Identification of resistant starch related genes in rice by single segment substitution lines
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摘要:目的
发掘稻米淀粉合成相关基因SBEIIb、SSIIa和ISA1的高抗性淀粉等位基因。
方法利用分子标记筛选携带SBEIIb、SSIIa或ISA1的单片段代换系(Single segment substitution lines，SSSLs)，利用改良的AOAC法测定SSSLs材料的抗性淀粉含量(w)，通过Sanger测序分析不同SSSLs的SBEIIb、SSIIa和ISA1基因序列，结合基因型和表型连锁分析，鉴定影响抗性淀粉含量的等位基因。
结果SBEIIb编码区的1个SNP(Ex4-96G/A)引起1个氨基酸的替换(196-Arg/His)，从而产生2种等位基因SBEIIb-1和SBEIIb-2。其中，SBEIIb-1的Ex4-96G导致第196位氨基酸为Arg，表现为高抗性淀粉含量，为1.72%。SSIIa第8外显子的2个SNPs(Ex8–334G/A和Ex8–865C/T)引起2个氨基酸替换(604-Gly/Ser和781-Leu/Phe)，从而产生3种等位基因SSIIa-1、SSIIa-2和SSIIa-3。其中，SSIIa-1的Ex8–334G和Ex8–865C导致第604和781位氨基酸为Gly和Leu，表现为高抗性淀粉含量，为3.37%。ISA1编码区序列的1个Indel(AGG/---)和1个SNP(Ex17–117C/T)导致第70位氨基酸Glu缺失和第717位氨基酸由Thr变为Met，从而产生3种等位基因ISA1-1、ISA1-2和ISA1-3。其中，ISA1-1编码区的AGG插入和Ex17–117C导致第70和717位氨基酸为Glu和Thr，表现为高抗性淀粉含量，为2.09%。
结论SBEIIb、SSIIa和ISA1是影响水稻抗性淀粉形成的重要基因，这3个基因编码区的SNPs和Indels引起了氨基酸的改变，继而影响了抗性淀粉的含量，鉴定到了3个高抗性淀粉含量的等位基因SBEIIb-1、SSIIa-1和ISA1-1。
Abstract:ObjectiveTo discover the alleles for high resistance starch in starch-synthesis-related genes SBEIIb, SSIIa and ISA1.
MethodThe single segment substitution lines (SSSLs) carrying the starch-synthesis-related genes SBEIIb, SSIIa or ISA1 were detected using molecular markers. Then, the resistant starch contents of the SSSLs were measured using an improved AOAC method. Sanger sequencing and sequence alignment were performed to analyze the sequence variations of SBEIIb, SSIIa and ISA1 in different SSSLs. Through linkage analysis of genotypes and phenotypes, the alleles affecting resistance starch content were identified.
ResultFor SBEIIb gene, a single nucleotide polymorphism (SNP) (Ex4-96G/A) in the coding region results in an amino acid substitution (196-Arg/His), generating two alleles SBEIIb-1 and SBEIIb-2. SBEIIb-1 carrying the Ex4-96G causes Arg at 196th residue, which shows high-resistant starch content of 1.72%. For SSIIa gene, two SNPs (Ex8-334G/A and Ex8-865C/T) in the 8th exon cause two amino acid substitutions (604-Gly/Ser and 781-Leu/Phe), generating three alleles SSIIa-1,SSIIa-2 and SSIIa-3. SSIIa-1 carrying the Ex8-334G and Ex8-865C causes Gly and Leu at 604th and 781th residue respectively, which shows high-resistant starch content of 3.37%. One Indel (AGG/---) and one SNP (C/T) in ISA1 coding region sequence generate three alleles ISA1-1, ISA1-2 and ISA1-3. ISA1-1 carrying AGG-insertion and Ex17-117C causes Glu and Thr at 70th and 717th residue respectively, which shows high-resistant starch content of 2.09%.
ConclusionSBEIIb, SSIIa and ISA1 are key genes regulating resistant starch formation in rice. The SNPs and Indels in coding regions of the three genes lead to amino acid variations, which subsequently affects the resistance starch content. The three alleles SBEIIb-1, SSIIa-1 and ISA1-1 for high-resistant starch content are identified.
