黃花菜產(chǎn)量及品質(zhì)成分的通徑分析和預(yù)測模型研究

繆葉旻子,周斌雄,劉庭付,李曉麗,王琳琳,張典勇,瞿云明,吳彥勛

黃花菜產(chǎn)量及品質(zhì)成分的通徑分析和預(yù)測模型研究

繆葉旻子1,周斌雄1,劉庭付1,李曉麗2,王琳琳1,張典勇1,瞿云明4,吳彥勛3*

1. 麗水市農(nóng)林科學(xué)研究院, 浙江 麗水 323000 2. 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院, 浙江 杭州 310058 3. 麗水市科技發(fā)展研究中心, 浙江 麗水 323000 4. 麗水市蓮都區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心浙江 麗水 323000

為實(shí)現(xiàn)黃花菜的快速無損分類，本研究以麗水市縉云縣42個(gè)樣地的黃花菜為研究對象，測定了8個(gè)性狀指標(biāo)和6個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，通過相關(guān)性分析、通徑分析、聚類分析和預(yù)測模型研究，確定黃花菜性狀指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的關(guān)系，并獲得各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的預(yù)測模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：株幅大、主花薹長、葉數(shù)多的黃花菜產(chǎn)量和可溶性糖含量較高，株幅小、主花薹長、葉數(shù)多、蕾數(shù)少的黃花菜秋水仙堿含量和總酚含量較高，株幅小、主花薹短、主花薹細(xì)的黃花菜ASA和類黃酮的含量較高；42個(gè)樣地聚類后，聚類結(jié)果與通徑分析一致，且Ⅰ類（氮肥最低、鉀肥第二稿、磷肥第二高）、Ⅱ類（氮肥最高、鉀肥最低、磷肥最高）適用于鮮食，Ⅲ類（氮肥第二高、鉀肥最高、磷肥最低）適用于有效成分的提取。研究發(fā)現(xiàn)基于性狀指標(biāo)的黃花菜產(chǎn)量、秋水仙堿含量、ASA、可溶性糖、類黃酮含量和總酚含量都取得了滿意的預(yù)測效果，黃花菜產(chǎn)量、秋水仙堿含量、ASA和可溶性糖的最佳預(yù)測模型為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，類黃酮含量和總酚含量的最佳預(yù)測模型為多元線性回歸模型，六個(gè)預(yù)測模型的決定系數(shù)在0.721-0.973之間，表明模型精準(zhǔn)可靠。

黃花菜; 經(jīng)濟(jì)指標(biāo); 通徑分析; 預(yù)測模型

黃花菜是一種藥菜兩用的珍貴蔬菜，具有良好的保健功能和藥用價(jià)值[1]。黃酮類化合物、酚類化合物和秋水仙堿是黃花菜中具有藥用價(jià)值的重要營養(yǎng)成分。黃花菜中的黃酮類化合物、多糖和多酚均具有抗氧化、調(diào)節(jié)免疫功能、抗腫瘤等[2]藥用功效。黃花菜中的秋水仙堿具有兩面性：一方面，秋水仙堿經(jīng)人體吸收后，會轉(zhuǎn)化為有毒性的氧化二秋水仙堿[3]，引發(fā)中毒；另一方面，秋水仙堿提取物可用于性痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的治療、生物育種記憶研究細(xì)胞染色體[4]。因此，黃酮類化合物、多糖和多酚含量高，但秋水仙堿含量低的黃花菜適宜鮮食，黃酮類化合物、多糖和多酚含量高，而秋水仙堿含量高的黃花菜可用于有效成分的提取。為適應(yīng)多樣化的消費(fèi)需求，生產(chǎn)者需要對黃花菜的產(chǎn)量以及秋水仙堿含量、抗壞血酸(AsA)、類黃酮含量和總酚含量等品質(zhì)成分進(jìn)行測量，進(jìn)而對黃花菜進(jìn)行分類。

