CN108241043A - 一种甘薯苗期耐盐性的鉴定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于农业生产技术领域,具体涉及一种甘薯苗期耐盐性的鉴定方法,该方法具体包括以下步骤:(1)甘薯苗期盐胁迫处理;(2)甘薯苗期生理指标测定;(3)数据分析与耐盐性划分;(4)耐盐数学评价方程及耐盐指标筛选,把耐盐性综合评价值D值作因变量,把各单项指标的耐盐系数作自变量进行逐步回归分析,建立回归方程,根据综合耐盐D值划分耐盐性。本发明获得的标准方程结果准确可信,操作简便,易于掌握,受室外环境的影响较小,条件可控,可全面反映甘薯苗期的综合耐盐性,结果可靠。本发明可快速进行甘薯品种苗期耐盐性评价,盲目性小,效率高,为甘薯耐盐品种选育及黄河三角洲盐渍土地开发利用提供种质材料。

Description

一种甘薯苗期耐盐性的鉴定方法
技术领域
本发明属于农业生产技术领域,具体涉及一种甘薯苗期耐盐性的鉴定方法。
背景技术
黄河三角洲有近800万亩未利用盐碱地和1100多万亩中低产田,土壤盐渍化是限制该区域农业生产的主要因素。甘薯是我国重要的粮食、饲料、工业原料及新型能源作物,培育和筛选耐盐的甘薯品种,实现盐碱地甘薯规模化种植将产生较好的经济效益和生态效益。前人在耐盐性甘薯品种筛选方面做了一定研究,如郭小丁等以产量为评价依据,在大田条件下筛选出鲁薯1号、陕薯1号等14个耐盐品种;董静等在苏北沿海滩涂盐碱地上进行了不同类型甘薯品种耐盐性比较;王灵燕等在室内条件下通过对甘薯幼苗黄叶率、干鲜重和生长量等生理指标的分析,筛选出了苗期耐盐性强的品种。然而甘薯品种千差万别,个体差异大,不同品种的耐盐机制不尽相同,单一指标或者少量指标难以全面准确地反映耐盐性的强弱,因此仅针对某一特定或少量指标进行鉴定,准确率低,必须利用与耐盐性有关的多项指标来进行综合定量评价。人工盐池和自然田间鉴定能够容纳大量种质资源,但田间盐分的分布不均会影响鉴定的准确性,且田间鉴定受大田环境影响较大,一年的鉴定结果很难反应出品种真实的耐盐性。作物幼苗期对盐胁迫较为敏感,4月下旬到5月上旬是黄河三角洲地区甘薯适宜栽插期,此时降雨少、蒸发快,严重影响甘薯幼苗成活。甘薯苗期耐盐性的强弱很大程度上决定了其在黄河三角洲盐碱地的成苗率和最终产量。
发明内容
针对黄河三角洲盐碱地甘薯苗期返苗慢、不易成活等问题,本发明提供了一种甘薯苗期耐盐性的鉴定方法,本发明在温室可控条件下,利用盐土栽培模拟生产中实际条件,通过测定各甘薯品种各指标的耐盐系数,对耐盐系数进行相关分析、主成分分析、隶属函数分析、逐步回归分析等,建立可靠的标准方程,通过得出的综合D值确定甘薯苗期耐盐性。
本发明所采用的具体的技术方案为:
本发明提供了一种甘薯苗期耐盐性的鉴定方法,包括以下步骤:
(1)甘薯苗期盐胁迫处理
将每个品种(系)挑选生长一致的薯苗栽插于营养钵中,设置对照组和盐胁迫处理;
(2)甘薯苗期生理指标测定
每个品种各处理达到最终盐浓度后第8天,选取薯苗第三片展开叶测定叶片Spad值和Fv/Fm值的测定;将每处理薯苗按茎叶和根系,分别称取鲜重后留取干样和鲜样,根系干样测定根系钠离子和钾离子含量,鲜样测定根系活力;第三片展开叶鲜样测定叶片相对电导率、叶片超氧化物歧化酶(SOD)活性、丙二醛(MDA)含量和脯氨酸(Pro)含量;
(3)数据分析与耐盐性划分
根据测出各指标的数值,计算平均值,按照以下公式计算各单项
指标的耐盐系数:耐盐系数=处理组测定值/对照组测定值,采用SPSS软件中的主成分分析法对甘薯品种各单项指标的耐盐系数进行主成分分析;按以下公式计算各综合指标的隶属函数值及权重,最后计算出不同品种(系)苗期耐盐性综合评价值-D值;根据D值,采用最大距离法对D值进行聚类分析,得出品种耐盐水平分类树状图,将品种划分为4种耐盐类型,即盐敏感型、弱耐盐型、中度耐盐型和高度耐盐型;
