无籽西瓜枯萎病抗性的遗传分析

西瓜枯萎病（Fusarium oxysporum f．sp．niveum）是西瓜生产中的毁灭性病害，培育和应用抗病品种是防治此病害最经济有效的措施。我国自20世纪80年代开展西瓜抗枯萎病育种以来，已培育出一批抗病品种并在生产上推广应用，但主要集中于二倍体西瓜，在三倍体无籽西瓜育种方面几乎没有涉及，因此无籽西瓜生产中缺少抗枯萎病品种。生产上对无籽西瓜枯萎病的防治主要是采用嫁接，防病的效果也较为理想，但嫁接增加了生产成本而且还存在不亲和、果实品质降低等问题。目前无籽西瓜生产面积正在逐年扩大，适时开展无籽西瓜抗枯萎病育种是满足生产需要、有效防治病害的根本途径。本试验采用NCⅡ杂交设计配制了部分无籽西瓜组合，鉴定双亲及F1的枯萎病抗性并进行配合力分析，以初步了解无籽西瓜抗枯萎病组合双亲选配的一般规律。     

培养基发酵处理方法对草菇栽培的影响

研究草菇生产中常用的培养基发酵方法,以生料栽培为对照,采用自然堆沤发酵法、常规二次发酵法和简易二次发酵法对草菇栽培的影响,调查结果表明：自然堆沤发酵法、常规二次发酵法和简易二次发酵法的栽培效果都要优于对照,其中,效果最好的是简易二次发酵法。简易二次发酵法的栽培材料理化性状、草菇菌丝生长、病虫害控制和草菇的产量、生产成本等,都比自然堆沤发酵法和常规二次发酵法有较大的优势,表明简易二次发酵法是草菇栽培中较理想的一种培养基处理方法。     

基于声信号的供气管道阀门泄漏监测与定位系统研究

对供气管道阀门泄漏监测与定位系统进行基于声信号的研究,结合GPRS/GSM网络平台的长距离传输方式设计出可实现定位反馈功能的系统架构模型。文中详述系统的组成及内部连接方式并对传感器固定装置进行设计,利用不同材质管道泄漏孔声信号频率分析表设计出系统运行过程框图。系统应用的自动化监测模式对管道阀门泄漏监测与定位起重要意义。     

银杏特异种质核型进化趋势

首次以银杏幼叶为试材,采用压片法,对来自中国、美国、法国、日本及荷兰的21个特异种质的核型及进化趋势进行研究.结果表明:染色体数目均为2n=2x=24=4m 8sm 12st;染色体相对长度组成(RLF)种质间差异较大,并有普遍加长的趋势;平均臂比(MAR)、长度比(LR)及核型不对称系数(As.K.c)能较好地反映其进化水平,'垂乳银杏'较原始,中国的'叶籽银杏'比日本的'叶籽银杏'更原始;遗传距离(Dü2)聚类发现,'圣克鲁斯'、'金秋'等6个种质更为进化.染色体绝对总长度(ATL)、相对总长度(RTL)、相对长度系数(IRL)、总形态百分比(TM)、平均臂比(MAR)、长度比(LR)和As.K.c的均值分别为7.64 μm、8.33%、1.00、28.96%、2.94、2.71和71.04%.对银杏的细胞遗传学及进化进行探讨.     

锰对大豆种子萌发的影响

本文研究了不同锰浓度处理对大豆种子萌发率、种子活力指数、发芽指数和发芽势等的影响。实验结果表明，适宜的锰浓度处理提高了大豆种子的发芽率，增加了发芽势和发芽指数，大大提高了活力指数，也使大豆根的鲜重有所提高，其中1．0mg／L锰处理对大豆种子萌发最有利。     

黄孢原毛平革菌处理玉米秸秆的腐解特征

摘要：采用黄孢原毛平革菌处理不同粒度的玉米秸秆,测定了秸秆降解率、木质素降解率、有机质、总腐殖酸、H/F、羧基和酚羟基含量,探讨了秸秆处理过程中的腐解特征。结果表明,在秸秆腐解过程中,腐解物的质量、有机质、木质素含量逐渐降低,其分解率和分解时间与秸秆粒度具有相关性;H/F总体呈上升趋势,腐殖化程度升高;酚羟基含量逐渐降低,羧基含量逐渐升高。这些现象表明秸秆的腐解过程为氧化过程,酚羟基被氧化为羧基。     

麦类饲料中粘性多糖的抗营养性及多糖酶的应用

麦类饲料电含有抗营养因子——粘性多糖(阿拉伯木聚糖和β-葡聚糖),限制了该类饲料的使用量。添加酶制剂可提高这些饲料的利用率。本文综述了麦类饲料中粘性多糖的含量、抗营养特性,酶制剂的应用及作用机理。     

木本植物组织总RNA提取的要点与原理

根据提取木本植物组织RNA时所获得的知识和经验，对木本植物组织总RNA提取时所遇到的提取产量低、RNA降解、多酚物质干扰、DNA干扰、多糖干扰、蛋白质干扰及杂质干扰等问题进行了探讨，并提出了具体的解决方法。同时，对各种常用的RNA提取方法进行了分类，并对它们的原理及优劣进行了论述与评价。     

融合卷积神经网络与视觉注意机制的苹果幼果高效检测方法

果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块（Squeeze-and-Excitation block, SE block）和非局部块（Non-Local block, NL block）两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型（YOLOv4-SENL）。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络（Path Aggregation Network, PAN）的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。