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Keywords:
- Rice /
- Single segment substitution line /
- Resistant starch /
- Allele
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水稻Oryza sativa L.是我国主要粮食作物，种植过程中应适时精量施肥，以促进其长势良好，实现优质高产[1-5]。研究表明，在土壤中施入固体肥被作物吸收利用率仅为30%，施入液体肥被作物吸收利用率可达80%以上[6]。液体肥具有施肥量易于调控、排肥口堵塞率低、肥效好等优势[7]，且可利用变量施肥技术提高精量施用水平。依据作物长势和土壤肥分变量调控施用液体肥，有助于节约生产成本、提升肥料利用率、减少种植环境污染[8]。在液体肥变量施用系统研究方面，目前主要基于模糊控制、PID控制等理论，采用单片机或PLC调控电磁比例调节阀的开度，实现肥料精准施用。郎春玲等[9]研制了单片机控制的深施型液体肥变量施用系统，基于处方图对电磁比例调节阀开度进行调节，室内试验的施肥精度大于95%，施肥最小误差每次为0.2 mL。田敏等[10]研制了水肥一体牵引液肥机变量施肥系统，构建了流量实时采集反馈模型，基于遗传算法对模糊控制规则进行了优化，提高了施肥精度。洪延宏[11]基于神经网络的PID变量控制算法研制了大田液肥变量喷施系统。采用电磁比例调节阀的施肥系统成本高，液肥中含有的杂质易使阀芯运动阻塞或喘动，导致系统工作不稳定[12]。刘志壮等[13]设计了由直流电机、减速器及针阀等组成的机电式流量系统，采用模糊PID控制算法，解决了变量喷雾农药流量控制问题。李加念等[14-15]改进了文丘里变量施肥装置，利用电导电极实时反馈肥液浓度，采用模糊PID算法细调电磁阀的PWM占空比，使混肥器的吸肥浓度达到目标值。李翠锦等[16]针对农田喷雾需求，采用永磁直流电动机为执行器，通过自适应模糊PID算法控制施肥量。
现有液体肥变量施用系统研究主要应用于滴灌施肥[17-18]和叶面喷肥[17,19-21]，适用于水稻种植的液体肥变量施用系统的研究鲜见报道。本文基于水稻水田机械深施肥技术要求，设计一种机电式液体肥微小流量调控系统，并将该系统应用于团队已研制的水田液体肥气力引射式施肥器[22]，构建水稻液体肥变量施用系统；通过仿真试验分析系统的精度和响应性能，以期为近水稻根部的小流量、低成本施肥及水稻田间液体肥变量施用技术的推广应用提供装备支持。
1. 液体肥变量施用系统
1.1 机电式流量调节阀
机电式流量调节阀是实现微小流量调控的关键执行部件，由出入口直径均为10 mm的流量调节阀、从动齿轮、主动齿轮、U型架和MG995型电动舵机组成，结构简图如图1所示。MG995型电动舵机的转角范围为0~270°，工作扭矩为1.3 N·m，响应转速为53~62 r/min，脉冲信号宽度为0.5~2.5 ms。主动齿轮的齿数为132，安装在电动舵机的输出轴末端；从动齿轮的齿数为22，安装于流量调节阀的阀芯末端；主动齿轮和从动齿轮的模数均为0.5 mm，通过齿数差实现速比为6的增速传动。
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图 1 机电式流量调节阀1：流量调节阀；2：从动齿轮；3：主动齿轮；4：U型架；5：电动舵机Figure 1. Electromechanical flow regulating valve1: Flow regulating valve; 2: Driven gear; 3: Driving gear; 4: U-shaped frame; 5: Electric steering gear1.2 流量调节控制系统
基于机电式流量阀的流量调节控制系统结构如图2所示，由单片机处理模块、变量控制模块、检测模块、液晶显示模块、键盘输入模块和报警指示模块等组成。STC89C52型单片机输出端通过舵机驱动电路与电动舵机连接，通过光耦隔离继电器与电磁阀连接；单片机输入端通过A/D转换芯片与E6B2-CWZ5B型速度传感器连接，通过I/O与MJ-HZ41C型涡轮流量计(流量范围0.15~1.50 L/min或1.92~19.20 g/s)连接。用于预设流量的键盘输入模块采用4×4矩阵键盘，由蜂鸣器和发光二极管组成的报警指示模块实现缺肥和吸肥异常报警。
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图 2 流量调节控制系统结构框图Figure 2. The structure block diagram of flow regulation control system1.3 液体肥变量施用系统
气力引射式施肥器可将压缩气体和液体肥进行混合，在出口形成液肥雾化射流，增大肥料与土壤的接触面积，提高土壤蓄肥能力，延缓肥料的流失速度，增加作物根系对养分的吸收利用时间，进一步提高肥料利用率，有效解决现有水田深施肥机具的堵塞问题[23]。将设计的机电式流量阀控制系统应用到气力引射式施肥器，搭建的液体肥变量施用系统样机如图3所示。压缩气体经气源处理元件清除杂质后沿输气管进入气力引射式施肥器，通过键盘将目标施肥量输入单片机，速度传感器和涡流流量计将检测的机具行进速度和吸肥管路液肥的实时流量反馈给单片机，单片机对数据进行处理，实时调整机电式流量调节阀开度和电磁阀开闭，形成闭环反馈控制，使液肥以一定的流速进入气力引射式施肥器并与压缩气体混合，最后在施肥器出口形成雾化射流，喷施到水稻根区附近土壤，实现恒量、恒深施肥作业。
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图 3 液体肥变量施用调节系统1：气力引射式施肥器；2：机电式流量调节阀；3：速度传感器；4：电磁阀；5：涡轮流量计 ；6：单片机；7：电源Figure 3. The adjustment system for liquid fertilizer variable fertilization1:Pneumatic injection fertilizer applicator; 2: Electromechanical flow regulating valve; 3: Speed sensor; 4:Solenoid valve; 5:Turbine flowmeter; 6: Single chip microcomputer; 7: Power supply1.4 液体肥质量流率理论模型与试验结果
液体肥质量流率定义为单位时间内液体肥变量施用系统的吸肥口所卷吸的液体肥质量，是评价液体肥施用效率的重要指标。为明确机电流量调节阀开口大小对液体肥质量流率的影响，设定系统工作压力为0.3 MPa进行标定试验，试验平台如图4所示。采用电子天平(精度0.1 g)称量并记录装有液体肥肥箱的起始质量；启动恒压供气系统，当压力稳定后，将吸肥管一端插入肥箱中同时用秒表开始计时；计时结束时取出吸肥管，称量并记录肥箱的最终质量，按式(1)计算液体肥质量流率(q)：