不同基因型甘薯各综合指标的隶属函数值
式中,X j 表示第j个综合指标;X min表示第j个综合指标的最小值;X max表示第j个综合指标的最大值;
各综合指标的权重
式中,w j 表示第j个综合指标在所有综合指标中的重要程度即权重;p j 代表经主成分分析所得各甘薯品种(系)第j个综合指标的贡献率;
各甘薯品种(系)的综合耐盐能力的大小
式中,D值为各甘薯品种(系)在盐胁迫条件下由综合指标评价所得的耐盐性综合评价值;
(4)耐盐数学评价方程及耐盐指标筛选
把耐盐性综合评价值D值作因变量,把各单项指标的耐盐系数作自变量进行逐步回归分析,建立回归方程,根据综合耐盐D值划分耐盐性。
进一步的,步骤(1)中,所述营养钵中含有土壤、蛭石及腐殖质按照体积比1:1:1组成的复合基质。
本发明提供的上述技术方案,步骤(1)中,所述对照组合盐胁迫处理具体采用以下方法:对照处理用1/2 Hoagland营养液培养,盐胁迫处理为含200 mmol·L-1NaCl的1/2Hoagland营养液培养,其中NaCl浓度以每日增加50 mmol·L-1,在同一时间(第4天)达到最终处理浓度,每次均更换营养液,达到最终盐浓度后每3 d更换1次营养液,连续处理8 d;重复处理,放置于塑料箱中,重复3次,试验期间每天补充去离子水至标记液面刻度,对照和盐胁迫处理保证液面等高,所有塑料箱放置于人工气候室中培养。
上述培养条件为昼/夜温度(28±1)℃/(22±1)℃,相对湿度80%±2%,光照时间为16 h。
进一步的,步骤(4)中,所述回归方程为:
D=-0.922+0.284X1+0.736X2+0.381X3+0.260X4-0.012X5+0.256X6-0.091X7+0.086X8;
方程决定系数R 2 = 0.9950,p=0.0001,其中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7和X8分别代表茎叶鲜重、根系鲜重、茎叶干重、叶片Spad值、SOD酶活性、MDA含量、Pro含量和根系Na+/K+比值的耐盐系数;可在相同条件下测定其他品种(系)的上述8个指标并求得耐盐系数,进而利用该方程预测甘薯苗期品种(系)的耐盐性。
进一步的,所述综合耐盐D值划分耐盐性,D<0.3为盐敏感型,0.3<D<0.5为弱耐盐型,0.5<D<0.7为中度耐盐型,0.7<D<0.9为高度耐盐型。
本发明首次以各指标的相对值替代实测值,并运用主成分分析法,将多个指标转换成几个彼此独立的综合指标,利用隶属函数值得出品种的耐盐综合D值,可客观反映各品种的苗期耐盐性,最后利用回归分析得出甘薯苗期耐盐性评价方程,可定量地用于甘薯苗期耐盐性鉴定,并得出了能表征甘薯苗期耐盐性的生理指标,不仅能进行甘薯苗期耐盐性的快速鉴定,也能为研究甘薯耐盐机理等提供理论参考。
本发明的有益效果为:本发明获得的标准方程结果准确可信,操作简便,易于掌握,受室外环境的影响较小,条件可控,可全面反映甘薯苗期的综合耐盐性,结果可靠。本发明可快速进行甘薯品种苗期耐盐性评价,盲目性小,效率高,为甘薯耐盐品种选育及黄河三角洲盐渍土地开发利用提供种质材料。
附图说明
图1为实施例1中18个甘薯品种(系)聚类树状图。
具体实施方式
实施例1
(1)甘薯苗期盐胁迫处理
将每个品种(系)挑选生长一致长度为25 cm的薯苗栽插于直径为16 cm的营养钵中,钵中基质为土壤、蛭石和腐殖质(v/v/v=1:1:1)的复合基质,每个钵中栽插薯苗1株;设置对照和盐胁迫处理,对照处理用1/2 Hoagland营养液培养,盐胁迫处理为含200 mmol·L-1NaCl的1/2 Hoagland营养液培养,其中NaCl浓度以每日增加50 mmol·L-1,在同一时间(第4天)达到最终处理浓度,每次均更换营养液,达到最终盐浓度后每3 d更换1次营养液,连续处理8 d;每个处理重复12盆,放置于68 cm×52 cm×22 cm (长×宽×高)的塑料箱中,重复3次,试验期间每天补充去离子水至标记液面刻度,对照和盐胁迫处理保证液面等高,所有塑料箱放置于人工气候室中培养,培养条件为昼/夜温度(28±1)℃/(22±1)℃,相对湿度80%±2%,光照时间16 h;
