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31.
为评价氨唑草酮的环境安全性,参照国家标准GB/T 31270-2014的要求,采用室内模拟法研究了氨唑草酮在不同温度和不同pH值缓冲溶液中的水解特性、在不同环境介质中的挥发特性,以及在2种水-沉积物系统中的降解特性。结果表明:氨唑草酮在25 ℃时,在pH值为4或7的缓冲液中水解半衰期均长于365 d,在pH值为9的缓冲液中水解半衰期为90.0 d,属于难水解至中等水解农药。在20~25 ℃、气体流速500 mL·min-1的条件下,氨唑草酮在空气、水和土壤中的挥发率均小于1%,属于难挥发农药。氨唑草酮在湖泊(杭州西湖)水-沉积物系统和河流(京杭大运河)水-沉积物系统中的降解符合一级动力学方程,好氧降解半衰期分别为408 d和630 d,厌氧降解半衰期分别为248 d和990 d,在水-沉积物系统中属于难降解农药。  相似文献   
32.
尚甲1号是以母本17-98A与父本17-sh4配制的鲜食纵皱纹薄皮辣椒一代杂交。果实长灯笼形,青果浅绿色,成熟果红色,微辣,质脆,果面有明显纵皱纹,皮薄,果纵径18~22 cm,果横径3.0~4.5 cm,平均单果质量50.5 g,Vc含量132.3 mg/100 g(FW),每667 m~2鲜椒产量3 800 kg。抗TMV,中抗CMV、炭疽病、疫病。适宜在长江中下游生态区安徽、湖北等省平原地区设施春秋种植和高山地区夏秋露地种植。  相似文献   
33.
通过对五种起垄播种方法的调查分析,明确了该区域出苗率超过86%的有三种。指出新型农村合作社应该采用大型旋耕机旋耕灭茬起垄播种方法,而农户应该采用灭茬机灭茬然后起垄播种方法或小型旋耕起垄机旋耕起垄这两种起垄播种方法。  相似文献   
34.
谷氨酰胺合成酶在植物氮同化及再利用中的研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
35.
为了建立测定奶牛血清中代谢产物β-羟丁酸含量的气相色谱-质谱联用方法,为奶牛酮病的早期诊断提供新途径。将奶牛血清样品用甲醇除蛋白,上清液经氮气吹干,残渣进行硅烷化衍生后,用GC-MS仪全扫描方式进行检测。结果测定血清中β-羟丁酸的线性范围为0.05 mmol/L~8 mmol/L,相关系数R=0.9995,检测限为0.03 mmol/L,定量限为0.05mmol/L,相对标准偏差RSD=5.79%,样品加标回收率为95.10%~99.91%。表明该方法能简便、快速、有效地分离并定量检测血清中的β-羟丁酸,可以作为奶牛酮病的早期诊断依据。  相似文献   
36.
哺乳动物热休克蛋白研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
《畜牧与兽医》2017,(11):141-144
应激是动物对影响其正常生理机能的一切内外环境因素所作出的非特异性适应反应,而应激诱导产生的热休克蛋白能保护机体免受应激原所造成的伤害。随着热休克蛋白研究的不断深入,揭示其复杂的生物学效应对提高动物的抗逆性和更好地激发动物潜在的经济性能具有重要的意义。本文综述了近年来哺乳动物热休克蛋白的研究成果及目前的研究现状,以期为热休克蛋白的进一步研究提供一定的参考。  相似文献   
37.
《畜牧与兽医》2017,(1):61-64
为建立1株猪源2009/H1N1流感病毒A/swine/Heilongjiang/44/2009(HLJ44)的反向遗传系统,利用双向表达质粒p HW2000,分别构建了该病毒株8个基因节段的重组质粒,将其共转染于293T和MDCK混合培养的细胞,拯救出重组病毒R-HLJ44。测序结果表明,R-HLJ44与亲本病毒HLJ44的核苷酸序列完全一致;二者在细胞上具有相似的增殖特性;抗原性未发生变化;分别以106TCID50的剂量鼻腔感染BALB/c小鼠,结果显示R-HLJ44与亲本HLJ44在小鼠脏器中的复制滴度也基本一致。以上结果表明拯救的重组病毒保持了与亲本病毒一致的生物学特性。该病毒反向遗传系统的建立,为进一步研究H1N1亚型流感病毒的致病分子机制及新型疫苗研制等奠定了基础。  相似文献   
38.
39.
40.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。  相似文献   
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