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1.
齐斌文 《绿色科技》2021,(6):202-204,218
采用文献资料法对食用菌多糖抗运动疲劳的研究进展情况进行了研究。结果表明:食用菌多糖提取方法不同而食用菌多糖的提取率也不相同,超声波法+复合酶法及微波法提取食用菌多糖提取率较高,2种方法科学合理的结合提取食用菌多糖以及不同产地、品种和不同部位提取率是未来学者们需要研究的领域;目前,只是对极少部分食用菌多糖抗运动疲劳进行了研究,研究对象(动物)、模型、指标、评价单一而没有确定最佳剂量的时间而没确定的量。为此,提出了未来应加强和重视食用菌多糖抗疲劳运动多食用菌、多对象(尤其是人)、多模型、多指标、多评价、最佳剂量的研究以及量-效、构-效关系的研究建议。  相似文献   
2.
山丹县林业重点工程造林树种优选及提高造林质量措施   总被引:1,自引:0,他引:1  
指出了山丹县林业重点工程造林是当前最重要的生态环境保护策略,能够起到调节水文的作用,必须加大对其的研究重视程度。基于此,分析了山丹县林业重点工程造林树种优选的措施,提出了因地制宜、科学选种,以及符合水土保持的选择原则两点策略。探讨了山丹县林业重点工程提高造林质量的措施,包括:合理排布林业造林布局、完善造林前准备工作、引入抗盐碱造林技术以及调整林业造林防护管理模式,这些措施对提高山丹县林业造林质量具有良好的促进作用。  相似文献   
3.
基于无人机影像的天山云杉林树高提取及蓄积量的反演   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】提取影像高程数据建立模型反演天山云杉林分蓄积量,为天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰西森林公园的天山云杉(Picea Schrenkiana var. tianshanica)为研究对象,无人机航拍影像与样地每木检尺为数据源,使用点云分类与克里金插值法提取无人机影像高程数据得到天山云杉树高,根据样地实测数据建立胸径树高模型,最终根据胸径树高模型反演天山云杉林林分蓄积量。【结果】利用无人机影像提取树高与实测树高存在显著正相关关系,提取平均精度为88.42%,建立天山云杉胸径-冠幅模型的相关系数为0.696,而胸径-树高模型的相关系数为0.730;验证胸径-树高模型,计算RMSE值为12.386,拟合效果显著。基于胸径-树高模型反演林分蓄积量精度为87.66%,与实测值比对,残差值大部分落在(-2,+2)残差区间。【结论】采用局部最大值算法对天山云杉林树高信息的提取效果较好,建立胸径-树高模型弥补了无人机不能对胸径直接测量的缺陷,进而反演天山云杉林林分蓄积量。  相似文献   
4.
当前,能够实现作物表型参数高效、准确的测量和作物生育期表型参数的动态量化研究是表型研究和育种中亟待解决的问题之一。本研究以棉花为研究对象,采用三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序点云数据,针对棉花植株主干的几何特性,利用随机抽样一致算法(RANSAC)结合直线模型完成主干提取,并对剩余的点云进行区域增长聚类,实现各叶片的分割;在此基础上,完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计。针对多时序棉花激光点云数据,采用匈牙利算法完成相邻时序作物点云数据的对齐、叶片器官对应关系的建立。同时,对各植株表型参数动态变化过程进行了量化。本研究针对3株棉花的4个生长点的点云数据,分别完成了主干提取、叶片分割,以及表型参数测量和动态量化。试验结果表明,本研究所采用的主干提取及叶片分割方法能够实现棉花的枝干和叶片分割。提取的株高、叶长、叶宽等表型参数与人工测量值的决定系数均趋近于1.0;同时,本研究实现了棉花表型参数的动态量化过程,为三维表型技术的实现提供了一种有效的方法。  相似文献   
5.
为探究酸性乙醇溶液(乙酸+乙醇+水)提取莲衣粉(LSPW)多酚的最佳工艺,明确莲衣粉多酚提取物(PEL)作为天然食品抗氧化剂的应用潜力,本研究在单因素试验基础上,通过响应面分析法优化莲衣粉多酚的提取工艺,并对PEL进行体外抗氧化研究。结果表明,莲衣粉多酚的最佳提取工艺为乙醇浓度41%、液料比59 mL·g-1、乙酸添加量1.56 mL·100mL-1、提取温度70℃、提取时间20 min。在此条件下,莲衣粉多酚得率达9.65%。PEL的多酚含量达24.03%,且其具有较强的清除DPPH自由基(IC50=0.032 mg·mL-1)、还原Fe3+(eq=268.64 mg AAE·g-1)的能力,抑制脂质氧化能力分别相当于叔丁基对苯二酚(TBHQ)、叔丁基羟基茴香醚(BHA)的37.12%、39.20%(硫氰酸铁法)与72.92%、67.60%(硫代巴比妥酸法)。本研究为莲衣粉多酚的开发利用及PEL作为潜在的天然食品抗氧化剂提供了理论基础。  相似文献   
6.
