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柴达木黄牛及其杂种牛α-乳白蛋白和β-乳球蛋白的电泳分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用聚丙烯酰胺凝胶电泳法对德令哈地区56头柴达木黄牛和17头杂种黄牛的α-乳白蛋白(α-LA)和β-乳球蛋白(β-LG)进行分析。结果发现:(1)该地区柴达木黄牛的α-LA和β-LG位点均具有多态性,但α-LA位点的基因杂合度很低(0.0089)。(2)杂种牛的α-LA位点,只有α-LABB一种基因型而呈单态,β-LG位点有三种基因型而呈多态性,且基因杂合度较高(0.500)。 相似文献
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青海柴达木黄牛乳中4种乳蛋白多态性的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
采用聚丙烯酰胺凝胶电泳法对106头柴达木黄牛乳汁中4种乳蛋白的多态性进行了研究,结果发现:(1)α-LA,β-LG,αS1-CN和β-CN都存在多态性;(2)4种乳蛋白的平均有效等位基因数为1.375个,平均基因杂合度为0.2334,平均基因均质指数为0.607;(3)在β-LG基因座上发现罕见等位基因β-LG^D,在β-CN基因座上发现新等位基因在β-CN^F。 相似文献
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柴达木绒山羊乳α—酪蛋白的电泳分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用聚丙烯酰胺凝胶垂直平板电泳对66只柴达木绒山羊乳样的α-酪蛋白(α-CN)进行了分析。结果表明,α-CN具有3种电泳表型而表现出多态性;α-CNAA,α-CNBB和α-CN AB分别占25.8%,33.3%和40.9%。α-CN^A和α-CN^B等位基因频率分别0.462和0.538。 相似文献
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本试验检测了在UHT牛奶中添加浓缩β-乳球蛋白粉(0.015-0.375g/100g牛奶)或乳清粉(0.26-2.5g/100g牛奶)对其稳定保存的影响.在生奶中添加β-乳球蛋白或乳清粉,增加乳清蛋白质的浓度,UHT奶推迟了凝结时间.添加低浓度的β-乳球蛋白通常推迟凝结时间4-8周,而大剂量的添加β-乳球蛋白或乳清粉将进一步推迟凝结时间.凝结出现在样品上层的乳脂层,通常与样品凝结有关的粘度并没有增加.牛奶组成的季节变化与凝结时间之间没有明显相关. 相似文献
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青海本地黄牛及引进良种牛β-Lg多态性的研究 总被引:6,自引:3,他引:3
采用醋酸纤维素薄膜和聚丙烯酰胺凝胶圆盘电泳法对364头青海本地黄牛和924头引进良种牛的乳样进行β-乳球蛋白分型。结果发现:①青海本地黄牛和引进良种牛的β-Lg位点均有β-LgA和β-LgB两种变异体,组成β-LgAA、β-LgAB和β-LgBB三种基因型。②青海本地黄牛的β-LgA基因频率和基因杂合度低,而引进良种牛的β-LgA基因频率和基因杂合度均高。③柴达木黄牛β-Lg位点的多态性特征与青海其它黄牛相似。 相似文献
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建立高效液相色谱-串联质谱法测定牛乳和婴幼儿配方乳粉中α-乳白蛋白、β-乳球蛋白和乳铁蛋白含量的方法。样品中加入超纯水溶解,经过二硫苏糖醇和碘代乙酰胺溶液反应打开二硫键并保护巯基后,加入胰蛋白酶溶液进行酶解,反应结束后用乙腈水溶液定容,离心,移取上清液待测,外标法定量。结果表明:α-乳白蛋白、β-乳球蛋白和乳铁蛋白标准曲线在0~100 μg/mL范围内线性良好,相关系数均大于0.995;α-乳白蛋白、β-乳球蛋白和乳铁蛋白在生乳中的平均加标回收率为93.5%~117.1%,相对标准偏差为1.4%~6.7%。该方法前处理操作简便,分析速度快,灵敏度高,可用于牛乳和乳粉中α-乳白蛋白、β-乳球蛋白和乳铁蛋白含量测定。 相似文献
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通径分析与灰色关联分析的比较 总被引:2,自引:0,他引:2
乔有明 《青海畜牧兽医杂志》1997,27(4):22-25
利用两组试验数据对通径分析与灰色关联度分析进行了比较。结果表明:通径分析是在考虑自变数间相互关系的基础上进行的,而灰色关联分析未考虑自变数间的关系。采用两种方法分析同一数据得出的自变量相对重要性位次不同,但关联度位序与相关系灵敏绝对值的位次基本一致。 相似文献
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奶牛繁殖性能的分析研究 总被引:2,自引:1,他引:1
在过去的几十年中,世界奶牛繁殖性能都呈现整体下降的趋势,限制了全球奶业的持续发展,造成巨大的经济损失。为了系统全面地了解华中地区奶牛繁殖性能,本文统计分析了华中地区6 000多头奶牛与繁殖相关的生产性能,发现整体奶牛繁殖性能较差。奶牛繁殖性能降低与人们一味追求奶牛高产及长期忽略奶牛繁殖性能的选育有关。因此,在不断提高管理水平的同时,要注重提高奶牛的遗传基础;在对奶牛生产性状选育的同时,应该高度重视奶牛繁殖性能的选育;在使用常规育种技术的同时,要注重运用先进的生物学新技术,以改善奶牛的繁殖性能。 相似文献
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Analysis of survey data 总被引:1,自引:0,他引:1
Data from surveys should be weighted using expansion weights to avoid biased estimates for the inference population. Calculation of expansion weights is a stepwise procedure that can be thought of as allowing respondents to represent all eligibles from the population. Design will have an impact on the variance of the estimates. Furthermore, the impact may be to inflate or deflate the variance and is often variable-dependent. Accounting for the design in estimating the variance will require specialized analysis procedures and often specialized software. 相似文献