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图 4 液体肥质量流率标定试验平台1：储气罐；2：过滤减压阀；3：输气管；4：施肥器；5：吸肥管；6：液体肥肥箱；7：机电流量调节阀；8：电控箱Figure 4. The test platform of liquid fertilizer mass flow rate calibration1: Air receiver; 2: Pressure reducing valve; 3: Gas transmission pipe; 4: Fertilizer applicator; 5: Fertilizer suction pipe; 6: Liquid fertilizer tank; 7: Electromechanical flow regulating valve; 8: Electric cabinet$$ q = \dfrac{{{m_1} - {m_2}}}{t}\text{，} $$ (1) 式中，m1为液体肥肥箱的起始质量，g；m2为肥箱的最终质量，g；t为计时时间，s。
将电动舵机转角划分为10等分，通过键盘输入目标角度，每组试验控制电动舵机驱动流量调节阀运行1个等分(即舵机转动27º)，分别记录各位置施肥量，每组试验计时3 min，重复3次，计算各组液体肥q平均值。
试验结果如图5所示，施肥器的液体肥q随电动舵机转动角度的增大呈线性递增，拟合度为0.987 8，在电动舵机转动范围内，液体肥q的可调节范围为2.36~6.75 g/s。
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图 5 舵机转动角度与液体肥平均质量流率关系图Figure 5. Relationship between steering gear rotation angle and average mass flow rate of liquid fertilizer我国水稻田氮肥(纯氮)施用量平均为180 kg/hm2，液体肥施用的q应与拖拉机的前进速度相匹配，拖拉机作业速度、水稻纯氮施用量与施肥器q之间的关系如下式：
$$ q = \dfrac{{LvQ}}{{10w}}\text{，} $$ (2) 式中， L为施肥器作业行距(一般为0.3 m)，m；v为水田拖拉机的作业速度，m/s；Q为水稻纯氮施用量，kg/hm2；w为液体氮肥的氮素质量分数(本研究氮素质量分数为32%)。
2. 控制器设计与仿真试验
2.1 控制系统模型
设电动舵机转速为
$ \omega $ ，流量调节阀阀芯转角为$ \varphi $ ，转速为$\omega '$ ，电动舵机的工作电压为$ {U_r} $ ，不考虑电磁惯性和机械惯性，假设初始状态为0，则有[24]：$$ \omega = {k_1}{U_{\rm{r}}}\text{，} $$ (3) $$ \omega ' = {k_2}\omega = {k_1}{k_2}{U_{\rm{r}}} = {\rm{d}}\varphi /{\rm{d}}t\text{，} $$ (4) 式中，
${k_1}$ 为转换系数，${k_2}$ 为传动比。取
$k = {k_1}{k_2}$ ，对式(4)进行积分，可得：$$ \varphi = k{U_{\rm{r}}}t - {t_0}_{ } \text{，}_{ } $$ (5) 式中，t0 为电磁惯性和机械惯性。
对式(5)进行拉普拉斯变换，得到控制系统的传递函数为：
$$ {{G}}(s) = \dfrac{{k{U_{\rm{r}}}}}{{{s^2}}} - \dfrac{{{t_0}}}{s} = \dfrac{{ - {t_0}s + k{U_{\rm{r}}}}}{{{s^2}}}\text{，} $$ (6) 实际系统中，
${U_{\rm{r}}}$ =6 V，测得$ \omega ' $ =69.89 r/min=7.28 rad/s，电机启动延时为0.005~0.010 s，${t_0}$ =0.010 s，则传递函数简化为：$$ {{G}}(s) = \dfrac{{ - 0.010s + 7.28}}{{{s^2}}} 。$$ (7) 2.2 模糊PID控制器设计
为使流量调节系统具备较强的抗外界干扰能力，基于模糊PID算法建立控制器结构如图6所示。模糊PID控制器实时监测并获取施肥器的施肥量，将其与目标施肥量比较，得到施肥量偏差(e)和偏差变化率(ec)，依据模糊推理调节器实时调整PID的比例系数(kp1)、积分系数(ki1) 和微分系数(kd1) ，得到模糊PID调节器的输出量[Ul(t)] ，调控机电式流量调节阀的开度，实现液体肥变量施用控制系统参数的自适应调节[25]。
依据模糊控制理论和预试验中积累的经验 [15-16,25-27]，制定控制器规则(表1)。当e较大时，为保证系统具有良好的跟踪性能，选择较大的kp1和较小的kd1，同时为了防止系统出现较大的超调量和限制积分作用，取较小的ki1值；当e较小时，为了使系统具有快速响应能力和较小的超调量，选择较小的kp1以及适当的ki1和kd1[16,26-27]。
表 1 模糊控制规则表Table 1. Rules table of fuzzy controle ec NB NM NS ZO PS PM PB NB PB/NB/PB PB/NB/NS PM/NM/NB PM/NM/NB PS/NS/NB ZO/ZO/PS ZO/ZO/PS NM PB/NB/PB PB/NB/NS PM/NM/NB PS/NS/NB PS/NS/NB ZO/ZO/NM ZO/ZO/PS NS PM/NB/ZO PM/NM/NS PM/NS/NM PM/NS/NS ZO/ZO/NS NS/PS/NS NS/PS/ZO ZO PM/NM/ZO PM/NM/NS PS/NS/NS ZO/ZO/NS NS/PS/NS NM/PM/NS NM/PM/ZO PS PS/NM/ZO PS/NS/ZO ZO/ZO/ZO NS/PS/ZO NS/PS/ZO NM/PM/ZO NM/PB/ZO PM PS/ZO/PB ZO/ZO/NS NS/PS/PS NM/PS/PS NM/PM/PS NM/PB/PS NB/PB/PB PB PB/NB/PS PB/NB/NS PM/NM/NB PM/NM/NB PS/NS/NB ZO/ZO/NM ZO/ZO/PS 1) e：施肥量偏差；ec：施肥量偏差变化率
1) e: Deviation of fertilization amount; ec: Deviation change rate of fertilization amount$$ {k_{{\rm{p}}1}} = {k'_{{\rm{p}}1}} + \Delta {k_{{\rm{p}}1}}_{ \text{，} } $$ (8) $$ {k_{{\rm{i}}1}} = {k'_{{\rm{i}}1}} + \Delta {k_{{\rm{i}}1}}\text{，} $$ (9) $$ {k_{{\rm{d}}1}} = {k'_{{\rm{d}}1}} + \Delta {k_{{\rm{d}}1}}_{ \text{，}} $$ (10) 式中，
