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1.
番茄原产自热带地区,是全世界栽培面积最大的蔬菜之一。农业生产上,干旱胁迫是限制番茄产量和品质的主要制约因素。因此,挖掘抗旱基因用于番茄抗旱育种意义重大。番茄的抗旱性状是由多基因控制的复杂性状,而转录因子能通过转录级联效应同时调控干旱胁迫响应通路上的多个基因来调节植物的抗旱性,是培育抗旱番茄品种的重要遗传资源。本文对近年来有关转录因子调节番茄抗旱性和参与干旱胁迫响应的最新研究成果进行了归纳总结,综述了bHLH、MYB、NAC、bZIP、ERF、WRKY、HD-Zip等家族转录因子调控番茄响应干旱胁迫的研究进展。在干旱胁迫下,这些转录因子参与的调节网络主要涉及脱落酸(ABA)和活性氧等相关通路。对转录因子在培育番茄抗育品种中的应用进行了讨论,提出增强转录因子遗传改良在时空水平的特异性用于抗旱番茄品种选育的方法,旨在为番茄抗旱育种研究提供新思路。 相似文献
2.
选择60头13~16月龄、体质量在400 kg左右(±15%)西杂肉牛为试验对象,随机分为3组,分别为玉米全株青贮组、构树青贮组和玉米秸黄干贮组(对照),在基础日粮(精料)、饲养管理水平完全相同的条件下,研究全株玉米青贮及构树青贮饲料对肉牛增质量效果的影响。结果表明,30 d饲喂后,全株玉米青贮饲料组和构树青贮组(各20头肉牛)的总增质量分别为1 092.6,992.4 kg,分别比黄干贮组20头肉牛总增质量多249,148.8 kg,差异显著;而全株玉米青贮饲料和构树青贮2组相比,虽然全株玉米青贮饲料组的增质量优于构树青贮组,但差异不显著。全株玉米青贮组增质量耗草耗料比分别为1∶6.48和1∶3.22,构树青贮组增质量耗草耗料比分别为1∶7.07和1∶3.54,玉米秸黄干贮组增质量耗草耗料比分别为1∶8.11和1∶4.16。全株玉米青贮组、构树青贮组和玉米秸黄干贮组(各20头肉牛)的总收入分别为24 037.2,21 832.8,18 559.2元,扣除总成本后的纯收入分别为11 495.2,10 179.8,7 085.2元;全株玉米青贮比构树青贮组多增收1 315.4元,比黄干贮组多增收4 410元。综合增质量耗草耗料比及经济效益分析,全株玉米青贮饲料组优于构树青贮组和黄干贮组,构树青贮组优于黄干贮组。 相似文献
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4.
茶毫氨基酸组成及矿质元素分析 总被引:2,自引:0,他引:2
成茶白毫的多少及隐显是评定茶叶品质优劣的重要标志之一。为了明确茶毫中的化学组成,以富含茶毫的碧螺春、滇红、白毫银针及白牡丹4个茶样为研究对象,将茶毫与茶身进行分离,利用碳氮元素分析仪对其总碳、总氮及碳氮比进行分析,氨基酸自动分析仪分析其氨基酸组分,电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)用来测定其主要矿质元素含量。茶毫中的C、N含量分别为2.96%~4.74%和42.87%~45.58%,其中N含量显著低于茶身(P0.01),C含量差异不显著,C/N茶毫显著高于茶身;茶毫中水解氨基酸、游离氨基酸含量分别为10.78%~12.46%和20.78~34.65 mg·g~(-1),其中水解氨基酸主要组分及总量均显著低于茶身(P0.01),游离氨基酸总量低于茶身(P0.05),而茶氨酸、天冬酰胺、甘氨酸、γ-氨基丁酸等游离氨基酸组分差异不显著,茶毫中茶氨酸所占游离氨基酸的比例显著高于茶身(P0.05);茶毫中的矿质元素普遍低于茶身,其中P、S含量极显著低于茶身(P0.01),其他元素差异不显著。由此可见,茶毫中的氨基酸和矿质元素含量并不比茶身高,但品质成分组成比例的差异赋予了富含茶毫茶叶特有的品质特征。 相似文献
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6.
随着我国经济社会的快速发展,人民对生态环境越来越重视,力求在经济增长与生态环境保护之间寻找最佳平衡。现阶段,决不能以生态环境为代价,换取经济利益,要努力实现经济的可持续发展,保护好绿水青山。林业树木栽培对于增加绿化面积,改善人居环境具有十分积极的意义。为了进一步提高林业树木栽培的质量与效益,从甘肃省临夏县机械植苗造林技术要点入手,探讨了有关问题,以期能够为林业健康发展提供一定的借鉴。 相似文献
7.
8.
正当前,全国范围内用肥淡季已经来临,二铵市场成交清淡,大部分地区夏季肥市场已经结束。当前仅有华北和山东地区存在少量补货现象。据悉,山东地区64%二铵到站报价在2800元/吨,实际成交优惠力度较大。西南地区64%二铵市场参考价格在2450-2500元/吨,湖北地区64%二铵主流出厂报价在2600-2650元/吨。西北地区64%二铵出厂报价为2700元/吨,60%二铵出厂报价2550元/吨。华东地区64%二铵主流出厂报价2650元/吨。64%二铵东北到站价格为2800-2850元/吨。 相似文献
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10.
土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献