丛生竹林下竹荪富硒菌棒覆土栽培技术

在丛生竹林下对不同基质配方和硒浓度菌棒进行埋棒栽培以及覆土方式栽培试验，结果表明，菌棒不同基质配方对竹荪产量及其营养成分有显著影响，而且三列浅沟形和双列龟背形2种覆土方式有利于提高竹荪产量。改良基质配方菌棒竹荪产量比常规配方提高约50%；在添加外源硒质量分数为0~2.0 mg/kg的浓度范围内，竹荪子实体产量先随着硒浓度的增加而逐渐增加后再有所降低，基质中添加1.5 mg/kg硒肥比不添加产量提高了195.30%。基质中添加硒质量分数为1.0~2.0 mg/kg的硒肥可以较显著地提高竹荪花的硒含量，其干物质中硒含量平均值从约2.50 mg/kg提高到8.05~13.30 mg/kg，外源硒肥利用率达到9.70%~15.36%。菌棒不同基质配方对竹荪子实体的粗蛋白及粗多糖含量有明显影响，改良配方竹荪蛋与竹荪花的粗蛋白含量是常规配方的1.21和1.29倍，其粗多糖含量是常规配方的4.81和1.35倍；基质中添加硒肥与不添加硒肥相比，竹荪蛋与竹荪花中粗蛋白含量分别增加了40.90%和14.30%。在硒质量分数为1.0 mg/kg的竹荪菌棒林下覆土栽培试验中，三列浅沟形覆土方式单位面积鲜竹荪蛋产量最高，为10.27 kg/m²；双列龟背形覆土方式单个菌棒的鲜竹荪蛋产量最高，达1.40 kg。三列浅沟形和双列龟背形2种覆土方式基质生物转化率分别为93.00%和94.14%，达到了较高水平。     

玉米茎秆抗倒伏遗传的研究进展

茎秆倒伏严重影响玉米产量、品质和机械化收获,是当前玉米生产和育种亟待解决的主要问题之一。加强对玉米茎秆抗倒伏性的研究,对提高品种抗倒伏能力具有重要意义。本文综述了玉米茎秆倒伏的主要影响因素及其遗传特征。茎秆倒伏与茎秆自身的强度密切相关。茎秆强度越高,抗倒伏性越强。茎秆强度受茎秆所处的发育阶段、茎秆内部结构和外部形态,及其细胞壁成分等影响。处于分生组织的茎秆细胞分裂旺盛,较易折断,而进入生殖生长后,茎秆表皮、厚壁组织增厚,维管束发育成熟,对茎秆的支撑作用增强。茎秆细胞壁的主要成分——纤维素、半纤维素、木质素、可溶性糖、无机物等均可提升茎秆强度。目前,研究者借助高通量表型平台,利用玉米连锁群体和自交系群体,采用各种定位方法,鉴定到一系列影响茎秆形态、强度、细胞壁成分的相关QTL和候选基因。研究表明,基于单倍型的QTL定位方法比基于单个SNP的定位效果好。一致性QTL分析将不同遗传群体的研究整合到一起,能够提高QTL结果的通用性。茎秆强度的遗传基础复杂,受微效多基因控制,位点间具有加性效应。茎秆成分QTL中的候选基因涉及细胞壁代谢、转录因子、蛋白激酶等。MAIZEWALL是玉米细胞壁相关基因的重要数据库。目前该数据库包含1 156个玉米细胞壁生物学相关的候选基因,为该领域的深入研究提供强大的资源。已鉴定到一系列影响玉米茎秆细胞壁成分、茎秆形态和强度的基因,其功能涉及纤维素合成路径,如纤维素合成酶类、Cobra类、糖基转移酶和核糖转运蛋白类;苯丙烷路径基因,如控制bm1—bm5的相关基因;植物激素类,如赤霉素、生长素、油菜素甾醇相关基因;转录因子如NAC、MYB;miRNA（ZmmiR528）以及F-box基因（stiff1）等。今后应积极探索不同发育时期玉米茎秆倒伏的力学机制;广泛发展自然群体或育种群体进行遗传分析;采取多种定位策略,提高抗倒伏相关基因鉴定的功效;针对优良等位基因,开发各类分子标记,加强抗倒伏分子标记辅助选择。本文将为玉米茎秆抗倒伏遗传机制解析及抗倒伏玉米品种的分子育种提供参考。     

