Recommendations for designing and conducting veterinary clinical pathology biologic variation studies

The recent creation of a veterinary clinical pathology biologic variation website has highlighted the need to provide recommendations for future studies of biologic variation in animals in order to help standardize and improve the quality of published information and to facilitate review and selection of publications as standard references. The following recommendations are provided in the format and order commonly found in veterinary publications. A checklist is provided to aid in planning, implementing, and evaluating veterinary studies on biologic variation (Appendix  S1 ). These recommendations provide a valuable resource for clinicians, laboratorians, and researchers interested in conducting studies of biologic variation and in determining the quality of studies of biologic variation in veterinary laboratory testing.     

二化螟实时荧光定量PCR内参基因筛选和表达稳定性评价

【目的】筛选特定试验条件下二化螟(Chilosuppressalis)稳定表达的内参基因,为二化螟基因表达研究奠定基础。【方法】根据二化螟转录组测序结果挑选出11个候选基因,利用实时荧光定量PCR测定其在二化螟不同发育历期、不同组织、温度处理、杀虫剂处理、取食不同饲料、取食不同水稻、dsRNA处理和混合样品的表达量,利用RefFinder、BestKeeper、Ge Norm和NormFinder等软件和ΔC_t值对11个候选基因的稳定性进行评估。【结果】5种分析方法表明,在二化螟不同发育历期稳定性较高的内参基因是AK、RPL10和EF1,不同组织中稳定性较高的内参基因是EF1、TUB和ACTB,不同温度下较稳定的内参基因为TUB、RPL10和EF1,杀虫剂处理样品中较稳定的是TF4和ACTA,取食不同饲料较稳定的是TUB、TF4、EF1和RPL10,取食不同品种水稻较稳定的是TUB和EF1,dsRNA处理样品中较稳定的是TUB、AK、ACTB和EF1,混合样品中较稳定的是EF1、TUB和ACTB。【结论】为不同试验条件下选择合适的内参基因提供了参考,也有利于在二化螟基因表达研究中获得更加可靠准确的数据。     

基于修正双作物系数模型估算温室黄瓜不同季节腾发量

为估算温室黄瓜植株蒸腾与土面蒸发,该研究基于FAO-56推荐的双作物系数模型,应用温室内实测微气象、叶面积指数(LAI)及土壤水分数据,对模型中基础作物系数(Kcb)和土面蒸发系数(Ke)进行修正,并基于修正后FAO-56Penman-Monteith(P-M)模型,确定温室参考作物蒸发蒸腾量(ET0),进而估算温室黄瓜蒸发蒸腾量(ETc)和植株蒸腾(Tr)。基于Venlo型温室内黄瓜不同种植季节(春夏季和秋冬季)Lysimeter和茎流计观测的黄瓜ETc和Tr,对修正后的双作物系数模型预测结果进行验证。结果表明,应用修正后的双作物系数模型估算的温室黄瓜ETc和Tr与实测值具有较好地一致性,春夏季温室黄瓜全生育期ETc估算值与实测值的日均值分别为3.05和2.94 mm/d,秋冬季分别为2.53和2.76 mm/d。修正后的双作物系数模型估算春夏季温室黄瓜日ETc的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和模型效率系数(Ens)分别为0.95、0.41 mm/d和0.93;估算秋冬季ETc的误差计算结果依次为0.91(R2)、0.48 mm/d(RMSE)和0.90(Ens)。修正后的双作物系数模型估算春夏季日平均Tr与实测值分别为2.37和2.19mm/d,秋冬季分别为1.43和1.34 mm/d。研究结果还显示,不同种植季节温室黄瓜全生育期日平均Tr占ETc的比例分别为64.62%(春夏季)和68.59%(秋冬季)。该研究成果不仅为制定准确的温室黄瓜灌溉制度提供了理论依据,而且对实现温室环境智能化控制及减少温室内无效的土面蒸发具有重要意义。     

区域农用GNSS基准站云端管理方法与系统研究

针对区域农用卫星导航定位基准站规模化应用中存在无效冗余、频率干扰和基准不统一问题,提出基于云端管理构架实现区域基准站管理与信息共享的初步解决方案。选择石河子市作为研究区,获得3个企业总计84个固定基准站的备案数据,计算任意2个基准站的站间距ΔD和频率差ΔF形成数据集E。在此基础上,利用GIS空间分析和数值统计方法,分析基准站无效冗余和同近频干扰,开展基准站坐标平差与精度验证,开发基准站管理服务系统原型。研究表明,由于缺乏技术和管理协调,区域农用GNSS基准站无效冗余、频率干扰和频率浪费难以避免,所统计的84个基准站占用了26.7 MHz频带,使用了47个频点,其中30个基准站使用单独频点,站间距40 km以内时多达18对基准站频率相同,29对基准站频率相近(ΔF≤25 k Hz)。石河子东北18个基准站,平均冗余率达263.2%,中心区冗余率更高。固定基准站通过坐标平差可以提高站址精度,有利于发挥基准站冗余的有效性和提高差分信号接入的可靠性,3个验证点的经度坐标差最大为0.011 m,纬度坐标差最大为0.023 m,精度分别达到毫米级和厘米级。管理服务系统原型和手机端APP原型的初步测试表明,系统可以实现基准站备案、建站辅助、基准站查询和频率推荐等功能,可以提高基准站管理效率和减少干扰现象。     

