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【目的】南洋楹属典型热带树种,抗寒性较差,严重制约其推广应用。开展南洋楹无性系抗寒性评价,对于提高其造林成效、拓广其栽培区域具有重要意义。【方法】以生长较好的9个南洋楹无性系组培苗为研究对象,通过系列低温处理,观测幼苗叶片形态变化,分析测定叶片相对电导率(REC)、脯氨酸(PRO)含量以及超氧化物歧化酶(SOD)的活性,揭示南洋楹无性系在低温胁迫下的生理响应,并进行无性系抗寒性评价。【结果】在2℃时,所有无性系均出现不同程度落叶;0℃时所有无性系均出现顶芽死亡,其抗寒性差异主要表现在0~2℃温度区间;9个无性系的REC随温度降低呈单调上升和先上升后下降再上升的2种变化趁势,属于后者的无性系抗寒性更强,0℃下S5、S7的REC最低;PRO含量随温度降低整体上呈现递增趁势,TL18、S7、S5、A8的PRO含量增幅最大,均在1倍以上;SOD活性在同一温度下无性系之间差异显著,但随温度降低无明显变化规律。应用REC进行聚类分析,将9个无性系分为3类,S7、S5、TL18抗寒性最强,A8抗寒性最差,其它6个无性系抗寒性居中。【结论】建议生产上推广S7、S5和TL18无性系。 相似文献
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【目的】了解黄皮种质资源的抗氧化特性及其抗氧化作用的物质基础,为高抗氧化能力黄皮新品种的选育和利用提供参考依据。【方法】以农业农村部广州黄皮种质资源圃中保存的120份种质为材料,测定并比较了不同种质的抗坏血酸含量、总黄酮含量、总多酚含量和1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl radical,DPPH)清除能力、铁离子还原抗氧化能力(Ferric reducing antioxidant power,FRAP)之间的差异,并利用统计分析软件进行了聚类分析和相关性分析。【结果】测定结果表明:120份黄皮的抗坏血酸含量、总黄酮含量、总多酚含量和DPPH清除能力、FRAP抗氧化能力的变幅分别为328.8~1862.3、3.8~371.6、535.6~3 964.4与135.3~1 255.3、86.8~1 387.5 mg·L~(-1),表现出明显的基因型差异;不同来源地和不同类型黄皮种质之间其抗坏血酸含量、总黄酮含量、总多酚含量和DPPH清除能力、FRAP抗氧化能力均存在较大差异。采用K-mean cluster快速聚类法可将120份黄皮种质聚为6大类群,第1、第2、第3、第4、第5与第6类群分别由32、11、3、26、7和41份种质组成。相关性分析结果表明:DPPH清除能力、FRAP抗氧化能力与其抗坏血酸含量、总黄酮含量、总多酚含量间均呈极显著正相关(P 0.01)。【结论】不同黄皮种质的抗氧化能力和抗氧化物质含量间均存在明显的差异,说明其遗传多样性丰富。抗坏血酸、总黄酮和总多酚是黄皮抗氧化作用的重要物质基础。 相似文献
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为明确水地强筋冬小麦高产、优质、高效的灌溉技术,试验设3个灌水时期8个灌溉处理[越冬期灌1水(W1),拔节期灌1水(W2),孕穗期灌1水(W3),越冬期和拔节期灌2水(W12),越冬期和孕穗期灌2水(W13),拔节期和孕穗期灌2水(W23),越冬期、拔节期和孕穗期灌3水(W123),全生育期不灌水处理(CK)],于小麦成熟期测定籽粒产量、总蛋白及其组分含量和淀粉含量。结果表明,与不灌水的CK比较,所有灌水处理的籽粒产量、有效穗数、穗粒数、千粒重、蛋白质产量以及籽粒淀粉含量均显著增加,但籽粒的总蛋白及其组分含量均呈不同程度降低(W1处理除外)。越冬期灌水对有效穗数、籽粒产量、总蛋白及其组分含量、淀粉含量的提升作用较大;拔节期灌水对穗粒数的提升作用较大,但对淀粉含量的提升作用较小,对总蛋白及其组分含量的降低作用较大;孕穗期灌水对千粒重的提升作用较大,对蛋白质产量的提升作用较小。随着灌水次数增加,小麦籽粒产量显著提高,淀粉含量先显著提高后基本不变,而籽粒总蛋白及其组分含量降低。W123处理籽粒产量最高,其次是W13处理;W1处理籽粒蛋白质及其组分含量最高,其次是W12及W13处理;W23处理淀粉含量最高,其次是W12或W13处理。综合各项指标,最好的灌水组合是越冬期和孕穗期灌2水(W13)。 相似文献
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记述了裂脖跳小蜂属1新种--韩氏裂脖跳小蜂(Rhopus hanni Zu&Li, sp. nov.),1中国新记录种--硫磺裂脖跳小蜂(Rhopus sulphureus(Westwood,1837))。对新种及新记录种的形态特征和分布进行了详细的描述,并附有成虫特征照片。 相似文献
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土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献
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