低温胁迫对玉米发芽及幼苗生理特性的影响

为探究低温胁迫对玉米发芽及幼苗生理特性影响,文章以杂交玉米品种天农9和天合1为试验材料,采用低温培养(发芽期6℃,苗期4℃)方法,分析低温胁迫下玉米发芽(发芽率)、幼苗农艺性状(株高、根长、地上部及地下部干鲜重)和生理生化指标(SPAD值、Pn、MDA含量、POD活性、SOD活性、脯氨酸含量和可溶性蛋白含量)变化。结果表明,低温胁迫抑制玉米种子发芽和幼苗生长,降低幼苗株高、根长、地上部地下部干鲜重、叶绿素含量和净光合速率提高MDA含量、POD活性、SOD活性、脯氨酸含量和可溶性蛋白含量。不同品种间差异显著,天合1对低温胁迫更敏感。研究成果为解决玉米生产冷害问题提供理论依据。     

云南会泽县乐业镇梭落村残障贫困户家庭脱贫调查报告

丧失部分劳动力的残障贫困家庭属无力型贫困,常规扶贫思路效果不明显。对山区农村建档立卡残障贫困家庭进行入户访谈调查,包括访户家庭自身经济来源、劳动力数量、个体的心理状态、对国家扶贫政策的了解程度,结合当地人均土地拥有量、土地生产效率、产业结构和基础设施状况,研究分析残障贫困户脱贫情况,结果表明,单纯的在经济上、资源上的帮助无法从根本上解决他们的贫困,残障贫困家庭对精神上被认可、身份上被认同表现出强烈的需求。心理扶贫、精神脱贫才是扶贫的根本。扶贫工作必须实现与贫困户的内在交流,研究贫困户主观心理因素,帮助贫困户解除心理贫困激发内在活力。     

玉米粗缩病毒及抗病策略

玉米粗缩病毒属于植物呼肠孤病毒组的斐济病毒属，是一种有双层衣壳的球状病毒。该病毒基因组包含10条线状的双链RNA片段，近年来已经完成了其中4条RNA片段的测序工作。玉米粗缩病毒对我国玉米生产的危害最为严重。该病毒主要由介体昆虫传播，侵染的植株表现严重矮化和叶片浓绿等病症。玉米对该病毒的抗性表现出多基因控制的数量性状遗传的特征。作者描述了玉米粗缩病病原、病症及侵染循环的特点，对玉米粗缩病毒基因组的研究进展进行了评述，并对抗病策略进行了讨论。     

关于本溪县集体林产权制度改革模式的初步探讨

集体林产权制度改革是继第二次家庭联产承包责任制后促进农村、农业改革、发展、稳定的又一次重大改革,也是在认真总结以往改革经验的基础上,全面转变林业体制、增强发展机制的重要举措。本溪县于2005年完成东营坊乡林业改革试点,并推开了第一批四个乡镇林改工作任务。文章针对全县集体林产权现状和存在问题,通过总结和借鉴林改成功经验,详细地阐述了产权制度改革的基本方法和改革中需要注意的重点问题,提出了产权制度改革的初步模式,希望能够为本溪县集体林产权制度改革的顺利开展和稳步推进发挥一点作用。     

玉竹挥发油成分的GC—MS分析

目的用气相色谱-质谱法对玉竹的挥发油进行化学成分分析。方法采用水蒸气蒸馏法从玉竹中提取挥发油,用归一化法测定其百分含量,并用气相色谱-质谱法对化学成分进行鉴定。结果共鉴定了20个成分,占挥发油总量的71.07%以上。结论本方法稳定可靠、重现性好,适用于中药挥发油的化学成分分析。     

东北刺人参根挥发油成分GC-MS分析

目的 鉴定东北刺人参根挥发油成分,为东北刺人参根的研究提供科学依据.方法 采用GC-MS法,从东北刺人参根的挥发油中分离出15种成分,鉴定了14种化合物.结论 有12种化合物为首次从该植物根中分得,其中7,11-二甲基-3-亚甲基-1,6,10-十二碳三烯和7-甲基-3-亚甲基-1,6-辛二烯为主要成分,二者均为含有亚甲基的多烯化合物.     

规模化养猪场的保健预防程序

保健预防程序是根据每个养殖场制定的,具体情况因场而定,规模养殖场的保健预防程序要结合流行病等进行制定,目的是保护养殖项目顺利生产. 1 规模化养猪场中应用保健预防程度的重要性 就现实状况而言,规模化养猪场中养猪数量较大,猪的状况存在着较为明显的差异,出现生病现象几乎是一种必然的事件.应用保健预防的方式,能够及时地发现病猪,采取相应的疾病治疗手段,防止病情的加重以及疾病传播.相对其他方式,保健预防的经济优势明显,投入较少,效果有保障.     

基于MIT式教学模式下“动植物标本制作”与大学生创新创业能力培养的研究

以"动植物标本制作"实验课程为例,开展了互联网思维下生物学本科生素质能力培养模式的研究。通过建立移动交互式教学(MIT)模式,从而更好地培养合格人才,训练本科生的动植物标本制作实验操作能力,培养本科生的创新思维,提升了生物学本科生创新型人才的培养水平,说明MIT模式下动植物标本制作是提高生物学人才创新创业能力培养的有效途径。     

基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演

以托克托县境内120个土壤有机质含量以及对应光谱数据为数据源,探究了不同土壤类型与土地利用类型下土壤有机质高光谱反演研究的可行性,采用连续小波变换对原始光谱（R）、光谱倒数（1/R）、光谱对数（LnR）、光谱一阶微分（R′）进行分解生成小波系数并与土壤有机质进行相关系分析,提取特征波段建立BP神经网络与支持向量机模型（SVM）。结果表明：①R、1/R、LnR、R′与土壤有机质相关系数经过连续小波变换后,较之前增加了0.204、0.090、0.199、0.252,表明连续小波变换可深度挖掘光谱潜在信息,提升与有机质含量之间的相关系数。②未经过连续小波处理前,SVM无法实现对当地土壤有机质含量的预测,经过处理后,模型SVM-CWT-R与SVM-CWT-R′的精度决定系数分别达到了050、0.56,均方根误差为0.17、0.15,相对分析误差为1.62、1.53,实现了对土壤有机质的有效估算。③经过连续小波变换后BP神经网络预测模型结果得到提升,其中BP-CWT-LnR预测模型效果最佳,精度决定系数达到0.76,较之前BP-LnR提升了0.2;均方根误差达到015,降低0.04;相对分析误差为2.12,增加了0.87。因此利用BP-CWT-LnR高光谱反演模型进行区域土壤有机质遥感监测,可为当今精准农业提供理论参考与技术支持。