${k'_{{\rm{p}}1}}$ 、${k'_{{\rm{i}}1}}$ 和${k'_{{\rm{d}}1}}$ 分别为PID调节器各参数的初始值，Δkp1、Δki1和Δkd1分别为模糊推理调节器的3个输出。采用临界比例度法获得临界比例度(δ K)和临界振荡周期(TK)，按照以下PID控制参数经验公式，得到PID控制器的比例系数初始值(KP)、积分系数初始值(KI)和微分系数初始值(KD)等参数[28]。
$$ {K_{\text{P}}} = \dfrac{1}{{1.7{\delta _{\text{K}}}}}\text{，} $$ (11) $$ {T_{\text{I}}} = 0.5{T_{\text{K}}}\text{，} $$ (12) $$ {T_{\text{D}}} = 0.125{T_{\text{K}}}\text{，} $$ (13) $$ {K_{\text{I}}} = \dfrac{{K_{\text{P}}}T}{{{T_{\text{I}}}}}\text{，} $$ (14) $$ {K_{\text{D}}} = \dfrac{{{{K_{\text{P}}}T_{\text{D}}}}}{T}\text{，} $$ (15) 式中，T为采样时间，TI为积分时间，TD为微分时间。按式(11)~(15)计算，得到PID控制器参数为：
${K_{{\rm{P}}}}$ =0.44，${K_{{\rm{I}}}}$ =0.0097，${K_{{\rm{D}}}}$ =0.3，由此确定模糊PID控制器各参数初始值为：${k'_{{\rm{p}}1}} $ =0.44，${k'_{{\rm{i}}1}} $ =0.0097，${k'_{{\rm{d}}1}} $ =0.3。2.3 仿真试验与结果
仿真试验采用Matlab软件(2021b版)的Simulink仿真模块构建控制器仿真模型，如图7所示。控制系统的单位阶跃响应仿真结果如图8A所示。PID控制器的响应曲线超调量为42.90 %，调节时间为4.44 s，稳态误差为0.010；模糊PID控制器的响应曲线超调量为0.12%，调节时间为2.51 s，稳态误差为0.007。表明模糊PID控制能获得更优的动态调节和稳定性能。
为模拟控制器受到的干扰情况，在实时流量稳定时段的7 s处添加1个幅值为0.5，持续时间0.1 s的干扰脉冲，控制系统响应仿真结果如图8B所示。在加入脉冲信号之后，模糊PID控制系统与PID控制系统均发生了突变，PID控制器的调节时间为1.67 s，模糊PID控制器的调节时间为0.61 s。表明模糊PID控制震荡延续时间短，能快速回归稳态，具有更强的抗干扰能力。
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图 8 单位阶跃(A)和加干扰脉冲(B)的响应仿真图Figure 8. Simulation diagrams of unit step response(A) and impulse response with interference(B)3. 性能试验与结果
3.1 试验方法
搭建水稻液体肥变量施用试验平台(图9)。将液体肥变量施用系统搭载在东风井关PG6乘坐式水田拖拉机上，流量调节控制系统置于拖拉机前端，气力引射式吸肥器安装在拖拉机尾部，供气系统由空压机、储气罐、气源处理元件、减压阀、压力表和输气管路等组成，其输出气管与气力引射吸肥器的入气口连接。选用广东绿兴生物科技有限公司生产的液态氮肥(氮质量分数为32%)，分别采用PID和模糊PID控制器对液体肥变量施用系统的质量流率控制精度和跟踪性能进行试验对比。
以标定试验确定的液体肥质量流率调节范围2.36~6.75 g/s为依据，设计质量流率控制精度试验。在水田拖拉机静止条件下调节试验平台吸肥管路压力为0.3 MPa，在2.8~5.0 g/s范围内设置10种目标施肥质量流率，记录3 min内每种目标施肥质量流率条件下的实际施肥质量流率，每组试验重复3次。分别统计各种目标施肥质量流率重复试验中实测施肥质量流率(qi)的平均值(qm)， qm相对目标施肥质量流率(qb)的绝对误差(Δqm)，以及质量流率控制精度(P)。计算公式如下：
$$ {q_{\text{m}}} = \displaystyle\sum\limits_{i = 1}^3 {{q_{i}}} \text{，} $$ (16) $$ \Delta {q_{\text{m}}} = \left| {{q_{\text{b}}} - {q_{\text{m}}}} \right|\text{，} $$ (17) $$ P = \dfrac{{{q_{\text{b}}} - \Delta {q_{\text{m}}}}}{{{q_{\text{b}}}}} \times 100{\text{%}} 。 $$ (18) 液体肥质量流率在调节范围2.36~6.75 g/s内升高或降低，以验证液体肥变量施用系统质量流率跟踪性能。具体方法为：调节拖拉机作业速度为0.6 m/s，吸肥管路压力为0.3 MPa，调整机电流量调节阀的开度，先将施肥质量流率从0升高至3 g/s，质量流率稳定后再从3 g/s升高至5 g/s，质量流率稳定后又从5 g/s降低至4 g/s，以1 Hz频率采集实时质量流率，每组试验重复3次。以3次质量流率跟踪试验的超调量、上升时间、调节时间、峰值时间的平均值作为质量流量率跟踪性能的评价指标。
3.2 结果与分析
3.2.1 质量流率控制性能
质量流率控制性能试验结果如表2所示。在10种目标质量流率条件下，PID控制的质量流率绝对误差范围为0.20~0.35 g/s，模糊PID控制的质量流率绝对误差范围为0.15~0.19 g/s；在各目标质量流率条件下，采用模糊PID控制的质量流率绝对误差均低于PID控制。从控制精度角度比较，PID控制精度最高为95.21%、最低为90.00%，模糊PID控制精度最高为96.88%、最低为93.93%，表明本文设计的模糊PID控制系统具有更高的质量流率控制精度，能够更好地满足田间施肥作业精准性能要求。
表 2 模糊PID和PID控制系统的质量流率控制精度试验结果Table 2. Experiment result of control accuracy of mass flow rate for fuzzy PID and PID controlling systems目标质量流率
(qb )/(g·s−1)
Target mass flow rate实测质量流率平均值(qm)/(g·s−1)
Average value of measured mass flow rate绝对误差(Δqm)/(g·s−1)
Absolute error控制精度(P)/%
Control accuracyPID Fuzzy PID PID Fuzzy PID PID Fuzzy PID 2.8 2.53 2.63 0.27 0.17 90.36 93.93 3.0 2.70 2.84 0.30 0.16 90.00 94.67 3.2 3.00 3.37 0.20 0.17 93.75 94.69 3.4 3.63 3.55 0.23 0.15 93.24 95.59 4.0 4.35 4.19 0.35 0.19 91.25 95.25 4.2 4.55 4.01 0.35 0.19 92.67 95.48 4.4 4.72 4.22 0.32 0.18 92.73 95.91 4.6 4.31 4.79 0.29 0.19 93.70 95.87 4.8 4.57 4.95 0.23 0.15 95.21 96.88 5.0 4.74 5.18 0.26 0.18 94.80 96.40 均值 Mean 3.84 3.97 0.28 0.17 92.77 95.47 3.2.2 质量流率跟踪性能
