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1.
本文以7个种源的蒙古栎种子为研究对象,对其种长、种宽、种形指数、百粒重等形态指标进行测定,并进行方差分析、多重比较以及相关性分析。结果表明:4个形态指标在种源间均存在显著或极显著差异,说明蒙古栎种子在种源间分化较为明显,遗传变异较为丰富。7个种源地蒙古栎种子各形态指标中,种宽的变异系数最小(2.40%),百粒重的变异系数最大(8.03%);辽宁省抚顺市蒙古栎种子的变异系数最小(3.36%),吉林省吉林市蒙古栎种子的变异系数最大(6.68%)。7个种源地蒙古栎种子种长、种宽与百粒重之间存在极显著正相关关系,相关系数分别为0.868、0.948;种宽与种形指数之间存在极显著负相关关系,相关系数为-0.604。 相似文献
2.
中国东北和华北地区紫花苜蓿根瘤菌遗传多样性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】紫花苜蓿(Medicago sativa L.)被誉为牧草之王,近年来,中国东北和华北地区种植面积不断扩大,但紫花苜蓿质量与产量仍不足以满足中国畜牧业发展的需求。本研究旨在分析中国东北和华北地区紫花苜蓿根瘤菌遗传多样性,为紫花苜蓿高效固氮根瘤菌的筛选与应用提供参考。【方法】采用表面消毒和平板划线法从根瘤中分离纯化根瘤菌单菌落;使用BOX-PCR方法对供试菌株进行基因型划分;选取代表菌株进行持家基因(atpD、glnII和rpoB)和共生基因(nifH和nodC)的系统发育分析。【结果】从中国东北和华北19个采样地共分离纯化了499株根瘤菌,BOX-PCR可将供试菌株分为37种BOX型,BOX型存在显著的地理分布现象,同时寄主品种对根瘤菌基因型具有一定的选择作用。97.60%(487/499)的根瘤菌为Sinorhizobium meliloti。其余12株分别为S. adhaerens、Mesorhizobium huakuii、Rhizobium loessense、R. mesosinicum、R. vignae、Mesorhizobium sp.和Phyllobacterium sp.,这12株根瘤菌仅在中国东北地区发现,华北地区根瘤菌均为S. meliloti。3个持家基因在紫花苜蓿根瘤菌种间系统发育分析结果一致,但其揭示优势种S. meliloti的种内多样性存在差异。共生基因系统发育结果显示,在根瘤菌属间和属内发生了共生基因的水平转移现象。nifH在S.meliloti种内显示出比nodC更丰富多样性。【结论】中国东北和华北地区紫花苜蓿根瘤菌具有较丰富的遗传多样性,且根瘤菌存在显著的地理分布特征和寄主选择现象。 相似文献
3.
为了解青海省海南地区猪弓形虫病的感染情况,采用间接血凝试验对2015年采集的15个规模化猪场及散养的460份猪血清进行了弓形虫病血清学抗体的检测。试验结果表明:待检的460份血清样品,弓形虫抗体阳性52份,阳性率为11.30%。结果表明:规模化养殖和散养两种不同的养殖方式之间感染差异显著(P0.05)。最高的猪场弓形虫阳性率可达28.89%。其中成年猪的感染率为18.6%,高于仔猪和保育猪的4.6%(P0.05)。哺乳母猪感染率最高,可能与成年猪的饮食习惯及接触环境中卵囊机会有关。 相似文献
4.
在全球气候变化加速植物生长和生物量积累的背景下,氮素是森林生态系统初级生产力的主要限制因子之一。根系分泌物所介导的根际微生物过程在驱动森林生态系统土壤养分循环和增加氮素有效性方面具有重要意义。基于此,本研究综述了模拟根系分泌物输入对森林土壤氮素矿化、硝化与反硝化过程的影响及其机制。发现根系分泌物中的有机酸、糖类和氨基酸等物质均能促进有机质的分解和氮素矿化,在一定程度上能缓解植物对氮的需求。不同碳含量和碳氮比的根系分泌物输入驱动根际微生物行使不同养分利用策略,通过生物和非生物作用,根系分泌物矿化有机质中的氮素供给植物吸收利用;根系分泌物中的生物硝化抑制剂能抑制土壤硝化作用,减少氮素的淋溶;根系分泌物还通过控制根际与氮转化相关的反硝化细菌群落来促进土壤反硝化作用。综上,植物通过增加根系分泌物的输入能提高地下碳分配,影响根际土壤氮素转化,在维持森林土壤氮素循环和缓解养分限制等方面具有重要作用。表2参70 相似文献
5.
6.
7.
8.
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。 相似文献
9.
10.
基于偏好免疫网络和SVM算法的油茶果多特征识别 总被引:2,自引:2,他引:0
针对油茶果采摘脱壳后存在的果壳籽粒分选效率较低的问题,该研究提出了一种结合人工免疫网络(aiNet)与支持向量机(Support Vector Machine)的多特征智能分选算法。该方法利用了免疫算法的多特征聚类特点与支持向量机的二分性特点,对油茶果壳与籽粒的延伸率、圆形度、圆满度、色差分量等6个特征进行分选。试验结果表明,该研究提出的方法在分选效率上达到了97.4%,时间平均值为600 ms,证明了这种方法在油茶果壳籽粒分选作业中的实时性与有效性。通过与其他智能分选算法的效率对比分析证明,该研究提出的方法在效率上更优,更加适合油茶脱壳生产线的实时性要求。 相似文献