通辽玉米滴灌灌溉制度

为更加合理制定玉米滴灌灌溉制度,以我国“节水增粮行动”为背景, 于2016年在内蒙古通辽开展玉米滴灌灌溉制度试验研究.根据试验区34 a的降雨资料进行降雨频率分析,选取不同水文年型的代表年,结合玉米滴灌试验得到实际耗水规律,对比6种灌溉处理在各生育阶段的变化情况,测定了株高、叶面积指数、玉米产量等指标.结果表明:中水处理作物性状及产量较高,且水分利用效率最高,为最佳灌水处理;以中水处理作为滴灌灌溉制度的参考依据,通过气象数据计算参考蒸发蒸腾量ET₀.利用实际耗水量获取各生育阶段作物系数,结合代表年型的ET₀计算需水量.根据降雨量,得到不同水文年型滴灌灌溉制度:枯水年覆膜滴灌灌溉定额1 575 m³/hm²,无膜滴灌灌溉定额1 785 m³/hm²;平水年覆膜滴灌灌溉定额1 125 m³/hm²,无膜滴灌灌溉定额1 425 m³/hm²;丰水年覆膜滴灌灌溉定额600 m³/hm²,无膜滴灌灌溉定额900 m³/hm².     

基于ELM的西北旱区参考作物蒸散量预报模型

为实现气象资料缺失情况下ET₀的精确预报,选取中国西北旱区4个代表性站点的气象资料,建立15种基于极限学习机(ELM)的ET₀预报模型,并通过与其他ET₀计算模型对比和可移植性分析探究ELM在西北旱区的适用性.结果表明:基于温度和风速的ELM₇预报精度较高(整体评价指标GPI排名第4);基于温度和辐射的ELM₅预报精度(GPI排名第6)明显高于Iramk模型和Jensen-Haise模型;仅基于温度的ELM₉预报精度(GPI排名第8)高于Hargreaves-Samani模型.通过模型可移植性分析发现,ELM₇在西北旱区内各训练站点和预测站点组合下预报精度良好.因此,可将ELM₅(输入温度和辐射)、ELM₇(输入温度和风速)和ELM₉(输入温度)作为西北旱区较少气象参数输入情况下精确预报ET₀的推荐模型.     

印度南瓜延伸因子基因CmEF1a的克隆与分析

真核生物延伸因子(EF1a)是一种重要的内参基因,广泛应用于RT-qPCR中。为获得印度南瓜EF1a基因,开发合适的荧光定量PCR引物,本研究通过转录组测序和RT-PCR方法获得了1条长度为1 701 bp的cDNA,命名为CmEF1a,GeneBank登录号:MH310443。结果表明,CmEF1a包含1个ORF,大小为1 344 bp,编码447个氨基酸,理论分子大小约为49.30 kD, 蛋白质等电点为9.14。Wolf Psort分析发现, CmEF1a蛋白亚细胞定位于细胞质基质中;Motif Scan分析显示, CmEF1a蛋白质的氨基酸序列2~432位和322~430位分别为EF1结构域和EF1的C端保守结构域。同源性分析表明, CmEF1a基因编码的蛋白质与同为葫芦科的中国南瓜、甜瓜和黄瓜同源蛋白的相似性达到99%,具有高度的保守性。在此基础上设计了1对RT-qPCR引物, 该引物具有较高的特异性和扩增效率, 在印度南瓜不同组织和不同胁迫处理下均能稳定表达, 适合作为内参基因应用于印度南瓜基因表达研究。本研究结果为印度南瓜重要功能基因的表达分析及相关分子调控机制的研究奠定了一定的理论基础。     

1968―2018年民勤地区参考作物需水量的年际变化特征及相关气象影响因子研究

【目的】研究民勤地区作物需水量的主要影响因子。【方法】基于民勤地区1968―2018年气象数据,利用Penman-Monteith公式计算了不同时间尺度的平均参考作物需水量ET0,分析ET0变化趋势,并与气象因子变化趋势进行相关性拟合。【结果】1968―2018年民勤地区年平均参考作物需水量呈波动上升趋势,最低值为1968年的3.15mm/d,最高值为2013年的3.72 mm/d,且参考作物需水量的上升趋势是从2003年开始最为明显;参考作物需水量与年平均最高气温、年平均最低气温、年平均气温、年平均相对湿度、年平均日照时间以及年平均风速的相关性比较显著,与降雨量和净辐射相关关系不显著。【结论】民勤地区的干旱状况目前处于平稳期,年平均最高气温和年平均相对湿度是导致民勤地区参考作物需水量年际变化的最主要的气象因子。