为了研究烟草脉斑驳病毒(TVMV)侵染本氏烟的抗病分子机制, 本文建立了TVMV转录组数据库, 挖掘抗病相关基因以及代谢和信号通路, 采用Illumina Novaseq 6000高通量测序平台对侵染TVMV的本氏烟进行转录组测序, 并进行生物信息学分析; 利用R package: edge R等软件分析了有关抗病的差异表达基因, 对差异表达基因进行基因本体论(GO)及京都基因和基因组百科全书(KEGG)基于途径的通路富集分析。基于TVMV侵染本氏烟转录组的测序结果中共获得4 593个差异表达基因, 其中3 564个基因上调表达, 1 029个基因下调表达。共筛选出10个抗病相关的差异表达显著基因, 6个上调, 4个下调。GO数据库中注释到生物学过程、细胞组分及分子功能等三大类共50个功能组。其中, 在第三大类分子功能中, 蛋白质结合功能以及ATP结合功能所涉及的差异表达基因最显著, 分别为501个和453个差异基因。KEGG共富集20条通路, 注释到核糖体途径的差异基因富集程度最高, 基因最显著, 差异表达基因数为307个。蛋白质结合、ATP结合、核糖体、真核生物核糖体的生物反应、DNA复制(DNA replication)等通路可能在调控本氏烟抗TVMV病毒中起着重要作用。通过对转录组中筛选的差异表达基因进行分析研究, 为后续本氏烟抗TVMV病毒的深入研究奠定了重要的基础。

烟草是我国重要的经济作物, 税收的重要来源, 为国家的经济发展做出了巨大贡献, 然而, 烟草病害严重影响烟叶产量与品质。 采用光谱分析技术对烟草病害进行早期防治具有非常重要的现实意义。 以接种烟草花叶病毒(TMV)与马铃薯Y病毒(PVY)的烟草为研究对象, 分别采集室内与室外培养的染病烟草叶片高光谱数据。 为实现对烟草病害的精准识别, 每隔两天对两种染病烟草进行光谱数据采集, 将每种病害数据详细地分成五个严重度等级, 最终获得1 697个在350~2 500 nm波段范围内的光谱数据。 为对烟草高光谱数据进行有效利用, 以支持向量机(SVM)为基础, 结合快速近邻波段选择算法(FNGBS)与归一化匹配滤波(NMFW), 提出一种聚类与排序相结合的波段选择算法(FNG-NMFW)。 FNG-NMFW首先采用FNGBS算法对烟草光谱进行精细分组, 再采用NMFW算法对各组波段进行排序以选择特征光谱, 实现烟草光谱特征提取与降维。 在波段选择的基础上, 采用SVM对烟草特征光谱进行分类, 最终实现高精度烟草病害检测。 研究结果显示: 该模型性能稳定, 在样本数量较少情况下, 即可实现TMV与PVY两种病害的高精度识别。 对于TMV1与TMV3, 该算法可以获得精度优于94%的检测结果, 对于PVY1与PVY3, 该算法精度接近90%, 表明该算法可有效完成两种病害早期的识别与预防工作。 与采用全波段光谱数据进行病害检测的模型相比, FNG-NMFW模型优势明显, 烟草病害检测结果总体精度达94.46%, 精度提高约1.5%, 检测时间由12.9 s缩短为1.1 s。

植物根际微生物与植物生长密切相关，但根际微生物群落如何影响根系的发育情况仍研究甚少。本研究利用16S rRNA基因高通量测序技术检测了烟草的根际细菌群落，并探究了烟草根系不同发育情况与根际微生物群落差异的关联机制。结果表明: 相比不发达根系(UDR)，发达根系(WDR)的根际细菌物种的丰度和多样性均较高，Gallionella和Luteimona等属的丰度显著增加，而Edaphobaculum、PLTA13和Rhodobacter等属的丰度则显著降低(P<0.05); UDR的分子生态网络更加复杂，且物种间相互作用强，特别是合作行为，而WDR的网络关键节点数较多，其碳循环相关网络模块数与UDR相比增加; 此外，WDR的根际细菌群落装配更趋向于发育聚集，且环境过滤在其中发挥了更重要的作用。总体上，本研究结果强调了根际微生物群落的结构组成、网络变化和群落装配在植物根系的生长过程中的重要作用，为植物根际微生物生态学研究提供了理论依据。

