标题和描述中提到的技术主要涉及大数据、算法以及在农业领域中的应用，具体是关于利用双重实时PCR（Real-time PCR）技术对小麦条锈菌（Puccinia striiformis f. sp. tritici, PST）进行田间宏观定量分析。小麦条锈病是一种在中国极为重要的小麦疾病，对粮食生产构成严重威胁。及时有效的监测潜育期的小麦条锈菌对于早期预防至关重要。
1. 双重实时PCR技术的发展与应用：
基于已发表的两对引物（针对PST和小麦），研究者设计了特异性探针，并首次开发了一种双重实时PCR方法，用于检测潜育期的小麦条锈菌。为了验证引物在双重系统中不会相互干扰，进行了两个独立的单对引物实时PCR反应系统的比较。通过对Ct值的线性回归分析，证明了双重实时PCR不受相互作用的影响。通过十倍稀释样本进行敏感性测试，确定最小可准确定量的PST浓度为0.4 pg，小麦浓度为0.5 ng。同时建立了PST和小麦的标准曲线，这种方法可以应用于不同地区的样本检测并计算分子疾病指数（MDI）。结果表明，双重实时PCR是一种可靠、高效且误差小的方法，优化了潜育期PST的分子检测。
2. 农业领域的实地研究：
在襄阳地区（PST能成功越冬的地方），在两个生长季节内进行了研究，探讨冬季越冬小麦叶中潜育PST与来年春季病害指数（DI）之间的关系。这项研究结合了田间采样、DI调查、分子PST检测、相关性分析和空间分析。冬季，对小麦叶片进行采样并同时进行GPS定位，使用上述双重实时PCR方法量化样本中的潜育PST。
这种基于大数据和算法的应用，不仅提高了检测的准确性，还可能通过空间分析揭示病害的空间分布模式，为农业防治策略提供科学依据。通过大数据处理，可以整合多源数据，如气候、土壤条件、作物生长状况等，构建模型预测病害的发生和发展趋势，实现精准农业和智能决策支持。
该研究展示了大数据和算法在农业病害监测中的潜力，尤其是通过双重实时PCR技术在小麦条锈病早期预警和防控中的重要作用。这不仅提升了监测效率，还有助于减少农作物损失，保障粮食安全。
