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利用RAPD技术对10个地区的栗蚕(Dictyoploca japonica)基因组DNA进行多态性分析,以期查明我国栗蚕种质资源的分布及种群间的亲缘关系。运用11个引物进行扩增,共扩增出123条清晰稳定的条带,其中有96个位点具有多态性,多态性位点比率为78.05%。遗传距离(D)在0.178 9~0.414 6之间。通过聚类分析,7个东北地区的栗蚕聚在一起,重庆巫溪和广西南宁地区的栗蚕聚在一起,湖北恩施地区的栗蚕自成一类。研究结果表明,RAPD标记具有简便、快速的优点,可用于栗蚕的鉴定和遗传分析。 相似文献
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为了解决联合收获机运输车协同作业时,运输车粮箱装载不均匀,导致粮箱装载利用率低的问题,提出了一种基于三维点云的动态均匀装载方法。该方法利用相机获取运输车粮箱内装载物的三维点云作为状态反馈信息,建立装载均匀性评估方式,以最均匀装载状态为目标,通过实时调整卸料装载点位置,使粮箱保持在均匀的装载状态。针对装载物相互遮挡对相机形成视觉盲区的问题,通过建立装载物的堆体模型和相机的遮挡模型,以最小期望误差为目标对盲区内装载物高度进行估计,并据此进行点云填充,从而得到能完整反映粮箱装载状态的三维点云。在搭建平台进行的实验中,对粮箱装载过程中可能出现的轻载、中载和重载3种装载状态进行测量,并对盲区点云位置进行估计,其盲区估计的平均误差低于5cm。仿真结果表明,动态均匀装载方法能在有限装载周期内,将粮箱从任意的初始装载状态装载为均匀状态。单次装载量的平均高度增量为2cm、粮箱的初始装载状态为空载时,装载物的最大高度方差为1cm2。单因素仿真结果表明,稳定状态下的装载物高度方差与单次装载量正相关。 相似文献
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本试验研究了抗蚜株率、感蚜指数和改进的感蚜指数3种评价方法对14个苜蓿品种抗蚜评价的影响。结果表明:以抗蚜株率为标准,‘甘农9号’抗性最好;以感蚜指数为标准,‘阿尔冈金’抗性最好。而采用改进后的感蚜指数评价方法可将14个苜蓿品种分为7个等级,其中‘WL-319’为高感品种,‘巨能Ⅱ’为感虫品种,‘新牧4号’‘甘农5号’‘WL-354’‘WL-363’为低感品种,‘新牧1号’为中间品种,‘甘农9号’为低抗品种,‘MF4020’为中抗品种,‘中苜1号’‘WL-343’‘阿尔冈金’‘苜蓿王’‘SK3010’为高抗品种。改进后的感蚜指数评价方法符合“1±0.1”等差数列分级标准,使不同抗性级别符合正态分布,具有统计学意义。同时,该方法充分考虑了天敌对蚜虫发生量的影响,在生产实践中具有重要的推广应用价值。 相似文献
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为了解水貂皮肤毛囊发育的变化规律,本试验采集0~6周龄初生的美国短毛黑公水貂的背中部皮肤样品,用HE染色法制备组织切片,在显微镜下观察其皮肤毛囊结构及变化规律。结果发现,水貂的皮肤在出生前就已经基本发育完成,初级毛囊、次级毛囊的毛干具有髓质;水貂出生时可见初级毛囊而无次级毛囊,初级毛囊的密度随周龄的增加而增加,于4周龄后降低,初级毛囊在水貂4周龄后不再发育或很少发育, 4周龄时可见次级毛囊,次级毛囊随水貂体表的增长毛密度增加,且在水貂出生后大量发育。水貂6周龄时S/P值为2.95±0.23,次级毛囊仍将大量发育。水貂背中部表皮呈先增厚后变薄的变化,真皮随着周龄的增加而增厚;初级毛囊、次级毛囊随周龄的增加而加深。 相似文献
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本试验旨在探讨β-catenin和BMP2基因在幼龄水貂皮肤中定量表达的规律及意义。试验选用0~6周龄的幼龄公水貂21只,每周龄各3只,采集背中部的皮肤样品,运用实时荧光定量PCR技术相对定量方法, 检测不同周龄的幼龄水貂皮肤中β-catenin和BMP2基因相对表达量的变化。结果显示,随着周龄的增加β-catenin mRNA丰度呈上调趋势,在4周龄时显著增大(P<0.05),5周龄时达最大(P<0.01),6周龄时β-catenin相对表达量与5周龄相比极显著下降(P<0.01);而BMP2 mRNA的表达保持稳定(P>0.05)。β-catenin mRNA的丰度与次级毛囊发育变化趋势一致,与前人相关报道一致,提示其可能参与水貂次级毛囊发育;而BMP2 mRNA的丰度在毛囊发育阶段变化不明显。 相似文献
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基于Mask R-CNN的复杂背景下柑橘树枝干识别与重建 总被引:2,自引:0,他引:2
为了获取自然环境下完整柑橘果树枝干信息,以引导采摘机器人进行避障采摘作业,提出了一种基于Mask R-CNN模型与多参数变量约束的柑橘果树枝干识别与重建方法。该方法采用网格化的标记方式对果树枝干进行标记,完成了对柑橘果树枝干的小区域识别;然后对该模型获得的离散mask进行最小外接矩处理,以获得更精确的目标区域;接着利用多参数变量约束完成同一枝干mask(掩码)的划分;最后为了使重建枝干更符合实际枝干的生长姿态,以及完善未识别区域的检测,对同一枝干mask中心点进行了四次多项式拟合。实验结果表明,模型在测试集下的平均识别精确率为98. 15%,平均召回率为81. 09%,果树单条枝干平均拟合误差为11. 47%,果树枝干整体平均重建准确率为88. 64%。 相似文献