图10的结果表明，当质量流率为3 g/s时，模糊PID控制超调量为16.6%，比PID控制低6.7%；上升时间为1.8 s，比PID控制少0.9 s；调节时间为12 s，比PID控制少2 s。当质量流率为4 g/s时，模糊PID控制的超调量为10.0%，比PID控制低5.0%；调节时间为9 s，比PID控制少5 s。当质量流率为5 g/s时，模糊PID控制的超调量为10.0%，比PID控制低4.0%；上升时间为1.8 s，比PID控制少0.9 s；调节时间为11 s，比PID控制少1 s。模糊PID控制的超调量平均值为12.2%，上升时间平均值为1.5 s，调节时间平均值为10.7 s，峰值时间平均值为1.7 s；PID控制的超调量平均值为17.4%，上升时间平均值为2.1 s，调节时间平均值为13.3 s，峰值时间的平均值为2.3 s。表明在系统设定的施肥量发生连续变化时，模糊PID控制具有更快的响应速度和更高的鲁棒性。
4. 结论
1)设计了一种基于单片机控制的机电式微小流量调节阀，应用于已研制的气力引射式施肥器，构建了水稻液体肥变量施用系统，在吸肥管路工作压力为0.3 MPa的条件下进行标定试验，确定液体肥质量流率的可调节范围为2.36~6.75 g/s。
2)设计了水稻液体肥变量施用模糊PID控制器，并与PID控制器的调控性能进行了仿真对比。结果表明，模糊PID控制器的阶跃信号响应超调量、调节时间和稳态误差分别为0.12%、2.51 s和0.007，PID控制器的阶跃信号响应结果分别为42.90%、4.44 s和0.010，模糊PID控制器具有更好的动态调节和稳定性能；在流量稳定时段7 s处添加幅值为0.5、持续时间为0.1 s的干扰脉冲时，模糊PID控制器调节时间为0.61 s，相比PID控制器1.67 s的震荡时间更短，具有更强的抗干扰能力。
3)在10种目标质量流率条件下，模糊PID的质量流率绝对误差均低于PID控制，PID的控制精度为 90.00%~95.21%，而模糊PID的控制精度为93.93%~96.88%，具有更高的精准调控能力；在施肥量变化时，模糊PID控制的超调量、上升时间和调节时间均低于PID控制，模糊PID控制的超调量、上升时间、调节时间和峰值时间平均值分别为12.2%、1.5 s、10.7 s和1.7 s，PID控制相应的平均值分别为17.4%、2.1 s、13.3 s和2.3 s，表明模糊PID控制具有更快的响应性和更高的鲁棒性。
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图 1 分别携带SBEIIb、SSIIa和ISA1的SSSLs代换片段长度及在HJX74染色体上的位置
Figure 1. The lengths of the target substituted segments of SSSLs carrying SBEIIb, SSIIa and ISA1, respectively, and their positions on the chromosomes of HJX74
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图 2 分别携带SBEIIb、SSIIa和ISA1的SSSLs的抗性淀粉含量
“**”表示SSSLs的抗性淀粉含量与受体亲本HJX74差异显著(P < 0.01，Dunnett’s t 测验，n = 3)
Figure 2. The resistant starch contents of the SSSLs carrying SBEIIb, SSIIa and ISA1, respectively
“**” represents significant difference of the resistant starch between SSSLs and recipient HJX74 (P < 0.01, Dunnett’s t-test, n = 3)
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图 3 SSSLs中的SBEIIb等位变异
a：SBEIIb的基因结构示意图；b：SBEIIb蛋白的功能结构域示意图；c：SBEIIb的等位变异蛋白的三维同源性建模
Figure 3. The allelic variations of SBEIIb in SSSLs
a: Gene structure schematic of SBEIIb; b:The schematic illustration of SBEIIb protein functional domains; c: Three-dimensional homology modeling of allelic variant proteins of SBEIIb
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图 4 SSSLs中的SSIIa等位变异
a：SSIIa的基因结构示意图；b：SSIIa蛋白的功能结构域示意图；c：SSIIa的等位变异蛋白的三维同源性建模
Figure 4. The allelic variations of SSIIa in SSSLs
a: Gene structure schematic of SSIIa; b:The schematic illustration of SSIIa protein functional domains; c: Three-dimensional homology modeling of allelic variant proteins of SSIIa
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图 5 SSSLs中的ISA1等位变异
a：ISA1的基因结构示意图；b：ISA1蛋白的功能结构域示意图；c：ISA1的等位变异蛋白的三维同源性建模
Figure 5. The allelic variations of ISA1 in SSSLs
a: Gene structure schematic of ISA1; b:The schematic illustration of ISA1 protein functional domains; c: Three-dimensional homology modeling of allelic variant proteins of ISA1
表 1 用于本研究的单片段代换系信息
Table 1 The information of SSSLs used in this study
编号
Code单片段代换系名称
SSSL name染色体
Chr.携带的基因
Carrying gene供体亲本
Donor亚种类型
