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1.
以湖北三峡库区秭归地区不同海拔伦晚脐橙(Citrus sinensis Osbeck ‘Lane late’ Navel)果实为试验材料,探讨了湖北三峡库区晚熟脐橙果实枯水防控栽培技术,进行了晚熟脐橙种植区域布局研究,结果表明,在湖北三峡库区,江南晚熟脐橙适宜区域化种植在海拔360 m以下,江北在海拔350 m以下。在适宜范围外,随海拔升高,晚熟脐橙果实品质下降,可食率、果汁率降低,酸下降快,化渣性变差,果实枯水加重。其次,探讨了晚熟脐橙果实枯水防控生产技术,冬季套袋试验效果好,果实枯水比率控制在5%以下,显著低于对照果实(枯水率50%),可有效减轻和防止晚熟脐橙果实枯水,而且套袋果实外观好,品质优。覆膜技术效果其次,果实枯水比率可以控制在20%以下,而且该技术简便、劳动量小且成本较低,可以在生产中应用。 相似文献
2.
草地贪夜蛾是一种世界性重大农业害虫,给玉米等多种主要粮食和经济作物造成严重危害。为实现对草地贪夜蛾的高效、绿色、持续防控,亟需筛选高毒力苏云金芽胞杆菌菌株资源。本研究以前期实验室储备的对斜纹夜蛾、小地老虎具有杀虫活性的363株野生菌株库为候选菌株,基于菌株杀虫基因差异及进化关系,去除冗余菌株后获得172株候选菌株。通过培养获取这些菌株胞晶混合物,进行杀虫蛋白定量后,测定杀虫活性,获得27株对草地贪夜蛾初孵幼虫具有较高杀虫活性的菌株,其中菌株B14-D2的杀虫活性最高,LC50为0.155 μg/g。克隆了该菌株中的cry1Ea3基因并在HD73-无晶体突变株中表达,Cry1Ea3蛋白对草地贪夜蛾初孵幼虫LC50为1.789 μg/g。本研究为新的Bt产品和杀虫基因的开发利用提供了丰富资源。 相似文献
3.
巢式群体可以利用多个亲本解析复杂性状的遗传机制。本研究利用1个共同亲本与6个基础亲本所配置巢式组合F2:3家系的种子脂肪含量数据,分析了花生脂肪含量的遗传模型,旨在探明不同的基础亲本组合中脂肪含量性状的遗传差异,为制定脂肪含量遗传改良的亲本选配和后代选择策略提供依据。6个组合的共同亲本为高脂肪含量的普通型大果品种豫花15号,其他6个基础亲本为不同脂肪含量和不同植物学类型的品种。结果表明,在不同杂交组合中脂肪含量的遗传模式有所不同,6个组合分别符合无主基因模型、1对主基因加性显性模型和2对主基因等显性模型3种遗传模式。各种遗传效应的估计值也各不相同,主基因遗传力从32%到80%,说明不同杂交组合中,控制脂肪含量的基因位点差异及其重组和分离方式不同。高脂肪含量双亲杂交后代的高脂肪含量个体较多,但主基因遗传力较低,不宜在早代实施表型选择;双亲脂肪含量差异较大的后代脂肪含量变异幅度更大,能够选择到不同脂肪含量的类型。本研究也表明,巢式组合具有较丰富的脂肪含量变异类型,揭示出脂肪含量性状遗传的复杂性和多基因调控的特点,为较全面地了解脂肪含量的遗传提供了基础。该巢式群体也将有助于进一步开展脂肪含量的QTL定位研究。 相似文献
4.
利用NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料和常规气象观测资料,以2016年7月18日出现在平凉的区域性暴雨为例,分析暴雨发生前对流层顶高度、温度以及各高度的垂直速度、位涡、风场变化特征.结果表明,暴雨发生前4d至前2d对流层顶高度有明显的下降,并于暴雨发生前2 d降至最低,最低为14.6 km,相反地,对流层顶温度在暴雨发生前5 d至前2 d开始上升,并于暴雨发生前2 d升至最高,可达-65.6℃.对流层顶高度在暴雨发生前2 d的空间形变主要体现在南北方向上,高度的经向梯度变化比纬向梯度变化明显;从纬向看,暴雨发生前2 d,2 PVU等位涡线可以向下发展至380 hPa附近,凹陷最明显,即暴雨发生前2 d平凉地区对流层顶会出现折卷现象,暴雨发生当天,上升运动最强盛,最大垂直速度可达-0.3 Pa/s;对流层顶高度下降主要原因是由高层向下侵入的高位涡冷空气及对流层顶折卷过程影响.以上结果表明,对流层顶附近异常信号对暴雨预测有较好的指示意义. 相似文献
5.
