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1.
本文采用即以乙腈+水(50+50)为流动相,用CN柱和紫外检测器分离测定敌百虫原药及40%敌·毒乳油中敌百虫反相高效液相色谱法。结果表明,本方法的标准偏差为0.3233,变异系数为0.3551%,平均回收率为99.65%,线性相关系数为0.9997。 相似文献
2.
以茄子作为砧木,番茄为接穗进行嫁接,并以番茄自根植株和茄子自根植株作为对照,基于传统及现代高通量测序技术分析根际土壤的生物学性状及细菌群落结构特征,旨在揭示嫁接植株抗性增强的机制。结果表明:番茄/茄子嫁接植株根际土壤中可培养细菌、放线菌数量,微生物生物量、酶活性和细菌丰富度、多样性指数均显著高于茄子和番茄自根植株;另一方面,norankcAcidobacteria、硝化螺菌属(Nitrospira)、芽孢杆菌属(Bacillus)、norankfGemmatimonadaceae、norankoGaiellales、norankfXanthobacteraceae、norankoSC-I-84、norankfAnaerolineaceae、norankfNitrosomonadace... 相似文献
3.
马尾松毛虫多功能氧化酶测定正交试验优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用L16(43)正交试验设计对影响马尾松毛虫多功能氧化酶细胞色素P450测定的因素PMSF浓度、酶原稀释比和离心速度进行优化研究。结果表明供试的16组复配组合中,组合A1B1D1(选用0.2 mol/L PMSF浓度、酶原稀释比为2∶1,离心速度1为5 000 r/min)最优,按照该组合的条件进行马尾松毛虫MFO酶细胞色素P450测定,效果最佳。 相似文献
4.
5.
为了提高马铃薯氨基甲酸酯类农药残留检测效率,采用高效液相色谱柱后衍生法建立了马铃薯中10种氨基甲酸酯类农药的快速检测方法,并采用加标回收的方法测定回收率和精密度,以检验该方法的准确性和可靠性。结果表明:10种氨基甲酸酯农药回收率为77.1%~106.0%,相对标准偏差(RSDs) 为1.2%~6.7%,说明液相色谱柱后衍生法快速测定方法简单、快速、经济,可满足马铃薯中10种氨基甲酸酯类农药残留的检测工作。 相似文献
6.
以阿月浑子与黄连木的杂种果实和杂种幼胚为试材,对果实生长发育规律及幼胚培养进行了研究,探讨了胚龄、培养基类型和6-BA浓度等对杂种胚培苗再生的影响。结果表明:(1)杂种果实的纵、横径生长呈“S”型曲线变化,果实鲜质量生长呈双“S”型曲线变化。(2)杂种胚的发育始于授粉后80 d,80 ~ 100 d是杂种胚败育的关键时期。(3)授粉后80 d的杂种幼胚难以成苗,授粉后100和120 d的杂种幼胚成苗率分别为37.04%和83.33%。(4)适宜杂种胚培苗增殖的培养基为:DKW + 2.0 mg · L-1 6-BA + 0.05 g · L-1 IBA + 0.3 g · L-1 LH + 1.5 g · L-1 PVP,增殖系数为3.47,苗高为3.32 cm。(5)适宜杂种胚培苗生根的培养基为:1/2WPM + 2.0 mg · L-1 IBA + 0.05 mg · L-1 NAA,生根率为80%。 相似文献
7.
中国杨梅资源及利用研究评述 总被引:30,自引:2,他引:30
杨梅属植物有60多个种,我国有6个种。综合有关文献归纳了我国6种杨梅种质资源的现状及地理分布,重点介绍了杨梅种的种质资源情况。全国现有杨梅栽培品种305个,单系120个,其中18个栽培品种通过了省级审定用于商业生产。由于杨梅具有重要的食用、药用、生态和观赏价值,经济效益、生态效益和社会效益兼备,开发潜力巨大。就杨梅果品开发、药用价值、工业原料、生态林果几方面探讨了杨梅资源的开发利用现状,重点介绍了杨梅的药用价值及活性成分。针对杨梅资源开发利用中存在的问题,提出加快杨梅医药产品的研制开发,充分利用杨梅生态效益,用于环境治理和生态重建的建议。 相似文献
8.
9.
以MS + NAA 1.0 mg/L + KT 1.5 mg/L为基本培养基,多花黄精根茎芽为材料,研究MS培养基中5种大量元素浓度对多花黄精根茎芽生长及黄精多糖和总皂苷2种次生代谢物合成的影响。结果表明:最适合多花黄精根茎芽生长的培养基中硝酸铵和硝酸钾浓度为MS培养基标准浓度的1.5倍,磷酸二氢钾、硫酸镁和氯化钙浓度为MS培养基标准浓度的2倍;最适合多花黄精总多糖合成的培养基中磷酸二氢钾浓度为MS培养基标准浓度的2倍,其他元素均是MS培养基中的标准浓度;最适合多花黄精总皂苷合成的培养基中5种大量元素浓度均为MS培养基标准浓度。 相似文献
10.
该研究旨在解决桑蚕养殖过程中对蚕虫计数的难题,特别是针对蚕虫目标小、分布密集且易被遮挡的特点,通过改进的目标检测算法,实现对蚕虫数量的高效、准确检测与计数,以支持蚕虫的科学喂养与健康成长管理。本文提出了一种基于YOLOv8模型改进的蚕虫检测与计数新方法(SDM-YOLO)。该方法的核心创新包括:1) 引入RCS-OSA模块作为残差模块,替代原YOLOv8中的C2f模块,以增强网络的多尺度特征提取能力并融合不同感受野的信息,提升对密集分布蚕虫的识别能力;2) 改造检测头为动态预测头(dynamic prediction head),结合尺寸、空间和通道三个维度的特征信息,提高蚕虫识别的精确度,减少误检;3) 优化损失函数,采用EIOU LOSS作为边界框回归的损失函数,以改善密集场景下蚕虫目标的漏检问题。经过试验验证,SDM-YOLO方法在多个评估指标上均表现出色。具体而言,该方法在精确度上达到了88.2%,召回率为87.2%,平均准确度mAP@0.5为93.2%,而mAP@0.5:0.95也达到了74.7%。这些结果充分证明了与一阶段检测模型YOLO系列相比,SDM-YOLO在蚕虫检测与计数方面具有比较明显的优势。 相似文献