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试验旨在探究奶牛乳腺上皮细胞(bovine mammary epithelial cells,BMECs)最佳的冻存液以改善乳腺上皮细胞的冻存质量.BMECs传至第5代后分别加入以下10种不同配方的冻存液.A组:85% DMEM+10%胎牛血清+5% DMSO;B组:80% DMEM+ 10%胎牛血清+10% DMSO;C组:75% DMEM+10%胎牛血清+15% DMSO;D组:70% DMEM+10%胎牛血清+20% DMSO;E组:85% DMEM+5%胎牛血清+10% DMSO;F组:75% DMEM+15%胎牛血清+10% DMSO;G组:70%DMEM+20%胎牛血清+10%DMSO;H组:80%DMEM+10%胎牛血清+10%甘油;I组:70% DMEM+10%胎牛血清+20%甘油;J组:60% DMEM+10%胎牛血清+30%甘油,冻存前统一调整细胞密度到1×106个/mL冻存.分别对复苏后的细胞进行台盼蓝染色计算存活率和PI/Hoechst 33258双染计算凋亡率.结果表明,BMECs经不同冻存剂冻存复苏后,细胞活力、形态学及凋亡率表现有所不同,其中B组和G组的活力和24h贴壁率较其他组高,二者的凋亡率较低,二者之间差异无显著性(P>0.05);传代后B组细胞的生长状况最好. 相似文献
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在智能化温室内,通过盆栽试验,采用指标测量、方差分析、多重比较等方法得出:适宜的夜温在蝴蝶兰花芽分化中起着非常重要的作用,18℃是花芽分化的最佳夜温。虽然夜温在15℃时,花茎抽出最早,但花茎萌发率比18℃夜温处理低6个百分点,花苞数平均少1.8个;而18℃夜温处理的蝴蝶兰花茎萌发率比22℃处理高14个百分点,花苞数平均高3个。 相似文献
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利用生物信息学分析法对香蕉MaSULTR3基因家族成员进行全基因组鉴定、蛋白特性分析、分子进化树分析、启动子顺式作用元件分析以及低温胁迫下叶片转录组的FPKM值分析;其后,利用基因组数据结合RT-PCR方法克隆了‘天宝蕉’(Musa spp., AAA Group)组培苗MaSULTR3.1-2基因的ORF序列;最后,利用qPCR技术分析了该基因在低温胁迫下的表达模式。结果表明,香蕉MaSULTR3家族有12个成员;MaSULTR3启动子区域含有光响应、激素响应、低温、干旱等逆境胁迫相关的响应元件;分子进化树分析表明MaSULTR3家族成员可分为4类:Class Ⅰ包含2个MaSULTR3成员(MaSULTR3.3-2、MaSULTR3.3-1),与单子叶植物香蕉和水稻的SULTR3.3聚在一起;Class Ⅱ包含3个MaSULTR3成员(MaSULTR3.4-2、MaSULTR3.4-1的2个不同转录本),与大部分物种的SULTR3.4和拟南芥的SULTR3.3/4聚在一起;Class Ⅲ包含4个MaSULTR3成员(MaSULTR3.1-6、MaSULTR3.1-2、MaSULTR3.5-1、MaSULTR3.5-2),与香蕉和水稻的SULTR3.5聚在一起;Class Ⅳ包含4个MaSULTR3成员(MaSULTR3.1-4、MaSULTR3.1-3、MaSULTR3.1-5、MaSULTR3.1-1),拟南芥、水稻和香蕉的SULTR3.1/2聚在一起。不同温度下叶片转录组的FPKM值分析表明:MaSULTR3在低温下整体呈上调趋势,在13 ℃处理下表达量最高,且MaSULTR3不同成员在应对低温胁迫下有不同的分工。天宝蕉MaSULTR3.1-2基因的ORF序列包含1959 bp的完整开放阅读框,编码652个氨基酸残基,属于SULTR3基因家族,不含信号肽,具有双向跨膜,为疏水性蛋白,PI为8.55,含有55个蛋白磷酸化位点,三级结构中α-螺旋和无规则卷曲占比较大。亚细胞定位预测结果显示MaSULTR3.1-2可能定位于细胞质。qRT-PCR结果显示,‘天宝蕉’MaSULTR3.1-2基因在所有检测组织部位均有表达,其中在叶片的表达量最高,并且在叶片表达量为随温度下降,表达量先下降后上升,在28 ℃表达量最高。本研究结果表明MaSULTR3.1-2基因可能参与低温胁迫下香蕉的抗寒响应。 相似文献
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仙客来属报春花科多年生球根花卉。它的花形奇特 ,花期较长 ,颇受人们喜爱 ,我国北方各地栽培较多。但在栽培过程中易受病虫危害 ,常见的病害主要有灰霉病、病毒病、软腐病、炭疽病和根结线虫病等 ;虫害主要有蚜虫和红蜘蛛等。其发生及防治措施分述如下 :1 病害及其防治1.1 灰霉病1.1.1 症状特点仙客来灰霉病是温室常见病害。该病主要发生在叶片、叶柄上 ,也侵染花醒和花瓣。叶片感病后 ,从边缘开始出现暗绿色水渍状小斑 ,后扩大呈褐色发软的不规则大斑 ,最后全叶腐烂、干枯 ;叶柄或花梗感病后 ,发生褐色软腐 ,常自病部折倒 ;花瓣受害 ,… 相似文献
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小麦蚜虫对小麦的产量和品质影响较大,为及时准确地掌握小麦蚜虫的发生情况,提高小麦蚜虫预测的准确率,将深度信念网络用于小麦蚜虫的短期预测,并对小麦蚜虫发生量以及发生程度进行预测。使用的深度信念网络预测模型含2个隐藏层,通过无监督逐层预训练对网络参数进行初始化,并用有监督微调对网络参数进一步优化,提高预测准确率。最后在国际标准数据集(university of californiairvine,简称UCI)和小麦蚜虫数据集将深度信念网络与支持向量回归(support vector regression,简称SVR)、BP(back propagation)神经网络进行对比试验。结果表明,与浅层学习模型相比,深度信念网络的预测误差较小、推广能力强,可以为小麦蚜虫的防治提供及时有效的指导。 相似文献