烤烟等级质量对配方设计和卷烟工业生产的稳定起着重要的作用。 采用传统外观分级法对2018年全国40个地级市产地的768份烤烟烟叶样品进行分类定级, 包括7个不同烟叶质量等级。 应用近红外光谱建立烟叶质量等级预测模型, 分析不同等级烟叶化学基团及相关成分的近红外吸收光谱特征。 结果表明: 不分产区建立全国烟叶等级预测模型, 建模集与预测集的预测标准差不大于1.35。 将样品按五大产区分区后, 建立各产区模型, 发现较全国模型, 分区后各个产区所建模型的预测标准差有所降低, 其中东南、 西南、 黄淮烟区模型提高较大, 检验集与预测标准差均不大于1.07。 对不同质量等级烟叶的平均光谱进行标准正态变量变换预处理后, 依据近红外光在不同频率范围吸收的有机基团及相关物质成分信息, 发现质量等级较好的烟叶, 纤维素含量较低, 淀粉等糖类物质含量较高; 质量等级较差的烟叶, 纤维素含量较高, 淀粉等糖类物质含量较低; 质量等级最差(上部低等)烟叶, 同时具有蛋白质类物质含量较高的特点。 因此, 应用近红外光谱可实现烟叶质量等级的快速预测, 预测偏差基本在相邻等级之间, 满足实际应用要求, 通过建立不同产区预测模型可进一步提高预测准确度; 同时, 不同等级烟叶在以纤维素、 淀粉和糖类、 蛋白质类等物质为主产生的基团吸收特征不同, 这也是应用近红外光谱实现烟叶质量等级快速检测的信息基础。 该研究结果对完善烟叶分级评价体系, 进一步优化分级方案, 为产品质量和维护等方面可提供了更加科学的方法指导和技术支撑。

色素是烟草中的重要组成成分, 烟草的外观质量和内在品质都与色素相关。 色素主要分为绿色素、 黄色素和黑色素。 在生长期, 烟草中的绿色素主要是叶绿素, 成熟期的烟草中黄色素则主要为叶黄素和胡萝卜素, 黑色素则存在于成熟的烟叶中, 或在调制和发酵的过程中产生。 色素的检测对于烟草原料评价和成品质量都非常重要。 鉴于烟草色素基于液相色谱的传统检测方法耗时较长、 样品制备过程复杂, 以及拉曼光谱操作简单、 测定时间短、 能提供有关分子官能团信息的特点, 开发了一种应用拉曼光谱同时定量检测烟草中叶黄素和β-胡萝卜素的快检方法。 烟草样品的有机溶剂提取物, 密封在透明玻璃瓶中, 将激光聚焦于瓶内溶液样品直接测定拉曼光谱。 研究发现, 不同于常见的514和785 nm激发波长, 在短波455 nm激光作用下, 可获得更理想的拉曼信号, 光谱强度较高, 荧光干扰较低。 对色素萃取溶剂、 焦平面与光学平台间的距离等实验条件进行了优化。 考虑到不同检测日期仪器操作条件的变化可对拉曼光谱产生影响, 以溶剂峰为内标峰, 对光谱进行归一化处理, 以校正因测定条件不稳定而引起的物理干扰。 为了解决荧光干扰, 以及色素分子之间的拉曼光谱干扰问题, 采用偏最小二乘法(PLS)建立光谱分析的多元校正模型。 建模中对波长区域以及光谱预处理方法进行了优化。 研究结果表明, 光谱归一化处理显著降低了因物理因素产生的光谱干扰, 光谱求导运算对建模影响不大, 而波长选择能明显改善模型的预测能力。 利用798.2～1 752.8 cm-1波段建立叶黄素的PLS定量模型时, 预测效果最佳, 预测集的均方根误差(RMSEP)为6.68 μg·g-1; 对于β-胡萝卜素, 798.2～1 752.8 cm-1组合2 254.2～2 784.5 cm-1用来建模时得到的RMSEP最小, 为2.56 μg·g-1。 该方法操作简便、 耗时少、 结果准确可靠, 为烟草样本中色素的定量分析提供了一种切实有效的新途径。

