猪δ冠状病毒检测方法研究进展

猪δ冠状病毒(porcine deltacoronavirus,PDCo V)是近年来新发现的可引起猪只严重腹泻、呕吐、脱水和新生仔猪死亡的一种猪肠道疾病病原体。PDCo V于2012年首次在香港的猪群中发现,2014年在美国报道,随后陆续在加拿大、韩国、中国大陆和泰国检出。鉴于PDCo V是一种新的疫病,建立快速有效的检测方法是十分必要的,是对该病准确诊断和防控的关键。本文对PDCo V病原学和血清学检测方法的研究进展进行了综述。     

纳米磁珠联合PCR检测甘蔗杆状病毒方法的建立和初步应用

本研究通过对DNA提取裂解液的成分和用量以及裂解时间等因素进行系统优化,建立了一种高通量的磁珠法提取甘蔗总DNA,再进行PCR检测甘蔗杆状病毒(SCBV)的方法。采用核酸自动提取仪,应用纳米磁珠提取甘蔗总DNA,经PCR检测甘蔗杆状病毒,并与以试剂盒提取DNA为模板的PCR检测结果进行比较。结果显示,经优化的裂解液成分为EDTA·Na20.08 mol/L、NaCl 0.8 mol/L、SDS 2%和Tris-HCl0.10 mol/L,裂解时间为20 min,可用于纳米磁珠提取甘蔗总DNA进行SCBV检测。所建立的方法通量高、成本低、耗时短,可用于SCBV的批量检测。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

泡腾片在食品业中的研究进展

泡腾片具有崩解迅速、口感良好、服用方便、质量稳定等特点。在食品业中泡腾片主要是固体饮料,例如茶泡腾片、维生素泡腾片、果蔬泡腾片等。本文概述了我国泡腾片在食品业中的研究进展,并展望了泡腾片在食品业的应用前景,以期为泡腾片的开发利用提供参考。     

益生菌检测在食品微生物实验教学中的应用

该文将益生菌检测项目引入大学本科实验教学，设计了市售乳饮料中乳酸菌检测综合型实验。该实验涵盖知识点多，实验过程简单，易于在本科教学课堂实施。该实验将食品微生物学课程前期所学的基础知识和基本实验技能与生活热点问题相结合，激发学生学习兴趣，培养学生理论联系实际的能力及综合实验技能。在培养“厚基础、强能力、宽适应”的创新型人才和创业型人才方面具有重要意义。      

血样采集技术在动物疫病检测中的注意事项及应用

为全面提升动物健康水平,应积极落实动物疫病预防工作,而疫病检测是动物疫病防治的基础,本文提出采用血样采集技术的建议。文章在阐述动物疫病检测工作中存在的主要问题基础上,对禽、牛羊、猪对应的采血方法分别探究,最后分析了动物疫病检测工作中的注意事项。希望与动物疫病检测人员分享技术经验,共同优化动物疫病检测工作质量。