大花君子兰叶绿体基因组及其特征

采用Illumina MiSeq测序平台对大花君子兰（Clivia miniata）叶片总DNA进行测序，通过组装获得了其叶绿体基因组（cpDNA）全长序列（158 114 bp）。对其cpDNA注释得到135个基因，包含87个蛋白编码基因、40个tRNA基因和8个rRNA基因。采用生物信息学方法对获得的cpDNA进行简单序列重复（SSR）分析和密码子偏好性分析。结果显示：①大花君子兰cpDNA中共有61个SSR位点，其中单核苷酸、二核苷酸、三核苷酸、四核苷酸、五核苷酸和六核苷酸重复数分别为38、9、2、8、3和1个，多数SSR分布在基因间隔区；②大花君子兰cpDNA密码子偏爱以A或U（T）结尾，亮氨酸使用频率最高，半胱氨酸使用频率最低。基于24种植物的cpDNA全长和23种植物的叶绿体ycf2基因序列进行系统发育分析，结果显示大花君子兰与石蒜科植物在同一分支，显示最近的亲缘关系，支持大花君子兰属于石蒜科。基于叶绿体ycf2的系统发育分析结果与基于cpDNA全长的系统发育分析研究结果大部分相同，支持ycf2基因可以代替cpDNA全长用于植物系统发育分析。     

苦瓜种子大小和单粒质量的遗传分析

以苦瓜自交系K7-359(P_1)和K7-422(P_2)分别作为母本和父本,通过杂交获得F_1,F_1自交获得F_2群体,采用主基因+多基因混合遗传模型分析苦瓜种子长度、宽度和单粒质量的遗传规律。结果表明,苦瓜种子长度和单粒质量的遗传均符合加性-显性-上位性多基因遗传模型(C-0模型),多基因遗传率分别为84.91%和76.55%,说明对苦瓜种子长度和单粒质量的选择宜在高世代进行;苦瓜种子宽度的遗传符合1对加性-显性主基因+加性-显性-上位性多基因模型(D-0模型),主基因和多基因遗传率分别为79.30%和3.86%,主基因遗传效应主要以加性效应为主,说明对种子宽度的改良可以采用组合育种的策略,且适宜在早期世代进行选择。     

胡葱黄条病毒吉林毛葱分离物全基因组序列测定与分析

使用RT-PCR方法从吉林省疑似感染胡葱黄条病毒(Shallot yellow stripe virus,SYSV)的分蘖洋葱(毛葱)叶片中获得了SYSV吉林毛葱分离物SYSV-JL(MN607702)的全基因组序列。SYSV-JL的全长序列为10?427 nt,与GenBank已登录的3条SYSV全长或近全长序列在多个基因上保持着较高的序列一致性,但在P1基因上核苷酸和氨基酸序列一致性较低,分别为69.5%～84.2%和60.9%～76.9%,进一步通过变异分析发现,P1基因包含369个变异位点,表现出较为明显的高变异特征。系统发育分析显示,不同SYSV分离物具有较为明显的地区差异,SYSV-JL分离物与多个中国分离物系统发育关系较近。     

瑞昌山药遗传多样性及块茎品质变异分析

瑞昌山药是江西省地方名优山药品种,由于长期进行无性繁殖和种植户自留种,品种混杂退化严重,极大影响了瑞昌山药资源保护和可持续利用。对从瑞昌市不同产地收集的12份栽培种和2份野生种瑞昌山药资源进行遗传多样性和块茎营养品质分析。结果表明,12对SRAP引物和11对SSR引物在所有材料中共扩增出50条多态性条带。不同产地材料间存在一定的遗传差异,遗传相似系数在0.415～0.964之间。UPGMA聚类分析表明,当遗传相似系数为0.530时,可将14份瑞昌山药材料分为两类,第Ⅰ类包括12份栽培种,第Ⅱ类包括2份野生种;当遗传系数为0.735时,可将12份栽培种分为3个亚类。品质分析结果表明,不同产地瑞昌山药材料品质指标间的变异系数差异较大,其中纤维素的变化范围最大,变异系数为54.28%,还原性糖的变异系数最小。主成分分析结果表明,瑞昌夏畈镇产地的山药品质较优,适于进一步系统选优和提纯复壮。     

超声波辅助提取荷叶多酚工艺及其动力学分析

以微山湖荷叶为试材,用超声波辅助提取荷叶多酚,在单因素试验基础上,采用Box-Behnken响应面法优化提取工艺,并建立4种数学模型对提取过程的动力学进行研究,采用决定系数(R2)、精准因子(Af)、偏差因子(Bf)和根平均方差(RMSE)4种模型评价参数对模型的适用性进行分析。结果表明:当乙醇体积分数68%、料液比1∶25 g·mL-1、提取温度40℃、提取时间38 min时,荷叶多酚得率为3.231%;2种非线性增长函数模型,即Sgompertz模型和Slogistic1模型能很好地拟合荷叶多酚提取的动力学过程。超声波辅助提取的工艺参数及所建立的动力学数学模型,均可用于荷叶多酚提取过程的工程放大和优化控制。     

