保健蔬菜——番杏的高效优质栽培技术

番杏是一种以嫩茎叶为食用部分的药食两用型绿色保健蔬菜。该文介绍了番杏的特征特性、营养价值及保健功能,并总结了南京地区番杏的高效优质栽培技术。     

CO_2缓释剂在盆栽灵芝中应用初探

灵芝在生长阶段即可装盆成为活体盆栽灵芝,其造型可通过各种调控技术实现,以改变CO2浓度为主的气调法效果好,易操作。试验结果表明头潮芝投放CO_2缓释剂、二潮芝采取黑膜覆盖,为活体盆栽灵芝最佳造型方式。     

美国红枫SRAP反应体系优化

以美国红枫基因组DNA为模板,采取L16(45)正交实验设计,对影响扩增反应的5个主要因素进行优化。结果表明:在20μL反应体系中,各因素的最佳配比为Mg2+浓度1.5mmol/L,dNTPs浓度2.5mmol/L,引物浓度1.5μmol/L,模板DNA用量50ng,Taq DNA聚合酶用量0.5U。该体系的建立为SRAP技术在美国红枫分子辅助育种实践中提供了技术基础。     

31个种源东部白松SRAP指纹图谱分析

采用8对SRAP引物对加拿大31个种源的东部白松进行分析,获得104个扩增位点,多态性位点79个,平均多态性水平76%,每对引物产生等位基因7～22个,条带分布100～1 000 bp。各种源相互间相似系数为0.653 8～0.951 9,平均0.830 5。引物组合ME1-EM6与ME7-EM7可将31个种源区分开。     

桂中地区长根菇高产栽培技术

长根菇(Oudemansiella radicata)别名小奥德蘑、大毛草菌.长根菇属于中温型菌类,是北温带常见的一种土生的木腐菌.近几年来消费者对于长根菇的喜爱渐增,为此笔者进行了长根菇栽培试验,主要研究广西桂中地区长根菇的高产栽培技术,取得了良好的效果.现特将栽培技术介绍如下.     

CBF转录因子及其在林木抗寒研究中的应用前景

CBF转录因子是一类受低温诱导的反式作用因子,广泛存在于各种植物中。它可以与启动子中CRT/DRE顺式作用元件特异结合,激活其下游冷应答基因COR的表达,从而提高植物的抗寒性。自CBF1基因被发现以来,关于CBF基因结构及功能方面的研究已有很多报道,为提高植物的抗寒性和培育抗逆新品种提供理论依据。该文介绍了CBF基因家族的结构特点、表达调控及抗寒作用机制,并展望了其在林木抗逆研究中的应用前景。     

不同墙体日光温室保温性能研究

为了确定合理的日光温室后墙材料与结构,2012年分别在睢宁、赣榆建造了不同墙体(普通空心砖墙、复合异质墙体、夹芯板墙体)构型的日光温室,并研究了不同墙体日光温室的增温、保温性能。结果表明:普通空心砖墙蓄热能力强,夜间保温效果好,但白天增温慢;夹芯板墙体热阻值大,白天升温较快,利于提高温室的最高温度,但夜间放热能力较弱,不利于夜间保温;复合异质墙体具有较好的热阻和蓄热能力,增温、保温性最佳。为使日光温室冬季获得较好增温保温效果,从节约成本方面考虑,建议选择1 cm内粉+24 cm空心砖+24 cm空心砖+10 cm聚苯乙烯泡沫塑料板+1 cm外粉为墙体的温室。     

泥质海岸盐碱地刺槐-杨树混交林改土效果研究

在北方泥质海岸盐碱地采用工程整地措施修筑台田,于台田上布置刺槐纯林、杨树纯林、刺槐—杨树混交林3种树种配置模式,对混交林及纯林的降盐改土效果进行研究。结果表明,11a后3种林分类型基本郁闭,保存率为63%～72%,郁闭度为0.6～0.7。混交林的树高、胸径优于纯林。3种模式脱盐作用范围在0—70cm土层;在50—70cm这一土层形成了养分亏缺层。混交林可提高林地土壤有机质含量;0—100cm全氮含量的土壤剖面分布规律与有机质相似,3种模式土壤全磷含量变幅不大,总体表现为磷素总量不足,有效性低。因子分析表明刺槐—杨树混交林降盐改土效果好于杨树纯林,也好于刺槐纯林,能够改善泥质海岸盐碱地土壤肥力状况,可作为一项成功的造林模式进行推广应用。     

软枣猕猴桃苹果复合果酒的澄清与稳定性研究

为研究软枣猕猴桃苹果混合果酒的澄清方式及其稳定性,利用明胶、果胶酶及壳聚糖3种澄清剂,对软枣猕猴桃苹果复合果酒进行单因素和复合澄清配方优化正交试验,并对澄清后的复合果酒进行冷热处理,结果表明:明胶、果胶酶及壳聚糖在复合澄清剂中的最佳添加量为明胶0.65g·L^-1、果胶酶0.85g·L^-1、壳聚糖0.45g·L^-1,处理后的果酒透光率达95.32%;且果酒在冷、热处理下均具有较高的稳定性,为混合果酒澄清处理及后期贮存时确保其稳定性研究奠定基础。     

基于时序深度学习的数控机床运动精度预测方法

由于数控机床精度演化规律难以通过数学建模分析,提出了一种基于时序深度学习网络的数控机床运动精度建模与预测方法。基于长短时记忆网络建立时序深度学习预测模型,利用相空间重构原理构建模型时序输入向量,采用多层网格搜索方法选择最优隐含层层数、隐含层节点数等模型参数,以BPTT方法训练模型;模型自动提取运动精度时间序列的时空特征,挖掘精度时间序列前后关联信息,对运动精度变化趋势进行预测。实验结果表明,基于时序深度学习网络的预测模型能够准确预测数控机床精度的衰退趋势,预测的最大相对误差不大于7. 96%,优于传统方法。