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1.
旨在对制备的甘露糖修饰的壳聚糖聚乳酸-羟基乙酸共聚物[poly (D,L-lactide-co-glycolide),PLGA]纳米微球作为口蹄疫病毒(foot-and-mouth disease virus,FMDV)核酸疫苗递送载体进行评价。采用西佛碱反应和元素分析制备具有一定取代度的甘露糖修饰的壳聚糖衍生物(mannose modified chitosan,MCS),然后,经双重乳化挥发法制备得到甘露糖修饰的壳聚糖PLGA纳米微球(MCS-PLGA-NPs)。采用纳米粒径仪检测MCS-PLGA-NPs粒径分布和表面电势(zeta)、扫描电镜考察其形态、琼脂糖凝胶电泳观察其对质粒的吸附和吸附质粒后抵抗核酸酶降解能力、CCK-8法检测MCS-PLGA-NPs的细胞毒性、激光共聚焦观察巨噬细胞对MCS-PLGA-NPs-质粒DNA复合物的摄取、荧光显微镜和Western blot验证MCS-PLGA-NPs加载质粒DNA在细胞中的表达。元素分析结果表明,成功制备了取代度为5%~10%的MCS。纳米粒径测定和扫描电镜结果表明,MCS-PLGA-NPs的zeta为正值、粒径分布均匀且形态规则呈球形。琼脂糖凝胶电泳结果显示,MCS-PLGA-NPs吸附质粒的能力随着其质量的增加而增强并且可以在一定程度上抵抗核酸酶降解质粒DNA。在细胞毒性试验中,不同浓度的MCS-PLGA-NPs与RAW264.7细胞共孵育24 h后,细胞存活率仍在85%以上。在细胞摄取试验中,用激光共聚焦显微镜可以明显观察到质粒DNA结合到纳米微球表面被RAW264.7细胞摄取。荧光显微镜和Western blot试验证明MCS-PLGA-NPs加载质粒DNA可以在细胞中进行表达。综上表明,本研究成功制备了MCS以及具有递送核酸疫苗能力的MCS-PLGA-NPs,为FMDV核酸疫苗的递送研究提供了新的方向和见解,也为该递送载体携带特定抗原靶向抗原递呈细胞表面甘露糖受体以及应用于动物免疫的研究奠定基础。 相似文献
2.
本研究通过对甘肃省不同地区陇东苜蓿(Medicago sativa.Longdong)人工草地多年监测,采用综合评价法分析比较其在甘肃不同种植区的营养价值。结果显示:陇东苜蓿在甘肃不同种植区各营养指标高低存在差异,粗蛋白质(CP)含量以庆阳市宁县早胜镇(QYZ)最高,为18.87%|粗脂肪(EE)含量以白银市靖远县箬笠乡(BYR)最高,为2.79%|粗灰分(ASH)含量以武威市民勤县蔡旗乡(WWC)最高,为12.46%,酸性洗涤纤维(ADF)含量以庆阳市宁县春荣乡(QYC)最高,为43.99%,中性洗涤纤维(NDF)含量以定西市通渭县平壤镇(DXP)最高,为53.20%,P含量以张掖市高台县碱泉村(ZYJ)最高,为0.29%,Ca含量以民勤县蔡旗乡(WWC)最高,为2.15%。采用灰色关联度法综合分析,陇东苜蓿在13个产地的灰色关联度值为0.521 ~ 0.792,以武威民勤关联值最高,为0.792,综合评价最好,其次是白银靖远,关联值为0.7743。本研究对陇东苜蓿的推广种植有一定的参考价值。
[关键词] 陇东苜蓿|不同种植区|营养价值|综合评价 相似文献
3.
便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验 总被引:3,自引:2,他引:1
为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。 相似文献
4.
缢蛏作为沿海滩涂养殖的主要经济贝类,营养价值高、生长快、资金周转快、经济效益显著,但近几年缢蛏养殖死亡现象日趋严重,给养殖户造成了很大的经济损失。1总结缢蛏死亡原因1.1滩涂老化缢蛏属埋栖类贝类,其生长和存活除受到水质状况的制约外,与底质环境的质量也密切相关。由于连续多年的缢蛏养殖,有些养殖区滩涂老化,自然生产能力下降现象十分突出。 相似文献
5.
针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法(多卷积神经网络融合DXNet模型)。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。 相似文献
6.
