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1.
2.
To identify viruses in Henan tobacco-planting areas, from 2015 to 2017 and 2019, 288 symptomatic tobacco samples were collected and then subjected to small RNA sequencing. Results showed that at least 7 viruses were detected from these samples which including four previously reported viruses, cucumber mosaic virus (CMV), tobacco mosaic virus (TMV), potato virus Y (PVY) and tobacco vein banding mosaic virus (TVBMV). Other three viruses, wild tomato mosaic virus (WTMV), brassica yellows virus (BrYV), and cycas necrotic stunt virus (CNSV) were firstly detected in Henan province. However, tobacco etch virus (TEV) and tobacco ringspot virus (TRSV) were not detected from these samples. In addition, CMV, TMV, PVY, TVBMV, and BrYV were the dominant viruses infecting tobacco in Henan Province.  相似文献   
3.
为实现收获后含杂马铃薯中土块石块的快速检测和剔除,提出了一种基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法。YOLO v4模型以CSPDarknet53为主干特征提取网络,在保证检测准确率的前提下,利用通道剪枝算法对模型进行剪枝处理,以简化模型结构、降低运算量。采用Mosaic数据增强方法扩充图像数据集(8621幅图像),对模型进行微调,实现了马铃薯中土块石块的检测。测试表明,剪枝后模型总参数量减少了94.37%,模型存储空间下降了187.35 MB,前向运算时间缩短了0.02 s,平均精度均值(Mean average precision, mAP)下降了2.1个百分点,说明剪枝处理可提升模型性能。为验证模型的有效性,将本文模型与5种深度学习算法进行比较,结果表明,本文算法mAP为96.42%,比Faster R-CNN、Tiny-YOLO v2、YOLO v3、SSD分别提高了11.2、11.5、5.65、10.78个百分点,比YOLO v4算法降低了0.04个百分点,模型存储空间为20.75 MB,检测速度为78.49 f/s,满足实际生产需要。  相似文献   
4.
【目的】豆象是危害豇豆最主要的仓储害虫。发掘豇豆抗豆象基因为抗性品种的选育,以及减少豆象对豇豆生产的危害奠定基础。【方法】以中豇1号(感)和Pant-lobia-1(抗)为亲本构建的包含282个株系的RIL群体为研究材料,利用人工接种法分别对282个株系接种绿豆象和四纹豆象,进行抗豆象表型鉴定,并利用两亲本对3 992个来源于绿豆、小豆和豇豆的SSR标记进行多态性筛选,然后利用筛选到的多态性标记对282个株系进行基因型分析,最后结合RIL群体各株系抗豆象表型鉴定数据和基因型分型数据,采用完备区间作图法(ICIM-ADD)进行抗豆象QTL定位分析,在此基础上构建遗传连锁图谱,并定位豇豆抗豆象基因。【结果】中豇1号和F1籽粒的被害率均为100%,Pant-lobia-1籽粒的被害率分别为22.5%和42.5%。推测Pant-lobia-1对绿豆象和四纹豆象的抗性均为隐性遗传;筛选到182个多态性标记,利用这些多态性标记构建了一个包含11个连锁群的豇豆遗传连锁图谱,图谱总长1 065.23 cM,相邻标记间平均遗传距离为5.85 cM;经2种豆象处理,分别在连锁群1和连锁群5上检测到2个稳定的QTL位点,暂定名为vubr1-1vubr5-1,其中vubr1-1位于标记XD11-44和HAAS_VR_2274之间,标记间的遗传距离为7.6 cM,在2种豆象处理中分别可以解释表型变异的7.16%和6.92%;vubr5-1位于标记XD1-14和CP185之间,标记间的遗传距离为2.90 cM,在2种豆象处理中分别可以解释表型变异的6.96%和6.37%。【结论】构建了一个包含11个连锁群、182个多态性标记的豇豆遗传连锁图谱,检测到2个与抗豆象相关的QTL位点。  相似文献   
5.
