松阳县古松树的松材线虫病现状调查与分析

古松树是历史的见证,是文化的承载,其保护工作具有重要意义,但因松材线虫的传播侵染,其生存状况不容乐观。本研究以松阳古松树为对象,基于分子检测技术,对其松材线虫病现状进行了调查与分析。结果表明,有12个乡镇近60%的古松树均已感病,疫情较为严重,需及时开展抗病保护工作。     

嗜线虫致病杆菌抗菌代谢产物Xcn1的研究进展

Xenocoumacin1（Xcn1）是嗜线虫致病杆菌产生的一种水溶性小肽类抗菌化合物，对真菌和细菌具有广谱的抑菌活性，在农业病害防治中具有良好的开发和应用前景。本文综述了Xcn1化合物的合成和降解机制、合成调控机制、抗菌作用机制以及防控植物疫病的研究进展，并展望了高产Xcn1生产菌株的改良和产业化应用前景。     

甘草对尖吻鲈生长特性、消化酶及免疫酶的影响

[目的]探究添加不同水平甘草粉的饲料对尖吻鲈幼鱼生长特性、消化酶及免疫酶的影响,为甘草在尖吻鲈饲料中的添加应用提供参考依据.[方法]将甘草粉按不同比例添加至饲料中,然后对尖吻鲈幼鱼进行饲料投喂试验,添加量0%为对照组,1%、3%和5%为试验组,各组均设3个平行,试验周期56 d,测定淀粉酶(AMS)、脂肪酶(LPS)、胰蛋白酶(TRYP)、胃蛋白酶(PP)、总抗氧化能力(T-AOC)、总超氧化物歧化酶(T-SOD)、谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-PX)、过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)、丙二醛(MDA)和溶菌酶(LZM)等指标,并对尖吻鲈消化酶指标与生长特性指标间、免疫酶指标与存活率间进行相关分析.[结果]3%和5%试验组尖吻鲈的存活率(SR)显著高于对照组(P<0.05,下同);各试验组的体长增长率(BLGR)均显著高于对照组;增重率(WGR)和特定生长率(SGR)在5%试验组显著升高;前肠AMS活力在3%和5%试验组显著升高;肝脏AMS、前肠LPS、肝脏LPS和胃LPS活力在各试验组均显著升高;前肠TRYP活力在1%和5%试验组显著升高;PP活力在5%试验组显著升高.WGR、SGR与肝脏AMS活力呈显著正相关.肝脏T-AOC活力在各试验组均显著升高,CAT活力、GSH-PX活力和POD活力在1%试验组显著升高,MDA含量在5%试验组显著下降;血清T-AOC活力和CAT活力在各试验组均显著升高,GSH-PX活力在3%试验组显著升高,LZM活力在1%和5%试验组显著下降.SR与肝脏T-AOC、肝脏T-SOD、血清T-AOC、血清CAT和血清GSH-PX活力呈显著正相关,与血清MDA含量及血清T-SOD活力呈显著负相关.[结论]饲料中添加3%~5%甘草粉可更好地提高尖吻鲈消化酶活性、促进鱼体增长,协助杀菌,提高尖吻鲈的存活率;添加1%~3%甘草粉可增强尖吻鲈抗氧化能力,减少肝过氧化物积累.因此,饲料中添加适量的甘草对尖吻鲈幼鱼具有促进消化及提高免疫的作用.     

微流控芯片在农产品安全检测中的应用

近年来,随着食品工业的迅猛发展,国内外食品安全事故也频繁发生。开发安全可靠、便携有效的检测方法对食品安全至关重要。微流控芯片集样品前处理、分离和检测等过程为一体,实现了样品前处理和检测分析的自动化、集成化、小型化、低消耗、高效率和便携化,满足了现场、实时检测的需求。本研究对微流控芯片在食品成分、农药残留、兽药残留、食品添加剂和重金属检测中的应用进行归纳总结,为农产品安全检测提供参考。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测，该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern，SDP）将苹果声振信号变换为雪花图，然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息，将其输入到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明，当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时，健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大，在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型，在各类SVM模型中，ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率，经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%，平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%，82.54%和82.68%，该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率，而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

