过氧化氢提高燕麦幼苗耐碱性的活性氧代谢和渗透调节

为探明过氧化氢(H₂O₂)提高燕麦耐碱性的作用,以‘定莜6号’幼苗为材料,采用珍珠岩栽培方法,在幼苗三叶一心期根部浇灌75 mmol·L^-1 NaHCO₃或添加二甲基硫脲(DMTU,H₂O₂淬灭剂)或抗坏血酸(ASA,H₂O₂清除剂)模拟碱胁迫,通过叶面喷施0.01 mmol·L^-1 H₂O₂来观测H₂O₂对碱胁迫下幼苗生长、活性氧代谢和渗透溶质积累的影响。结果表明:喷施H₂O₂ 能够缓解NaHCO₃胁迫对燕麦幼苗生长的抑制,降低幼苗叶片O2·-、H₂O₂和丙二醛含量,提高超氧化物歧化酶、抗坏血酸过氧化物酶等抗氧化酶活性和非酶抗氧化剂抗坏血酸、谷胱甘肽含量;使过氧化氢酶、过氧化物酶活性及渗透溶质可溶性糖、游离氨基酸和脯氨酸含量显著降低,有机酸和叶绿素含量明显提高,而可溶性蛋白质含量则变化不大;添加DMTU和ASA后有效逆转了喷施H₂O₂对NaHCO₃胁迫燕麦生长受抑和生理响应的调节。采用主成分和隶属函数分析显示,喷施H₂O₂显著提高了NaHCO₃胁迫下燕麦幼苗的综合评价值,添加DMTU和ASA完全或部分逆转了H₂O₂的作用。因此,外源H₂O₂是通过调控活性氧代谢和渗透调节来缓解碱胁迫导致的氧化伤害和生长抑制,从而增强燕麦幼苗的耐碱性。     

sikFBA4基因启动子的克隆及低温表达模式分析

天山雪莲生长于常年积雪覆盖高海拔处的高山区域,具有很强的极端低温生境适应能力,属于研究植物低温适应的良好模式植物。前期的研究表明,sikFBA4基因可以显著提高番茄的抗寒能力。为进一步研究sikFBA4基因的耐寒响应模式,以天山雪莲为材料,采用实时荧光定量PCR分析sikFBA4在低温胁迫下的表达模式;利用高效热不对称PCR法(Hi-Tail PCR)克隆sikFBA4启动子序列并进行生物信息学分析。为分析PsikFBA4序列克隆的完整性及转录表达特性,将PsikFBA4与GUS基因融合在烟草中进行瞬时表达。结果表明,sikFBA4在低温胁迫条件下的表达发生瞬时显著上调,并在1 h达到峰值,而后表达下调。通过启动子克隆分析,在PsikFBA4序列-1648 bp位置处具有冷响应元件LTRE;进一步的GUS染色和酶活力测定结果表明,低温能够显著提高GUS基因的表达活性,说明sikFBA4属于低温诱导型基因。SikFBA4基因启动子的克隆、序列分析以及表达分析,为进一步探究雪莲果糖-1,6-二磷酸醛缩酶(sikFBAs)基因的表达与调控机制奠定了基础。     

水氮供应对地下滴灌紫花苜蓿生长特征及草地小气候的影响

为探讨不同水氮处理条件下紫花苜蓿生长状况与草地小气候特征的关系,以2年生紫花苜蓿“巨能7号”为研究对象,采用田间试验和室内分析相结合的方法,研究了宁夏引黄灌区地下滴灌条件下不同滴灌量和施氮量处理下紫花苜蓿生长特征和草地小气候的变化。结果表明:1)滴灌量和施氮量对紫花苜蓿的株高、叶面积和鲜草产量都有显著的影响,表现为紫花苜蓿的株高、叶面积和鲜草产量均随滴灌量和施氮量的增加而增加,当施氮量增加到一定值时,继续增施氮肥,其鲜草产量增产效果在不同滴灌量处理下表现出不同的趋势。2)与不施氮处理相比,增施氮肥降低了紫花苜蓿株间空气温度、浅层土层温度和株间光照强度,而增加了群体内部空气相对湿度。3)不同滴灌量对紫花苜蓿的生长微环境的调节作用不同,随着滴灌量的增加,紫花苜蓿群体相对湿度逐渐提高,而紫花苜蓿株间气温和浅层土层温度降温效应越明显。4)紫花苜蓿生育期间株高与叶面积、草产量和群体内部相对湿度呈极显著正相关(P<0.01),与群体内光照强度、株间气温、浅层土壤温度呈极显著负相关(P<0.01)。合理减少滴灌量和施氮量不仅能维持紫花苜蓿良好的生长特征,而且能提高鲜草产量和改善草地生态环境条件。本研究旨在为紫花苜蓿群体微环境生态因子的改善及高产优质栽培措施提供科学依据。     

氮、磷、钾肥不同施用量对马铃薯产量的影响

马铃薯种植面积在德江是仅次于水稻、玉米的第三大作物,常年种植面积在0.93万hm2左右.由于农户在种植马铃薯时普遍存在重氮轻磷缺钾的现象,导致马铃薯产量不高,经济效益低下.为了提高马铃薯产量,增加经济效益,特设置施肥对马铃薯产量的影响试验.     

