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1.
本试验旨在探讨精氨酸(Arg)对冷应激腹泻仔猪肠道功能的调节作用。选取28日龄、体重约6.5 kg的大约克冷应激中等腹泻仔猪24头,挑选其中3头屠宰(腹泻起始组),21头仔猪随机分成3个组,每组7头仔猪,分别饲喂Arg水平为1.1%、1.4%和1.7%的饲粮,试验14 d。试验第1天和饲喂14 d后各处理组分别选3头猪,灌服10%木糖,1 h后前腔静脉采血,测定D-木糖含量,屠宰取小肠,检测小肠形态和肠道发育指标。结果表明:Arg水平显著影响仔猪肠道结构,1.1%Arg组、1.4%Arg组小肠绒毛高度和绒隐比均高于1.7%Arg组和腹泻起始组(P<0.05),其中1.7%Arg组与腹泻起始组无显著差异,Arg对隐窝深度无显著影响;1.4%Arg组仔猪血浆D-木糖高于1.1%、1.7%Arg组(P<0.01);肠道黏膜蛋白质和DNA含量均随Arg增加呈先升高再降低的变化规律,以1.4%Arg水平为最高,高于1.1%Arg组、1.7%Arg组和腹泻起始组(P<0.01),添加Arg亦可提高小肠RNA含量(P<0.05);提高Arg水平激活诱导型一氧化氮合成酶和总一氧化氮合成酶(P<0.05),促进一氧化氮释放(P<0.01)。综上,适宜的Arg水平可改善仔猪肠道结构和吸收功能,过高则加剧肠道损伤,28~42日龄中等腹泻仔猪Arg适宜水平为1.4%。Arg可能通过激活一氧化氮合酶,分泌适量一氧化氮合成酶,促进小肠绒毛生长发育,改善肠道吸收功能。 相似文献
2.
紫花含笑(Michelia crassipes)为木兰科含笑属唯一开紫色花的植物,其花色和观赏期受开花进程影响。本研究以紫花含笑花被为试材,通过测定自然花期过程中花被各项生理指标及色素质量分数,利用主成分分析法筛选出花被片衰老生理的主要影响因子,探讨开花进程中生理生化与色素变化对花被衰老的作用机理。结果表明:丙二醛(MDA)质量摩尔浓度、过氧化物酶(POD)活性、叶绿素质量分数、可溶性糖质量分数、花青素质量分数、类胡萝卜素质量分数、游离脯氨酸质量分数和超氧化物歧化酶(SOD)活性8个参数可作为反映花被衰老的有效生理指标。初步认为,活性氧自由基积累是引起紫花含笑花被发生生理衰老的重要原因,可溶性蛋白质量分数增加与花青素质量分数降解是影响花衰老进程的主要生理因子。 相似文献
3.
畜禽养殖场内温度、湿度及各种气体构成畜禽生长的外围环境,直接影响畜禽日常行为和生长速度及免疫状态。对这些畜禽养殖场内进行检测并监控畜禽健康状态及寻找二者间的联系,对优化养殖环境,发展健康养殖具有重要意义。该研究以STM32单片机为控制核心,在固定点传感器外设置移动式智能监测平台,通过无线定位系统UWB(Ultra Wide Band)和集成传感器对畜禽养殖场内环境进行监测,利用带图传功能摄像头和红外测温装置实时监控畜禽状态。传感器获取信息后将数据以UART、IIC或模拟量输出方式传递给STM32,STM32处理数据后通过物联网WIFI模块上传至阿里云IoT(The Internet of Things)物联网平台,用户登录网页页面即可对数据进行远程访问,并对畜禽状态进行实时监控。实测结果表明,智能检测平台检测数据与猪场内布置的传感器检测结果相近,二者偏差小于10%,在无遮挡情况下布置无线定位系统,定位误差接近10cm级。系统检测数据可信,数据传输正常,可持续长时间稳定运行。机动平台还开发了搬运功能,单次运送能力为200 kg左右。移动式智能监测平台为畜禽养殖场内实现全范围环境监控提供了设备基础。 相似文献
4.
以龙眼成熟叶片为材料,克隆龙眼MYB-related基因家族TRF2-like基因,命名为DlTRF2-like,并对其进行生物信息学和表达模式分析。DlTRF2-like基因属于MYB-related家族的TRF-like亚家族,ORF长度是909 bp,编码含有302个氨基酸残基的蛋白,预测该基因定位于细胞核,同源基因进化分析表明龙眼DlTRF2-like与阿月浑子PvTRF2-like亲缘关系最近。利用实时荧光定量PCR检测DlTRF2-like基因在‘四季蜜’龙眼不同组织及乙烯利和多效唑处理后不同时间的相对表达量。结果表明:DlTRF2-like在龙眼不同组织中均有表达,在花芽中表达量最高;乙烯利和多效唑处理后,DlTRF2-like基因的表达量明显高于对照,推测DlTRF2-like响应乙烯利和多效唑信号促进龙眼成花。 相似文献
5.
7.
寿光园林为巩固城市园林绿化成果,降低秋冬季低温给园林植物带来的影响,强化防寒管理措施,提升绿地景观效果,确保园林植物安全越冬。 相似文献
8.
针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段(705、740、783nm),其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率(Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe)算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数(LAI),并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。 相似文献
10.