不同类型的烟草在元素种类和元素含量上存在一定的差异，本文基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术，采集了不同种类烟草的原子发射光谱，并结合支持向量机方法，实现了烟草的快速分类鉴别。文章选取了市面上9种不同品牌的香烟，提取了其烟丝LIBS谱线的全部特征峰，通过对全谱进行窗口平滑去背景和峰位漂移的修正等预处理，再进行主成分分析降维，结合支持向量机方法(SVM)，建立了分类模型，给出了9种品牌香烟烟草的分类结果，平均准确度达到9747%。实验结果表明: 激光诱导击穿光谱技术在烟草防伪鉴定和现场快速识别分类等方面具有巨大的应用潜力。

激光打孔可以改善烟支的总通风率和吸阻等指标, 满足消费者对烟支的感官质量体验。为了获得最佳的激光打孔参量组合,在吸阻指标固定的前提下, 采用全因子试验方法,探究出激光打孔参量与吸阻的关系方程。结果表明, 脉冲宽度较另外两个因子（功率与布孔偏量）对吸阻的影响更为显著;在3个因子同时变化一个单位的情况下, 脉冲宽度对吸阻的影响最大, 大约是功率和布孔偏量的10倍;为使吸阻变小, 应该让3个主效应因子尽可能大;功率与布孔偏量的交互作用对于吸阻的影响相对于其它因子之间的交互效应要显著得多。该研究为吸阻的质量管控提供了统计学依据, 这种试验分析问题的方法也为其它类似的试验提供了借鉴。

提出了一种基于烟叶近红外光谱(NIR)和烟叶电子鼻(EN)融合数据的烟叶年份判别的支持向量机分类模型。 在NIR和EN数据融合的基础上， 利用遗传算法来进行变量选择， 再建立烟叶年份判别支持向量机模型， 所得到的烟叶判别模型在训练集和独立测试集上都具有较高的准确率。 建立的烟叶判别NIR-E-SVM模型的建模准确率达到100%， 留一法准确率达到9855%， 对未知样本的预报准确率为90%。

为了对双介质喷嘴雾滴颗粒的运动速度分布进行测量, 建立了基于波长为532nm连续激光器和工业相机组成的在线测量系统, 并获得了雾滴的轨迹图像。采用Steger方法对获得的粒子轨迹图像进行了图像处理, 取得了雾滴颗粒的速度分布的数据。结果表明, 所开发的基于粒子轨迹图像雾滴速度分布光电测试方法可以满足在线测量的要求。

利用傅里叶红外光谱(FTIR)研究三种烟草品种DNA的差异, 旨在对烟草品种进行亲缘关系分析和品种鉴定。 研究结果显示, 三种烟草品种DNA 红外光谱较为相似, 均有四个明显的特征峰, 1 103 cm-1是DNA磷酸二酯键的对称伸缩振动, 1 236 cm-1是DNA 磷酸二酯键的非对称伸缩振动, 1 400 cm-1 是DNA糖苷键的伸缩振动, 1 622 cm-1是DNA中是胞嘧啶C4—C5=C6的环伸缩振动。 通过平滑、 标准化处理、 二阶求导、 提取主成分和系统聚类分析建立了DNA FTIR光谱数据聚类分析模型。 使用该模型对三个烟草品种进行鉴定, 鉴定正确率为100%。 使用该模型对三个烟草品种进行亲缘关系分析, 云烟87与K326聚为一类, 距离系数为0.003, DNA相似度为99.7%, 红大单独聚为一类。 聚类正确率达100%。 该项研究为烟草品种鉴定及遗传育种提供了参考。