁征博引，从古老的农耕智慧过渡到前沿的精准农业技术，使得即便是不太接触一线实操的理论研究者，也能从中找到共鸣和启发。我感觉，这本书与其说是一本技术手册，不如说是一部关于未来农业生产力重塑的宣言。

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坦白讲，我最初翻阅这本书时，是带着一些怀疑的。市面上关于“高效能”的农学著作太多了，大多是堆砌了最新的专利技术，但往往缺乏对核心原理的深入挖掘。然而，这本书的第三章彻底打消了我的顾虑。作者用极其严谨的实验数据和模型推导，剖析了特定作物生长周期中，光合作用效率与环境因子（如CO2浓度、叶面温度、水分潜力）之间的非线性关系。这种对基础生物物理过程的透彻理解，是当前很多浮于表面的“套用”型技术指南所不具备的。书中提出的“动态环境调控阈值”概念，简直可以看作是一个极具前瞻性的管理哲学：即放弃固定的参数设定，转而拥抱基于实时反馈的、动态优化的管理策略。对于那些致力于突破现有生产瓶颈，追求极致产出的研究人员和高级农艺师而言，这本书提供的思维框架，其价值远超于具体的种植步骤。它的深度和专业性，足以成为未来五年内相关领域高级培训课程的指定参考书目。

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这本书的装帧和排版设计，透露出一种低调的专业感。大量的图表和流程示意图，并非仅仅是装饰性的填充物，而是作者复杂思想的视觉化浓缩。我特别留意了关于“病虫害综合治理模型”的那一部分。它没有采用传统农学中那种“一刀切”的化学防治方案，而是构建了一个基于AI预测和生物防治优先级的决策树。这种体系化的思考方式，体现了作者对可持续发展理念的深刻践行。例如，在描述生物防治因子的筛选标准时，作者引用了数个跨学科的生态学案例，将一个单纯的农业问题提升到了生态系统平衡的高度去审视。读到这里，我深切感受到，作者是在试图培养一种全新的“农业生态工程师”的思维模式，而非仅仅培养一个操作机器的“技术员”。这种对知识体系的重构能力，是这本书最令人称道之处。

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翻到全书的末尾，作者对未来农业形态的展望，给我留下了最深刻的印象。他没有沉溺于技术奇观的描绘，而是冷静地分析了全球气候变化、劳动力结构变迁对传统农业生产模式带来的不可逆转的压力。他提出，未来的农业生产体系必须具备极强的“韧性”（Resilience），这种韧性不仅仅是抵御灾害的能力，更是快速适应新的市场需求和环境约束的能力。书中对“模块化生产单元”的设想，融合了自动化、分布式管理和按需定制的理念，描绘了一个与当前集中式大规模种植截然不同的未来图景。这种超越现有技术范畴的战略思考，使得全书的立意得到了升华。它不再仅仅关注“如何种得更好”，而是关注“如何构建一个能够长久、可持续发展的未来食物生产系统”。这本书的格局之大，思考之深，让人在合卷之后仍久久不能平静。

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我最近一直在研究如何将物联网（IoT）传感器网络集成到传统农业生产流程中，以实现数据的实时采集与分析。市面上现有的资料大多集中在硬件的部署和基础数据的展示层面，鲜有能够将这些数据转化为可操作性强、经济效益显著的管理决策的深度论述。这本书的第六章恰好填补了这一空白。作者详细阐述了如何设计一套传感器数据的权重分配模型，以准确评估土壤健康状况和作物营养需求，避免了因数据冗余而导致的决策迟滞。更令人印象深刻的是，他没有回避技术推广中常见的经济成本问题，而是给出了多套不同投入水平下的实施路径和预期投资回报率分析。这种务实精神，使得这本书不仅是一部纯理论的学术著作，更是一本指导高投入、高回报农业项目的实践指南。对于那些正在寻求技术投资回报最大化的农业企业高管来说，这本书提供的量化分析框架具有极高的参考价值。

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