基于网络药理学分析黄芪防控猪繁殖与呼吸综合征的物质基础及靶点信息

为揭示黄芪防控猪繁殖与呼吸综合征(PRRS)的物质基础及靶点信息,采用网络药理学方法,从中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)筛选黄芪的潜在活性成分、作用靶点,同时从比较毒理基因组学数据库(CTD)收集PRRS相关宿主基因,最后构建"活性成分-关键靶点"网络、蛋白互作网络,并进行GO功能和KEGG通路富集分析。结果显示,从黄芪筛选出的17个潜在活性成分中,有14个潜在活性成分共计65个基因靶点与PRRS相关宿主基因交叉,其中槲皮素、山奈酚、刺芒柄花素、异鼠李素等潜在活性成分可能对治疗PRRS有重要作用,TNF、IL8、TP53、IL6、IL10、IL1B、JUN等45个蛋白靶点间存在相互作用。此外,黄芪治疗PRRS的作用机制可能涉及细胞外间隙和胞浆等组分,并可能与炎症反应、细胞凋亡、T细胞受体信号通路等生物过程相关。本研究为临床应用黄芪及其提取物治疗PRRS奠定了理论基础。     

ST贴壁细胞悬浮驯化及应用

为将ST贴壁细胞通过自主驯化,使其能在ST-S细胞无血清培养基中悬浮生长且能稳定传代,在摇瓶中实现高密度生长,并应用于猪伪狂犬病毒(PRV)悬浮培养,经ST-A低血清培养基适应培养,对一株贴壁的ST细胞进行了无血清的全悬浮驯化,并将PRV在悬浮细胞中连续盲传培养。结果显示:ST悬浮细胞能在无血清培养基中传代,培养48 h至第3代后,所能达到的最终细胞密度为3.00×10^(6 )cells/mL以上;PRV连续培养至第5代,毒价可达到109.0 TCID50/mL。结果表明,用专用培养基可使ST贴壁细胞实现悬浮驯化,并可应用于PRV悬浮培养。本研究为获得高密度ST悬浮细胞和提高PRV增殖效率奠定了技术基础。     

基于BP神经网络的工业生态安全动态评价及障碍因子诊断

[目的]对安徽省工业生态安全进行评价和预测,为安徽省工业生态安全可持续发展提供科学依据.[方法]基于压力、状态、响应框架和生态、环境、经济、社会框架构建工业生态安全评价指标体系,采用聚类工具进行安全等级划分,结合熵权法和综合指数法评价2009-2018年安徽省工业生态安全水平,运用BP神经网络模型对2019-2025年...     

基于改进多父辈遗传算法的农机调度优化方法

农机装备跨区作业存在作业任务重、转移范围大、作业时效性强等问题,传统的农机调度缺乏科学合理的调配方案。该研究开展了基于改进遗传算法的多机协同作业任务调度方法研究。首先对多块农田需连续进行多种生产任务的问题进行分析,建立在农机数量、转移距离、作业准备时间及作业时间等约束条件下的时间窗农机作业调度模型;然后以最小化作业时间为优化目标,提出改进多父辈遗传算法（Improved Multi-parent Genetic Algorithm, IMPGA）的优化方法求解农机作业规划方案;最后根据新疆塔城地区的农田数据及随机生成的农田任务进行模拟与仿真,并与标准遗传算法（Genetic Algorithm, GA）进行对比。结果表明：IMPGA和GA均能有效解决多任务多农机作业分配问题,IMPGA算法总体上优于GA,调度的最优时间和平均时间分别缩短2.47%和2.70%。该研究可为农机跨区作业提供合理的调度方案,也为规模化无人农场的生产经营提供科学依据。     

纳米氧化锌/葡萄皮红改性大豆分离蛋白膜的制备与性能研究

为改善大豆分离蛋白膜的性能,将纳米氧化锌（ZnO Nanoparticles,ZnO NPs）和葡萄皮红（Grape-Skin Red,GSR）加入大豆分离蛋白（Soy Protein Isolate,SPI）中制备SPI/ZnO NPs/GSR复合膜,对复合膜的性能进行表征。结果表明当葡萄皮红、ZnO NPs和大豆分离蛋白以1∶2∶25的质量比制备复合膜时,相对于SPI/ZnO NPs膜,葡萄皮红可提高ZnO NPs和大豆分离蛋白的相容性,改善ZnO NPs在SPI膜中的分散性,并与ZnO NPs发挥协同作用提高SPI膜的机械性能、耐水性能和热稳定性（P<0.05）。SPI/ZnO NPs/GSR复合膜相比较于SPI膜,拉伸强度从1.37 MPa升至3.28 MPa,熔点从194 ℃升至231 ℃,含水率从34.41%降至25.37%,水蒸气透过系数从5.57×?10-12 (g·cm)/(cm2·s·Pa)降至4.74 × 10-12 (g·cm)/(cm2·s·Pa)。此外,复合膜对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌表现出优异的抗菌性能,抑菌圈直径随着活性成分的添加呈上升趋势（大肠杆菌：SPI膜无,SPI/ZnO NPs膜2.29 cm,SPI/ZnO NPs/GSR膜2.36 cm;金黄色葡萄球菌：SPI膜无,SPI/ZnO NPs膜2.32 cm,SPI/ZnO NPs/GSR膜2.42 cm）,在活性包装应用中具有极大潜力。研究结果为大豆分离蛋白基薄膜的生产应用提供参考。     