考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型

【目的】优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能。【方法】提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数。依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标函数。利用遗传算法对上述问题进行了优化求解,并给出了编码方案。【结果】在分水口等间隔布置时,轮灌分组按轮灌分组数等间隔安排所需功率最小,优化后的水头损失系数可以减小到没有优化前的0.772倍。【结论】本研究模型不仅适用于恒定流量的组合优化,也可应用于不同分水口的所需水量不同的随机灌溉以及恒压供水的优化中。     

镇江长江豚类省级自然保护区水域生态修复效果的监测与评价

自2006年以来,长江豚类极度濒危的生存状况得到广泛关注,在其自然保护区实施一系列生态修复工程,为镇江长江豚类省级自然保护区内的江豚提供良好的生存环境。于2015—2018年在和畅洲水域建设生态浮岛、人工鱼巢和放流底栖动物进行水域生态修复,对生态修复工程进行跟踪监测和效果评价。结果表明：生态浮岛的建设可提高区域内浮游植物和浮游动物的生物多样性和群落结构复杂程度;人工鱼巢对产黏性卵鱼类具有一定增殖效果,增殖种类主要为鲤、鲫、䱗和黄尾鲴;生态浮岛和人工鱼巢的建设对鱼类均有较好的聚集效果;底栖动物增殖放流显著增加了放流物种的丰度、生物量及保护区底栖动物群落生物量,增殖放流效果评价为中等。该自然保护区水域生态修复效果明显,为工程施工影响下水生生物保护区生态修复提供科学依据。     

草鱼肠系膜脂肪组织高质量总RNA提取方法的研究

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。     

基于BP神经网络的柴油发动机特性建模

建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。     

鹿肚耳与3种木耳的营养价值评价

综述皱木耳Auricularia delicata新品种"鹿肚耳"的形态特征和食用特点,测定其与黑木耳、毛木耳、毛木耳白色变种"玉木耳"人工栽培子实体的基本营养成分、矿质元素含量和氨基酸组成,评价其营养价值。结果表明:鹿肚耳热量235 kJ/100g、蛋白质7.21 g/100g、脂肪1.5 g/100g、碳水化合物48.4 g/100g、总膳食纤维29.3g/100g,含有5种常量元素、5种必需微量元素,其中,硒元素含量是黑木耳的4.6倍;含有人体所需的8种必需氨基酸,氨基酸化学评分(CS)和氨基酸评分(ASS)分别为12和18.86,色氨酸为其限制性氨基酸;蛋白质综合评价低于其他3种木耳。     

水稻赖氨酸含量测定方法改进及其最优动态分类研究

赖氨酸是水稻营养成分中第一限制性氨基酸。为优化赖氨酸的测定方法,设置了本试验,通过超声振荡器取代普通振荡器,进行300W超声功率下酰化用时及染料结合反应用时的研究。结果表明,最佳酰化用时为15 min,染料结合用时为90 min。与国标法相比,优化后的方法酰化用时变长、染料结合用时变短,测定总用时明显缩短,但测定结果和试验精度更高。可见,采用超声波振荡代替传统振荡器振荡能改进赖氨酸的测定方法。另外,采用最优动态聚类法对赖氨酸含量进行分类,能防止人为分类的不确定性,做到分类方案的最优化。     

Genetic analysis and QTL mapping of growth period traits and plant height traits in soybean recombinant inbred lines from Dongnong 47 × PI 317334-B

High and stable yield is the main goal of soybean genetic improvement. In this study, association analysis was used to detect the quantitative trait loci (QTL) for the plant height, and soybean growth period using 182 SSR markers in the RIL population of 136 F_4:8 lines, which developed from a cross between photoperiod-insensitive cultivar ‘Dongnong 47’ and photoperiod-sensitive variety PI317334–B. The results showed that 33 QTLs related to soybean growth period and plant height traits were detected by compound interval mapping, and were located on 12 linkage groups including N, C1, C2, J, D1a, B2, E, G, A2, O, L, I, with the contribution rate of 7.85–33.84%. These QTL loci and linkage markers related to soybean photoperiod sensitivity, would be helpful to identify key genes that control soybean photoperiod sensitivity, and provide an important basis for the breeding of new photoperiod-insensitive soybean varieties based on molecular design breeding.