枇杷iPBS分子标记的PCR体系优化与引物筛选

枇杷的DNA为模板进行iPBS-PCR扩增，采用预实验中效果较好的iPBS分子标记引物2241，对枇杷iPBS-PCR反应体系中的dNTP、Mg2+、引物、模板用量进行优化，根据检测结果确定枇杷iPBS-PCR使用：10×Taq buffer 2μL，25mM Mg2+ 1.6μL，2.5mM dNTP 1.6μL，10μmol/L Primer 1μL，5U/μL Taq酶0.2μL，模板DNA 5ng 的20μL反应体系。反应程序中的退火温度可以参考iPBS引物理论Tm值。对33条iPBS引物扩增测试的结果显示在该反应体系下可以筛选到22谱带清晰、多态性好的引物，可用于枇杷的分子标记分析。     

茶饼病病原菌与茶树互作机理的研究进展

茶饼病是危害我国茶产业的主要真菌病害之一，其主要危害茶树嫩叶、新梢，严重影响茶叶产量和品质；目前，关于茶饼病的流行规律、病原菌分离及防治技术等已有大量研究报道，但鲜见关于病原菌与寄主互作机制的研究报道。为茶饼病科学、高效的绿色防控及进一步研究提供理论依据，从茶饼病病原菌、病原菌与茶树互作机制等方面对国内外相关研究进行综述。     

新型α-VE分子印迹聚合物的制备工艺研究与应用

以α-VE为模板分子,甲基丙烯酰氧乙基三甲基氯化铵(DMC)为功能单体,乙二醇二甲基丙烯酸酯(EGDMA)为交联剂,偶氮二异丁腈(AIBN)为引发剂制备α-VE分子印迹材料.通过单因素试验,确定制取α-VE分子印迹聚合物的最佳工艺参数.一系列表征试验分析表明该α-VE分子印迹聚合物性能良好.该试验为α-VE分子印迹聚合物的工业化生产提供了技术参考,同时也为很多复杂成分中分离α-VE提供了新思路.     

偏高岭土对高强机制砂混凝土性能的影响

利用扫描电子显微镜(SEM)、压汞法(MIP)、快速氯离子迁移系数法(RCM)等手段,研究了偏高岭土(MK)掺量对高强机制砂混凝土抗压强度以及抗氯离子渗透性能的影响.研究发现: 掺入MK能够有效改善高强机制砂混凝土的力学性能和抗氯离子渗透性能:随MK掺量增加,抗压强度与抗氯离子渗透性能均呈先增大后减小的趋势,最佳MK掺量为8%,此时28 d抗压强度为98.5 MPa,较基准组增加13%,氯离子迁移系数为1.89×10^-12 m²/s,较基准组减小60%.微观结构试验表明适宜的偏高岭土掺量能够有效促进水泥水化;偏高岭土颗粒的晶核效应和微集料填充效应协同作用,使得机制砂混凝土的微观结构更加均匀密实,机制砂混凝土的多害孔、有害孔减少,少害孔增加,从而提高了机制砂混凝土抗压强度和抗氯离子渗透性能.     

万古霉素耐药肠球菌研究进展

自耐万古霉素肠球菌(VRE)被发现后,由VRE引发的耐多药感染率和持续定植率明显升高,而VRE基因操纵子具有独特的遗传变异性并持续进化,使VRE具有多种抗菌药物耐药表型,被世界卫生组织列入"急需新抗生素治疗的细菌"名单,极高的死亡率给临床治疗带来巨大挑战。论文从VRE的起源、耐药机制、传播、流行现状以及VRE治疗的局限性和新型治疗方法探索等方面进行综述,为深入研究VRE传播和提高临床治疗效果提供参考。     

基于注意力机制和残差网络的苹果叶片病害分类

苹果叶片病害的高效准确识别有助于合理使用杀虫剂、肥料等农业资源，进而保证苹果的产量与质量。为提高苹果叶片病害识别的准确率，提出一种残差网络与注意力机制结合的苹果叶片病害识别模型：P-D-ECA-ResNet101。首先构建苹果叶片病害数据集，然后使用常见的4种网络模型在构建的数据集上进行训练，选取训练效果最好的ResNet101为骨干网络模型，通过推迟下采样(delayed downsampling)、拆解大卷积层以及引入高效通道(efficient channel attention module, ECA)注意力模块对ResNet101网络模型进行优化，最后通过特征图可视化展示改进后网络模型的识别机制。试验结果表明，推迟下采样可以增强模型特征提取能力，拆解大卷积层可以有效减少模型的复杂度，引入ECA注意力模块可以削弱无效特征信息对模型的干扰。改进后的P-D-ECA-ResNet101模型在构建的苹果叶片病害测试集上的平均识别准确率达到96.20%,相较于原模型ResNet101提升了2.20百分点。特征图可视化分析表明改进后的P-D-ECA-ResNet101模型可以更好地聚焦于病...     

