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小球藻( Chlorella )是一种单细胞真核藻类,属绿藻门、绿藻纲、绿球藻目、小球藻科、小球藻属 [1] 。作为最早开发的真核微藻之一,具有高营养价值、生长快速、结构简单、易工业化集成等显著优点。其细胞形态为球形或椭圆形,直径3~12 μm,呈单生或聚集成群状生长 [2] ,分布广泛,多见于淡水、咸水和土壤中。作为地球上最早的生命之一,小球藻基因比较稳定,至今未见有关其基因自发突变的报道。因其富含蛋白质、脂质、维生素、活性代谢产物等多种营养物质而被公认为具有高附加值和医疗保健作用,已经被广泛应用于保健食品 [3] 、水产养殖 [4] 、生物能源 [5] 等方面,关于小球藻生物技术的研究主要集中在基因组学 [6] 、分子遗传学 [7] 、代谢机理 [8] 、大规模培养 [9] 等方向。 相似文献
3.
为筛选出防治除虫菊根腐病菌的有效药剂,采用菌丝生长速率法测定了10种杀菌剂对除虫菊根腐病菌的主要致病菌——镰刀菌GF4的室内抑菌效果。结果表明:供试的10种杀菌剂对镰刀菌GF4均有一定的抑制作用,其中,微生物杀菌剂100亿CFU/g枯草芽孢杆菌WP对镰刀菌GF4的室内毒力最强,EC50值为1.40E-06mg/L;其次是100万孢子/g寡雄腐霉菌剂,EC50值为0.0039mg/L;化学农药80%多菌灵也表现出较强的室内抑制效果,EC50值为51.6346mg/L。该研究筛选出了能有效抑制镰刀菌GF4菌丝生长的生物农药,用量少且毒性低,为除虫菊根腐病的田间防治提供基础研究。 相似文献
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【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献
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《畜牧与兽医》2017,(1):61-64
为建立1株猪源2009/H1N1流感病毒A/swine/Heilongjiang/44/2009(HLJ44)的反向遗传系统,利用双向表达质粒p HW2000,分别构建了该病毒株8个基因节段的重组质粒,将其共转染于293T和MDCK混合培养的细胞,拯救出重组病毒R-HLJ44。测序结果表明,R-HLJ44与亲本病毒HLJ44的核苷酸序列完全一致;二者在细胞上具有相似的增殖特性;抗原性未发生变化;分别以106TCID50的剂量鼻腔感染BALB/c小鼠,结果显示R-HLJ44与亲本HLJ44在小鼠脏器中的复制滴度也基本一致。以上结果表明拯救的重组病毒保持了与亲本病毒一致的生物学特性。该病毒反向遗传系统的建立,为进一步研究H1N1亚型流感病毒的致病分子机制及新型疫苗研制等奠定了基础。 相似文献