斜纹夜蛾Toll受体基因的全基因组分析及其在杀虫剂抗性中的作用

利用公布的斜纹夜蛾基因组对TLRs基因进行全基因组分析,应用生物信息学工具分析斜纹夜蛾TLRs家族基因成员在鳞翅目害虫TLRs基因家族中的进化关系、组织表达特异性,结合转录组数据对农药反应敏感的TLRs进行基因表达及其调控网络进行分析,分析斜纹夜蛾Toll受体基因在杀虫剂抗性中的作用.结果表明:共分析出了7个TLRs基因,斜纹夜的TLRs家族基因与棉铃虫TLRs家族基因同源性较高.7个基因中的1个基因SLTLR3在肠道中高度表达,有5个TLRs基因对农药处理反应敏感.对农药反应敏感的TLRs进行基因表达和其网络进行分析,只发现了1个TLRs(SLTLR7)和其他30个基因之间的存在共表达关系,这些基因主要涉细胞表面受体信号途径、细胞定位、信号传导、细胞调控过程、生物调控过程.     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

TCD燃烧系统对柴油机燃烧和排放性能改善效果的试验研究

为探究道依茨TCD2015柴油机上配备的导流燃烧系统(简称TCD燃烧系统,T表示涡轮增压器,Turbocharger,C表示进气中冷,Charge air cooling,D为柴油颗粒捕集器,Diesel particle filter)对改善柴油机燃烧性能和降低污染物排放的效果,采用单缸机试验对TCD燃烧系统在不同转速、负荷和过量空气系数下的燃烧和排放性能进行研究。试验结果表明不同工况下TCD燃烧系统燃油消耗率和Soot排放量均低于传统ω燃烧系统,燃油消耗率最大降幅为7.01%,Soot排放量最大降幅为86.67%,且低过量空气系数(1.2～1.6)下TCD燃烧系统仍具有较好的性能。为揭示TCD燃烧系统改善油气混合促进燃烧的机理,采用AVL Fire软件建立了柴油机性能仿真模型。计算结果表明,TCD燃烧系统的环状凸起结构将燃油导向内外两室,从而促进了缸内燃油发展过程,燃油当量比大于4的浓混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为9.75%,活塞下移时TCD燃烧系统内油束撞击浅盘侧壁形成撞壁射流扩大了燃油扩散面积,从而改善了缸内油气混合质量,燃油当量比小于1的均匀混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为7.45%,因此TCD燃烧系统能够有效改善柴油机的燃烧和排放性能,可应用于柴油机高负荷和低过量空气系数工况综合性能提升。研究结果可为柴油机燃烧系统开发和改进提供参考。     

杉木第3代种子园多元素配方施肥效应研究

杉木种子园为培育高产稳产杉木良种提供重要保障,在林业生产中具有积极意义。通过试验研究,探究杉木3代种子园土壤养分丰缺情况、养分间的平衡规律,确定杉木种子园最佳肥料配比和施肥量,以期为闽北低山丘陵红壤分布区杉木种子园提供推荐施肥配方。采用“3414”配方施肥设计方案,对闽北第3代杉木种子园开展N、P、K、Ca、Mg、B、Mo等元素施肥试验。分别设计大量元素氮、磷、钾三因素施肥水平（并增设施用钼肥处理）、中微量元素钙、镁、硼三因素施肥水平,以球果数量（质量）、出籽率、种子产量、胸径等为评价指标,拟合肥料效应函数方程,研究各养分间的作用规律,并提出最佳施肥配比和施肥量。结果表明：种子园土壤N、P、K、Ca、Mg养分含量较低,B含量属于中等水平,而Mo含量较高;N、P、Mg以及N-K、Ca-B肥料联合对种子园产量的影响达到显著或极显著水平,而单施某一肥料效应较小,其中单施K、Ca、B几乎没有效果,而肥料联合施用效果较好。综合效应分析结果,得出种子园最大产量施肥量组合为：每株施尿素100 g+过磷酸钙897 g+氯化钾150 g+石灰150 g+硫酸镁105 g+硼砂75 g,并配施钼肥。N、P₂O₅、K₂O、CaO、Mg、B、Mo的用量依次为46.0、107.7、90.0、75.0、31.4、2.3、5.0 g,其配比为N:P₂O₅:K₂O:CaO:Mg:B:Mo=1.0:2.3:2.0:1.6:0.7:0.05:0.1。多元素配方施肥能很好地改善杉木种子园产量和质量,单株球果产量、球果单粒重、出籽率及种子园产量等指标均比不施肥的母树有大幅度提高。本研究施肥方案,理论上种子园产量可达45.99~95.65 g/株,大量元素施肥试验的产量达到理论产量的80%~86%,中微量元素施肥试验的产量为理论产量的70%左右。现实种子园平均产量大约是预测产量的40%,通过合理配方施肥有望大幅度提高杉木3代种子园产量。     

