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21.
红叶石楠组织培养技术的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
以红叶石楠红罗宾的半木质化嫩茎为外植体,采用组织培养技术,进行了诱导、增殖、壮苗和生根培养。试验结果表明:适宜的诱导培养基为:MS+6-BA 3 mg/L+NAA 0.3 mg/L;增殖培养基为:MS+6-BA 1.5 mg/L+NAA 0.2 mg/L,增殖系数最高可达8以上;适宜的生根培养基为1/2MS+NAA 0.2 mg/L+IBA 0.2 mg/L。从多种基质配比试验中发现,蛭石∶珍珠岩∶泥炭=5∶3∶2较好,红叶石楠组培苗的移栽成活率可达92%以上。 相似文献
22.
为研究不同品种芋艿中金属元素和微量元素的含量,采用微波消解-火焰原子吸收光谱法测定不同品种芋艿中4种矿质元素含量。结果表明:不同品种芋艿中均含有丰富的Fe、Zn、Cu和Mn 4种矿质元素,且微量元素含量均表现为FeZnCuMn;其中Fe含量最高,为13.969 3~17.340 8mg·kg-1;Zn含量次之,为4.966 5~5.631 9 mg·kg-1。标准曲线相关系数为0.998 2~0.999 9,加标回收率为98.666 7%~101.646 7%,标准偏差(RSD)小于2%。 相似文献
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【目的】通过研究金针菇-发芽糙米复配粉的淀粉、蛋白质和挥发性物质在挤压前后的变化,探讨挤压膨化工艺对金针菇-发芽糙米复配粉的消化特性和风味的改善影响,为膨化产品的消化特性及风味分析提供参考。【方法】将金针菇-发芽糙米复配粉原料进行挤压膨化加工,利用扫描电镜、聚丙烯酰胺凝胶电泳、红外光谱以及体外消化等方法对淀粉和蛋白质的颗粒微观结构、蛋白质分子量和二级结构、淀粉和蛋白质的消化率等进行分析,探讨挤压膨化对金针菇-发芽糙米膨化产品消化特性的影响,并通过气相色谱-质谱联用法对风味成分进行对比分析。【结果】金针菇-发芽糙米复配粉原料经挤压膨化后,产品中淀粉颗粒由典型的大米颗粒外貌变为无规则形状,淀粉含量降低8.26%,还原糖和可溶性糖含量分别上升了1.35倍和18.45%,淀粉体外消化率提高30.68%。而金针菇-发芽糙米膨化产品中蛋白质颗粒也由膨化前的棱角圆滑的多面体型变为无规则形状,蛋白质含量降低1.00%,蛋白质体外消化率提高25.57%。金针菇-发芽糙米复配粉挤压膨化前,蛋白质分子量主要分布在50、36、33、22、19和13 kD左右,经过挤压膨化后,蛋白质分子量50 k D左右的谱带消失,而分子量36 k D以下的蛋白质谱带没有明显变化。金针菇-发芽糙米膨化前后及发芽糙米膨化产品蛋白质光谱整体相似,但在1 645 cm~(-1)和1 544 cm~(-1)处的吸收峰强度差别较大。与膨化前物料相比,金针菇-发芽糙米膨化产品中醛类、醇类、吡嗪类分别增加了18.93%、44.17%、77.64%,酮类物质增加了1.56倍。发芽糙米原料中含量较高的醛类和醇类物质经过挤压加工后均呈现降低趋势,而在金针菇-发芽糙米复配粉原料中这些物质经挤压加工后均表现出升高趋势,说明添加金针菇对膨化产品风味有增强作用。【结论】挤压膨化可提高金针菇-发芽糙米膨化产品的消化特性,并且添加金针菇能够丰富和增强膨化产品的风味。 相似文献
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为提高超级稻晚稻产量和肥料利用效率及指导相应缓/控释肥等新型肥料研发,研究了氮钾养分不同优化运筹技术下超级稻晚稻吸肥特征和土壤供肥特征及晚稻产量和氮磷钾利用效率变化。结果表明,与常规施肥处理相比较,氮钾优化运筹处理均提高了稻谷产量、有效穗数量、千粒质量、氮磷钾利用效率及水稻群体单株干物质累积量和氮磷钾累积量,其中,优1处理(氮钾基追比为基肥∶分蘖肥∶穗肥=5∶3∶2)的稻谷产量和氮磷钾利用效率最高,其稻谷实际产量、有效穗数量、千粒质量、氮肥利用效率、磷肥利用效率、钾肥利用效率、干物质累积量、氮素累积量、磷素累积量、钾素累积量较常规施肥处理分别依次提高了5.3%,17.3%,3.4%,30.4%,21.2%,28.4%,4.4%,15.0%,4.2%,12.9%,并且,优1处理的土壤碱解氮含量和速效钾含量在晚稻整个生育期内的变幅较其他施肥处理小,变化曲线波动较为平缓,说明其氮钾的利用量和利用效率较其他处理高,氮钾适量适时的供应,也协同促进了晚稻对磷素的吸收,提高了磷素利用效率。前述试验现象均表明该处理的氮钾养分运筹下水稻对氮磷钾养分的吸收特征和相应土壤养分供应特征更吻合超级稻晚稻的养分需求特性。研究结果为超级稻晚稻化肥减施增效及相应缓/控释肥等新型肥料的研发提供了理论依据和实践基础。 相似文献
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电力负荷是电力系统的重要组成部分,电力负荷预测对电力系统分析、设计和控制具有重要的影响。随着智能微电网的发展,负荷预测也逐渐成为能量管理系统中的重要模块,是“源、网、荷、储”能量流匹配中的重要环节。采用回归分析与趋势外推相结合的预测方法,基于历史负荷数据的横向比较,识别异常数据,再通过插值法进行异常数据修正,然后通过分析历史时间序列的负荷数据特点,采用合适的函数模型曲线进行拟合,并引入修正因子,最终得到负荷预测数据。结果表明:年度预测的拟合误差较小,月度预测的误差略大,引入修正因子后,平均误差下降了4%。该方法可初步用于年度及月度的负荷预测,为智能微电网的规划奠定了一定的技术基础。 相似文献
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