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试验选用临产前1个月的母猪及其仔猪为研究对象,研究在日粮中添加复方中药对母猪免疫和仔猪腹泻的影响。将12只临产母猪随机分为4组,每组3只,分别为对照组和3个给药组(低、中、高剂量给药组)。对照组仅饲喂日粮,低、中、高剂量组在饲喂日粮中分别添加0.3、0.6和0.9g/kg复方中药。分别在给药后第0、10、20和30天采集血液,用于测定IgG含量、CD3+含量和CD4+/CD8+值|在试验期内计算仔猪腹泻率和腹泻指数。结果表明,给药后第20、30天时,所有给药组IgG含量和CD3+含量均显著高于对照组(P<0.05)|中剂量组在用药后各测定日龄CD4+/CD8+值均显著高于对照组(P<0.05)|中剂量组和高剂量组仔猪腹泻率分别为9.78%和11.4%,均显著低于对照组(14.76%,P<0.05)|各给药组仔猪腹泻指数显著低于对照组(0.41,P<0.05),且各组之间均具有统计学差异(P<0.05)。这说明,在日粮中添加复方中药可以有效提高母猪免疫,降低和减轻仔猪腹泻的发生。
[关键词]复方中药|临产母猪|仔猪|免疫功能|腹泻 相似文献
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针对自然环境下橙子检测存在枝叶遮挡、相邻果实重叠等情况而导致检测效果差的问题,提出一种改进的YOLO v5方法。首先,在主干网络部分使用RepVGG(re-param VGG)模块替换原始C3模块,加强网络对特征信息的提取能力;其次,在颈部网络使用鬼影混洗卷积(ghost-shuffle convolution)代替原有的标准卷积,能够在保证精度的前提下,降低模型参数量;再次,在预测头前加入ECA(efficient channel attention)注意力模块,能够更加准确定位目标信息;最后,引入EIOU(efficient intersection over union)损失函数加速预测框的收敛,提高其回归精度。改进的YOLO v5网络在自然环境下的橙子检测中平均精度达到90.1%,相比于目前热门的检测网络CenterNet、YOLO v3和YOLO v4其在识别效果方面有一定的提升。可见,所提出的改进网络在橙子检测上更有优势,能为今后智能采摘机器人的研发提供理论支撑和技术参考。 相似文献
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一氧化氮在植物发育及植物–微生物互作中的作用机制研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
一氧化氮 (NO) 作为高活性信号分子,是调控植物生长发育的关键因子。NO可提高植物对非生物胁迫及生物胁迫的抗性,增强植物的免疫能力。最新的研究表明,NO在植物根系与微生物的互作过程中发挥着重要作用,NO能够促进植物根系与根瘤菌及丛枝菌根真菌形成共生体,从而提高植物对土壤氮磷养分的获取。NO作为信号物质调控植物对生物胁迫和非生物胁迫抗性的主要机制有:1) NO与活性氧系统互作,调节活性氧的水平,缓解氧化应激反应对植物的伤害;2) NO通过蛋白质的翻译后修饰,对植物免疫及抗逆过程进行调节;3) NO与多种植物激素互作,参与激素对植物生长发育的调节过程。而且NO可促进共生体的形成及发育相关基因表达,抑制免疫基因表达,通过NO与植物球蛋白 (phytoglobin) 的循环维持共生体的氧化还原水平及能量状态,从而促进植物–微生物共生关系。以往关于NO的研究主要集中在前3个方面,有关NO在植物–微生物互作中的作用机制的研究较少,NO参与植物–微生物互作机制的研究亟待加强。揭示NO增强植物抗逆性及其调节根系发育的机制,深入探究NO调控植物–微生物互作的机理,对于提高集约化作物生产体系中养分利用效率和作物生产力具有重要的理论与实践意义。 相似文献
6.
农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。 相似文献
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膜联蛋白是一类有效的内源性调节蛋白,在Ca2+存在的条件下与膜磷脂结合,参与细胞活动的多种功能,其与肿瘤发生、自身免疫性疾病、病毒和寄生虫感染等密切相关。作为膜联蛋白家族成员Annexin B1具有独特的氨基酸残基结构,与不同种属的寄生虫入侵特异性宿主密切相关。本文主要阐述了膜联蛋白的种类及膜联蛋白B1在猪囊尾蚴感染宿主机体过程中免疫逃避的作用,旨在探索其猪囊尾蚴感染的免疫逃避机制。深入对膜联蛋白B1和囊尾蚴之间相互关系的进一步了解,以及膜联蛋白B1在寄生虫免疫中更深入的研究,对寄生虫免疫逃避的生物学意义和寄生虫病诊断治疗提供了相关的策略。 相似文献
8.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别 总被引:1,自引:1,他引:0
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。 相似文献
9.
针对不同分类器对不同水果种类识别准确率的不均衡问题,提出一种基于多分类器DS证据理论融合的水果识别方法。该研究选择kaggle上fruits360数据集中的5种水果作为研究对象,首先对预处理后的5种水果图像的颜色、纹理、形状特征进行提取,分别选用BP神经网络、K均值、SVM三种分类器,结合被测图像在每种分类器上的识别结果和各个分类器对不同水果的分类准确率,构建基本概率函数(BPA函数),通过DS证据融合规则对分类器融合后对被测图像进行识别。试验结果表明:该方法对5种水果的识别平均准确率为95.2%,总体标准偏差为0.02993,在提高单分类器识别准确率的同时,解决了分类器对各种水果识别的不均衡问题。对10组测试集识别的平均准确率为93.5%,总体标准偏差为0.055,该方法对水果种类的识别更准确和稳定。 相似文献
10.
随着素质教育的不断推进,我国将高校精英教育转为大众教育,所有青年学生都有接受教育的机会。精准识别农村贫困生,以达到精准扶贫,是社会重点关心话题。随着互联网的不断普及,大数据分析系统越来越完善,可以利用大数据系统识别农村贫困生,从而达到精准扶贫目的。以衡水高校为例,在衡水高校利用大数据分析系统展开农村贫困生识别,可以进行精准扶贫,也能使助学金资助体系得到有效完善和更新。介绍了利用大数据信息系统识别衡水高效农村贫困生的意义,讲述高校贫困生资助现状;阐述大数据分析的衡水高校农村贫困生识别对策,为贫困生资助工作提供参考意见,促进衡水高校贫困资助工作发展。 相似文献