Prevalence and molecular analysis of Sarcocystis infections in cattle in Northwest Iran and the first global report of S. gigantea in cattle

Cattle are intermediate host for several species of Sarcocystis, including S. cruzi, S. hirsuta, and S. hominis with high prevalence worldwide. The present study aimed to determine the prevalence of Sarcocystis infection, species identification, and phylogenetic analysis of the parasite in cattle in Northwest Iran. The samples of diaphragm and esophagus from 290 cattle were collected from slaughterhouses in Northwest Iran and subjected to macroscopic, microscopic, and histopathology examinations, PCR-RFLP, sequencing and phylogenetic analyses. Tissue cysts of Sarcocystis spp. were detected in 92% of cattle by digestion and microscopic tests. Based on the PCR–RFLP and specific PCR, 87.9% and 1.03% of isolates were identified as S. cruzi, and S. hominis, respectively. Macrocyst was seen in a single sample that was identified as S. gigantea. The haplotype network exhibited the extension of the various haplotypes of S. cruzi between neighboring provinces in Northwest Iran. Heterogeneity analysis of S. cruzi 18S-rRNA sequences indicated genetic diversity among S. cruzi isolates (Haplotype diversity: 0.733-0.854) consisting 16 haplotypes; however, the nucleotide differences showed low diversity (0.01481 to 0.03351). Pair wise sequence distance matrix amongst S. cruzi sequences indicated an intra-species divergence of 0%-7.8% and identity of 92.6%-100%. Sarcocystis infection is highly prevalent in cattle in Northwest Iran, with the predominance of S. cruzi, and genetic variants of this species are unequivocally distributing in Northwest provinces. First global detection of S. gigantea in cattle reflects new insights of transmission dynamic and biology of this parasite in Iran.     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

南疆喀什市温室蔬菜病虫害种类及发生情况初步分析

为了分析南疆喀什市温室蔬菜病虫害种类及发生情况,2017年在喀什市进行了温室蔬菜病虫害调查,共调查了21种蔬菜,其中在16种蔬菜上共发现了12种病害,在15种蔬菜上共发现了4种虫害。综合来看,为害南疆喀什市温室蔬菜的主要病害种类为煤污病、腐烂病、白粉病以及病毒病,主要虫害种类为斑潜蝇、白粉虱和菜蛾。结合当地生产实际情况,分析了温室蔬菜病虫害的发生特点和发生原因,初步构建了喀什市温室蔬菜病虫害综合防治技术体系。     

玉米开花期相关的Indeterminate domain(IDD)蛋白家族基因的鉴定

开花期是影响玉米产量的重要因子之一。Indeterminate1 (ID1)编码玉米Indeterminate domain (IDD)家族蛋白,是玉米开花期的重要调控因子。然而,其他玉米IDD蛋白家族基因及其生物学功能有待深入研究。本文利用生物信息学技术在玉米基因组中鉴定并分离了37个IDD家族基因,记作ZmIDD。表达分析发现这些ZmIDD基因在8个玉米组织中显示出多种表达模式。为进一步探讨ZmIDD基因在调控玉米开花期上的作用,检测了37个ZmIDD在172个自交系中的遗传多样性,发现35个ZmIDD基因在自交系间具有多态性,平均每个基因具有37.8个多态性位点。关联分析鉴定到包含ID1在内的7个ZmIDD基因在多个环境下与开花期性状显著关联。对Zm00001d020683基因2 kb的启动子区和600 bp编码区重测序,共鉴定到64个多态性位点。候选基因关联分析鉴定到2个启动子区的插入缺失(In/Del)位点与开花期显著关联,其中2个位点分别插入3 bp和2 bp的单倍型为一种提早开花的基因型。研究结果为玉米开花期相关基因的分离和利用研究提供了候选基因和选择靶点。     

关于国内外美丽乡村建设研究的进展与启示

近年来,随着全国各地陆续出台美丽乡村建设的相关政策以及制定专门的发展规划,对于美丽乡村建设的研究规模也逐年扩大,有关美丽乡村建设文献研究的来源也正体现出多学科关注的特点。其研究方法多以定性分析法、实地调查法为主,还有少量的实证分析;研究内容方面,国外美丽乡村的建设主要以东亚、欧美两个地区最具代表性,国内的美丽乡村建设研究主要包括美丽乡村的基础理论研究、建设水平的评价研究、规划设计研究、政策制度研究及传播推广研究。黑龙江省在美丽乡村建设方面无论是理论研究还是实践探索都还处于初期阶段,迫切需要在理论探索、问题归纳、出路探索等多方面持续展开一系列深入研究。所以在今后的研究过程中应注重多种研究方法相结合、深化理论研究、强化理论和实践的关系、吸收先进经验,以补己之短。