RT-PCR技术诊断猪瘟的应用研究

应用反转录—聚合酶链反应(RT-PCR)对猪瘟进行诊断应用研究。应用RT-PCR况对来自广西不同地区的135份疑似猪瘟病料进行检测，以份诊断为阳性，阳性率62．2％。从百色、柳州地区等采集的健康猪扁桃体和淋巴结共276份，经RT-PCR检测，37份为阳性，阳性率为13．4％。其中健康猪扁桃体带毒较高，246份扁桃体中有35份阳性，占14．2％。采自柳州健康猪的26份淋巴结材料全为阴性，只有邕宁县的1份健猪淋巴结阳性。结果表明，RT-PCR技术可应用于猪瘟的临床诊断。     

PCR和核酸探针技术诊断MD和RE的比较研究

分别应用聚合酶链反应(PCR)技术和核酸探针的点杂交技术，对临床鸡肿瘤／可疑肿瘤病料分别进行马立克氏病(MD)和禽网状内皮增生症(RE)的检测。结果MD和RE的PCR检测阳性率分别为81．9％和53．3％，探针点杂交检测的阳性率则分别为77．1％和27．1％。研究的结果表明，两种检测技术都有很高的特异性，相比而言PCR技术检测的敏感性更高，而且更快速、操作更简便、成本更低。     

禽白血病的流行与防控

禽白血病是由禽白血病病毒（ALV）引起的慢性传染病,主要病变包括各种良性和恶性肿瘤。如淋巴细胞性白血病、成红细胞性白血病、成髓细胞性白血病、骨髓细胞瘤、禽肉瘤、内皮瘤、肾真性瘤、纤维肉瘤和骨石化病等。     

国家兔产业技术体系简介

1建立国家兔产业技术体系的目标2007年,农业部和财政部提出了构建"现代农业产业技术体系"的思路,主要目的是:按照优势农产品区域布局规划,依托具有创新优势的现有中央和地方科研力量和科技资源,围绕粮食等主要产业的发展需求,以农产品为单元,以产业为主线,建设从产地到餐     

K亚群禽白血病病毒gp85基因的克隆表达及多克隆抗体的制备

研究分别将K亚群禽白血病病毒(ALV-K)的gp85基因以及env基因分别克隆到原核表达载体pColdⅠ以及真核表达载体pcDNA3.1(+),测序验证后分别命名为pCold-K-gp85以及pcDNA3.1-K-env。pCold-K-gp85转化BL21大肠杆菌,经IPTG诱导表达,SDS-PAGE分析发现,该Gp85重组蛋白主要表达在包涵体中。利用纯化后Gp85重组蛋白免疫BALB/c小鼠,制备了抗ALV-KGp85蛋白的多克隆抗体。间接免疫荧光以及Westernblot试验进一步证明,所获得的抗Gp85蛋白的多克隆抗体能特异性的识别转染pcDNA3.1-K-env质粒以及感染ALV-K的DF-1细胞内表达的Env蛋白。以上研究结果为进一步探究ALV-K宿主范围,细胞受体鉴定及亚群特异性诊断技术研究奠定了基础。     

上海市2株蚊源盖塔病毒的分离鉴定及分子特性分析

为了解上海市蚊源盖塔病毒(GETV)的分子特征,2018年7月从上海市浦东新区和奉贤区马场采集蚊媒6000余只,接种BHK-21和C6/36细胞进行病毒分离,疑似阳性分离物采用RT-PCR和IFA技术对分离株进行鉴定.结果 表明,分离到2株盖塔病毒,命名为SH201801、SH201802,分别源自中华按蚊、三带喙库蚊...     

关中地区蜂群越冬,春繁的管理

关中地区蜂群越冬、春繁的管理·秦益民一、怎样才能发展好越冬蜂据笔者近年的体验，关中地区的气温有升高的趋势：过去这里气温低、冬期长；近年则常常出现暖冬，温差也变小了；一般年度，最低气温为－５℃～－６℃，虽然有时也有－１０℃以下的天气，但仅几天而已，影响...     

夏季休牧对高寒矮嵩草草甸温室气体排放的影响

以高寒矮嵩草草甸为研究对象,利用密闭箱－气相色谱法,对夏季休牧8a的围栏草地(休牧草地)和全年放牧的草地(放牧草地)的温室气体排放通量、土壤特性和生物量进行了对比研究。结果表明：与放牧草地相比,休牧草地植被盖度较之高41％,单位面积生物量较之高53％。同时,土壤特性也有较大不同;休牧草地的植被－土壤系统CO₂排放通量比放牧草地低20.7％,测定期间两者CO₂排放通量以每天每公顷排放C的质量计分别为30.7和38.7 kg·(hm²·d)^-1;试验期间高寒矮嵩草草甸植被－土壤系统是大气CH₄的弱汇,休牧后草地土壤对CH₄的吸收能力增强,休牧和放牧草地CH₄的平均吸收强度分别为28.1和21.9 g·(hm²·d)^-1;休牧草地土壤N₂O排放通量比放牧草地低,两者排放通量分别为4.5和7.6 g·(hm²·d)^-1。可见,夏季休牧措施降低了草地对大气中温室气体浓度增加的贡献。     

基于烟叶致香成分建立烤烟香型分类模型方法研究

为筛选出基于烟叶致香成分数据建立烤烟香型分类的最优模型,以便于较好地对烤烟的香型进行正确分类。首先对142 个烤烟烟叶样品中的45 个指标采用行业标准进行检测,然后采用逐步回归法筛选出14 个烟叶致香成分,依据这14 个指标采用判别分析法、Logistic 回归、高斯混合模型、分类树、K最邻近法、人工神经网络和支持向量机7种方法进行建模。通过对不同方法建立的模型采用100次随机抽取训练集样本和测试样本计算错误分类率,选择错误分类率较低的模型作为优选模型。结果表明,线性判别法和高斯混和模型建立的2 种香型函数能较好地对未知样品的香型进行正确分类,且效果较好（正确率可达90%以上）。研究筛选出的2种优选模型对于烤烟香型分类研究具有一定的应用价值。