推进现代国有农场创建的思考与探索

坚持不懈推动高质量发展,是党中央立足当前经济形势的谋划,更是着眼于未来长远大势的擘画。如何推动国有农场高质量发展,是新时代深化农垦改革发展必须要回答的课题。近年来,浙江农垦深入贯彻落实党中央国务院和浙江省委省政府有关农垦改革发展的文件精神,聚焦机制创新,强化工作举措,积极开展现代国有农场创建工作,在推进国有农场高质量发展上进行了积极探索,取得了初步成效。     

基于形态特征和SSR标记的斑茅繁殖策略的研究

本研究以收集自我国7个省的45份野生斑茅(Saccharum arundinaceum)为研究对象,在开放授粉条件下,通过测定斑茅的花粉与胚珠比(Pollen-ovule ratio,P/O)、杂交指数(Outcrossing index,OCI)以及基于简单重复序列(Simple sequence repeats,SSR)分子标记估计交配系统参数这3种方法,探究斑茅繁殖特性及其有性繁殖力的情况,为斑茅资源开发利用、杂交育种及繁殖技术提供基础依据。结果表明:斑茅P/O为5 897,杂交指数OCI为2;采用11对SSR引物对随机取样的15个斑茅半同胞家系共计1 158个子代进行交配系统参数估计,结果显示斑茅种群具有较高的异交率水平(t_m=0.864),多位点异交率和单位点异交率的差值不明显(t_m—t_s=0.012),亲本近交系数F大于0(F=0.318),表明斑茅以异交为主,并存在部分近交。综上所述,本研究初步认为斑茅的繁殖特性为异交为主、自交为辅的混合交配系统模式。     

基于原型网络的小样本禽蛋图像特征检测方法

机器视觉因具有检测速度快、稳定性高及成本低等优点，已发展成为禽蛋无损检测领域主流检测手段。使用该技术对禽蛋进行无损检测时，需要依赖大量禽蛋图像作为数据支撑才能取得较好的检测效果。由于养殖安全等限制，禽蛋图像数据的采集成本较高，针对该问题，提出了一种适应于小样本禽蛋图像检测的原型网络（Prototypical network）。该网络利用引入注意力机制的逆残差结构搭建的卷积神经网络将不同类别的禽蛋图像映射至嵌入空间，并利用欧氏距离度量测试禽蛋图像在嵌入空间的类别，从而完成禽蛋图像的分类。本文利用该网络分别验证了小样本条件下受精蛋与无精蛋、双黄蛋与单黄蛋及裂纹蛋与正常蛋的分类检测效果，其检测精度分别为95%、98%、88%。试验结果表明本文方法能够有效地解决禽蛋图像检测中样本不足的问题，为禽蛋图像无损检测研究提供了新的思路。     

绵羊羊角形态与遗传调控机制的研究进展

绵羊是较早驯化的家畜之一，可为人类提供肉、毛、奶等产品，因而在我国畜牧产业中占有重要的地位。由于各地自然环境的差异和社会需要的不同，经长期的选择形成了数百个外表特征和生理习性各具特色的绵羊品种。羊角作为绵羊品种的特征性表型，承担着双重功能，发达的羊角不仅有利于公羊个体提高其在种群内的地位，拥有优先交配权，还可以有效抵御天敌的攻击，使群体免受捕食伤害；然而，随着规模化养殖的推广，羊角的存在已不利于舍内饲养管理，进而对绵羊品种的培育工作提出了新要求。目前，羊角虽在实际生产和品种培育工作中受到广泛关注，但其形态多样性及遗传调控机制的研究尚显不足。本文根据我国现有绵羊品种，对角的数量和形态、发育过程、遗传调控机制等方面的研究进行了综述，不仅能为后期鉴别绵羊羊角多样性的突变位点和主效基因提供参考，也可为绵羊的新品种培育奠定相关的理论基础。