基于原型网络的小样本禽蛋图像特征检测方法

机器视觉因具有检测速度快、稳定性高及成本低等优点，已发展成为禽蛋无损检测领域主流检测手段。使用该技术对禽蛋进行无损检测时，需要依赖大量禽蛋图像作为数据支撑才能取得较好的检测效果。由于养殖安全等限制，禽蛋图像数据的采集成本较高，针对该问题，提出了一种适应于小样本禽蛋图像检测的原型网络（Prototypical network）。该网络利用引入注意力机制的逆残差结构搭建的卷积神经网络将不同类别的禽蛋图像映射至嵌入空间，并利用欧氏距离度量测试禽蛋图像在嵌入空间的类别，从而完成禽蛋图像的分类。本文利用该网络分别验证了小样本条件下受精蛋与无精蛋、双黄蛋与单黄蛋及裂纹蛋与正常蛋的分类检测效果，其检测精度分别为95%、98%、88%。试验结果表明本文方法能够有效地解决禽蛋图像检测中样本不足的问题，为禽蛋图像无损检测研究提供了新的思路。     

新疆部分地区规模化鸡场饲料中霉菌毒素污染状况检测与分析

为了解新疆部分地区规模化鸡场饲料中霉菌毒素污染情况,从新疆部分地区规模化鸡场采集豆粕(78份)、玉米(72份)、麦麸(60份)及全价配合饲料样品(80份)共计290份,采用酶联免疫吸附试验(ELISA)检测290份饲料样品中黄曲霉毒素B1(AFB1)、玉米赤霉烯酮(ZEN)、呕吐毒素(DON)和T-2毒素(T-2)含量。结果表明,豆粕、玉米、麦麸及全价配合饲料样品中4种霉菌毒素检出率在52.7%～100.0%之间,豆粕中AFB1和ZEN超标率分别为9.2%和6.2%,玉米中AFB1和ZEN超标率分别为16.2%和8.4%,全价配合饲料中AFB1和T-2超标率分别为19.8%和12.6%。说明该地区规模化鸡场中豆粕、玉米、麦麸及全价配合饲料存在AFB1、ZEN及T-2等3种霉菌毒素污染,应引起重视。     

光照度对异养鞭毛虫抑制铜绿微囊藻生长的影响

研究不同光照度对异养鞭毛虫Paraphysomonas sp.摄食及抑制铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)的影响,探讨鞭毛虫在不同光照条件下的生长状况.共设6个光照度,分别是0、500、1200、2500、5000、10000 lx.结果表明,不同光照度对异养鞭毛虫种群生长率、微囊藻抑制率均有显著影响(P<0.05).在光照度为0～10000 lx时,鞭毛虫均能显著抑制微囊藻种群生长,抑制率达88％～94％,每个鞭毛虫摄食率高达32～49个/d.伴随着铜绿微囊藻数量的减少,不同光照度下的鞭毛虫种群数量均呈先增加后减少的趋势,鞭毛虫种群数量高达(18～35)×104个/mL,比初始浓度增加了3.6～7倍.光照度最高组(10000 lx)的异养鞭毛虫数量增长缓慢且快速下降,在试验的第3、4天,生长率出现负增长.因此,过高的光照度会抑制异养鞭毛虫数量的增长.异养鞭毛虫可生长的光照度范围为0～10000 lx,最佳生长光照度为0～5000 lx.     

基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测*

针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F₁为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F₁值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。     

烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物检测方法研究进展

随着烷基酚聚氧乙烯醚这一类毒性非离子型表面活性剂的大量使用,开发其检测方法受到社会的普遍关注。本文概述了近年来烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留检测的前处理萃取方法和检测方法。前处理萃取方法主要包括索氏提取法、液-液萃取法、微波萃取法、超声萃取法、固相萃取和QuEChERS法等。色谱类检测方法主要包括HPLC法、GC法、LC/MS法和GC/MS法。本文介绍上述方法的检测原理、研究现状、实际应用情况并分析了各方法的优缺点,同时对烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留快速检测方法的发展趋势提出展望。