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101.
正养鸭场地的选择是养鸭成败的重要因素,要综合考虑水源、大气、土壤、交通、供电等因素,科学选址,合理布局,建设标准化鸭舍。1鸭场选址1.1地势高燥,排水良好鸭场的地形要稍高一些,地势要略向水面倾钭,最好有5~10度的坡度,以利排水;土质以砂质壤土最适合,雨后易干燥,不宜选在黏性太大的重粘土上建造鸭场,否则容易造成雨后泥泞积水。尤其不能在排水不良的低洼地建场。1.2环境安静,无污染鸭场要与居民点、主要交通干 相似文献
102.
根据铜仁烤烟单叶重的调查数据,认真梳理了铜仁烤烟单叶重的现状,分析了铜仁烤烟单叶重存在的问题,从烟叶收购政策和烟叶生产技术两个方面有针对性的提出提升铜仁烟叶质量的对策,为铜仁烤烟产业的持续健康发展提供理论指导。 相似文献
103.
鸡(Gallus gallus)脚重性状为鸡产业中的重要经济性状.为了揭示鸡脚重性状的遗传基础,寻找可用于鸡脚改良的分子标记,本研究以核心群京海黄鸡为实验动物,测定其脚重,利用简化基因组测序技术在整个基因组范围内检测与脚重相关的SNPs.共检测到16个与脚重相关的SNPs位点,其中13个集中分布在4号染色体上72.8~77.9 Mb区域;2个SNP位点rs475641139和rs475548810达到5% Bonferroni全基因组显著水平(P<5.5E-07),其余位点达到全基因组潜在显著水平(P<1.1E-05).筛选每个SNP周围1 Mb区域内的基因,共找到9个可能的候选基因,并使用基因本体论(Gene Ontology,GO)数据库对9个候选基因的细胞组分、分子功能和参与的生物学进程进行了分析.结果表明二氢蝶啶还原酶(dihydropteridine deductase,QDPR)基因、LIM域结合蛋白2(LIM domain-binding protein 2,LDB2)基因、类184B家族(family with sequence similarity 184 memberB,FAM184B)基因、复合信号免疫球蛋白J结合蛋白(recombination signal binding protein for immunoglobulin kappa J region,RBPJ)基因、纤维母细胞生长因子结合蛋白2(fibroblast growth factor-binding protein 2,FGFBP2)基因、富亮氨酸重复蛋白5(F-box and leucine-rich repeat protein 5,FBXL5)基因、胆囊收缩素受体A(cholecystokinin receptor type A,CCK1R)基因、肌动蛋白互作蛋白1 (WD repeat containing protein 1,WDR1)基因和类桶状蛋白4(tubby like protein 4,TULP4)9个基因和4号染色体72.8~77.9 Mb区域可能为影响鸡脚重性状的重要候选基因和潜在功能区域.本研究为鸡脚重性状的标记辅助选择提供了理论依据. 相似文献
104.
正花生烂种缺蔸(也称为穴,但花生等低矮丛生作物多称为蔸)很常见,特别是春花生,发生多而重,轻的缺蔸、断垄,严重的须重新播种,费种、费工、费钱,还延误农时,应引起重视。一、烂种缺蔸的产生原因(一)温度因素春季气温时高时低、温差极大,不利于花生的播种、出苗。(二)土壤因素土壤墒情差,花生播种后吸收不到足够的水分,种子不会或难以萌动发芽。土壤过湿时,黏重,通透性差,易闷种(缺氧)腐烂。花生播种后要吸收其自身重量4 相似文献
105.
106.
采用多重实时荧光PCR技术,对大豆筛选基因35S启动子(cauliflower mosaic virus,CaMV 35S)、NOS终止子(nopaline synthase,NOS)和内源基因Lectin设计合成了多对检测引物和探针,在筛选各基因合适的检测引物和探针的基础上,摸索引物组合和扩增条件,最终确定合适的探针引物组合和试验条件,建立转基因大豆快速初筛技术。该方法可在1 h内同时完成对转基因大豆3个基因片段的实时荧光PCR检测。方法特异性强,灵敏度高,可用于大豆转基因成分的快速检测,大大提高检验效率,可为消费者的食品安全及我国大豆的进出口检验提供有效的技术支持。 相似文献
107.
本试验通过对不同打顶方式对烤烟产量和质量的影响试验,结果表明,各处理的田间长势良好,且较为整齐,处理间的农艺性状差别不大;烘烤后的经济性状表现,以一次初花打顶处理最为理想,该处理的亩产值、亩产量等方面均比其他处理好,且单叶重也以一次初花打顶处理最重,达10.12g;内在化学成分方面,一次初花打顶处理的烟碱含量最理想、内在化学成分最协调。 相似文献
108.
110.
基于机器学习算法的土壤有机质
质量比估算 总被引:2,自引:0,他引:2
为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter, SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱(R)、一阶导数(R′)、吸光度(log(1/R))及吸光度一阶导数[log(1/R)]′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明,基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和[log(1/R)]′的SOM估测模型精度较高,以[log(1/R)]′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量个数获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法. 相似文献