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1.
Zhang Shengping Meng Xianglong Cheng Ying Wang Yanan Hu Tongle Wang Shutong Cao Keqiang 《European journal of plant pathology / European Foundation for Plant Pathology》2021,160(2):385-395
European Journal of Plant Pathology - There are few studies of cucumber roots at the seedling stage infected by Pseudomonas amygdali pv. lachrymans (Pal). We used growth chamber assays to determine... 相似文献
2.
如今空气污染问题仍广泛存在,其中苯并芘(Benzo (a) pyrene,BaP)是一种常见的空气污染物,对人和动物的健康具有严重影响。据报道,BaP可以显著降低卵母细胞IVM (卵母细胞体外成熟)能力,但机制尚不清楚。因此,本研究在猪卵母细胞IVM培养液中添加不同浓度BaP (50 μM、100 μM、200 μM)检测其对卵母细胞IVM能力的影响,并检测此过程SHH信号通路相关基因和蛋白的表达。结果显示50 μM BaP处理组卵母细胞IVM能力显著低于对照组(76.5 vs 68.1,P<0.05),并随着BaP浓度增加进一步下降。同时,qPCR和免疫荧光染色检测发现,50 μM BaP处理组卵母细胞中SHH信号通路相关基因mRNA和蛋白表达量,均显著低于对照组(P<0.05)。因此,本研究初步证明BaP可能通过破坏SHH信号通路降低猪卵母细胞IVM能力。 相似文献
3.
4.
5.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
6.
基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 总被引:6,自引:5,他引:1
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。 相似文献
7.
基于智能体和元胞自动机的鱼道内鱼类行为模拟 总被引:1,自引:1,他引:0
为建立基于智能体和元胞自动机(Agent-CA)的鱼道内鱼类行为模型,该研究以计算流体力学软件得到的水流流场数据为基础,根据过鱼试验研究认识到的鱼上溯行为特征和规律,定义了不同场景下鱼的避开障碍、寻找主流、逆流向前、逆流后退、冲刺、随机6种行为和行为规则,将鱼道划分成多个二维元胞空间,将元胞空间中元胞状态为"鱼"的网格看作是一个智能体(Agent)。在3种体型的竖缝式鱼道中应用该模型对草鱼幼鱼的上溯行为进行模拟,并将模拟结果与实际过鱼轨迹进行对比。结果表明:该研究构建的模型能够较好地描述实际过鱼的主要上溯轨迹,针对3种体型竖缝式鱼道的模拟特征轨迹范围相对误差分别为23.5%、7.7%和2.3%。本研究提出的基于智能体和元胞自动机的鱼道内鱼类行为模型具有较好的适用性,可为鱼类行为模拟研究提供重要基础数据。 相似文献
8.
针对不规则果形梨果,为构建适用于评估果形不规则梨果硬度的硬度指标,该研究采用傅里叶描述子对梨果轮廓进行描述,并将试验模态分析和有限元模态分析相结合,研究果形变化对梨果振动频率的影响规律,基于振动频率和果形描述子构建硬度评估指标。结果表明,采用前15个傅里叶描述子可以准确描述啤梨果形轮廓特征,第1傅里叶描述子与啤梨低频弯曲、挤压、呼吸模态频率线性相关性较高,相关系数分别为-0.923、-0.922、0.700;挤压模态振动变形在赤道部较大,测试时易于提取共振频率,因此选取挤压模态频率构建含有第1傅里叶描述子的硬度指标,新指标评估硬度值与M-T穿刺硬度实测值决定系数为0.892。研究结果可为果形不规则梨果硬度评价提供参考。 相似文献
9.
Zhong Cong Feng Zixu Jiang Wei Xiao Lin Zhang Xinying Zhao Yinjun Lin Qing 《Journal of Soils and Sediments》2021,21(2):1053-1063
Journal of Soils and Sediments - Recently, the cadmium (Cd) accumulation in the black shale area has attracted increasing attentions, due to its extensive distribution and extremely high background... 相似文献
10.
柑橘黄化脉明病(citrus yellow vein clearing,CYVCD)是一种危害柑橘的病毒病,克隆分析病原物序列信息对研发高灵敏检测方法具有重要意义.本研究从寻乌县温州蜜柑寄主上获得包含CYVCV的提取物,克隆CYVCV外壳蛋白(coat protein,CP)基因进行扩增测序和生物信息学分析.结果 表明,温州蜜柑叶片的CYVCV分离物的CP基因全长978 bp,编码325 aa,温州蜜柑CYVCV的CP基因序列与GenBank中收录的CYVCV的CP基因核苷酸和氨基酸序列相似度在97.1%~99.6%和95.5%~99.8%之间,与同为柑橘属的2种环斑病毒(ICRSV-K1和ICRSV-PU) CP基因的核苷酸序列和氨基酸序列相似性在74.0%~71.1%之间.与α线性科的其他病毒相似度均低于40%.在系统进化树中,系统发育树将CYVCV的CP分为3个类群,寻乌县温州蜜柑的CYVCV的CP蛋白与湖南甜橙和重庆尤里卡柠檬分离物CP蛋白聚成一簇,表明它们之间亲缘关系更近.本研究结果表明CYVCV的CP基因具有一定的分子差异,但变异比较保守,各地不同宿主间CYVCV亲缘性较高,这为进一步检测应用打下基础. 相似文献