【目的】干旱是严重影响玉米生长发育进程的一个重要因素。挖掘玉米抗旱相关基因,通过转基因功能验证和转录组分析,解析关键基因在响应干旱胁迫过程中的分子调控机制,为抗旱分子育种和遗传改良提供理论依据。【方法】以玉米自交系B104(WT)为背景材料,利用农杆菌介导方法构建过表达ZmIBH1-1转基因株系(ZmIBH1-1-OE);通过对转基因植株进行草铵膦抗性筛选、标记基因和目的基因PCR检测,以及运用实时荧光定量PCR检测目的基因的表达情况,鉴定阳性植株和株系;以WT和ZmIBH1-1-OE转基因株系为材料,通过干旱处理(20% PEG6000),进行表型鉴定和耐旱生理生化指标测定,验证ZmIBH1-1的抗旱功能;通过对干旱胁迫下玉米4叶期转录组的比较分析,鉴定出差异表达的基因(differentially expressed genes,DEGs);结合DAP-seq(DNA affinity purification sequencing)分析,初步确定ZmIBH1-1蛋白直接调控与抗旱相关的下游靶基因,利用基因组可视化软件IGV(integrative genomics viewer)分析ZmIBH1-1蛋白结合候选靶基因的位置,然后通过Dual-Luciferase试验验证ZmIBH1-1蛋白与靶基因的调控关系。【结果】通过玉米遗传转化获得12个转化事件;T3代中,能同时检测到标记基因Bar和目的基因ZmIBH1-1的植株有458个,实时荧光定量PCR检测结果表明,ZmIBH1-1-OE中ZmIBH1-1的表达量显著高于WT,株系3和株系8表达量最高,将其自交获得T4代转基因株系用于后续试验。在干旱胁迫条件下,ZmIBH1-1-OE株系存活率、叶片相对含水量、叶绿素含量、可溶性蛋白含量及其生理生化指标(超氧化物歧化酶、过氧化物酶、过氧化氢酶活性)均显著高于WT,说明玉米中过量表达ZmIBH1-1赋予玉米更高的耐旱性。转录组分析结果表明,WT与ZmIBH1-1-OE株系在干旱胁迫下有1 214个差异表达基因;Gene Ontology(GO)功能富集分析结果表明,差异表达基因主要涉及生物过程、细胞组分和分子功能,如在生物过程中主要涉及到光合作用、应激响应、脱水响应等;KEGG富集分析表明,差异表达基因主要参与植物激素信号传导、新陈代谢等过程。结合转录组显著差异表达基因和DAP-Seq分析所得到ZmIBH1-1蛋白的靶基因,初步确定ZmIBH1-1蛋白直接调控与抗旱相关的11个候选靶基因,包括2个钙信号相关基因、3个半胱氨酸代谢相关基因、1个bHLH转录因子、1个应激响应蛋白、1个谷胱甘肽转移酶、1个氧化还原过程蛋白和2个乙烯响应因子;基因组可视化结果显示ZmIBH1-1蛋白可以结合靶基因启动子区;随后通过Dual-Luciferase试验进一步表明,ZmIBH1-1蛋白可以直接作用于11个候选靶基因,其中,ZmIBH1-1蛋白可以促进ZmCa-M、ZmSYCO、ZmbHLH54、ZmGlu-r1、ZmCLPB3和ZmP450-99A2的表达,抑制ZmAGD12、ZmCYS、ZmCYSB、ZmERF-107和ZmEIN3的表达。此外,在干旱胁迫下NAC、WRKY、MYB等转录因子在ZmIBH1-1-OE和WT株系中也存在差异表达。【结论】ZmIBH1-1的过表达可以增强玉米苗期的耐旱性;ZmIBH1-1蛋白通过直接调控乙烯信号通路中的ZmERF-107和ZmEIN3的表达提高玉米的耐旱性;ZmIBH1-1蛋白通过直接调控钙信号相关基因ZmCa-M和ZmAGD12增强玉米的耐旱性;ZmIBH1-1蛋白可能通过间接调控NAC、WRKY、MYB等转录因子响应干旱胁迫。 相似文献
6.
7.
探地雷达树木根系定位与直径估算 总被引:1,自引:1,他引:0
针对树木根系的探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)检测图像复杂、解译困难、自动化程度低且精度不高等问题,该研究提出了一种基于YOLOv3的树根自动识别和参数估计的方法。通过不同的根预埋试验分析了根直径、掩埋深度和朝向对根系识别和预测的影响,对比评估了在复杂现场环境下该方法与商业软件常用的阈值分割方法的识别效果。结果表明算法可实现根系自动提取和双曲线顶点定位,对根双曲线的识别准确率和召回率分别达到了96.62%和86.94%,根系参数预测的总平均相对误差在10.57%以内。该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性,可实时地对树木根系进行检测并进行根系参数预测,对树木根系无损检测具有重要意义。 相似文献
8.
9.
整合素β3作为整合素超家族的一员,在早期胚胎发育和胚胎附植中发挥着重要作用。为探究牦牛繁殖周期各阶段输卵管不同部位中整合素β3的表达情况,本研究采集繁殖周期不同阶段(卵泡期、黄体期和妊娠期)雌性牦牛的输卵管组织,按照输卵管不同部位(峡部、壶腹部和漏斗部)将试验材料分为九组,通过实时荧光定量PCR(qRT-PCR)和蛋白免疫印迹(WB)检测整合素β3基因和蛋白在繁殖周期各阶段输卵管不同部位中的表达水平,运用免疫组织化学法对整合素β3进行定位。结果显示,在繁殖周期各阶段中,输卵管峡部的整合素β3表达量均显著高于壶腹部和漏斗部。在峡部中,整合素β3的表达量在妊娠期最高,黄体期最低;而在壶腹部和漏斗部中,整合素β3的表达量在卵泡期最高。免疫组织化学结果显示,整合素β3主要分布于牦牛输卵管的肌层、浆液腺、基细胞、黏膜上皮的分泌细胞、纤毛细胞中。综上所述,整合素β3在牦牛繁殖周期各阶段输卵管的不同部位均有表达,且存在表达差异,由此推测整合素β3对牦牛受精以及早期胚胎的发育发挥着重要作用。本研究结果为进一步探索整合素β3对牦牛生殖繁育的作用提供了理论依据。 相似文献
10.
基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3(YOLO v3-SE)的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。 相似文献