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牦牛奶产业是青藏高原巩固脱贫攻坚、实现畜牧产业良性发展的重要选择,政府、企业和牧户等多元主体在推动产业链建设上发挥着不同作用。本研究以那曲市色尼区为例,通过实地调研发现,龙头企业成为牦牛奶价值增值的关键主体,养殖合作社成为牧民增收的重要载体,供销合作社成为市场发展的重要补充,牧户在牦牛奶产业发展中显著受益,农村基层组织建设管理水平明显提高。当前,那曲牦牛奶产业存在产业发展初级、产品同质竞争、草原过载过牧、合作社管理不规范、行政干预过多以及食品安全风险等问题。基于牦牛奶产业对青藏高原可持续发展的战略地位,下一步应通过加强基础研究和科技投入、积极引育管理人才、完善产业链利益联结机制、厘清多元主体职责定位等,推动当地牦牛奶产业健康可持续发展。 相似文献
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采用RT-PCR方法分段扩增PB2基因,将目的基因定向克隆至含HisTAG的原核表达载体pET-32a,经序列验证正确后,转化BL21大肠杆菌,诱导表达重组蛋白。靶蛋白经Ni+柱纯化后与弗氏免疫佐剂混合免疫新西兰大耳白兔,获得高效价的抗PB2的抗血清。Western-blot检测结果证实制备的抗血清可与PB2蛋白发生特异性反应。进一步将PB2全长基因准确插入真核表达载体pCAGGS,转染293T细胞表达PB2蛋白,通过IFA检测发现,抗血清与细胞表达的PB2蛋白发生反应,出现特异性荧光,经激光共聚焦检测PB2亚单位只在细胞核中出现荧光,说明PB2亚单位单独表达仅限于细胞核内。上述研究为进一步探索PB2亚单位的生物学特性及其结构与功能研究打下基础。 相似文献
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本试验旨在研究十二指肠灌注亮氨酸对奶牛胰腺淀粉酶分泌的影响。以4头周岁荷斯坦母牛[(215±7)kg]为试验动物,手术安装十二指肠胰液收集袋、灌注管和回流管以及颈静脉插管,采用4×4拉丁方试验设计,进行十二指肠亮氨酸灌注试验[(灌注水平分别为0、29.5、59.1和88.6μmol/(kg.h)]。结果表明,随亮氨酸灌注水平升高,血浆胰岛素和胆囊收缩素浓度升高(P<0.05),胰腺α-淀粉酶合成速率(U/h)呈先升高后降低趋势(P<0.01),在29.5μmol/(kg.h)灌注水平时最大。十二指肠灌注亮氨酸也极显著影响了胰腺α-淀粉酶分泌浓度(U/L,P<0.01;U/g prot,P<0.01)。结果表明,亮氨酸可能通过刺激胰岛素和胆囊收缩素释放,调控青年奶牛胰腺淀粉酶分泌功能,二者存在剂量效应。 相似文献
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阿拉善左旗4年机械模拟飞播牧草累计面积为2980hm^2,实播面积为2980hm^2,1997年10月调查,保存面积为2970hm^2,保存面积率为99.7%,4年来播区植被盖度提高8.96倍,有苗面积率提高31.53倍,牧草产量提高35.91倍,第一性生产产值和第二性生产产值分别是飞播总投资的0.67倍和0.97倍,机械模拟飞播牧草表现出明显的经济效益、生产效益和社会效益。 相似文献
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猪呼吸道疾病综合征(PRDC),又称“猪复合性肺炎”“、多因子猪呼吸道病”等,是近几年来集约化养猪场或养猪专业户常见的疾病,给养殖业带来严重的经济损失。本病的特点是致病原因复杂,多因子共同作用,临床症状不一,病程长,疗程久,猪增重速度下降,尤其是保育猪和育肥猪多发。通常需联合用药才能控制。1病因猪呼吸道疾病综合征的致病原因相当复杂,目前尚存在争议,但共同认为是一种多因子复合型疾病。1.1原发性病原经常是几种病原同时存在。常见的主要病原有:1.1.1猪繁殖与呼吸综合征病毒本病毒引起猪繁殖与呼吸综合征,俗称“兰耳病”。其典型… 相似文献
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Bing N Hoeschele I Ye K Eilertsen KJ 《Veterinary immunology and immunopathology》2005,105(3-4):187-196
Common goals of microarray experiments are the detection of genes that are differentially expressed between several biological types and the construction of classifiers that predict biological type of samples. Here we consider a situation where there is no training data. There is considerable interest in comparing expression profiles associated with successful pregnancies (SP) and unsuccessful pregnancies (UP) in model and farm animals. Successful pregnancy rate is known to be much higher in embryos generated by in vitro fertilization (IVF) than in nuclear transfer (NT) embryos, and higher under induced ovulation for large follicles (LF) than for small follicles (SF). The tasks of identifying genes differentially expressed between SP and UP, and predicting SP for future samples are not well accomplished by comparing IVF and NT, or LF and SF. A suitable method is finite mixture model analysis (FMMA), which models each observed class (IVF and NT, or LF and SF) as a mixture of two distributions, one for SP and one for UP, with different known or unknown proportions (here known to be 0.50 SP for IVF and 0.02 SP for NT). The means of the two distributions differ for the differentially expressed genes, which we identify via a likelihood ratio test. We confirm by simulation that FMMA strongly outperforms hierarchical clustering and linear discriminant analysis using the known class labels (NT, IVF). We apply FMMA to a real data set on IVF and NT embryos, and compute their posterior probabilities of SP, which confirm our prior knowledge of the SP proportions for IVF and NT. 相似文献