黃花菜的秋水仙堿含量、ASA、類黃酮含量和總酚含量的檢測具有程序復(fù)雜、測量周期長、專業(yè)性需求高等特點(diǎn)，生產(chǎn)者難以對黃花菜的品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行快速無損檢測。黃花菜的生產(chǎn)周期長,采收時(shí)間長達(dá)1月之久[5]，這給測產(chǎn)增加了難度。此外，黃花菜秋水仙堿、ASA、類黃酮含量和總酚含量等成分的檢測，需要用高效液相色譜儀、紫外可見光分光度計(jì)、超聲波清洗器、高速冷凍離心機(jī)等設(shè)備[6, 7]，設(shè)備成本高，檢測操作專業(yè)性強(qiáng)。為此，需要尋找一種能夠快速預(yù)測黃花菜產(chǎn)量和品質(zhì)的方法。

本研究以麗水市縉云縣黃花菜為研究材料，采用相關(guān)性分析和通徑分析方法研究黃花菜性狀指標(biāo)和品質(zhì)指標(biāo)之間的關(guān)系；并采用偏最小二乘定量區(qū)分（PLS）、多元線性回歸（MLR）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種人工智能模型研究黃花菜性狀指標(biāo)對于黃花菜產(chǎn)量和成分的預(yù)測能力，構(gòu)建基于黃花菜性狀指標(biāo)的產(chǎn)量和品質(zhì)預(yù)測模型，為黃花菜的分類銷售和快速無損檢測提供理論支撐。

1 材料和方法

1.1 試驗(yàn)材料

供試品種為縉云實(shí)心，該品種為縉云縣優(yōu)良傳統(tǒng)主栽品種。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)在縉云縣舒洪鎮(zhèn)完成。舒洪鎮(zhèn)位于東經(jīng)120.167 74度，北緯28.652 04度，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫18 ℃，無霜期265 d，年平均降水量1 500 mm。試驗(yàn)地土壤pH4.63，水分8.2%，速效磷31 mg/kg，速效氮124 g/kg、速效鉀160 mg/kg。試驗(yàn)共設(shè)計(jì)14個(gè)處理，每個(gè)處理3個(gè)樣地，共42個(gè)樣地，每個(gè)樣地10 m2。于2019年播種，行距1m，株距40cm，進(jìn)行正常栽培管理，每個(gè)處理的施肥情況如表1所示。每個(gè)樣地選取10株樣本進(jìn)行調(diào)查。試驗(yàn)地光照充足，栽培管理措施和水肥條件均相同，病蟲害防治參照當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)條件進(jìn)行。

表 1 十四個(gè)處理的施肥量

1.3 測定指標(biāo)及方法

于2021年8月，觀測每個(gè)樣本的蕾重、蕾數(shù)、蕾長、蕾粗、主花薹長、主花薹粗、株幅和葉數(shù)，共8個(gè)性狀指標(biāo)。同時(shí)，采集樣本測量6個(gè)品質(zhì)指標(biāo)，包括產(chǎn)量、秋水仙堿、ASA、可溶性糖、類黃酮含量和總酚含量。并采集樣品后立即放入液氮速凍，之后置于-80 ℃保存?zhèn)溆?，用于秋水仙堿、ASA、可溶性糖、類黃酮含量、總酚含量的檢測。秋水仙堿含量采用高效液相色譜法測定；ASA含量采用分光光度法測定；可溶性糖采用蒽酮比色法測定；類黃酮含量采用分光光度法測定;總酚含量采用分光光度法測定。

1.4 數(shù)據(jù)分析

采用Microsoft Excel 2010及SPSS19.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、相關(guān)性分析和通徑分析。隨后采用三種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法：歸一化（Normalize）、多元散射校正（MSC）、準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV），和兩種定量回歸分析算法（PLS、MLR）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基于黃花菜性狀指標(biāo)的產(chǎn)量和品質(zhì)預(yù)測模型，算法（PLS、MLR）采用Unscramble軟件來實(shí)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在Matlab軟件上構(gòu)建。