(2)甘薯苗期生理指标测定
每个品种各处理达到最终盐浓度后第8天,选取薯苗第三片展开叶用于叶片Spad值和Fv/Fm值的测定;将每处理薯苗按茎叶和根系,分别称取鲜重后留取干样和鲜样,用于干样的样品于烘箱中烘至恒重后称取植株茎叶干重和根系干重,根系干样用于根系钠离子和钾离子含量测定,鲜样用于根系活力测定;第三片展开叶鲜样用于测定叶片相对电导率、叶片SOD酶活性、丙二醛含量和脯氨酸含量的测定。
叶片Spad值用叶绿素含量测定仪(SPAD-502,日本)测定;叶片Fv/Fm用便携式荧光仪(FMS-2,英国)测定;于沸水浴中浸提根系干样,浸提液利用火焰光度计测定根系Na+和K+含量;叶片电导率采用数显电导仪测定电导率并计算相对电导率;根系活力测定采用TTC法进行;SOD酶活性测定采用氮蓝四唑(NBT)法;MDA含量测定采用硫代巴比妥酸(TBA)法;Pro含量测定采用磺基水杨酸浸提-酸性茚三酮显色法测定;
(3)数据分析与耐盐性划分
根据测出各指标的数值,计算平均值,按照以下公式计算各单项
指标的耐盐系数=处理组测定值/对照组测定值,采用SPSS软件中的主成分分析法对甘薯品种各单项指标的耐盐系数进行主成分分析,将单项指标转换成几个彼此独立的综合指标;按以下公式计算各综合指标的隶属函数值及权重,最后计算出不同品种(系)苗期耐盐性综合评价值(D值)。根据D值,采用最大距离法对D值进行聚类分析,得出品种耐盐水平分类树状图,将品种划分为4种耐盐类型,即盐敏感型、弱耐盐型、中度耐盐型和高度耐盐型;
不同基因型甘薯各综合指标的隶属函数值
式中,X j 表示第j个综合指标;X min表示第j个综合指标的最小值;X max表示第j个综合指标的最大值。
各综合指标的权重
式中,w j 表示第j个综合指标在所有综合指标中的重要程度即权重;p j 代表经主成分分析所得各甘薯品种(系)第j个综合指标的贡献率。
各甘薯品种(系)的综合耐盐能力的大小
式中,D值为各甘薯品种(系)在盐胁迫条件下由综合指标评价所得的耐盐性综合评价值。
(4)耐盐数学评价方程及耐盐指标筛选
把耐盐性综合评价值D值作因变量,把各单项指标的耐盐系数作自变量进行逐步回归分析,建立最优回归方程:
D=-0.922+0.284X1+0.736X2+0.381X3+0.260X4-0.012X5+0.256X6-0.091X7+0.086X8,方程决定系数R 2 = 0.9950,p=0.0001,其中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7和X8分别代表茎叶鲜重、根系鲜重、茎叶干重、叶片Spad值、SOD酶活性、MDA含量、Pro含量和根系Na+/K+比值的耐盐系数;经验证,回归方程的估计精度均在以上95%以上,方程中的指标对甘薯耐盐性影响明显,可用于甘薯苗期耐盐性评价。因此,可在相同条件下测定其他品种(系)的上述8个指标并求得耐盐系数,进而利用该方程预测甘薯苗期品种(系)的耐盐性。根据综合耐盐D值划分耐盐性,一般D<0.3为盐敏感型,0.3<D<0.5为弱耐盐型,0.5<D<0.7为中度耐盐型,0.7<D<0.9为高度耐盐型。