Subspecies04-02 W04-47-61-02-04 2 SBEIIb BG367 籼稻 Indica 07-02 W07-11-06-04-07-03 2 SBEIIb 苏御糯 Suyunuo 粳稻 Japonica 12-02 W12-09-28-04-01-07-01 2 SBEIIb IR58025B 籼稻 Indica 15-02 W15-12-10-11-07 2 SBEIIb American Jasmine 籼稻 Indica 27-02 W27-18-05-08-01 2 SBEIIb IAPAR9 粳稻 Japonica 02-06 W02-15-01-08-02-05 6 SSIIa Amol 3 籼稻 Indica 08-06 W08-18-09-09-06-02 6 SSIIa IR64 籼稻 Indica 12-06 W12-42-42-08-02-04-02 6 SSIIa IR58025B 籼稻 Indica 14-06 W14-12-03-06-04-08 6 SSIIa 联鉴33 Lianjian33 籼稻 Indica 15-06 W15-06-06-21 6 SSIIa American Jasmine 籼稻 Indica 18-06 W18-11-01-02-06-06-04 6 SSIIa IRAT 261 粳稻 Japonica 21-06 W21-23-36-06-07-04-06 6 SSIIa IR65598 粳稻 Japonica 04-08 W04-10-04-10-07-06 8 ISA1 BG367 籼稻 Indica 05-08 W05-36-75-01-01-06 8 ISA1 籽恢100 Zihui100 籼稻 Indica 07-08 W07-18-05-01-09-03-05 8 ISA1 苏御糯 Suyunuo 粳稻 Japonica 08-08 W08-15-06-05-11 8 ISA1 IR64 籼稻 Indica 09-08 W09-38-60-07-07-11-06 8 ISA1 Basmati 385 籼稻 Indica 11-08 W11-15-08-09-04 8 ISA1 Basmati 370 籼稻 Indica 13-08 W13-30-45-01-10-02-06 8 ISA1 江西丝苗 Jiangxisimiao 籼稻 Indica 14-08 W14-09-06-09-12 8 ISA1 联鉴33 Lianjian33 籼稻 Indica 
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表 2 SSSLs中的不同SBEIIb等位基因的基因型和表型
Table 2 Genotypes and phenotypes of different SBEIIb alleles in SSSLs
编号
CodeEx4-96
(P.196)Ex8-36
(P.270)Ex12-19
(P.412)Ex12-109
(P.442)单倍型
Haplotype等位基因
Allelew(抗性淀粉)1)/%
Resistant starch content04-02 CGC (Arg) TCA (Ser) ACA (Thr) CTG (Leu) HT-1 SBEIIb-1 1.82±0.03A 12-02 CGC (Arg) TCA (Ser) ACA (Thr) CTG (Leu) HT-1 SBEIIb-1 1.71±0.01A 15-02 CGC (Arg) TCA (Ser) ACA (Thr) CTG (Leu) HT-1 SBEIIb-1 1.63±0.05A HJX74 CAC (His) TCA (Ser) ACA (Thr) CTG (Leu) HT-2 SBEIIb-2 0.72±0.03B 07-02 CAC (His) TCT (Ser) ACC (Thr) CTT (Leu) HT-3 SBEIIb-2 0.82±0.03B 27-02 CAC (His) TCT (Ser) ACC (Thr) CTT (Leu) HT-3 SBEIIb-2 0.75±0.03B 1) 抗性淀粉含量数据为早、晚季的平均值±标准误(n = 6)；该列数据后的不同大写字母表示显著差异(P < 0.01，Duncan’s法)
1) The data of resistant starch content are represented as mean ± SE of the early and late seasons (n = 6); Different uppercase letters of this column indicate significant differences (P < 0.01, Duncan’s test)
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表 3 SSSLs中的不同SSIIa等位基因的基因型和表型
Table 3 Genotypes and phenotypes of different SSIIa alleles in SSSLs
编号
CodeEx8-334
(P.604)Ex8-438
(P.638)Ex8-864
(P.780)Ex8-865
(P.781)单倍型
Haplotype等位基因
Allelew(抗性淀粉)1)/%
Resistant starch content08-06 GGC (Gly) GGG (Gly) GGG (Gly) CTC (Leu) HT-1 SSIIa-1 3.37±0.06A 21-06 AGC (Ser) GGT (Gly) GGG (Gly) CTC (Leu) HT-2 SSIIa-2 2.19±0.08B 02-06 AGC (Ser) GGT (Gly) GGT (Gly) TTC (Phe) HT-3 SSIIa-3 0.71±0.03C 12-06 AGC (Ser) GGT (Gly) GGT (Gly) TTC (Phe) HT-3 SSIIa-3 0.77±0.02C 14-06 AGC (Ser) GGT (Gly) GGT (Gly) TTC (Phe) HT-3 SSIIa-3 0.78±0.02C 15-06 AGC (Ser) GGT (Gly) GGT (Gly) TTC (Phe) HT-3 SSIIa-3 0.82±0.03C 18-06 AGC (Ser) GGT (Gly) GGT (Gly) TTC (Phe) HT-3 SSIIa-3 0.83±0.04C HJX74 AGC (Ser) GGT (Gly) GGT (Gly) TTC (Phe) HT-3 SSIIa-3 0.72±0.03C 1) 抗性淀粉含量数据为早、晚季的平均值±标准误(n = 6)；该列数据后的不同大写字母表示显著差异(P < 0.01，Duncan’s法)
1) The data of resistant starch content are represented as mean ± SE of the early and late seasons (n = 6); Different uppercase letters of this column indicate significant differences (P < 0.01, Duncan’s test)