2 結(jié)果和分析

2.1 相關(guān)性分析

為了研究黃花菜性狀指標(biāo)與產(chǎn)量和品質(zhì)成分之間的關(guān)系，對14個(gè)處理共42個(gè)樣地的黃花菜樣本的蕾重、蕾數(shù)、產(chǎn)量等14個(gè)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，分析結(jié)果如圖1所示。從圖1可知，黃花菜產(chǎn)量和蕾重、蕾數(shù)、蕾長、蕾粗、主花薹長、主花薹粗、株幅和葉數(shù)等8個(gè)農(nóng)藝性狀正相關(guān)，其中產(chǎn)量與主花薹長、株幅和葉數(shù)接近顯著水平；秋水仙堿和葉數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)；ASA和蕾粗顯著正相關(guān)，和主花薹粗、株幅顯著負(fù)相關(guān)；可溶性糖含量與產(chǎn)量顯著正相關(guān)；類黃酮含量和主花薹長顯著負(fù)相關(guān)；總酚含量與蕾數(shù)顯著負(fù)相關(guān)；主花薹長和株幅顯著正相關(guān)。由此說明，株幅越大，黃花菜的產(chǎn)量越高，ASA含量越低；主花薹越長，可溶性糖含量越高，ASA、類黃酮含量越低；葉數(shù)越多，秋水仙堿含量越高。

圖 1 黃花菜性狀指標(biāo)與產(chǎn)量和品質(zhì)成分之間的相關(guān)性分析

2.2 通徑分析

為了進(jìn)一步了解蕾重、蕾數(shù)、蕾長等8個(gè)性狀指標(biāo)對黃花菜產(chǎn)量和品質(zhì)成分的相對重要性，在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行通徑分析，結(jié)果見圖2。從圖2可以看出，黃花菜產(chǎn)量的通徑分析結(jié)果和相關(guān)性分析不一致，蕾長對產(chǎn)量的影響由正相關(guān)變?yōu)樨?fù)相關(guān)且影響變大，蕾重、葉數(shù)與產(chǎn)量正先關(guān)且蕾重的影響變大，表明剔除其他因素的影響后，蕾重對黃花菜產(chǎn)量的影響變大，蕾長與產(chǎn)量負(fù)相關(guān)，蕾重、葉數(shù)與產(chǎn)量正相關(guān)；秋水仙堿含量的通徑分析結(jié)果和相關(guān)性分析一致，葉數(shù)與秋水仙堿含量正相關(guān)，蕾數(shù)、株幅與秋水仙堿含量負(fù)相關(guān)；ASA含量的通徑分析結(jié)果和相關(guān)性分析一致，蕾粗與ASA含量正相關(guān)，而主花薹粗、主花薹粗長、株幅與ASA含量負(fù)相關(guān)；可溶性糖含量的通徑分析結(jié)果和相關(guān)性分析一致，蕾長、主花薹長、主花薹粗與可溶性糖含量正相關(guān)；類黃酮含量的分析結(jié)果果和相關(guān)性分析不一致，主花薹粗對類黃酮含量的影響由負(fù)相關(guān)變?yōu)檎嚓P(guān)，表明剔除其他因素的影響后，主花薹長與類黃酮含量負(fù)先關(guān)，主花薹粗、蕾粗與類黃酮含量正先關(guān)；總酚含量的通徑分析結(jié)果和相關(guān)性分析不一致，主花薹長對總酚含量影響由負(fù)相關(guān)變?yōu)檎嚓P(guān)且影響變大，表明剔除其他因素的影響后，主花薹長與總酚含量正相關(guān)，蕾數(shù)、蕾粗與總酚含量負(fù)相關(guān)。因此，蕾長短、蕾重重、葉數(shù)多的黃花菜產(chǎn)量較高，蕾數(shù)少、株幅小、葉數(shù)多的秋水仙堿含量較高，蕾粗粗、主花薹細(xì)、主花薹短、株幅小的ASA含量較高，蕾長長、主花薹長、主花薹粗的可溶性糖含量較高，主花薹短、主花薹粗、蕾粗粗的類黃酮含量較高，主花薹長、蕾數(shù)少、蕾細(xì)的總酚含量高。因此，株幅大、主花薹長、葉數(shù)多的黃花菜產(chǎn)量和可溶性糖含量較高，株幅小、主花薹長、葉數(shù)多、蕾數(shù)少的黃花菜秋水仙堿含量和總酚含量較高，株幅小、主花薹短、主花薹細(xì)的黃花菜ASA和類黃酮的含量較高。

