云南省油茶产业高质量发展的对策建议

全文从全国油茶发展现状及趋势、云南油茶发展现状、发展基础、发展经验和存在的问题展开分析研究,提出了云南省油茶实现高质量发展对策和建议,以供云南省政府部门参考。     

中华蜜蜂气味受体AcerOr2基因最佳干扰片段的筛选

为了筛选出中华蜜蜂气味受体基因AcerOr2最佳干扰效率的序列,以中华蜜蜂气味受体AcerOr2基因为靶标,分别选取3个片段AcerOr2-1(411 bp)、AcerOr2-2(205 bp)和AcerOr2-3(471 bp),并构建相应的dsRNA表达载体,获取dsRNA后进行RNAi试验,通过qPCR和Western从mRNA水平和蛋白水平检测干扰效率。mRNA结果显示,饲喂3个不同的片段AcerOr2-1(411 bp)、AcerOr2-2(205 bp)和AcerOr2-3(471 bp)对AcerOr2表达量均会产生抑制作用,抑制率分别为69.72%±0.49%、47.26%±0.25%、73.17%±0.97%,抑制率最佳的是471 bp的dsRNA AcerOr2-3。Western Blot结果显示,饲喂3个大小不同的干扰片段后AcerOr2蛋白的表达量均受到显著抑制。试验成功构建AcerOr2基因干扰载体,最终确定471 bp的dsRNA AcerOr2-3为最佳干扰片段,证实其能有效抑制目的基因mRNA和蛋白的表达。研究结果可为进一步应用RNAi技术研究该基因的体内外功能奠定基础。     

梨木屑栽培平菇试验

为降低平菇生产成本和利用农业废弃物梨木枝条,以梨木屑代替棉籽壳栽培平菇915筛选稳产、优质的平菇栽培料配方,探讨梨木屑代替棉籽壳栽培料的可行性。结果表明,配方4(梨木屑48%、棉籽壳30%、麸皮20%、蔗糖1%、石膏1%)与配方5(梨木屑38%、棉籽壳40%、麸皮20%、蔗糖1%、石膏1%)菌丝生长速度快、满袋时间短、菌丝生长特性优,且产量与全棉籽壳配方相比差异未达显著水平,为梨木屑的最适添加比例。     

湘中地区水稻全程机械化种植技术

从工厂化育秧、耕整地技术、插秧、植保服务、收获和烘干等方面进行机械化集成，确定了一种适合在湘中丘陵地区进行有机水稻生产种植模式，旨在为有机稻标准化、规模化及机械化发展提供理论和实践依据。      

江西烟区气象灾害综合风险评估及保险指数设计

为探究江西复杂地形下烟叶种植气象灾害风险,防范或减轻气象灾害造成的损失,基于江西省中南部40个烟叶种植县1959～2018年历史气象数据、2008～2012年烟叶产量数据、农民纯收入以及种植面积等数据资料,从致灾因子危险性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力3个方面,构建江西烟区气象灾害综合风险评估模型。基于GIS技术,采用加权综合法、层次分析法和自然断点分级法,开展烟区气象灾害综合风险区划。结果表明:江西烟叶种植区气象灾害综合风险整体处于中高等级,其中高风险区主要分布在抚州市北部的东乡、临川、崇仁以及吉安市北部的新干、峡江、吉水等县区,上述地区需加强灾害防御;较高风险区主要位于赣州西部的崇义、遂川以及南部的龙南、定南、寻乌等县区,上述地区可适当增加烟叶种植面积。同时,设计了江西烟叶种植保险天气指数,得出了各类气象灾害不同程度受灾等级的保险气象指数阈值和保险系数,以期为江西烟叶种植决策和气象保险提供科学依据和支撑。     

采用荧光显微技术对枣疯病病原进行鉴定

采集越冬期条枣品种枣疯病枝条对其进行水培,以正常枝条水培为对照,采用荧光显微技术(DAPI)对水培枝条的幼茎进行对比诊断研究。结果表明,越冬期枝条水培采集最佳时间为1月份,水培适宜溶液为1%霍兰格营养液,试材需固定在5%戊二醛溶液中放置于4℃冰箱2 h以上、1.0μg/m L DAPI染色剂中染色20 min,便可快速、便捷、定量定性判断枣疯病病原。     

紫甘蓝吐司的配方优化及其质构特性研究

研究了紫甘蓝泥、酵母、面包改良剂和烤焙油对紫甘蓝吐司品质的影响。在单因素试验的基础上,以感官评分为判断标准,通过正交试验确定吐司的最佳工艺配方并对感官品质和质构特性的关系进行分析。结果表明:当紫甘蓝泥添加量9.0%,酵母添加量1.2%,面包改良剂添加量0.6%,烤焙油添加量6.0%时,研制出的紫甘蓝吐司感官品质最佳。同时,利用逐步回归分析法建立感官评分与质构特性间的最优线性回归模型:Y(感官评分)=-92.388+18.315X2(弹性)。本研究为紫甘蓝吐司的研发与生产提供理论参考。     

基于数字化植物表型平台（D3P）的田间小麦冠层光截获算法开发

冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状，高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标，利用数字化植物表型平台（D3P）模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景，记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数（GAI）、平均倾角（AIA）和散射光截获率（FIPAR_dif）信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达（LiDAR）模拟实验，生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征（H）和绿色分数特征（GF）。最后，利用人工神经网络（ANN）算法分别构建了从不同LiDAR点云特征（H、GF和H+GF）输入到FIPAR_dif、GAI和AIA的反演模型。结果表明，对于GAI、AIA和FIPAR_dif，预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H > H > GF。由此可见，H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF + H特征，在中等测量噪音（10%）情况下，FIPAR_dif和GAI的估算均获得了满意精度，R²分别为0.95和0.98，而AIA的估算精度（R²=0.20）还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展，算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此，本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力，展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。     

不同月份桔梗中桔梗皂苷D含量的比较

采用高效液相-蒸发光散射检测器(HPLC-ELSD)色谱法测定了盂县2年生不同月份桔梗根中桔梗皂苷D的含量。结果表明,桔梗中桔梗皂苷D含量在3—10月依次为6.130,9.740,11.280,5.070,7.560,5.830,2.690,2.580 mg/g,且含量明显高于药店桔梗的含量(1.220 mg/g),说明供试桔梗质量较好;桔梗皂苷D含量在5月达到最高,9,10月份趋于稳定,故春收宜选择5月份,秋收宜选择9月份。研究结果可为桔梗的采收时期和桔梗的进一步开发及利用提供理论依据。