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表 4 SSSLs中的不同ISA1等位基因的基因型和表型
Table 4 Genotypes and phenotypes of different ISA1 alleles in SSSLs
编号
CodeEx1-209~211
(P.70~71)Ex6-31
(P.336)Ex16-3
(P.353)Ex17-117
(P.717)Ex18-109
(P.777)单倍型
Haplotype等位基因
Allelew(抗性淀粉)1)/%
Resistant starch content09-08 GAGGGT (Glu-Gly) AAC (Asn) GTC (Val) ACG (Thr) CTG (Leu) HT-1 ISA1-1 2.17±0.03A 11-08 GAGGGT (Glu-Gly) AAC (Asn) GTC (Val) ACG (Thr) CTG (Leu) HT-1 ISA1-1 2.02±0.04A 08-08 GAGGGT (Glu-Gly) AAT (Asn) GTT (Val) ATG (Met) CTG (Leu) HT-2 ISA1-2 1.07±0.03B HJX74 G---GT (Gly) AAT (Asn) GTT (Val) ATG (Met) CTG (Leu) HT-3 ISA1-3 0.72±0.03C 05-08 G---GT (Gly) AAT (Asn) GTT (Val) ATG (Met) CTG (Leu) HT-3 ISA1-3 0.65±0.04C 13-08 G---GT (Gly) AAT (Asn) GTT (Val) ATG (Met) CTG (Leu) HT-3 ISA1-3 0.81±0.02C 14-08 G---GT (Gly) AAT (Asn) GTT (Val) ATG (Met) CTG (Leu) HT-3 ISA1-3 0.79±0.03C 04-08 G---GT (Gly) AAT (Asn) GTT (Val) ATG (Met) CTT (Leu) HT-4 ISA1-3 0.83±0.02C 07-08 G---GT (Gly) AAT (Asn) GTT (Val) ATG (Met) CTT (Leu) HT-4 ISA1-3 0.77±0.02C 1) 抗性淀粉含量数据为早、晚季的平均值±标准误(n = 6)；该列数据后的不同大写字母表示显著差异(P < 0.01，Duncan’s法)
1) The data of resistant starch content are represented as mean ± SE of the early and late seasons (n = 6); Different uppercase letters of this column indicate significant differences (P < 0.01, Duncan’s test)
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[1] KHUSH G S. What it will take to feed 5.0 billion rice consumers in 2030[J]. Plant Molecular Biology, 2005, 59(1): 1-6. doi: 10.1007/s11103-005-2159-5
[2] ZOU W, BUTARDO V M, TOUTOUNJI M, et al. Harnessing particle disintegration of cooked rice grains for predicting glycaemic index[J]. Carbohydrate Polymers, 2020, 248: 116789. doi: 10.1016/j.carbpol.2020.116789
[3] RAIGOND P, EZEKIEL R, RAIGOND B. Resistant starch in food: A review[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2015, 95(10): 1968-1978. doi: 10.1002/jsfa.6966
[4] 胡时开, 胡培松. 功能稻米研究现状与展望[J]. 中国水稻科学, 2021, 35(4): 311-325. [5] 郑宝东, 王琦, 郑亚凤, 等. 抗性淀粉的生物学功效及在食品加工中的应用[J]. 食品科学技术学报, 2015, 33(5): 1-7. doi: 10.3969/j.issn.2095-6002.2015.05.001 [6] 朱平, 孔祥礼, 包劲松. 抗性淀粉在食品中的应用及功效研究进展[J]. 核农学报, 2015, 29(2): 327-336. doi: 10.11869/j.issn.100-8551.2015.02.0327 [7] BAO J, ZHOU X, XU F, et al. Genome-wide association study of the resistant starch content in rice grains[J]. Starch - Stärke, 2017, 69(7/8): 1600343.
[8] 林静, 张云辉, 张所兵, 等. 水稻地方品种高抗性淀粉含量QTL挖掘与定位[J]. 江苏农业科学, 2021, 49(23): 58-61. [9] 魏霞, 徐延浩, 丁保淼, 等. 抗性淀粉及其遗传改良研究进展[J]. 长江大学学报(自然科学版), 2019, 16(8): 101-107. [10] YANG R, BAI J, FANG J, et al. A single amino acid mutation of OsSBEIIb contributes to resistant starch accumulation in rice[J]. Breeding Science, 2016, 66(4): 481-489. doi: 10.1270/jsbbs.16037
[11] SHEN L, LI J, LI Y. Resistant starch formation in rice: Genetic regulation and beyond[J]. Plant Communications, 2022, 3(3): 100329. doi: 10.1016/j.xplc.2022.100329
[12] SUN Y, JIAO G, LIU Z, et al. Generation of high-amylose rice through CRISPR/Cas9-mediated targeted mutagenesis of starch branching enzymes[J]. Frontiers in Plant Science, 2017, 8: 298.