圖 2 黃花菜性狀指標(biāo)與產(chǎn)量和品質(zhì)成分之間的通徑分析

2.3 聚類分析

為了更好地對黃花菜進(jìn)行分類，對14個(gè)處理共42個(gè)樣地黃花菜的雷重、蕾數(shù)等8個(gè)性狀指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，聚類分析結(jié)果如圖3所示。由圖3可知，42個(gè)樣地的黃花菜被分為三類，各類各性狀均值如圖4所示，施肥結(jié)果如圖5所示。

圖 3 聚類分析圖

從圖4可以看出，Ⅰ類黃花菜性狀指標(biāo)和品質(zhì)指標(biāo)的協(xié)調(diào)性均最好，其黃花菜植株秋水仙堿含量最低，ASA和類黃酮含量最高，適用于鮮食。Ⅱ類黃花菜株幅、主花薹長、主花薹粗、蕾數(shù)明顯高于其他兩類，其ASA含量和類黃酮含量明顯低于其他兩類，這一結(jié)果與通徑分析結(jié)果一致，Ⅱ類黃花菜植株秋水仙堿含量、類黃酮和ASA含量均較低，可溶性糖、總酚含量較高適用于鮮食。Ⅲ類黃花菜的葉數(shù)明顯多于其他兩類，蕾數(shù)明顯低于其他兩類，其產(chǎn)量和秋水仙堿含量明顯高于其余兩類，這一結(jié)果與通徑分析結(jié)果一致，Ⅲ類黃花菜秋水仙堿含量和產(chǎn)量最高，ASA、總酚、類黃酮和可溶性糖含量均較高，適用于有效成分的提取。從圖5可以看出，Ⅰ類黃花菜的氮肥最低，磷肥和鉀肥較高；Ⅱ類黃花菜的氮肥和磷肥最高，鉀肥最低；Ⅲ類黃花菜的磷肥最低，鉀肥最高，氮肥較高。這一結(jié)果表明，適當(dāng)少施氮鉀肥、多施磷肥的黃花菜適用于鮮食，反之多施氮鉀肥、少施磷肥則適用于有效成分的提取。

圖 4 聚類分析顯示Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ類的性狀、品質(zhì)指標(biāo)和產(chǎn)量的均值

圖 5 聚類分析顯示Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ類的施肥量的均值

2.4 預(yù)測模型研究

表 2 基于黃花菜農(nóng)藝性狀來預(yù)測產(chǎn)量和品質(zhì)成分的定量回歸模型的決定系數(shù)

為了實(shí)現(xiàn)黃花菜產(chǎn)量和成分的快速無損檢測，以黃花菜蕾重、蕾數(shù)等8個(gè)性狀指標(biāo)為自變量，以產(chǎn)量、秋水仙堿含量等6個(gè)指標(biāo)為因變量，建立定量預(yù)測模型。根據(jù)Normalize、MSC、SNV三種預(yù)處理方法和PLS、MLR、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種預(yù)測模型對預(yù)測結(jié)果的影響，以期獲得最佳預(yù)測模型，各模型的決定系數(shù)如表2所示。由表2可知，產(chǎn)量、秋水仙堿含量、ASA和可溶性糖的最佳預(yù)測模型為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，其中，產(chǎn)量和可溶性糖以原始數(shù)據(jù)的效果最佳，秋水仙堿含量和ASA以Normalize的效果最佳；四個(gè)模型的決定系數(shù)在0.721-0.973之間，表明預(yù)測模型精準(zhǔn)可靠。類黃酮含量和總酚含量的最佳預(yù)測模型為MLR模型，且均以原始數(shù)據(jù)的效果最佳；兩個(gè)模型的決定系數(shù)在0.79-0.892之間，模型精準(zhǔn)可靠。綜上所述，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和MLR預(yù)測模型可以實(shí)現(xiàn)黃花菜產(chǎn)量和成分的快速無損檢測。