在危机中育新机,于变局中开新局。面对2020年初来势汹汹的新冠肺炎疫情,广西农垦集团步履坚定,找准靶心,全力聚焦“三个一批”(培育一批利润贡献企业、培育一批营收贡献企业、出列一批亏损企业),全力搬掉农垦“蛋糕偏小大山”,集团实现逆势增长,预计全年营收突破150亿元,利润6.2亿元,营收利润创历史新高。2020年,广西农垦改革被农业农村部遴选为全国农垦唯一的“党的十八届三中全会以来农村改革任务落实典型案例”。 相似文献
7.
旱作区不同降水年型垄作覆盖下冬小麦土壤水分动态变化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用长期定位试验,为探明豫西旱区一年两熟制不同降水年型垄作覆盖下底墒对冬小麦生产的影响,以及垄作覆盖下冬小麦土壤水分动态变化和运移规律,研究了不同降水年型垄作覆盖下冬小麦耗水量、降水利用效率、全生育期土壤含水量变化,以及冬小麦播种和收获时土壤含水量的垂直变化.结果表明:不同降水年型垄作覆盖冬小麦耗水量和降水利用效率与对照间的差异表现为欠水年<平水年<丰水年,冬小麦不同生育期0~200 cm土壤含水量、播种和收获时的土壤含水量垂直变化与对照间的差异均表现为欠水年>平水年>丰水年.冬小麦不同生育期0~20 cm土壤含水量与对照间差异则表现为平水年>欠水年>丰水年.说明豫西旱区一年两熟制冬小麦产量受底墒和生育期降雨分布的影响较大,垄作覆盖具有提高蓄水保墒和土壤供水的能力,尤其是0~20 cm耕层土壤在受旱的情况下垄作覆盖有较好的保墒效果.丰水年降雨充沛在一定程度上削弱了耕作措施的应用效果. 相似文献
8.
【目的】对比分析覆膜与无膜滴灌棉田土壤水分在时间维度上以及空间维度上的运移规律,为棉花精准灌溉、无膜棉栽培技术提供理论依据与技术支撑。【方法】以膜下滴灌和无膜滴灌作为试验处理,采用5TE土壤水分温度传感器实时采集棉花全生育期土壤水分数据,采用Voxler和Surfer等软件对土壤水分网格数据进行时空插值、3D可视化以及切片。【结果】膜下滴灌土壤水分含量整体高于无膜滴灌处理;垂直方向上,膜下滴灌各不同深度土层间的运移加快,土壤水分含量随着深度增加而增加,在底层土壤(80~100 cm)水分含量最多,而无膜滴灌各土层间的土壤水分交流不活跃,水分主要集中表层土壤(0~20 cm);水平方向上,2种处理的近根系和远根系土层的土壤水分含量无显著差异;时间维度上,随着棉花生育进程的推进,膜下滴灌处理的土壤水分含量总体呈现上升的趋势,土壤水分消退速率在滴灌前(6月20日)为3×10-4 m3/(m3·d),6月20日至8月11日(滴灌后)维持在30×10-4 m3/(m3·d),8月11日至8月26日增至30×10-4 m3/(m3·d),8月26日(最后1次滴灌)后降低至30×10-4 m3/(m3·d),而无膜滴灌处理的土壤水分变化较为平稳,滴灌前水分消退速率在0.7×10-4 m3/(m3·d),滴灌后为10×10-4 m3/(m3·d)。【结论】覆膜处理能使土壤水分从表层向下运移,底层(80~100 cm)水分最多;而水平方向上,2种处理的近根系和远根系土壤水分无明显差异;时间维度上,覆膜处理提高了滴灌棉田的土壤水分的变化波动,使其水分消退速率增加,无膜处理的水分消退速率却保持稳定。 相似文献
9.
姚建云 《中国农业文摘-农业工程》2023,35(5):34-37
摘要:对民勤县人参果产业发展条件及现状作概述,提出了民勤县人参果开展品种引进提纯,优化品种结构;合理布局种植区域,调整优化茬口安排;建设高质量育苗中心,县内实现统一供苗;推行标准化生产技术,进行绿色有机生产; 打造民勤人参果品牌,提升产品知名度;建设分拣包装中心,实现产品分级包装销售;发展冷链储藏和深加工,延长销售期限和产业链的建议。提出了人参果产业可持续发展的意见建议,定位了民勤县人参果育苗中心的发展前景,分析了民勤县人参果产业发展的前景。 相似文献
10.
基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 总被引:6,自引:5,他引:1
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。 相似文献