采用本发明实施例1提供的方法于2016年在山东省农业科学院人工气候室对18个甘薯品种(系)进行了苗期耐盐性鉴定,将18个甘薯品种(系)划分为4种耐盐类型,各品种(系)的综合指标值、权重、D值及综合评价见表1,聚类树状图如图1所示;其中:08365、11025、12092、12148为第1类,属于盐敏感型;12156、12211、紫罗兰为第2类,属于弱耐盐类型;09110、12109、12231、13055、济薯18、烟薯25、济薯25为第3类,属于中度耐盐类型;09049、济薯21、济徐23、济薯26为第4类,属于强耐盐类型。筛选出的济徐23和济薯26在东营盐碱地种植苗期表现良好,其中2012年组织专家现场验收,在东营青坨农场中等程度盐碱地(土壤盐含量为0.3%-0.4%),济徐23鲜薯亩产达到2656.56 kg;2017年组织专家组现场验收,在东营市利津县盐窝镇大赵王村(土壤盐含量为0.3-0.4%),30亩济薯26的核心示范田平均鲜薯产量为2879.70 kg。
表1
对比例1
(1)甘薯苗期盐胁迫处理
将每个品种(系)挑选生长一致长度为25 cm的薯苗栽插于直径为16 cm的营养钵中,钵中基质为土壤、蛭石和腐殖质(v/v/v=1:1:1)的复合基质,每个钵中栽插薯苗1株;设置对照和盐胁迫处理,对照处理用1/2 Hoagland营养液培养,盐胁迫处理为含200 mmol·L-1NaCl的1/2 Hoagland营养液培养,其中NaCl浓度以每日增加50 mmol·L-1,在同一时间(第4天)达到最终处理浓度,每次均更换营养液,达到最终盐浓度后每3 d更换1次营养液,连续处理8 d;每个处理重复12盆,放置于68 cm×52 cm×22 cm (长×宽×高)的塑料箱中,重复3次,试验期间每天补充去离子水至标记液面刻度,对照和盐胁迫处理保证液面等高,所有塑料箱放置于人工气候室中培养,培养条件为昼/夜温度(28±1)℃/(22±1)℃,相对湿度80%±2%,光照时间16 h;
(2)甘薯苗期生理指标测定
测定幼苗的黄叶率、植株死亡率、盐害率及叶面积;
(3)实验数据采用Excel和SPSS软件进行处理;分析各个指标对于耐盐性的影响(文献《不同甘薯品种苗期耐盐性比较》)。
采用该方法,单纯根据4个与形态指标相关的指标间的不同变化幅度和数值差异性判断品种的耐盐性,不能消除品种间的固有差异,影响结果的准确性,尤其当品种数量增加时,会降低鉴定结果的准确率,且该方法不能用于定量准确的鉴定品种的耐盐性,准确率较本发明降低了一半以上,降低明显。
本发明利用苗期盐土栽培的方式,在温室条件下,通过测定正常处理和盐分处理8天后甘薯叶片和根系相关生理指标,计算每个甘薯品种各指标相对值,采用相关分析、主成分分析、隶属函数分析、逐步回归分析等,确定甘薯苗期耐盐评价和高效筛选的主要指标,建立甘薯苗期耐盐性数学评价标准方程,根据该方程所得D值进行耐盐性比较。

Claims (6)

1.一种甘薯苗期耐盐性的鉴定方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)甘薯苗期盐胁迫处理
将每个品种(系)挑选生长一致的薯苗栽插于营养钵中,设置对照组和盐胁迫处理;
(2)甘薯苗期生理指标测定
每个品种各处理达到最终盐浓度后第8天,选取薯苗第三片展开叶测定叶片Spad值和Fv/Fm值的测定;将每处理薯苗按茎叶和根系,分别称取鲜重后留取干样和鲜样,根系干样测定根系钠离子和钾离子含量,鲜样测定根系活力;第三片展开叶鲜样测定叶片相对电导率、叶片超氧化物歧化酶(SOD)活性、丙二醛(MDA)含量和脯氨酸(Pro)含量;
(3)数据分析与耐盐性划分
根据测出各指标的数值,计算平均值,按照以下公式计算各单项
指标的耐盐系数:耐盐系数=处理组测定值/对照组测定值,采用SPSS软件中的主成分分析法对甘薯品种各单项指标的耐盐系数进行主成分分析;按以下公式计算各综合指标的隶属函数值及权重,最后计算出不同品种(系)苗期耐盐性综合评价值-D值;根据D值,采用最大距离法对D值进行聚类分析,得出品种耐盐水平分类树状图,将品种划分为4种耐盐类型,即盐敏感型、弱耐盐型、中度耐盐型和高度耐盐型;
不同基因型甘薯各综合指标的隶属函数值
式中,X j 表示第j个综合指标;X min表示第j个综合指标的最小值;X max表示第j个综合指标的最大值;
各综合指标的权重
