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灵芝(Ganoderma spp.)是一类药食两用的大型真菌,灵芝具有免疫调节、抗肿瘤、抗炎症、降血糖、降血脂等功能。不同的灵芝品种对以其为原料开发的保健食品和药品的有效性和质量稳定性具有重要影响,因此,优良新品种的选育对灵芝产业的发展具有重要意义。物理诱变是当今工业微生物育种中重要且有效的技术之一,笔者总结近五年物理诱变技术在灵芝育种中的应用,分析灵芝物理诱变育种中存在的问题,展望采用物理诱变育种创制灵芝新品种的前景,以期为今后的灵芝育种研究提供有益参考。 相似文献
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在相同条件下分别液态发酵培养赤芝(Ganoderma lucidum)G0119、G0154及其杂交菌株GZ36,比较不同发酵时间(24、48、72、96 h)所得胞外多糖的含量、重均分子量分布特征、单糖组成特征和免疫活性差异。结果表明:3个菌株的胞外液在21~26、34~44 min时间段均出现2个峰(P1、P3),而GZ36在26~33 min时出现峰P 2。在实验范围内,随着发酵时间延长,3个菌株的不同组分含量均呈现增加趋势。发酵终点72 h的胞外多糖P1、P2、P3的重均分子量分别为5.193×106~8.957×106、4.437×106、6.033×104~8.148×104g·mol-1。与60%乙醇沉淀组分(60 E)相比,3个菌株胞外多糖的20%乙醇沉淀(20 E)组分的产量较高。与亲本菌株G0119、G0154的20E组分相比,杂交菌株GZ36的20E组分产量(0.46 g·L-1)较高,其多糖含量(82.96%)... 相似文献
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农业技术转移决策支持系统(DSSAT)在农业领域的应用越来越广泛,应用DSSAT的首要工作就是估计作物品种参数。GLUE参数估计器是DSSAT自带的参数估计工具,但GLUE参数估计器所估计的品种参数并不总有效,其估计参数的DSSAT模拟精度往往不高。本文利用4个品种水稻的田间实测产量数据,采用对比分析方法,以DSSAT自带的GLUE参数估计器运行结果为参照,将粒子群优化(PSO)的每个粒子视为一组水稻品种参数,在运行PSO算法过程中调用DSSAT模拟水稻产量,依据产量模拟误差和PSO的运行机制修改粒子,从而验证PSO优化DSSAT水稻品种参数的有效性及可行性。研究结果表明:两种算法均能较好识别DSSAT水稻品种参数,但GLUE参数估计器估计参数无效的频次较高;与GLUE参数估计器相比,PSO识别的参数均为有效参数,其优化参数的DSSAT模拟水稻产量的精度更高,标准化均方根误差(NRMSE)处于5.98%~8.78%之间,明显低于GLUE参数估计器的6.89%~18.06%,所模拟的水稻产量也更接近于实测产量。 相似文献
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