Genetic divergence among inbred lines in Cucurbita moschata from China

Knowledge of genetic divergence among inbred lines is essential for cross breeding. The objectives of this study were to (1) analyze the level and character of genetic diversity in C. moschata accessions, and (2) classify the genetic divergence among inbred lines in C. moschata to assist in selection of parent genotypes for genetic improvement. Twenty agronomic characters were investigated and rich diversities were demonstrated among 39 inbred lines of C. moschata from China. Various degree correlations among these characters made it possible to summarize the diversities of the twenty characters into 3 major principal components: leaf, fruit and flesh quality factor. Forty-one inbred lines of pumpkin were clustered into four groups based on principal component data, which is more distinct for classification that based on the original data of the 20 characters. However, parent inbred lines whose hybrids displayed significant heterosis in fruit weight, soluble solid and fruit shape were located in different clusters or sub-clusters based on standardized original data. It was suggested that genotypes in the same clusters may represent members of one heterotic group.     

Ready-to-Serve Crab Sandwich Spread in Retort Pouch: Product Development and Process Optimization

A ready-to-serve sandwich spread was developed from the meat of mud crab, Scylla serrata, by thermal processing in retortable pouches in an overpressure retort at temperatures 111.1, 116.1, and 121.1°C; and F₀ values 5, 6, and 7 min. Process optimization was done by evaluating the samples for texture, color, commercial sterility, thiobarbituric acid (TBA) value, and sensory evaluation. All samples were found to be acceptable based on these quality evaluations, and together with principal component analysis (PCA), the sample processed at 116.1°C, 6 min was found to be the best, with cook value of 84.29 and total process time of 42.59 min.     

基于有性测定选育杉木三优无性系

为了选育三优(生长快,材质优,抗贫瘠)杉木无性系,开展31个杉木无性系养分胁迫双因素的容器育苗随机区组试验,8株小区。调查苗高、地径和存活率,每个小区抽取生长中等偏上的植株3株,测定地上生物量、地下生物量、总生物量、根冠比和全株P含量,并将P含量的高低作为耐贫瘠的一个重要指标。统计分析表明:(1)在无性系间除了存活率和根冠比未达到显著差异外,其它研究性状在无性系间均存在显著差异,因此具有无性系选择的基础。(2)所有研究性状在不同的养分胁迫处理间有极明显的差异,说明杉木的扦插圃地和造林地的选择十分重要。(3)无性系与养分胁迫处理间的互作表现复杂。(4)各研究性状具有一定的变异和中度以上的重复力。基于方差分析结果,采用主成分选择指数,按一定的选择强度,整个试验共评选出13个优良无性系,其中耐磷和钾(喜氮肥)的无性系7个:A4,A7,A9,A11,A13,A18,A26;耐磷(喜氮钾肥)的无性系7个:A9,A13,A16,A18,A28,A29,A30;不耐贫瘠(喜氮磷钾肥)的无性系8个:A9,A11,A13,A18,A20,A24,A26,A28;从整个试验平均值的的信息评选出优良无性系8个:A9,A11,A13,A18,A24,A26,A28和A25。各种条件下表现均优的无性系有:A9,A13,A18,A26,A28,它们表现突出,同时也很稳定。这些无性系可直接在生产上推广应用。     

24份芦笋种质的ISSR分析

对收集的24个芦笋品种进行ISSR分析。结果表明：共计获得98个扩增位点，多态性位点74个，占总扩增位点数的75.61%。每条引物平均扩增位点数为10个。采用NTSYS2.1软件进行相似系数分析，建立聚类图，在阈值为0.771可以把中国、日本、意大利和美国等4个国家的品种区分开来，但是荷兰和美国的品种却聚为一类。主成分分析结果与相似系数分析结果基本上一致。     

连栽杉木人工林土壤肥力变化的主分量分析

对江西分宜县大岗山不同立地指数(12、14、16指数)、不同生长阶段(幼龄林、中龄林和成熟林)的1、2代杉木人工林23项土壤因子进行了测定,运用主分量分析筛选出评价杉木人工林土壤肥力的3个综合因子,并用主分量分析结果进一步对所选的样地进行综合评分、排序。2代杉木人工林综合得分均低于对应的1代杉木人工林,表明连栽杉木人工林土壤肥力下降的事实;1代杉木人工林不同发育阶段土壤肥力的变化趋势为：从幼龄林发育至中龄林阶段,林地综合地力呈下降趋势;从中龄林发育至成熟林阶段,林地综合地力略有回升,说明杉木人工林土壤肥力下降孕育在1代林阶段。     