式中,w j 表示第j个综合指标在所有综合指标中的重要程度即权重;p j 代表经主成分分析所得各甘薯品种(系)第j个综合指标的贡献率;
各甘薯品种(系)的综合耐盐能力的大小
式中,D值为各甘薯品种(系)在盐胁迫条件下由综合指标评价所得的耐盐性综合评价值;
(4)耐盐数学评价方程及耐盐指标筛选
把耐盐性综合评价值D值作因变量,把各单项指标的耐盐系数作自变量进行逐步回归分析,建立回归方程,根据综合耐盐D值划分耐盐性。
2.根据权利要求1所述的鉴定方法,其特征在于,步骤(1)中,所述营养钵中含有土壤、蛭石及腐殖质按照体积比1:1:1组成的复合基质。
3.根据权利要求1或2所述的鉴定方法,其特征在于,步骤(1)中,所述对照组合盐胁迫处理具体采用以下方法:对照处理用1/2 Hoagland营养液培养,盐胁迫处理为含200mmol·L-1NaCl的1/2 Hoagland营养液培养,其中NaCl浓度以每日增加50 mmol·L-1,在同一时间(第4天)达到最终处理浓度,每次均更换营养液,达到最终盐浓度后每3 d更换1次营养液,连续处理8 d;每个处理放置于塑料箱中,重复3次,试验期间每天补充去离子水至标记液面刻度,对照和盐胁迫处理保证液面等高,所有塑料箱放置于人工气候室中培养。
4.根据权利要求3所述的鉴定方法,其特征在于,所述培养条件为昼/夜温度(28±1)℃/(22±1)℃,相对湿度80%±2%,光照时间为16 h。
5.根据权利要求1所述的鉴定方法,其特征在于,步骤(4)中,所述回归方程为:D=-0.922+0.284X1+0.736X2+0.381X3+0.260X4-0.012X5+0.256X6-0.091X7+0.086X8;
方程决定系数R 2 = 0.9950,p=0.0001,其中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7和X8分别代表茎叶鲜重、根系鲜重、茎叶干重、叶片Spad值、SOD酶活性、MDA含量、Pro含量和根系Na+/K+比值的耐盐系数;可在相同条件下测定其他品种(系)的上述8个指标并求得耐盐系数,进而利用该方程预测甘薯苗期品种(系)的耐盐性。
6.根据权利要求1-5任一项所述的鉴定方法,其特征在于,所述综合耐盐D值划分耐盐性,D<0.3为盐敏感型,0.3<D<0.5为弱耐盐型,0.5<D<0.7为中度耐盐型,0.7<D<0.9为高度耐盐型。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109146270A (zh) * 2018-08-07 2019-01-04 河北农业大学 一种蔬菜秧苗壮苗指数的建立方法
CN110274868A (zh) * 2019-06-22 2019-09-24 沧州市农林科学院 一种室内作物耐盐快速鉴定的配方
CN111323536A (zh) * 2020-02-17 2020-06-23 沈阳农业大学 根茎型无性系植物根系空间扩展量化模型构建方法
CN111855751A (zh) * 2020-08-14 2020-10-30 南通大学 一种基于电阻值快速评价柳树品种耐盐性的方法
CN112180036A (zh) * 2020-09-02 2021-01-05 青岛农业大学 一种苗期紫花苜蓿耐亚磷酸盐评价方法
CN112243779A (zh) * 2020-10-16 2021-01-22 新疆维吾尔自治区葡萄瓜果研究所 葡萄砧木苗期耐混合盐碱性的鉴定方法
CN113030172A (zh) * 2021-03-31 2021-06-25 中国林业科学研究院 一种预测植物耐盐性的方法
CN115119734A (zh) * 2022-07-25 2022-09-30 河北省农林科学院滨海农业研究所 一种快速鉴定植物耐盐性的方法
