脱脂椰子种皮提取物抗氧化活性研究

以脱脂椰子种皮为试验材料,分别用异丙醇、正己烷和乙醚提取其中的酚类化合物,采用Folin-Ciocalteu比色法测定3种提取物的总酚含量,并对3种提取物的总抗氧化活性及对猪油的氧化稳定性进行评价.结果表明,正己烷提取物的总酚含量最高,其次是异丙醇提取物,乙醚提取物最低;异丙醇提取物的抗氧化能力最高,正己烷提取物和乙醚提取物次之.3种溶剂提取物对猪油的氧化均有一定的抑制作用,其中异丙醇提取物对猪油的氧化抑制效果最明显.     

不同提取剂对油棕果皮中花色苷稳定性的影响

研究蒸馏水、0.8%柠檬酸提取液、60%酸性乙醇3种提取剂对油棕嫩果皮中花色苷稳定性的影响。结果表明,酸性乙醇对油棕嫩果皮花色苷的提取率最高,达到542μg/g;3种提取液在272 nm处有最大吸收峰,提取液中的组分均易溶于甲醇和丙酮;3种花色苷提取液在颜色的变化上随pH值变化一致;在日光照射和室内自然光条件下,花色苷柠檬酸提取液较为稳定,酸性乙醇提取液次之,蒸馏水提取液最差;在4~100℃的温度范围内,花色苷柠檬酸提取液较为稳定;蔗糖和葡萄糖添加量为20%时,对花色苷提取液基本无影响;花色苷柠檬酸提取液受金属离子影响较大,锌离子对花色苷提取液具有增色作用。     

水稻植酸酶基因OsPHY2启动子的克隆及生物信息学分析

水稻种子萌发后,新生器官分化和生长所需磷素主要来自于植酸酶对种子中贮存植酸及其盐类的降解.针对水稻植酸酶基因OsPHY2在萌发种子中优势表达、但其转录调控机制尚不明确的现状,本研究克隆了该基因的启动子.利用生物信息学工具对该启动子中含有的顺式调控元件分析表明,该启动子中除含有RNA聚合酶结合的重要保守元件TATA盒和调...     

基于分布式ArcGIS Server的数字林业GIS应用研究

介绍了ArcGIS Server的基本概念和体系结构,阐述了分布式ArcGIS Server系统的管理机制,并结合塔河林业局数字林业项目采用ArcGIS Server ADF进行WebGIS应用程序的实践。     

围包散装玉米组合式通风干燥试验

将收购的大量高水分玉米堆放于罩棚中,采用围包散装的方式堆码,采用移动组合式就仓干燥系统进行通风干燥试验。试验结果表明：玉米干燥期间未发生生霉现象,脂肪酸值基本未变化,玉米水分由16．8％降至14．2％,整垛水分比较均匀,较好地保持了玉米的原始品质。     

甘蓝种子SP膜衣剂中杀菌剂的筛选

先对8种杀菌剂作为SP膜衣剂的杀菌活性物质进行抑菌效果筛选,其中杀毒矾、新泰生、杜邦克露3种杀菌剂抑菌效果最好,比对照菌落减少88.92%～97.25%;再比较发芽情况,其中杀毒矾、代森锰锌、杜邦克露、多菌灵对发芽率无显著影响;选定杀毒矾,杜邦克露结合发芽和人工种子老化处理进行不同浓度(0.2%、0.3%、0.4%)比较试验,得出0.3%杀毒矾或0.2%杜邦克露效果最好;当杀毒矾、杜邦克露两种杀菌剂复配使用时,以0.1%杀毒矾+0.1%杜邦克露效果最好.     

不同保鲜剂对椰子花序汁液的保鲜效果

针对椰子花序汁液(简称椰花汁)采后品质变化显著的特点,研究了脱氢醋酸钠、二氧化硫、尼泊金丁酯和丙酸钙对椰花汁采后自然发酵过程中的保鲜效果.结果表明,0.03%的脱氢醋酸钠可强烈抑制椰花汁中产酸菌和酵母菌的活性,与其他组相比,在7 d内折光糖度、乙醇含量、总酸、挥发酸和氨基酸含量变化最小;0.01%二氧化硫可抑制总酸和挥发酸的增加,但不能抑制乙醇的升高,第4 d乙醇含量高达6.8%;0.01%尼泊金丁酯在自然发酵前3d内糖度和总酸变化不大,而3d后总酸显著上升.     

半干旱地区湿地生态系统植物α及β多样性分析

以哈巴湖自然保护区四儿滩湿地生态系统为例,采用样线调查方法研究半干旱地区湿地植物α及β多样性。结果表明:沿湿地-交错带-草原的生境梯度,α多样性变化较为明显。除均匀度指数外,其它多样性指数交错带均高于湿地及草原植被带,体现了群落交错带的边缘效应。不同方向α多样性测度结果表明,受地形、人为活动的影响,6条样线方向α多样性差异较大;β多样性测度结果和α多样性较为吻合,交错带与草原植被带的相似性系数最大,与湿地植被带的相似性系数次之,而草原植被带与湿地植被带的相似性系数最小。     

黑龙江省黑土区小城镇绿化建设问题探析——以农垦克山农场为例

以黑龙江省黑土区典型小镇克山农场为例,对克山农场的街道绿化、街头绿地绿化、植物园及小区绿化均进行了调查,认为克山农场小城镇绿化存在设计简单、树种单一,设计单调、配置呆板,重建设、轻保护等问题,并对存在的问题提出了相应的解决方法。     

基于卷积神经网络的田间多簇猕猴桃图像识别方法

为实现田间条件下快速、准确地识别多簇猕猴桃果实,该文根据猕猴桃的棚架式栽培模式,采用竖直向上获取果实图像的拍摄方式,提出一种基于Le Net卷积神经网络的深度学习模型进行多簇猕猴桃果实图像的识别方法。该文构建的卷积神经网络通过批量归一化方法,以Re LU为激活函数,Max-pooling为下采样方法,并采用Softmax回归分类器,对卷积神经网络结构进行优化。通过对100幅田间多簇猕猴桃图像的识别,试验结果表明:该识别方法对遮挡果实、重叠果实、相邻果实和独立果实的识别率分别为78.97%、83.11%、91.01%和94.78%。通过与5种现有算法进行对比试验,该文算法相对相同环境下的识别方法提高了5.73个百分点,且识别速度达到了0.27 s/个,识别速度较其他算法速度最快。证明了该文算法对田间猕猴桃图像具有较高的识别率和实时性,表明卷积神经网络在田间果实识别方面具有良好的应用前景。