为建立快速溶剂萃取技术提取食药用真菌多糖的新方法,以猪苓、茯苓为研究对象,采用单因素及正交实验优选快速溶剂萃取法提取多糖的最佳工艺条件。结果表明,快速溶剂萃取法用于猪苓多糖提取的最佳工艺参数为提取温度110℃,提取压力110 bar,提取时间20 min,循环2次,在此条件下,猪苓多糖的含量为(7.8684±0.1096) mg/g。快速溶剂萃取法提取茯苓多糖的最佳工艺参数是提取温度110℃,提取压力120 bar,提取时间25 min,循环2次,在此条件下,茯苓多糖的含量为(8.6965±0.1087) mg/g。快速溶剂萃取技术能够快速、准确地适用于2种食药用真菌多糖的提取。  相似文献   
7.
基于机载高光谱端元提取分析棉花生长期光谱变化   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】棉花在不同生长期的波谱曲线变化具有规律性,研究其时间序列上的反射光谱变化趋势与规律并监测长势,为基于无人机多光谱、高光谱遥感的作物长势监测提供借鉴和参考。【方法】使用多旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪,获取棉花从花期到后期之间的高光谱影像。使用纯净像元指数算法和最大单形体体积算法进行端元提取,并以SR-3500光谱仪采集的地面光谱曲线为标准,光谱角度为评价指标,依次从端元提取算法效果、不同航高数据对比、光谱相关性、多期光谱曲线变化趋势等分析。【结果】最大单形体体积算法在60、80、100 m航高下波谱角度结果分别为0.065 8、0.065 9、0.067 7,相较于纯净像元指数算法结果更接近地面光谱仪数据,具有较优的相关性(R2均在0.99以上),且能更好地提取小样本端元。航高对端元提取的影响较小,同种算法在不同航高下提取结果差异均在2%以下。不同生长期棉花波谱曲线变化呈规律性,吸收谷与红边值在7月中旬到达峰值。标准植被指数与比值植被指数在7月上中旬达到最大值(0.841 7、11.630 5),增强型植被指数、差值植被指数、优化土壤调节植被指数在7月中下旬达到最大值(0.818 9、0.501 3、0.501 2)。【结论】最大单形体体积算法可较好的从棉花高光谱影像中提取出棉花波谱曲线,且100 m为较优的无人机数据采集航高。棉花在7月光合作用最大,对红光的强吸收、近红外波段强反射现象最为明显。  相似文献   
8.
基于传统的酸性酚—异硫氰酸胍—氯仿一步提取法,比较分析多种优化操作步骤,摸索出一种高质量提取体质量为80~150 g草鱼肠系膜脂肪组织总RNA的改良方法。试验结果显示,相较于肝脏、脾脏、肠道等脏器组织,草鱼肠系膜脂肪组织RNA丰度低,且极易在样品前处理阶段出现顽固性降解问题。探索发现,将取样量增至约30 mg,可提升RNA产量以满足常规试验需求。针对降解难题,改良常规的样品前处理技术流程,采用鲜样液氮速冻,冻样直接放入TRIzol试剂中裂解,并即刻进行长时间机械匀浆,时长约3 min等核心操作步骤,可显著降低脂肪组织样品RNA的降解。Agilent生物分析仪检测结果显示,改良方法提取的草鱼肠系膜脂肪组织RNA完整度高,关键RIN值为8.7~9.0。研究推测,长时间机械匀浆所形成的持续剪切冲击力或许有助于TRIzol试剂中的异硫氰酸胍等成分突破油滴阻碍而有效抑制内源性RNA酶。本方法提取的草鱼脂肪组织总RNA质量可满足高通量转录组测序要求。  相似文献   
9.
刘宁  赵国  刘刚 《农业工程学报》2021,37(18):232-243
溶出伏安法具有分析速度快、成本低、灵敏度高等优点被广泛应用于检测土壤重金属含量,但在检测土壤重金属时,溶出伏安检测精度会受到多方面因素的影响。该文在介绍溶出伏安法工作原理的基础上,从伏安参数、试验条件和土壤物质成分三方面阐述溶出伏安法检测土壤Pb2+和Cd2+为的影响因素,解析各因素的影响机理,归纳影响削弱方法的研究进展。研究结论为:方波脉冲阳极溶出伏安法最常用于检测土壤Pb2+和Cd2+,伏安参数包括脉冲幅值、电压增量和脉冲频率,试验条件包括沉积时间、沉积电压和支持电解质种类及其pH值,土壤成分主要干扰因素包括非目标重金属和有机质。针对伏安参数和试验条件的影响可以设计优化试验有效削弱。针对非目标重金属和有机质的干扰影响,目前研究还没有提出有效的削弱方法。最后,展望了溶出伏安法检测土壤重金属的未来发展方向。  相似文献   
10.
针对传统实体关系抽取方法中主体特征与句向量难以有效融合、现有BIO标注策略难以有效处理重叠关系的问题,提出一种基于BERT和双重指针标注的家禽疾病诊疗文本实体关系联合抽取模型(Joint extraction of entity relationship of poultry disease diagnosis and treatment text,JEER_PD)。JEER_PD使用双重指针标注(Dual-pointer labeling, DPL)策略,建立头、尾2个指针标注器,一次性标注出所有实体的开始和结束位置;引入CLN(Conditional layer normalization)网络层,强化主体抽取任务与客体关系联合抽取任务之间的联系;利用概率平衡策略PBS对抗正负类标签类别失衡,以加速模型收敛。实验表明,JEER_PD准确率、召回率和F1分别为97.69%、97.59%和97.64%,3项指标较现有方法均有显著提升,说明JEER_PD能够快速、准确地抽取家禽疾病诊疗复杂知识文本中的实体关系三元组。  相似文献   
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