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841.
奖励旅游是由企业提供给有特殊贡献的员工或客户的一种新型的旅游形式,作为一种管理手段,已为国内外很多企业采用。奖励旅游的行为主体包括奖励旅游购买者和奖励旅游者,奖励旅游购买者主要是各大企业,对企业方而言,实施奖励旅游的主要动因是基于激励效应、价值观与态度的塑造、社会知觉的强化、积极性压力管理、目标设置理论等相关管理理论;对奖励旅游者而言,奖励旅游体现了其能力的个体差异、有助于满足其交往动机和成就需要。实施奖励旅游应注意体现其非比寻常性、要关注企业管理的参与性并在制度上加以定制化。  相似文献   
842.
延边黄牛是独具特色的肉牛种质资源,具备肌内脂肪沉积突出、肉质细嫩多汁、味道鲜美等特征,是延边州的重点产业,在全国乡村振兴中发挥了重要作用。笔者从实际出发,介绍延边黄牛保种工作现状,提出了存在问题、可能面临的诸多挑战及相应对策,期望为延边黄牛保种工作提供借鉴。  相似文献   
843.
良种是肉牛业发展的关键和核心竞争力,而我国肉牛育种起步较晚,品种开发利用率低,繁育体系不完善,核心种源对外依存度高,产业可持续发展受到制约。以专用化肉牛新品种——华西牛培育为例,从华西牛培育历程,到华西牛繁育体系建设以及种牛推广模式进行了详细概述和分析,期望为建立符合我国国情的肉牛育种体系提供参考和借鉴。  相似文献   
844.
【目的】探究晋西北风沙区人工柠条林(Caragana korshinskii)功能性状对生产力的影响,揭示人工柠条林生态功能退化机制,以期为该区植被管理及生态安全的可持续性提供理论指导。【方法】利用一般回归模型和随机森林回归模型探讨植物功能性状对不同林龄人工柠条林生产力的影响。【结果】(1)随着林龄的增加,人工柠条林的生产力和地上生物量呈先增加后降低趋势,18年后出现退化现象;(2)人工柠条林茎叶比(R2=0.277,P=0.000)、基径(R2=0.404,P=0.000)、分枝数(R2=0.269,P=0.000)、株高(R2=0.395,P=0.000)、纵截面积(R2=0.211,P=0.001)、叶面积(R2=0.314,P=0.000)、叶片碳含量(R2=0.284,P=0.000)、叶干重(R2=0.233,P=0.001)、枝干重(R2=0.211,P=0.001)均与生产力...  相似文献   
845.
846.
劣质烟剂的检验方法057150河北永年邯郸农业高等专科学校殷耀兵高会东烟剂作为一种防治大棚温室蔬菜病虫害的颇具特色的农药剂型,深受广大菜农喜爱。目前,市场上烟剂品种很多,大多数质量好,防效高,给用户带来了可观的经济效益。为防止极少数劣质烟剂坑农害农,...  相似文献   
847.
单倍型标记与数量性状基因座(quantitative trait loci,QTL)之间具有较强的连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)关系,在基因定位和因果突变鉴定方面具有较高的应用价值。为了评估单倍型标记在基因组研究中的作用,本研究在华西牛资源群体中,选取该群体于2008—2021年间屠宰的共计1 478头平均月龄为24个月的个体进行研究,其中公牛1 333头,母牛145头。利用770K高密度芯片数据,基于LD阈值(r2>0.3)及固定单核苷酸多态(single nucleotide polymorphism,SNP)个数(5个连续SNP)两种方法进行单倍型构建,分别采用单位点SNP标记和两种单倍型标记共3种标记,基于GCTA的混合线性模型(mixed linear model,MLM),开展宰前活重(LW)和屠宰率(DP)等屠宰性状的全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),定位影响屠宰性状的显著(P<0.05) SNPs、单倍型块和候选基因,同时比较3种标记的GWAS结果,评估3种标记的优劣。结果显示,3种标记在全基因组范围内共找到16个的显著SNPs及单倍型区域,主要分布于1、5、6、14、16、17和28号染色体上,同时鉴定到FAM184B、PPM1K、LCORL、RIMS2等10个与屠宰性状相关的候选基因,其中,基于SNP标记方法鉴定到的3个候选基因,在利用基于单倍型标记的方法中也鉴定到,且单倍型鉴定到的显著性位点或区域大多位于基因内部。在两种单倍型构建方法中,与基于固定SNP个数构建单倍型进行GWAS相比,基于LD阈值的构建方法鉴定到了更多候选基因。本研究结果表明,以单倍型开展GWAS可以综合考虑SNP位点间连锁关系,能较好地揭示复杂性状的遗传结构。  相似文献   
848.
旨在挖掘与平凉红牛背最长肌营养成分含量相关的候选基因,以提高肉品质。本研究选用相同饲养条件下30月龄及750 kg的40头阉牛,测定蛋白质、脂肪和水分3种常规营养成分的含量,分别挑选表型数据具有极端差异的高、低组,每组3个重复。通过主成分分析和比较转录组分析筛选具有显著因子载荷基因(significant factor loading genes, SFLGs)和差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),并进行富集分析。利用所有样本的转录组数据和表型数据进行加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA),筛选与表型相关的目标基因模块(r>0.35且P<0.05)与Hub基因(hub genes, HGs)。针对蛋白质、脂肪和水分含量3个性状分别鉴定到91、81和80个SFLGs(第一主成分PC1和第二主成分PC2)和18、85和338个DEGs,其中PC1和PC2共有的SFLGs分别有8、4和3个,具有显著因子载荷的DEGs分别有1、3和2个,富...  相似文献   
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