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91.
为了构建猪大肠埃希菌融合菌株,在药敏试验和MIC试验的基础上,对猪大肠埃希菌HY2株(O101,Omp1)和GXA1株(O107,Omp2)进行交叉耐药培育.以HY2(O101,Omp1,Amir,Czls)和GXA1(O107,Omp2,Czlr,Amis)为亲本菌株,采用溶菌酶-EDTA法制备两亲本菌株原生质体,通过聚乙二醇(PEG)助融,进行原生质体融合,得到3株双耐药融合菌株.结果表明,猪大肠埃希菌原生质体制备和再生的最适条件是:溶菌酶浓度为200 U/mL,作用时间为25 min.筛选得到3株融合菌株R1、R2、R3,均可凝集两亲本的O抗原,其中,R2凝集性更好更稳定.进一步结合SDS-PAGE分析,显示融合菌株R2能较好的表达两亲本菌株形状,经多次传代仍能够稳定遗传. 相似文献
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96.
基于随机森林回归算法的小麦叶片SPAD值遥感估算 总被引:12,自引:0,他引:12
使用机器学习中的随机森林(RF)回归算法构建小麦叶片SPAD值遥感反演模型。以2010—2013年江苏地区试验点稻茬小麦3个生育期(拔节、孕穗、开花)的叶片为材料,结合我国自主研发的环境减灾卫星HJ-1对研究区域进行同步监测,分析了各生育期叶片SPAD值与8种植被指数间的相关性;以0.01水平下显著相关的植被指数作为输入参数,使用RF回归算法构建了每个生育期的小麦SPAD反演算法模型,即RF-SPAD模型,以支持向量回归(SVR)和反向传播(BP)神经网络算法构建的SVR-SPAD模型和BP-SPAD模型作为比较模型,以R2和均方根误差(RMSE)为指标,分析了每个生育期3个模型的学习能力和回归预测能力,结果表明:RF-SPAD模型在3个生育期都表现出最强的学习能力,R2和RMSE在拔节期分别为0.89和1.54,孕穗期分别为0.85和1.49,开花期分别为0.80和1.71;RF-SPAD模型在3个生育期的回归预测能力都高于BP-SPAD模型,高于或接近于SVR-SPAD模型,R2和RMSE在拔节期分别为0.55和2.11,孕穗期分别为0.72和2.20,开花期分别为0.60和3.16。 相似文献
97.
赵俊爱 《农业机械化与电气化》2002,(2):45-46
1入世对中国主要农产品的影响1.1小麦、大米、玉米中国是世界粮食市场的主要购买者。中国农业科学院中国农业政策研究中心预测:加入WTO后,在科研投入年均增长6%的情况下,我国小麦净进口量将从现在的1000~1500万t迅速上升到2005年的2800万t。而国际市场小麦的价格将可能回升。因为在乌拉圭回合谈判中,美国、欧盟等发达国家已达成削减补贴的协议。这就意味着中国已不可能再从这些传统的市场进口廉价的小麦,很有可能逐步从补贴本来较少、价格相对稳定的小麦出口国进口小麦。但同时加入WTO也将促进我国农民通过… 相似文献
98.
99.
微生物处理利用秸杆的研究进展 总被引:9,自引:0,他引:9
秸秆是农业生产系统中一项重要的生物资源,由于秸秆本身的难降解性和当前处理秸秆的技术水平还有限,目前存在秸秆过剩问题。如何合理利用好秸秆资源是现代农业面临的难题。本文阐述了微生物处理秸秆的研究进展。 相似文献
100.
基于MK—SVR模型的小麦叶面积指数遥感反演 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了运用多核支持向量回归(MK-SVR)算法构建小麦叶面积指数(LAI)遥感监测模型。以2010—2013年试验样点小麦拔节、孕穗、开花3期的实测LAI数据为基础,同步获取我国自主研发的环境减灾卫星HJ-CCD对该研究区域的影像数据,分析了各生育期小麦LAI与8种植被指数间的相关性。以显著相关的植被指数作为输入参数,使用MK-SVR算法构建了每个生育期的小麦LAI反演模型,即MK-SVR-LAI模型。为了评价模型,每期使用单一核支持向量回归(SK-SVR)、偏最小二乘(PLS)回归算法构建了SK-SVR-LAI、PLS-LAI模型。将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)为指标评价并比较了模型。结果表明:3个生育期MK-SVR-LAI模型的RMSE值均低于参比模型,拔节期为0.293 1,孕穗期为0.466 8,开花期为0.548 6,且该模型的R2也都最高,拔节期为0.762 4,孕穗期为0.801 8,开花期为0.668 9。 相似文献