3 結(jié)論和討論

對黃花菜的農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量和成分之間的相關(guān)性分析和通徑分析結(jié)果表明，株幅大、主花薹長、葉數(shù)多的黃花菜產(chǎn)量和可溶性糖含量較高，株幅小、主花薹長、葉數(shù)多、蕾數(shù)少的黃花菜秋水仙堿含量和總酚含量較高，株幅小、主花薹短、主花薹細(xì)的黃花菜ASA和類黃酮的含量較高。王芳等[8]對棉花產(chǎn)量和農(nóng)藝性狀進(jìn)行通徑分析的研究發(fā)現(xiàn)單株產(chǎn)量和株高顯著正相關(guān)，李廣信[9]、孟彥[10]等的研究也發(fā)現(xiàn)株幅越大、葉數(shù)越多的植株擁有越高的產(chǎn)量。此外，梁梅等[11]發(fā)現(xiàn)植物果實(shí)的可溶性糖含量與株高顯著正相關(guān)。這些產(chǎn)量與可溶性糖含量的研究結(jié)果，均與本研究一致。郭本森等[12]對嘉蘭的研究表明，促進(jìn)嘉蘭莖、葉生長能夠提高最終的秋水仙堿含量。在ASA、類黃酮含量等方面，王淑珍等[13]也發(fā)現(xiàn)，株高較矮的草莓植株擁有較高的ASA和類黃酮含量。這些結(jié)果和本研究結(jié)果一致。42個(gè)樣地的聚類結(jié)果顯示，Ⅰ類黃花菜株幅大、主花薹長、葉數(shù)較多，其產(chǎn)量和可溶性糖含量最高、秋水仙堿含量最低適用于鮮食；Ⅱ類黃花菜，株幅最小、主花薹最短、主花薹最細(xì)，其AsA和類黃酮含量最高、秋水仙堿較低適用于鮮食及AsA、類黃酮含量分的提??；Ⅲ類黃花菜，株幅較小、主花薹較長、葉數(shù)最多、蕾數(shù)最少，其秋水仙堿含量和總酚含量最高，適用于秋水仙堿、總酚的提取。三類黃花菜的農(nóng)藝性狀與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系與通徑分析結(jié)果一致，且Ⅰ類、Ⅱ類適用于鮮食，Ⅱ類、Ⅲ類適用于有效成分的提取。三類黃花菜的施肥結(jié)果顯示，適當(dāng)少施氮鉀肥、多施磷肥的黃花菜適用于鮮食，反之多施氮鉀肥、少施磷肥則適用于有效成分的提取。付開聰?shù)萚14]研究發(fā)現(xiàn)缺磷的嘉蘭植株比缺氮、鉀肥的秋水仙堿含量更高，與本研究的施肥結(jié)果一致。

利用通徑分析可對植物性狀進(jìn)行有效鑒定評價(jià)。王贇文等[15]對9個(gè)蘇丹草品種的農(nóng)藝性狀與營養(yǎng)成分通徑分析，結(jié)果表明，出苗后主莖節(jié)數(shù)少、單株分蘗多的蘇丹草植株養(yǎng)價(jià)值較高，可作為蘇丹草品種篩選的參考指標(biāo)。鄒學(xué)校等[16]對辣椒的8個(gè)農(nóng)藝性狀和營養(yǎng)含量進(jìn)行通徑分析，結(jié)果表明開展度小、結(jié)果的植株辣椒素含量高，分支小、果小、結(jié)果多的植株干物質(zhì)含量高。本研究對黃花菜的蕾重、蕾數(shù)等8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行通徑分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)株幅大、主花薹長、葉數(shù)多的黃花菜產(chǎn)量和可溶性糖含量較高，株幅小、主花薹長、葉數(shù)多、蕾數(shù)少的黃花菜秋水仙堿含量和總酚含量較高，株幅小、主花薹短、主花薹細(xì)的黃花菜ASA和類黃酮的含量較高。研究結(jié)果有助于確定黃花菜性狀指標(biāo)與品質(zhì)指標(biāo)的關(guān)系，并為各品質(zhì)指標(biāo)預(yù)測模型的構(gòu)建提供基礎(chǔ)。

