糜子细菌性条斑病病原菌鉴定及其对13种杀菌剂的敏感性

为有效防治糜子细菌性条斑病,采用平板划线分离法对2016年自黑龙江省齐齐哈尔市采集的罹细菌性条斑病的糜子植株进行病原菌分离与纯化,依据柯赫氏法则对其致病性进行测定;采用Biolog自动微生物鉴定系统、16S rDNA和16S-23S rDNA间隔区序列分析及病原菌的生理生化反应对病原菌进行鉴定;并测定该病原菌对13种常用杀菌剂的敏感性。结果显示,从糜子叶片和叶鞘病斑中共分离纯化获得10株培养性状一致的菌株,经柯赫氏法则验证均为细菌性条斑病病原菌。经Biolog鉴定,3株代表菌株与标准菌株燕麦噬酸菌Acidovorax avenae的相似值分别为0.716、0.705、0.723,序列分析显示,这3株代表菌株与燕麦噬酸菌燕麦亚种A. avenae subsp. avenae的一致性为99%以上;该病原菌的革兰氏染色反应及碳源利用等生理生化反应与对照菌株燕麦噬酸菌ICMP3183表现一致。因此,确定糜子细菌性条斑病病原菌为燕麦噬酸菌。糜子细菌性条斑病病原菌代表菌株MZ121101对80%乙蒜素乳油、30%乙蒜素乳油及0.3%四霉素水剂的敏感性较高,抑制中浓度EC50介于389.31～939.94μg/mL之间,这2种药剂可作为防治糜子细菌性条斑病的首选药剂。     

有机物料还田土壤碳、氮及微生物量动态影响研究

为探究长期覆膜滴灌条件下不同来源有机物料还田对土壤有机碳、全氮、微生物量碳和氮及微生物熵的影响,在玉米生育期,设置空白(CK)及施加秸秆(MS)、牧草(FG)和羊粪(SM)共4个处理,分析比较不同处理土壤中碳、氮含量的变化.结果表明,在玉米生育期内,物料的施用使土壤有机碳(soil organic carbon,SOC...     

基于改进YOLO v4的笼养蛋鸭行为实时识别方法

蛋鸭行为模式是判断笼养鸭养殖过程中健康状况及福利状态的重要指标，为了通过机器视觉实现识别蛋鸭多行为模式，提出了一种基于改进YOLO v4 (You only look once)的目标检测算法，不同的行为模式为蛋鸭的养殖管理方案提供依据。本文算法通过更换主干特征提取网络MobileNetV2,利用深度可分离卷积模块，在提升检测精度的同时降低模型参数量，有效提升检测速度。在预测输出部分引入无参数的注意力机制SimAM模块，进一步提升模型检测精度。通过使用本文算法对笼养蛋鸭行为验证集进行了检测，优化后模型平均精度均值达到96.97%,图像处理帧率为49.28 f/s,相比于原始网络模型，平均精度均值及处理速度分别提升5.03%和88.24%。与常用目标检测网络进行效果对比，改进YOLO v4网络相较于Faster R-CNN、YOLO v5、YOLOX的检测平均精度均值分别提升12.07%、30.6%及2.43%。将本文提出的改进YOLO v4网络进行试验研究，试验结果表明本文算法可以准确地对不同时段的笼养蛋鸭行为进行记录，根据蛋鸭表现出的不同行为模式来帮助识别蛋鸭的异常情况，如部分行为发...