[13] ZHANG G, CHENG Z, ZHANG X, et al. Double repression of soluble starch synthase genes SSIIa and SSIIIa in rice (Oryza sativa L. ) uncovers interactive effects on the physicochemical properties of starch[J]. Genome, 2011, 54(6): 448-459. doi: 10.1139/g11-010
[14] ZHOU H, WANG L, LIU G, et al. Critical roles of soluble starch synthase SSIIIa and granule-bound starch synthase Waxy in synthesizing resistant starch in rice[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2016, 113(45): 12844-12849.
[15] PAN L, CHEN F, YANG Y, et al. The underlying starch structures of rice grains with different digestibilities but similarly high amylose contents[J]. Food Chemistry, 2022, 379: 132071. doi: 10.1016/j.foodchem.2022.132071
[16] LEHMANN U, ROBIN F. Slowly digestible starch–its structure and health implications: A review[J]. Trends in Food Science & Technology, 2007, 18(7): 346-355.
[17] RAMADOSS B R, GANGOLA M P, AGASIMANI S, et al. Starch granule size and amylopectin chain length influence starch in vitro enzymatic digestibility in selected rice mutants with similar amylose concentration[J]. Journal of Food Science and Technology, 2019, 56(1): 391-400. doi: 10.1007/s13197-018-3500-8
[18] 姚姝, 张亚东, 路凯, 等. 水稻可溶性淀粉合成酶基因SSIIa和SSⅢa的功能、等位变异及其互作研究进展[J]. 中国水稻科学, 2022, 36(3): 227-236. [19] 方结红, 张明洲, 刘军, 等. 水稻ISA1基因的克隆与分析[J]. 安徽农业科学, 2010, 38(9): 4440-4441. [20] CHAO S F, CAI Y C, FENG B B, et al. Editing of rice isoamylase gene ISA1 provides insights into its function in starch formation[J]. Rice Science, 2019, 26(2): 77-87. doi: 10.1016/j.rsci.2018.07.001
[21] FUJITA N, KUBO A, SUH D, et al. Antisense inhibition of isoamylase alters the structure of amylopectin and the physicochemical properties of starch in rice endosperm[J]. Plant and Cell Physiology, 2003, 44(6): 607-618. doi: 10.1093/pcp/pcg079
[22] 张桂权. 基于SSSL文库的水稻设计育种平台[J]. 遗传, 2019, 41(8): 754-760. [23] KAWAGOE Y, KUBO A, SATOH H, et al. Roles of isoamylase and ADP-glucose pyrophosphorylase in starch granule synthesis in rice endosperm[J]. The Plant Journal, 2005, 42(2): 164-174. doi: 10.1111/j.1365-313X.2005.02367.x
[24] SAWADA T, ITOH M, NAKAMURA Y. Contributions of three starch branching enzyme isozymes to the fine structure of amylopectin in rice endosperm[J]. Frontiers in Plant Science, 2018, 9: 1536. doi: 10.3389/fpls.2018.01536
[25] MIURA S, KOYAMA N, CROFTS N, et al. Generation and starch characterization of non-transgenic BEI and BEIIb double mutant rice (Oryza sativa) with ultra-high level of resistant starch[J]. Rice, 2021, 14(1): 3. doi: 10.1186/s12284-020-00441-0
[26] GUO D, LING X, ZHOU X, et al. Evaluation of the quality of a high-resistant starch and low-glutelin rice (Oryza sativa L.) Generated through CRISPR/Cas9-mediated targeted mutagenesis[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2020, 68(36): 9733-9742. doi: 10.1021/acs.jafc.0c02995
[27] YANG R, SUN C, BAI J, et al. A putative gene sbe3-rs for resistant starch mutated from SBE3 for starch branching enzyme in rice (Oryza sativa L. )[J]. PLoS One, 2012, 7(8): e43026. doi: 10.1371/journal.pone.0043026
[28] BUTARDO V M, FITZGERALD M A, BIRD A R, et al. Impact of down-regulation of starch branching enzyme IIb in rice by artificial microRNA- and hairpin RNA-mediated RNA silencing[J]. Journal of Experimental Botany, 2011, 62(14): 4927-4941. doi: 10.1093/jxb/err188
[29] GAO Z, ZENG D, CHENG F, et al. ALK, the key gene for gelatinization temperature, is a modifier gene for gel consistency in rice[J]. Journal of Integrative Plant Biology, 2011, 53(9): 756-765.
[30] CHEN Z, LU Y, FENG L, et al. Genetic dissection and functional differentiation of ALKa and ALKb, two natural alleles of the ALK/SSIIa gene, responding to low gelatinization temperature in rice[J]. Rice, 2020, 13(1): 39. doi: 10.1186/s12284-020-00393-5
[31] YOU H, LIANG C, ZHANG O, et al. Variation of resistant starch content in different processing types and their starch granules properties in rice[J]. Carbohydrate Polymers, 2022, 276: 118742. doi: 10.1016/j.carbpol.2021.118742
[32] NAKAMURA Y, FRANCISCO P B, HOSAKA Y, et al. Essential amino acids of starch synthase IIa differentiate amylopectin structure and starch quality between japonica and indica rice varieties[J]. Plant Molecular Biology, 2005, 58(2): 213-227. doi: 10.1007/s11103-005-6507-2
[33] 张风琴, 于雪然, 李玲, 等. 基于高密度遗传图谱对水稻抗性淀粉QTL定位及分析[J]. 植物遗传资源学报, 2023, 24(4): 1075-1084. -
期刊类型引用(1)
1. 安志装，索琳娜，刘宝存. 我国农业面源污染研究与展望. 植物营养与肥料学报. 2024(07): 1422-1436 . 
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