有机及常规栽培条件对不同优良食味水稻品种的产量和品质影响试验

通过试验比较各水稻品种在有机及常规栽培条件下的产量和品质,筛选适宜靖江市推广栽培的优良食味水稻品种。试验结果表明:相同品种在常规栽培下整精米率较高,加工品质较好;在有机栽培条件下,稻米外观品质较好,垩白粒率较低,垩白度较低。     

加工与贮藏条件对偃松种鳞精油抑菌活性和功能稳定性的影响

以偃松(Pinus pumila)种鳞为试验材料,采用盐析辅助水蒸气蒸馏法提取精油;以大肠杆菌(Esche-richia coli)、枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)、金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)、沙门氏菌(Salmonella)4种常见腐败菌为供试菌,以抑菌圈直径、最低抑菌浓度、最低杀菌浓度为评价指标,分析热、酸碱性、光照、金属离子和壳聚糖等处理条件对偃松种鳞精油抑菌活性和功能稳定性的影响.结果表明:偃松种鳞精油对4种供试菌种均有明显的抑菌效果,对革兰氏阴性菌的抑菌效果强于对革兰氏阳性菌的抑菌效果.精油抑菌稳定性试验表明,4℃长时间贮藏、25℃短时间处理、紫外线处理,对精油抑菌活性无显著影响;在60、80℃处理时,精油的抑菌活性明显下降;而酸性、金属离子(CaCl2、KCl、FeCl3、FeCl2)、壳聚糖处理时,均提高了种鳞精油的抑菌活性.     

南京地区一次罕见锋前增温天气过程分析

2020年11月18日,我国南京地区出现了罕见的增温异常,利用常规气象资料和11月16日至20日ERA5逐小时1000 hPa至300 hPa的散度、位势高度、气温、水平风和垂直速度等再分析资料,根据高低空的天气系统的配置和槽脊移动的过程,结合散度、暖平流等天气学原理的相关知识分析冷锋过境前的基本环流形势,并主要结合热力学一级能量方程(温度倾向方程)对影响本次增温天气过程的因子进行了评估分析。结果表明:在这次增温中,温度平流和非绝热加热的贡献占主导作用,前者由于西南暖湿气流带来,后者与冷空气把原来占主导地位的暖气团迅速挤压到狭窄区域聚集增温有关;而垂直运动不是最显著的影响因子。     

植物外源多酚氧化酶酶促合成茶黄素的研究进展

近年来,茶黄素作为一种具有多种生理功能的天然物质,受到国内外研究者们的广泛关注.本文从筛选酶促合成茶黄素PPO的酶源、影响茶黄素制备的因素、酶工程技术在制备茶黄素上的运用以及植物源PPO结构特点和酶促氧化茶黄素机理等方面综述PPO酶促合成茶黄素的研究进展,以望能为工业化制备茶黄素提供参考.     

基于多元线性回归的开发井绝对无阻流量预测

对于新钻开发井,气井绝对无阻流量的大小是决定新钻井能否实施的关键指标,所以准确、快捷地预测气井绝对无阻流量对于气藏储量动用、提高采收率具有重要意义.目前绝对无阻流量是通过气井投产后采用稳定试井获得,对于未钻的井现场多数采用类比法,但精度低,影响钻井决策.针对绝对无阻流量预测的问题,首先开展了绝对无阻流量影响因素的渗流理论分析以及与实际生产动态特征的相关性分析,以此为基础,利用多元线性回归方法开展了绝对无阻流量与各地质参数的定量关系研究,建立了新钻开发井绝对无阻流量与不同参数的预测模型,并对不同模型进行了统计学检验以及实例检验.结果表明,影响绝对无阻流量的主要因素主要有地层系数(kh)、地层压力(pe)、孔隙度(φ)、动态储量等,各因变量之间不存在共线性,建立的4种模型中以kh、pe两个参数建立的预测模型在对新钻开发井的实际预测中精度较高,预测模型中需要的参数kh、pe在现场生产中也容易获得,计算方法简单快捷,解决了新钻开发井快速预测问题,为新钻开发井是否实施提供了依据,因此,该方法对气藏打开发井、特别是低渗透气藏后期补打开发井的决策中具有一定的实践意义.     

基于BP神经网络的柴油发动机特性建模

建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。