CN116895327A (zh) * 2023-07-12 2023-10-17 中国热带农业科学院热带作物品种资源研究所 一种结缕草种质耐盐性综合评价方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013075881A (ja) * 2011-09-30 2013-04-25 Fukui Prefectural Univ 植物の生長促進及び耐塩性向上剤
CN103430783A (zh) * 2013-08-22 2013-12-11 江苏省农业科学院 一种小麦苗期耐盐性的鉴定评价方法
CN105325192A (zh) * 2015-11-16 2016-02-17 江苏省农业科学院 一种豇豆苗期耐盐资源鉴定方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013075881A (ja) * 2011-09-30 2013-04-25 Fukui Prefectural Univ 植物の生長促進及び耐塩性向上剤
CN103430783A (zh) * 2013-08-22 2013-12-11 江苏省农业科学院 一种小麦苗期耐盐性的鉴定评价方法
CN105325192A (zh) * 2015-11-16 2016-02-17 江苏省农业科学院 一种豇豆苗期耐盐资源鉴定方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
彭振等: "《陆地棉苗期耐盐性的高效鉴定方法》", 《作物学报》 *
郭小丁: "《甘薯品种资源耐盐性鉴定研究》", 《盐碱地利用》 *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109146270A (zh) * 2018-08-07 2019-01-04 河北农业大学 一种蔬菜秧苗壮苗指数的建立方法
CN109146270B (zh) * 2018-08-07 2022-02-11 河北农业大学 一种蔬菜秧苗壮苗指数的建立方法
CN110274868A (zh) * 2019-06-22 2019-09-24 沧州市农林科学院 一种室内作物耐盐快速鉴定的配方
CN111323536A (zh) * 2020-02-17 2020-06-23 沈阳农业大学 根茎型无性系植物根系空间扩展量化模型构建方法
CN111855751A (zh) * 2020-08-14 2020-10-30 南通大学 一种基于电阻值快速评价柳树品种耐盐性的方法
CN111855751B (zh) * 2020-08-14 2021-02-19 南通大学 一种基于电阻值快速评价柳树品种耐盐性的方法
CN112180036A (zh) * 2020-09-02 2021-01-05 青岛农业大学 一种苗期紫花苜蓿耐亚磷酸盐评价方法
CN112243779A (zh) * 2020-10-16 2021-01-22 新疆维吾尔自治区葡萄瓜果研究所 葡萄砧木苗期耐混合盐碱性的鉴定方法
CN113030172A (zh) * 2021-03-31 2021-06-25 中国林业科学研究院 一种预测植物耐盐性的方法
CN115119734A (zh) * 2022-07-25 2022-09-30 河北省农林科学院滨海农业研究所 一种快速鉴定植物耐盐性的方法
CN115119734B (zh) * 2022-07-25 2023-08-11 河北省农林科学院滨海农业研究所 一种快速鉴定植物耐盐性的方法
CN116895327A (zh) * 2023-07-12 2023-10-17 中国热带农业科学院热带作物品种资源研究所 一种结缕草种质耐盐性综合评价方法

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