D-最优混料设计优化草菇菇渣复合基质的黄瓜栽培配方

应用D-最优混料设计方法，以黄瓜植株的农艺性状、果实品质和产量为评价指标，探索了草菇菇渣、草炭和珍珠岩不同配比复合基质对黄瓜栽培的影响，建立了各配比基质与黄瓜植株响应值之间的回归模型，考察了配方中各基质的相互作用对黄瓜植株各响应值的影响。试验结果表明：菇渣营养丰富，但电导率和酸碱度偏高；草炭呈酸性，持水性、透气性强，可降低pH；珍珠岩吸水能力强，透气性好。草炭、珍珠岩复配的基质EC、pH较低，而含草菇菇渣的复配基质EC和pH随菇渣添加量的增加而升高，最终优化得到的最优基质配比为草菇菇渣32.02%、草炭60.00%、珍珠岩7.98%，该配方的理化性质良好，适宜黄瓜生长；经验证该配方生长的植株株高、茎粗、维生素C含量、可溶性糖含量、单株产量和硝酸盐含量分别为350.00 cm、11.74 mm、101.01 mg/kg、1.31%、2 123.33 g和351.04 mg/kg，与草炭相比，株高、茎粗、维生素C含量、可溶性糖含量和单株产量分别提高20.69%、1.73%、12.79%、14.79% 和41.56%，硝酸盐含量降低14.66%，且生产成本可节省约33%。可见，通过混料设计将草菇菇渣复合基质进行优化，可解决单一基质存在的电导率、酸碱度偏高等问题，栽培效果更佳，将草菇菇渣应用于黄瓜无土栽培是完全可行的。     

槲皮素-替米考星混合物纳米粒的制备及对金黄色葡萄球菌小菌落变异株抗菌活性研究

【目的】 制备一种适用于治疗由金黄色葡萄球菌小菌落变异株(Staphylococcus aureus small colony variants,SASCVs)引起奶牛乳腺炎感染的槲皮素-替米考星混合物纳米粒,评价其对SASCVs菌株的抗菌活性。【方法】 通过对槲皮素(0.05、0.10、0.15和0.20 g)和替米考星原料药用量(0.2、0.3、0.4和0.5 g)及转速(500、1 000、1 500 r/min)、反应时间(0.5、1.0、2.0 h)、反应温度(25、50、75 ℃)、溶剂浓度(5.0%、7.5%、10.0%)进行考察,以外观性状为指标,筛选槲皮素-替米考星混合物纳米粒最优配方和制备条件;以微观形态、沉降体积比、再分散性、粒径和Zeta电位为指标,对制备的槲皮素-替米考星混合物纳米粒表征;通过琼脂扩散法、微量肉汤稀释法和体外杀菌曲线,对比槲皮素-替米考星混合物纳米粒和市售替米考星溶液对SASCVs菌株的抗菌活性,评价槲皮素-替米考星混合物纳米粒的优势。【结果】 当替米考星为0.4 g、槲皮素为0.1 g、溶剂为20 mL 7.5%的聚乙二醇溶液,在转速为1 000 r/min、反应时间为1 h、反应温度为50 ℃时,所制备的槲皮素-替米考星混合物纳米粒最优,其溶液外观性状显示颜色清亮,无沉淀和絮状物;微观形态显示该混合物纳米粒分布均匀,颗粒大小一致;沉降体积比为1,再分散性良好,平均粒径为741.9 nm,Zeta电位为-7.69 mV。替米考星标准品、槲皮素-替米考星混合物纳米粒和市售替米考星溶液对SASCVs菌株的抑菌圈直径分别为2.54、1.51和1.38 cm,对SASCVs菌株的最低抑菌浓度分别为1、1和2 μg/mL;体外杀菌曲线表明,槲皮素-替米考星混合物纳米粒对SASCVs菌株表现出明显的浓度依赖性。【结论】 本研究所制备的槲皮素-替米考星混合物纳米粒对SASCVs菌株具有较强杀菌能力,可为治疗由SASCVs菌株引起的奶牛乳腺炎提供基础研究资料。     

基于MESMA和RF的山丘区土地利用信息分类提取

探讨了基于多端元混合像元分解(Multiple endmember spectral mixture analysis,MESMA)和随机森林(Random forest,RF)相结合的土地利用信息分类提取方法。以Landsat-8 OLI卫星遥感影像为主要数据,基于植被-不透水面-裸土(Vegetation-impervious surface-soil,VIS)模型,利用MESMA将影像分解为植被、不透水面和裸土3类组分,将生成的3类组分变量和基于光谱、纹理信息计算选取的20个特征变量组合后开展RF分类实验,将分类结果与相同特征变量下的支持向量机(Support vector machine,SVM)、最大似然(Maximum likelihood classification,MLC)分类结果进行比较分析。结果表明:MESMA可以获得较为精确的组分丰度信息;RF分类结果优于相同特征变量下的SVM和MLC分类结果;在MESMA生成的组分信息变量参与分类后,3种方法的分类精度均有所改善,分别达90.50%、88.85%、86.35%,其中RF的分类精度改善最为显著;MESMA与线性混合分解(Linear spectral mixture analysis,LSMA)生成的组分信息变量相比,前者对于改善分类精度效果更为明显。MESMA对于提高影像分类精度起到一定积极作用,基于MESMA和RF的方法对中等空间分辨率影像山丘区土地利用信息分类提取精度较高,利用该方法开展遥感影像解译可为大尺度的土地利用监测和管理工作提供技术支持和理论参考。