贵州茶树雪凝冻害发生情况与补救预防措施

分析了2008年贵州雪凝气候特点和茶树雪凝冻害受灾成因及受灾情况,针对不同类型的茶园和苗圃提出了相应的补救和预防措施。     

猪附红细胞体生物学特性的研究

采取新鲜血液压片相衬观察和末梢血液涂片染色镜检法,对河南省新乡地区3000头猪附红细胞体病发病情况进行了调查;并且对体温升高、镜检附红细胞体感染强度为 病猪的血液,分别用光学显微镜、扫描电子显微镜进行形态观察和血液生化指标检测.结果表明:猪附红细胞体病的发病率为46.33%,死亡率为13.88%,隐性感染率为55.93%(755/1350).在光学显微镜下观察,红细胞呈现菠萝样;染色血片观察附红体在红细胞表面及边缘呈各种形式排列,可见强折光性发亮的圆形小体;扫描电子显微镜观察.附红体寄生的红细胞凹陷区,有大、小球体,有的小球体与大球体相连.血清胆红素、白蛋白、尿素氮、谷丙转氨酶、谷草转氨酶增加,血糖、血清总蛋白、超氧化物歧化酶活性下降.     

opaR基因缺失对AHPND致病菌生物学特性及毒力质粒接合转移的影响

急性肝胰腺坏死病(acute hepatopancreatic necrosis disease, AHPND)严重影响了我国乃至全球对虾养殖业的发展。近期研究发现,致病菌毒力质粒携带trb型Ⅳ型分泌系统(type Ⅳ secretion system, T4SS)可在高菌体密度下介导毒力质粒发生接合转移,从而导致AHPND致病菌多样性。为探究群体感应与T4SS表达以及毒力质粒接合转移的关系,本研究以副溶血弧菌(Vibrio parahaemolyticus)群体感应系统的高密度调控子OpaR为研究对象,在致AHPND副溶血弧菌20130629002S01::cat(Vp2S01::cat)菌株基础上,利用同源重组技术构建opaR基因缺失株Vp2S01::catΔopaR。比较了出发菌株和缺失株在生长性能、运动性和生物被膜形成能力等方面的差异,分析了opaR基因对T4SS基因表达量以及质粒接合转移效率的影响。结果显示,opaR基因缺失不影响细菌的生长特性和群集运动,但泳动能力显著增加,生物被膜形成能力显著下降;接合转移实验显示,opaR基因缺失显著提高T4SS表达水平和接合转移效率。本研究为解析群体感应系统调控AHPND致病菌T4SS表达以及毒力质粒接合转移机制提供了基础数据,可为控制AHPND致病菌毒力质粒传播提供技术支撑。     

面向多类型土壤有机碳定量反演的天基高光谱探测参数研究

星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面–大气–仪器–观测–反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明：①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R²=0.826 5,RMSE=3.438 9 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。     

基于COI基因构建西北太平洋常见鱼类DNA条形码参考数据库

西北太平洋以其独特的地理位置和复杂的海洋环境,孕育了极为丰富的渔业资源,成为全球海洋生物多样性保护和渔业资源管理的热点区域。为了更有效地进行鱼类种类识别和多样性的调查,本研究建立了西北太平洋常见鱼类DNA条形码本地数据库。基于线粒体COI基因,对2023年6-8月在西北太平洋海域所采集的307份样品进行扩增和测序,共获得7目13科20属25种鱼类的COI基因序列。77.96%的COI序列在公共数据库中都能比对到高相似度序列。种间平均遗传距离为0.233,种内平均遗传距离为0.003,种间遗传距离是种内遗传距离的77.67倍,且能够形成明显的条形码间隙,不存在物种区分困难的现象。基于COI基因序列构建的系统发育树显示,同一属的鱼类首先聚为一支,随后与同一科的鱼类聚为一支,最后,同目不同科的鱼类聚为一支。综上所述,COI基因具有物种特异性,能够有效的区分西北太平洋常见鱼类物种,本数据库的初步建立,有利于后期利用环境DNA技术进行西北太平洋鱼类多样性的监测和调查,为西北太平洋海域生物多样性保护、资源管理和种群动态监测提供了技术支持。     

基于NGO-CNN-SVM的高标准农田灌溉工程施工成本预测

为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林（random forest,RF）筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization,NGO）对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R²、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明：基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R²达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R²达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R²达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。