基于CNN-BiLSTM的棉花产量预测方法

针对传统的作物产量估算方法在模型泛化方面的不足及缺少时序特征和空间特征的问题,该研究以机采棉为研究对象,结合无人机遥感平台与深度学习技术对棉花进行多期遥感观测与估产。以棉花苗期、蕾期和花期的影像为时间序列数据集,构建基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM）的混合模型（CNN-BiLSTM）进行棉花产量预估,提高时间维度和空间维度方面的特征提取能力,并分别验证CNN和BiLSTM的性能以及不同网络深度对估产的影响。研究结果表明,CNN和BiLSTM深度分别为14和1的CNN14-BiLSTM模型准确率最高,对比单一结构的BiLSTM该模型决定系数从0.851提升至0.885,其均方根误差和平均绝对百分比误差也均明显下降,在2.3 m×2.3 m的样方内,结果分别为147.167 g和6.711%。该研究实现了基于时间序列的棉花产量估算,可为类似的作物产量估算提供参考。     

利用Kalman滤波和Hungarian算法的多目标奶牛嘴部跟踪及反刍监测

针对奶牛养殖场复杂环境下多目标奶牛嘴部自动跟踪及反刍监测困难的情况,该研究提出了一种基于嘴部区域跟踪的多目标奶牛反刍行为智能监测方法。在YOLOv4模型识别奶牛嘴部上下颚区域的基础上,以Kalman滤波和Hungarian算法跟踪上颚区域,并对同一奶牛目标的上颚和下颚区域进行关联匹配获取嘴部咀嚼曲线,以此获取反刍相关信息,从而实现多目标奶牛个体的嘴部跟踪和反刍行为监测;为解决奶牛快速摆头运动和棚舍栏杆遮挡引发奶牛标号变化的问题,提出未匹配跟踪框保持及扩大的方法。采集并选择实际养殖场环境下的反刍奶牛视频66段,对其中58段视频采取分帧操作得到图像,制作YOLOv4模型数据集,以其余8段视频验证跟踪方法和反刍行为判定方法的有效性。试验结果表明,YOLOv4模型对奶牛嘴部上颚、下颚区域的识别准确率分别为93.92%和92.46%;改进的跟踪算法可实现复杂环境下多目标奶牛嘴部区域的稳定跟踪,且有效解决了栏杆遮挡、快速摆头运动造成的奶牛标号变化现象,上下颚匹配率平均为99.89%,跟踪速度平均为31.85帧/s;由反刍行为判定方法获取的咀嚼次数正确率的平均值为96.93%,反刍时长误差的平均值为1.48 s。该研究可为实际养殖中多目标奶牛反刍行为的智能监测和分析提供参考,也可供其他群体动物运动部位的跟踪和行为监测借鉴。     

哈蟆油蛋白多肽的透皮作用研究

比较酶解前后哈蟆油蛋白多肽的相对分子质量、黏度和透皮情况.采用胃蛋白酶-碱性蛋白酶双酶法制备哈蟆油蛋白多肽,应用旋转粘度计测定酶解过程中黏度变化;以离体小鼠的皮肤为透皮屏障,应用透皮吸收仪测定不同透皮时间透皮液中蛋白多肽的透皮率和分子量分布.双酶法制备的哈蟆蛋白多肽黏度从5278.85 mPa·s(1.0 g/100 ...     

开花期喷施外源激素对小豆农艺性状及产量的影响

为探究不同浓度的外源物质脱落酸(ABA)对小豆农艺性状及产量的影响,以2个小豆品种'白红8号'和'012-27'为试验材料,大田花期叶面喷施后,在不同生育期测量植株主茎长度、主茎粗度、叶片鲜重、根系鲜重及产量性状等.结果 表明:花期施用浓度为100mg/L和200mg/L的ABA能显著降低'白红8号'和'012-27'...     

贵州省农村信息化服务现状实证分析与发展对策

[目的]为深入了解贵州省农村信息化服务现状,以期更科学地探索与设计贵州省农村信息化服务模式,为广大农民提供优质的信息服务.[方法]对贵州省所有地州市典型县份、典型乡（镇）和行政村的农户以进村入户、现场调查、走访、座谈和发放问卷等方式进行实地调查和数据采集,并利用SPSS 19.0统计分析软件对数据进行分析处理.[结果]贵州省农村信息化服务基础设施建设成效显著、信息传播渠道呈立体化发展、信息服务内容丰富.但也存在基础设施运行效率不高、信息传播渠道不够畅通、信息资源质量不高、信息支付意愿不强等问题.[建议]应加大基础设施建设力度、提高基础设施利用率,整合各种信息传播途径、畅通信息服务渠道,加大信息资源建设力度、提高信息内容质量,加强教育力度、提高信息意识,以推动贵州省农村信息化服务快速发展.