小卷蛾斯氏线虫对辣椒烟粉虱的控制作用

本文研究了小卷蛾斯氏线虫Steinernema carpocapsae对烟粉虱Bemisia tabaci的侵染能力以及对田间辣椒烟粉虱的控制作用。结果表明，室温（28±2）℃，空气湿度（60±5）%，辣椒叶背面湿润的条件下，线虫约在4 h侵入烟粉虱若虫体内，2～3 d内致其死亡。不同浓度线虫对烟粉虱若虫的控制效果不同，小卷蛾斯氏线虫All品系22、16和13 IJs/mL对烟粉虱高龄（3龄和4龄）若虫的致死率分别为42.79%，34.74%，29.31%，对低龄（1龄和2龄）若虫的致死率分别为44.58%、41.66%、39.61%。助剂5% d-柠檬烯可溶液剂与线虫联合使用具有促进效果，线虫稀释22 IJs/mL，配合1000倍液5% d-柠檬烯可溶液剂时效果最佳，高龄若虫和低龄若虫的致死率分别达到60.61%和61.55%。田间辣椒叶片表面施水量对烟粉虱的防治效果存在明显的影响，在田间施水1.5、1、0.5 L/m²的条件下，高龄若虫校正死亡率分别为66.49%、66.50%、47.78%，低龄若虫校正防治效果分别为69.30%、58.52%、51.83%。综上，喷施小卷蛾斯氏线虫对烟粉虱有一定的控制效果，配合助剂5% d-柠檬烯可溶液剂有促进作用，保持辣椒叶片表面湿润可以提高对烟粉虱的防治效果。     

稻曲病菌交配型基因MAT1-2-1和MAT1-2-8的特性分析

 有性生殖在真菌的生活史和进化过程中具有重要作用,而交配型基因是控制有性生殖的关键因子。前期研究发现稻曲病菌(Villosiclava virens)MAT1-2型菌株中包含MAT1-2-1和MAT1-2-8两个交配型基因,但是它们如何调控稻曲病菌有性生殖依然不清楚。本文研究了它们在不同侵染和生长发育时期的表达模式和编码的蛋白结构特性。研究表明MAT1-2-1在侵染不同阶段一直下调表达;而MAT1-2-8在侵染早期(5 dpi)上调表达,在侵染后期下调表达。与营养菌丝阶段比较,MAT1-2-1和MAT1-2-8在有性发育过程菌核形成、菌核萌发、子座原基形成和子座成熟4个阶段的表达量都是下降的,在菌核形成阶段表达量最低。生物信息学分析显示MAT1-2-1和MAT1-2-8具有磷酸化位点,为非分泌蛋白,无明显的跨膜结构域。蛋白同源比对分析表明MAT1-2-1与香柱菌(Epichloë typhina)的MAT1-2-1同源性最高,而MAT1-2-8与绿僵菌(Metarhizium)的MBR_08192蛋白同源性最高。进一步研究发现MAT1-2-1和MAT1-2-8能够互作,并分别主要定位在细胞核和细胞基质中。通过质谱技术鉴定到MAT1-2-1的一些候选互作蛋白,如假定Ran交换因子Prp20/Pim1(KDB12229.1)、假定rRNA处理蛋白Ebp2(KDB12923.1)及组蛋白H1(KDB12711.1)等。因此,以上结果为研究稻曲病菌交配型基因MAT1-2-1和MAT1-2-8调控有性生殖的生物学功能奠定了基础。     

中国昆虫文化简论

中国昆虫文化是在历史过程中创造并发展起来的,保留在中华民族中间,具有稳定形态,并对现代社会仍有影响的与昆虫相关的精神文化现象的。它是在一定历史条件下,国人及其生存环境辩证地互相影响的结果,是由劳动创造和生活提炼的精神产品。它包含在国人思想观念、思维方式、价值取向、道德情操、生产生活方式、礼仪制度、风俗习惯、宗教信仰、文学艺术、教育科技等领域之中。它具有神秘性、功利性、民族性、地域性、综合性等特征,以及满足需要、认知、规范、凝聚和娱乐等功能。     