構(gòu)建基于黃花菜的性狀指標(biāo)的黃花菜的產(chǎn)量表4和品質(zhì)的快速無損檢測模型結(jié)果表明，黃花菜的產(chǎn)量、秋水仙堿含量、ASA、可溶性糖、類黃酮含量和總酚含量的最佳模型分別為Raw—BP、Normalize—BP、Normalize—BP、Raw—MLR和Raw—MLR，六個(gè)模型的決定系數(shù)在0.721-0.973之間，表明模型精準(zhǔn)可靠。多元線性回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，均能對作物的產(chǎn)量和營養(yǎng)成分進(jìn)行精確預(yù)測[17-19]。本研究對不同預(yù)處理后的MLR預(yù)測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行對比，篩選出最佳的黃花菜產(chǎn)量和成分預(yù)測模型。根據(jù)本研究的六個(gè)模型，可以分別實(shí)現(xiàn)黃花菜的產(chǎn)量、秋水仙堿含量、ASA、可溶性糖、類黃酮含量和總酚含量的快速無損檢測，表明可基于黃花菜的性狀參數(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量和品質(zhì)指標(biāo)的無損快速檢測，進(jìn)而對黃花菜進(jìn)行分類，滿足不同的消費(fèi)需求。

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Path Analysis and Prediction Model of Yield and Quality Components in Daylily

MIAO Yeminzi1, ZHOU Bin-xiong1, LIU Ting-fu1, LI Xiao-li2, WANG Lin-lin1,ZHANG Dian-yong1, QU Yun-ming4,WU Yan-xun3*

1.323000,2.310058,3.323000,4.323000,

In order to realize the rapid and non-destructive classification of day Lily, eight characters and six economic indexes were tested in 42 plots of day Lily in Jinyun County, Lishui, through correlation analysis, path analysis, cluster analysis and forecast model, the relationship between the economic index and the character Index of day Lily was determined, and the forecast model of each economic index was obtained.The results showed that the yield and soluble sugar content of day Lily with large plant width, long bolting and many leaves were higher, the contents of Colchicine and total phenolics were higher in day Lily with small plant width, long main flower bolt, many leaves and few buds, and the contents of ASA and flavonoids were higher in day Lily with small plant width, short main flower bolt and thin main flower bolt; After clustering of 42 plots, the clustering results are consistent with path analysis, and Class I (the lowest nitrogen fertilizer, the second draft of potassium fertilizer, the second highest phosphorus fertilizer) , Class II (the highest nitrogen fertilizer, the lowest potassium fertilizer, the highest phosphorus fertilizer) is suitable for fresh food, class III (the second highest in nitrogen, the highest in potassium and the lowest in phosphorus) is suitable for the extraction of effective components.；The best prediction model for the yield, Colchicine content, ASA and soluble sugar of day Lily was BP neural network model, and the best prediction model for flavonoid content and total phenol content was multiple linear regression model, the determination coefficients of the six models ranged from 0.721 to 0.973, which indicated that the models were accurate and reliable.

Daylily; economic indicators; path analysis; prediction model

S567.2

A

1000-2324(2023)02-0173-07

10.3969/j.issn.1000-2324.2023.02.003

2023-03-21

2023-04-07

麗水市科技計(jì)劃項(xiàng)目:黃花菜秋水仙堿定向調(diào)控技術(shù)研究(2021GYX08);國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(32171889)

繆葉旻子(1985-),女,本科,農(nóng)藝師,主要從事農(nóng)作物栽培技術(shù)研究. E-mail:200695666@ qq.com

Author for correspondence. E-mail:13857078151@139.com