广东省森林土壤养分异质性析因   总被引:1,自引:0,他引:1  
  目的  分析不同环境因子对森林土壤养分的影响,探讨造成森林土壤养分异质性的原因,为森林经营和森林立地质量评价提供依据。  方法  基于广东省全国森林资源清查土壤调查数据,以有机质(OM)、碱解氮(AN)、有效磷(AP)和速效钾(AK)为因变量,以地理因子、地形因子、土壤因子和林分因子四大类20个变量(10个定性因子,10个定量因子)为自变量,基于一般线性模型,采用向后剔除法筛选主效应因子,引入定性和定量因子交互,分析森林土壤养分的影响因子及影响程度。定量因子进行多元线性回归分析,定性因子通过多重比较分析水平间的差异。  结果  (1)对土壤养分影响较大的环境因子包括3个地理因子(经度、纬度和流域)、3个地形因子(海拔、坡位和坡度级)、4个林分因子(林下植被盖度、平均胸径、平均年龄、优势树种)。(2)影响因子对不同土壤养分的解释程度不一。AN的解释程度较高,均在0.30以上;OM和AK的解释程度在0.25以上;AP的解释程度较低,在0.20以上。交互作用显著提高了土壤养分的解释程度,平均增加0.141。其中AN提高到接近0.50,OM和AK分别超过0.45和0.40,最低的AP超过0.30。(3)通过多重比较分析,优势树种、流域、坡位不同土壤养分的不同水平间存在显著性差异。  结论  影响广东省森林土壤异质性的因素包括地理因子、地形因子和林分因子。不同土壤养分的影响因子并不完全相同,纬度、流域、海拔、坡位、成土母岩、平均胸径、平均年龄和优势树种8个因子对大多数土壤养分因子有影响。土壤养分中,OM和AN的解释程度较高,AP和AK的解释程度较低。交互作用显著提高了影响因子对土壤养分的解释程度。本研究提出的含定性因子的主效应筛选方法和引入一阶定性因子和定量因子交互,可以显著提高土壤养分的解释程度,对类似问题的解决有参考价值。   相似文献   
6.
转基因甘蔗BtG-2是利用农杆菌介导法把Cry1Ac-2A-gna融合抗虫基因导入‘新台糖22号’的转基因甘蔗株系,具有良好的抗虫特性和农艺性状。为了明确转基因甘蔗BtG-2的分子特征及其检测方法,推进其生物安全性评价工作,以BtG-2的T2代为研究材料,利用Southern杂交检测外源基因在转基因甘蔗基因组内的拷贝数;利用染色体步移技术分离外源基因在甘蔗基因组中插入位点的侧翼序列,并建立了该转化体高效灵敏的特异性PCR检测方法。结果表明:Southern杂交检测证明外源T-DNA以单拷贝方式插入BtG-2株系;经过3次的热不对称巢式PCR扩增,获得外源基因T-DNA左边侧翼序列984 bp和右边侧翼序列705 bp;以这2个序列和相应的T-DNA的左右端序列分别设计3对检测引物对,建立了BtG-2株系的转化事件特异性PCR检测方法,扩增效率最高的引物对LS011/LA451和RS160/RA588分别扩增到440 bp和428 bp的特异片段。其中T-DNA左侧设计的LS011/LA451检测引物对扩增的灵敏度高、特异性强,能够在甘蔗BtG-2基因组DNA相对含量为0.1%的模板中检测出转基因目的成分,相当于9个单倍体基因组拷贝数。本研究完成了转基因株系BtG-2的分子特征及其转化事件特异性检测,为该转基因甘蔗及其衍生产品的检测和身份识别提供技术依据。  相似文献   
7.
吕珽  陈虹吟  汤承  岳华 《畜牧兽医学报》2021,52(8):2361-2368
旨在调查川西北牦牛哺乳动物正呼肠孤病毒(MRV)的感染情况并分离病毒。采用RT-PCR方法,对采自川西北15个牧场的72份牦牛腹泻粪便样本和其中5个牧场的15份腹泻牦牛血清样本进行MRV检测,阳性样本进一步用分型PCR确定其血清型。结果显示,粪便样本中MRV检出率为20.83%(15/72),血清2型的比例为60%(9/15);血清样本中MRV检出率为40%(6/15),血清2型的比例为83.33%(5/6);未检测到其他血清型。成功地从腹泻粪便中分离到1株MRV血清2型毒株(TCID50为4×10-8.56·mL-1),并获得长度为23 587 bp的分离株全基因组,该分离株与中国猪源毒株的遗传关系最近;与GenBank中所有的MRV S1基因相比,该分离株有4个独特的氨基酸突变。本研究从牦牛中检测到MRV,并分离到1株牛源MRV血清2型毒株,为进一步研究MRV血清2型生物学特性奠定了基础。  相似文献   
8.
为提高采摘设备的执行效率,采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统,该系统可自动识别不同种类的水果,并实现自动采摘,可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止,并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程,从而避免了大量的矩阵运算,使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真,验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中,为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调,采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位,在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集,分别对不同种类的果实进行识别模型训练,在GPU环境下进行测试,结果表明,每种果实识别的准确率均在94%以上,单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试,该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。  相似文献   
9.
10.
转基因玉米CM8101特异性定性PCR检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
旨在为转基因安全监管提供技术支撑,本研究建立了转基因玉米CM8101定性检测方法。根据CM8101转基因玉米插入序列信息,于3′端侧翼序列处设计PCR引物。通过扩增体系优化、特异性测试、灵敏度测试、稳定性测试等技术参数的测试建立了转基因玉米CM8101定性检测方法。结果表明:本特异性检测方法各项参数符合相关转基因分子检测标准的要求,具有良好的品系特异性,方法检测灵敏度可达0.1%。CM8101是中国自主研发的具有产业化应用前景的转基因玉米新品系,本方法为品系和其衍生产品的鉴定提供技术手段。  相似文献   
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