铁道客车整备所主要消防问题及对策

铁路客车是旅客运载主要工具,而客整所作为客车每日存放和检修的场所,在客车整备存放期间的消防管理,显得尤为重要。对对客车整备所消防存在隐患点较多、检查力量不足、控制手段欠缺、铁路与地方之间消防联络机制不够完善等问题进行分析的基础上,提出消防预警系统及关键消防场所防入侵系统等一系列对策,旨在为避免客车整备所发生火灾事故,提升客车存放场所安全保障水平提供参考。     

过氧化氢(H2O2)介导的光合诱导系统信号

研究光照玉米幼苗顶部叶片产生的系统信号对底部叶片光合诱导过程的影响,探讨玉米叶片对光斑高效利用可能机制.以玉米(Zea mays L.)幼苗为试验材料,光照其顶部叶片,其余叶片处于遮蔽状态,利用Li-6400便携式光合仪测定玉米幼苗底部叶片光合诱导过程.通过预先光照玉米幼苗顶部叶片,底部叶片光合诱导过程从最低值到达最高值所需时间显著缩短,中间叶片光合诱导过程T50和T90分别下降,底部叶片光合诱导过程T50和T90分别下降29％和37％.玉米叶片全部遮荫条件下,底部叶片喷施过氧化氢(H2O2)促进光合诱导过程.三氯乙酸(TCA)和二苯基碘化钾(DPI)处理玉米顶部叶片基部,即使顶部叶片受到预光照,也无法改变底部叶片光合诱导过程.预先光照玉米顶部叶片,产生系统信号,信号物质为H2O2,通过韧皮部转运,可调节其他叶片光合诱导过程,有利于玉米底部叶片对动态光能利用和碳积累.该系统信号对玉米冠层底部叶片高效利用光斑发挥重要作用.     

基于SOA的水轮机调速系统PID参数优化

针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能.     

祁连山国家公园甘肃片区自然教育线路及解说系统的规划

根据祁连山国家公园甘肃片区自然教育资源分布特点,按东、中、西三段地形规划自然教育线路,东段自然教育线路:天祝三峡线路、马牙雪山线路、祁连冰沟线路,中段自然教育线路:山丹马场一场-平羌口线路和马蹄寺线路,西段自然教育线路:康乐草原-孔岗木线路和祁青南锅龙-洪水坝河线路。规划自然教育线路解说系统分为自然教育中心、步道导览解说、特色观赏台解说。     

我国甘薯E病毒全基因组序列特征及荧光定量检测技术的建立

【目的】甘薯E病毒(sweet potato virus E,SPVE)是甘薯上新发现的一种病毒。本研究对我国甘薯E病毒江苏徐州分离物(SPVE-XZ)的全基因组序列进行测定，分析该病毒基因组序列特征，并建立针对SPVE的荧光定量(quantitative PCR,qPCR)检测技术，为监测SPVE发生分布、检测种薯种苗中SPVE带毒情况并及时防控该病毒提供理论依据和技术支持。【方法】采用small RNA深度测序，结合RT-PCR和RACE技术，获得SPVE-XZ的全基因组序列，利用MegAlign、MEGA11等软件对获得的全基因组序列进行序列比对、系统发育关系分析。设计SPVE荧光定量检测引物，并通过对退火温度及引物浓度的优化，建立针对SPVE的qPCR检测方法，测定其特异性和灵敏度，应用于江苏省和山东省田间甘薯样品的检测。【结果】除ploy(A)外，所获得的SPVE-XZ全基因组序列全长为10 919 nt，包含1个长为10 560 nt的开放阅读框(open reading frame,ORF)，编码3 519 aa的多聚蛋白。5′非翻译区(5′untranslated re...     

小球藻遗传转化技术研究进展

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。     

基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

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。