兰州市北山削山造地的土壤质量变化评价

[目的] 评价兰州市北山削山造地引起的土壤质量变化,旨在为该区削山造地工程和生态效益评价提供科学依据和建议。[方法] 选择兰州市城关区北山原有耕地、林地、草地、削山产生的新造地4种土地利用方式,采集土壤物理性质、化学性质和根系生物量样品,基于主成分分析法(principal component analysis, PCA)筛选出最小数据集(minimum data set, MDS),通过土壤质量指数对兰州市北山土壤质量进行评价。[结果] ①基于包括12项理化指标的土壤质量全数据集(total data set, TDS)的主成分分析,构建了由容重、速效磷、速效钾、全氮、pH值组成的最小数据集。②兰州市北山4种土地利用方式下土壤质量指数排序为：耕地＞林地＞新造地＞草地,削山造地显著影响了土壤的水分保持、有机质积累、全氮、速效钾含量等。③最小数据集和全数据集之间相关性系数为0.66,最小数据集能够较好地进行土壤质量评价(p＜0.01)。[结论] 兰州市北山的耕地和林地具有更好的土壤质量,新造地土壤的持水与积累养分能力低于原有耕地和林地,是未来植被恢复和重建的重点区域。削山造地时应尽量安排在草地上进行,注意对原有耕地和林地的保护。     

结合图像纹理特征的森林郁闭度遥感估测

在光谱等传统特征的基础上,结合遥感图像的纹理特征估测郁闭度:首先基于面向地块的方法计算图像的灰度共生矩阵纹理特征,然后用主成分方法分析相关性并降维,最后将图像纹理特征和光谱地形等特征一起作为自变量引入到郁闭度估测的逐步回归模型中。结果表明:结合图像纹理特征的方法比传统的只基于光谱或地形特征的方法在估测精度上有较大提高,判别系数R珔2从0.737提高到0.805,估测精度从81.03%提高到84.32%。     

鸡组织中对羟基肉桂酸残留的UPLC检测方法研究

建立了鸡组织(肌肉、肝脏、肾脏)中对羟基肉桂酸(PCA)超高效液相色谱检测方法。组织样品用无水乙醚提取,提取液50℃氮气吹干,20%的甲醇溶液复溶,用0.22μm滤膜过滤。以C18为色谱柱,甲醇-1%乙酸溶液(20/80,v/v)为流动相,检测波长310 nm,流速0.3 mL/min,用超高效液相色谱检测。对羟基肉桂酸标准品工作液在5～400 ng/mL浓度范围内线性关系良好(r=0.9996);组织中药物添加浓度分别为20、50、100μg/kg时,其样品中药物平均回收率分别98.46%～103.66%、85.09%～107.15%和80.27%～97.63%;日内、日间变异系数均≤10%。在该检测条件下,PCA在鸡肌肉、肝脏、肾脏中检测限分别为1μg/kg、2μg/kg和1μg/kg。定量限分别为2μg/kg、4μg/kg和2μg/kg。该方法样品处理简单,且准确度和精密度均符合残留检测方法要求,可以作为对羟基肉桂酸在鸡组织内的残留检测方法。     

识别不同水稻株型的高光谱模式方法的建立

提出了一种用高光谱技术快速识别不同水稻株型的新方法。首先在试验田内选择33个不同的水稻品种,测定了每个品种的14个株型特征参数,并采用荷兰Avantes公司的AvaSpec-2048便携式光谱仪采集不同株型水稻的高光谱数据。通过聚类分析,将所有水稻品种分为差异较大的3个株型类别。再采用平均平滑法和标准归一化方法对光谱数据进行预处理,对光谱数据主成分分析并获得各主成分数据。最后将主成分数据作为BP神经网络的输入变量,株型类别作为输出变量,建立了三层人工神经网络识别模型,并用模型对预测样本进行预测。结果表明,预测准确率为100%。该方法实现了对不同水稻株型的快速、无损识别。     

基于PCA-RBF神经网络的烟田土壤水分预测

为建立烟田土壤水分预测模型以利于烟区种植的规划和管理,该文提出了基于主元分析（PCA）与径向基函数（RBF）神经网络模型的烟田土壤水分预测方法。首先,利用PCA消除原始输入层数据的相关性,以解决神经网络建模时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题;然后,以主元模型结果为输入建立土壤水分RBF神经网络预测模型。实例研究表明,烟田土壤水分PCA-RBF神经网络预测模型具有较好的预测效果,平均预测精度达到96.02%,与全要素误差反向传播（BP）神经网络和RBF神经网络相比,平均预测精度分别提高5.20%和6.06%,完全符合实际烟区种植规划的需求,为研究其他类型的土壤水分预测提供了参考。