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1.
Takumi Kayukawa Kenjiro Furuta Kiyoaki Yonesu Takayoshi Okabe 《Journal of Pesticide Science》2021,46(1):53
Juvenile hormone (JH) is an insect-specific hormone that regulates molting and metamorphosis. Hence, JH signaling inhibitors (JHSIs) and activators (JHSAs) can be used as effective insect growth regulators (IGRs) for pest management. In our previous study, we established a high-throughput screening (HTS) system for exploration of novel JHSIs and JHSAs using a Bombyx mori cell line (BmN_JF&AR cells) and succeeded in identifying novel JHSIs from a chemical library. Here, we searched for novel JHSAs using this system. The four-step HTS yielded 10 compounds as candidate JHSAs; some of these compounds showed novel basic structures, whereas the others were composed of a 4-phenoxyphenoxymethyl skeleton, the basic structure of several existing JH analogs (pyriproxyfen and fenoxycarb). Topical application of seven compounds to B. mori larvae significantly prolonged the larval period, suggesting that the identified JHSAs may be promising IGRs targeting the JH signaling pathway. 相似文献
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准确预测不同区域杂交中稻开花期与自然极端高温发生期相遇的概率,有利于制定当地水稻生产避险高产稳产技术。以四川省推广的22个杂交中稻新品种为材料,在四川盆地东南部不同生态点开展品种生态适应性试验,研究了基于经度、纬度和海拔高度的杂交中稻开花期受自然极端高温伤害风险的预测方法。结果表明,杂交中稻齐穗后第5天日序与经度呈显著负相关,与海拔高度呈极显著正相关,与纬度相关性不显著。建立的基于经度(x1)和海拔(x3)预测水稻齐穗后第5天日序的回归模型,F值为13.25**~13.56**,决定程度高达0.8688~0.8715。该模型经多个品种连续2年在6个生态点的验证,实测值与预测值1∶1回归模型的决定系数高达0.8362~0.8641,实测值与预测值之间的均方根差(RMSE)值为0.83%~1.18%,预测值与实测值之间具有较好的一致性。将本研究建立的齐穗期与地理位置关系模型与作者等先期建立的基于地理位置(纬度:x2、海拔:x3)预测≥35℃最早发生期预测模型相结合,探明了不同地理位置杂交中稻开花期受极端高温伤害的机率。利用地理位置信息可准确预测杂交中稻开花期受极端高温伤害的风险程度,具有较好的生产适用性。 相似文献
5.
为获得天蓝苜蓿单倍体再生植株,本研究以野生天蓝苜蓿花药为外植体,采用正交设计L16(44)筛选适宜天蓝苜蓿愈伤组织诱导培养基,比较不同基本培养基及生长调节剂组合筛选适宜的分化培养基,并用1/3MS、1/2MS和MS添加不同浓度的NAA研究不定生根。结果表明:天蓝苜蓿现蕾15~25 d的花药其愈伤组织诱导效果最好,高达60.5%。4℃低温预处理2~4 d有利于愈伤组织诱导,诱导率达77.2%。适宜花药愈伤组织诱导的培养基为NB+2,4-D 1.0 mg/L+NAA 0.5 mg/L+6-BA 0.5 mg/L+TDZ 1.0 mg/L,诱导率达78.5%。比较不同基本培养及生长调节剂的不同组合发现,NB培养基愈伤组织分化效果优于B5和MS,NB+NAA0.5 mg/L+6-BA 2.0 mg/L适宜愈伤组织的分化,分化率为66.3%。不定芽在1/3MS+NAA 0.5 mg/L中培养,生根率最高,为86.55%。本研究建立了天蓝苜蓿花药培养再生体系,获得了单倍体植株,为天蓝苜蓿的育种实践及基因组学研究提供基础材料。 相似文献
6.
工夫境界是研究中国哲学的核心内容之一。以工夫境界解读中国茶道哲学,有助于进一步理解中国茶道哲学的工夫与境界。中国茶道哲学的核心在"和"。茶人通过一系列的工夫持守,力求进入到"和"境界。在"和"的工夫境界观照下,茶人的生命体验与心灵体验高度凝结,进以凸显中国哲学与文化中独有的"天人合一"思想,使中国茶道哲学思想提升了又一高度。 相似文献
7.
与茶叶的故乡中国相比,美国的茶饮历史并不算悠久。然而,美国人钟爱饮茶,并形成了独特的美国茶文化。可以说,茶改变着美国人的生活,美国人也改变着茶。本文将从殖民地时期的饮茶文化、美国人对饮茶文化的拓展、茶对美国独立进程的影响、茶贸易与美国经济及对外关系、茶对美国文化的丰富五个方面对茶文化在美国的传播与影响进行多维解读,帮助人们更好地了解美国茶文化。 相似文献
8.
Hui Wang Ahui Yang Guang Yang Hongyu Zhao Futi Xie Huijun Zhang Haiying Wang Xue Ao 《中国油料作物学报(英文)》2021,6(1):41-49
In order to simplify the workload and find a reliable method for screening soybeans with different phosphorus(P)efficiencies,47 soybean varieties were screened from 90 varieties according to yield under normal phosphorus,and 10 indicators including root phenotype,phosphorus utilization efficiency at the seedling stage and yield were measured.Through single-index cluster analysis,the performance value and relative value of the abovementioned indexes under low-phosphorus conditions were analyzed,and then,the combined indexes were analyzed by principal components method.The membership function method and the cluster analysis method was used to calculate and analyze the comprehensive score value.Three indexes of root P utilization efficiency(X1),relative value of root P utilization efficiency(X2),and root volume(X3)under low P at the seedling stage were selected as the most consistent with the yield screening results under low P condition,and the mathematical model of the comprehensive score value was obtained:D=1.218X1t 0.320X2t 0.007X3-0.664(P=0.000,R2=1.000).The comprehensive score can screen and identify the P efficiency of soybeans with fewer indexes in the early growth stages,which provides a more rapid and reliable mathematical model for screening and identifying a larger number of germplasm resources for P efficiency. 相似文献
9.
10.
基于RAdam卷积神经网络的水稻生育期图像识别 总被引:5,自引:5,他引:0
为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。 相似文献