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杨树与叶锈菌互作中的细胞程序性死亡 总被引:1,自引:0,他引:1
用落叶松-杨栅锈菌(Melampsora larici-populina)菌系Gl052和Sb052分别接种抗病川杨(Populus szechuanica)与感病太白杨(P.purdomii)叶片,对叶肉细胞核进行荧光染色观察及基因组DNA Ladder条带检测,初步探讨杨树与锈菌互作过程中的寄主细胞程序性死亡进程.结果表明:抗病品种川杨受落叶松-杨栅锈菌侵染后有过敏性坏死现象,DNA Ladder检测发现有降解的DNA小片段,染色观察发现接种0.5 dpi细胞核开始发生变化,3~4 dpi细胞核裂解,7 dpi细胞核消失,表现出明显的细胞程序性死亡特征,在DNA电泳图谱上观察到明显的梯状DNA条带.感病品种太白杨受该叶锈菌侵染后未检测到降解的DNA小片段,荧光染色观察细胞核也未明显变化,未明显表现出PCD特征. 相似文献
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节约农业灌溉用水,对于我国的水资源合理利用具有非常重要的理论和现实意义。基于此,从农业节水灌溉的重要性出发,探讨了我国农业节水灌溉中出现的问题,并针对这些问题,提出了大力发展农业节水灌溉的策略方法:农业节水灌溉的制度不完善;农业节水灌溉的管理相对混乱;农民水资源节约的意识比较差;对于节水灌溉工程的建设态度松懈;专业人员水平低,技术支持不够。最后得出:大力提倡农业节水灌溉是非常重要的,在以后的工作中,必须有效避免农业节水灌溉中出现的问题,不断的创新发展农业节水灌溉的策略方法,利用先进的灌溉节水技术来有效推动农业节水的高速快速发展。 相似文献
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土石坝计算机辅助设计系统软件开发 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对土石坝设计内容复杂,影响设计因素多的特点,探讨了土石坝计算机辅助设计系统软件的设计模式及软件集成方法,具体介绍了软件的实现过程。软件采用V isual Basic6.0语言对AutoCAD进行二次开发,采用ActiveX Autom ation接口建立V isual Basic和AutoCAD对象之间的联系,从而实现土石坝的可视化计算机辅助设计;本系统采用人机交互式与自动化相结合的方法,开发1个集数据处理、数值计算、图形绘制等功能于一体的集成软件,减少了土石坝设计工作量,提高了设计精度和效率,具有较强的实用性。 相似文献
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魔芋白绢病病原菌生物学特性及中药提取物药物筛选 总被引:1,自引:0,他引:1
采集陕南的魔芋白绢病发病组织进行病原菌分离,对分离菌株进行魔芋组织和植株的致病性验证,并经形态特征和ITS rDNA鉴定为半知菌亚门真菌齐整小核菌(Athelia rolfsii),该菌生长温度为10~37℃,最适温度为30℃,pH 4.0~10.0,最佳pH为7.0。厚朴酚、和厚朴酚、胡椒碱、蛇床子4种中药提取物对白绢病菌丝和菌核均有抑制作用,其中厚朴酚、和厚朴酚的抑制效果最好,对菌丝抑制率达100%。研究结果为魔芋白绢病的生物防治提供了一种新途径。 相似文献
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干旱半干旱荒漠区是一个潜力巨大的碳汇,荒漠植被建设则进一步加速了其固碳过程。探究咸水滴灌条件下塔克拉玛干沙漠公路防护林土壤碳垂直分布特征及其影响因素,可为干旱荒漠区人工林碳储量的估算和可持续管理提供科学依据。选择沙漠公路沿线4.82~28.40g/L的4个高矿化度地下水滴灌的人工防护林,采集并分析了0~5m各层土壤有机碳(SOC)与无机碳(SIC)含量及碳密度的垂直分布特征及其与含水量、pH和土壤电导率(EC)间的相关关系。结果表明,SOC与SIC随土层深度的增加分别呈现“减-增-减”与“增-减-增”趋势,并最终分别在2m和3m以下土层趋于稳定;浅层(0~40cm)土壤有机碳密度(SOCD)和无机碳密度(SICD)分别比流沙地增加了73%~346%和1.5%~14.0%,5m深土层SOCD、SICD和总碳密度分别增加了8.3%~28%、5.4%~58%和8.3%~29.9%,其中SICD为SOCD的13.3倍;人工林SOC分布与含水量和EC呈正相关,SIC与含水量同样呈正相关,同时SOC与SIC间相关关系为正相关。总之,荒漠人工防护林建设显著提高了SOC与SIC储量,且灌溉水矿化度、土壤含水量和EC均对SOC和SIC储量及垂直分布产生不同程度的影响。 相似文献
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为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm, IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%~12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization, PSO-BP)预测模型和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)、决定系数(determination coefficient, R 2 )、均方根误差(root mean square error, RMSE)、效率因子(efficient factor, EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient, r )分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。 相似文献
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广东海大集团股份有限公司(股票代码:002311)是一家涵盖饲料、种苗、生物制药、智慧养殖、食品流通、金融等全产业链的高新农牧企业集团,经过二十余年的高速发展,目前在海内外拥有350余家分子公司、近30000名员工,1个中央研究院、3大研发中心、十余个研发中试基地,荣获"农业产业化国家重点龙头企业"、"中国企业500强... 相似文献