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1.
2.
正幽谷神潭,位于北京怀柔城区东北25公里云蒙山南麓,由于其特殊地理位置,奇特的山体构造,丰富的矿泉资源,美丽的神话传说,构成了这里得天独厚的自然景观。峡谷中百泉汇流、溪流纵横、高峡壁立,不仅能欣赏到大自然的鬼斧神工之笔,而且能观赏到奇绝的"飞瀑"和"神潭",其自然天成和壮观令人叹为观止,加上当地民间的种种传说更构成了一幅幅"难描的画",被誉为"京郊第一潭"。祈雨神庙解放前,周边的村民曾在幽谷神潭内建有一座龙王庙,祈祷每年都能 相似文献
3.
利用我国高油大豆品种东农47与日本引进多亚基缺失型育种材料日B,采用回交、三交的育种方法,综合系谱选择,通过SDS-PAGE技术分析亚基组成,在BC1、BC3及三交种F8群体内,选育到(α+11S groupⅡa)-缺失型、(α′+11S groupⅡa)-缺失型、[(α′+α)+11S groupⅡa、Ⅱb]-缺失型、[(α′+α)+11S groupⅡa]-缺失型、[(α′+α)+11S groupⅡb+X1X2]-缺失型、[(α′+α)+11S groupⅡb]-缺失型和(α′+11S groupⅠ、Ⅱa)-缺失型共7种具有中国大豆遗传背景的7S球蛋白α′、α亚基与11S球蛋白groupⅠ(A1aB1b,A2B1a,A1bB2)、groupⅡa(A4A5B3)和groupⅡb(A3B4)不同亚基缺失组合新种质。测定优良品系的综合农艺性状及氨基酸组成、含量,结果表明,与对照相比,各种缺失突变体的各种氨基酸组分含量普遍提高,蛋白总量普遍高于轮回亲本,精氨酸含量特别是游离精氨酸的含量大幅提高。其中亚基组成为(α+11S groupⅡa)-缺失型品系G2-2-3的17种氨基酸含量、氨基酸总量、蛋氨酸含量均显著高于轮回亲本东农47,特别是游离精氨酸含量高出7.27mg/g。以上结果表明,7S与11S多亚基缺失型优良品系在有效去除致敏蛋白的同时,可以提高大豆蛋白氨基酸含量, 改善大豆蛋白氨基酸组分配比。各种致敏蛋白缺失型大豆优良新品系的获得,大大丰富了我国蛋白质组分改良育种的种质基础。 相似文献
6.
据《市场信息报》报道,湖南映武黄花集团斥巨资在衡阳兴建了国内最大的黄花菜精加工生产线,并率先运用国际上先进的低温保鲜技术,彻底改变了黄花菜加工“烟熏火烤“的传统工艺,实现了由烤干到冻干的历史性跨越。这是该集团继脱水免蒸保鲜技术革命后,以低温冻干保鲜技术为代表的第二代技术革命。 黄花菜的传统加工所用的硫璜熏干 相似文献
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8.
由我国著名海水鱼类养殖专家、中国水产科学研究院黄海水产研究所雷霁霖教授引进的大菱鲆,自1992年引进以来,相继完成了菌种培育和亲鱼养成全过程研究,现又获得新的进展。这批在我国培育成功的亲鱼,于今年4月份首次人工采卵成功,并培育出数千尾大菱鲆苗,至今这批鱼苗已达3cm以 相似文献
9.
为建立实现牡蛎疱疹病毒(OsHV-1)在贝类宿主组织中的精确定位方法,基于原位杂交PCR (ISPCR)技术建立了OsHV-1的间接原位杂交PCR (indirect ISPCR)检测方法,并利用该方法对OsHV-1在魁蚶主要器官的分布情况进行了检测和分析。首先选择适合原位杂交PCR的引物,在载玻片上实现对原位固定靶组织内病毒DNA的稳定、特异扩增,然后与使用相同引物制作的地高辛标记核酸探针进行原位杂交,最后通过免疫酶标技术显示样本内OsHV-1的组织分布。为了达到最佳检测效果,对间接ISPCR的扩增循环数以及组织消化的蛋白酶K浓度进行优化。结果显示,最适PCR扩增循环数为20,蛋白酶K浓度为20μg/mL。利用经优化的间接ISPCR检测方法,对OsHV-1在魁蚶外套膜、鳃、肝胰腺、斧足和闭壳肌5个样本中的组织分布情况和亲嗜性进行检测和分析。病毒阳性信号主要分布于魁蚶外套膜结缔组织中浸润的血细胞和成纤维细胞、肝胰腺和鳃浸润的血细胞、斧足和闭壳肌中坏死肌肉细胞的细胞核中。本研究建立的间接ISPCR检测方法具有灵敏、特异和精确定位的优点,通过组织切片上显示的病毒核酸阳性信号,能判别OsHV-1在不同组织部位的分布特点和受感染的细胞类型;适用于OsHV-1感染的确诊、病毒对不同组织器官的亲嗜性、病毒侵染途径和致病机理等相关研究。 相似文献
10.
随着海参养殖业快速发展,利用水下机器人代替人工作业的海参智能捕捞已成为发展趋势。浅海环境复杂,海参体色与环境区分性差、海参呈现半遮蔽状态等原因,导致目标识别准确率低下。此外由于景深运动,远端海参作为小目标常常未被识别成功。为解决上述问题,该研究提出一种基于改进SSD网络的海参目标检测算法。首先通过RFB(Receptive Field Block)模块扩大浅层特征感受野,利用膨胀卷积对特征图进行下采样,增加海参细节、位置等信息,并结合注意力机制,对不同深度特征进行强化,将计算得出的权重与原特征信息相乘以此获得特征图,使结果包含最具代表性的特征,也抑制无关特征。最后实现特征图融合,进一步提升水下海参的识别精度。以实际拍摄的视频进行测试验证,在网络结构层面上,对传统算法进行改进。试验结果表明,基于改进的SSD网络的海参目标检测算法的平均精度均值为95.63%,检测帧速为10.70帧/s,相较于传统的SSD算法,在平均精度均值提高3.85个百分点的同时检测帧速仅减少2.8帧/s。与Faster R-CNN算法和YOLOv4算法进行对比试验,该研究算法在平均精度均值指标上,分别比YOLOv4、Faster R-CNN算法提高4.19个百分点、1.74个百分点。在检测速度方面,该研究算法较YOLOv4、Faster R-CNN算法分别低4.6帧/s、高3.95帧/s,试验结果表明,综合考虑准确率与运行速度,改进后的SSD算法较适合进行海参智能捕捞任务。研究结果为海参智能捕捞提供参考。 相似文献