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为明确小热激蛋白在沙葱萤叶甲Galeruca daurica应对温度胁迫中的作用,采用PCR方法克隆沙葱萤叶甲小热激蛋白基因Hsp20(GdHsp20.6)完整的开放阅读框(open reading frame,ORF)序列,应用在线软件对GdHsp20.6基因进行生物信息学分析,通过原核表达技术诱导表达及纯化其编码蛋白,并通过实时荧光定量PCR(real-time quantitative PCR,RT-qPCR)技术分析不同温度胁迫下GdHsp20.6基因的表达量。结果显示,GdHsp20.6基因ORF序列长度为543 bp,编码180个氨基酸,预测分子量为20.6 kD,无跨膜区和信号肽。GdHsp20.6氨基酸序列有高度保守的α-结构域。GdHsp20.6氨基酸序列与其它鞘翅目昆虫的Hsp20氨基酸序列有较高的一致性,其中与花绒寄甲Dastarcus helophoroides的Hsp20.99氨基酸序列的一致性最高,为63%。GdHsp20.6基因在大肠杆菌Escherichia coli BL21(DE3)细胞系中成功表达,经异丙基-β-D-硫代吡喃半乳糖苷(isopropyl-β-d-thiogalactoside,IPTG)诱导后GdHsp20.6蛋白成功表达,十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳(sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis,SDS-PAGE)和Western-blot分析表明融合蛋白大小与预测大小一致,并纯化获得了纯度较高的目的蛋白GdHsp20.6。低温(-10~5℃)和高温(35~40℃)处理1 h以及处理后25℃恢复30 min均能诱导GdHsp20.6基因表达上调,并且0℃处理30~120 min也能诱导GdHsp20.6基因表达上调。表明GdHsp20.6基因在沙葱萤叶甲应对低温和高温胁迫中可能起着重要作用。 相似文献
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为筛选出适合新疆种植的综合性状较优的水稻种质资源,对国、内外355份水稻资源的17个质量性状和20个数量性状进行综合评价。结果表明:在质量性状指标中穗抽出度、二次枝梗、穗立形态、叶片茸毛和分蘖力上表现出丰富的变异类型;数量性状变异范围为3.906%~57.519%,遗传多样性指数为1.713~2.067。通过对数量性状进行聚类分析将355份水稻种质资源划分为4大类群,类群Ⅰ属于极端粒型的特异性种质,共97份;类群Ⅱ属于潜在增产种质,共81份;类群Ⅲ属于晚熟极端种质,共94份;类群Ⅳ属于优质高产种质,共83份。20个数量性状利用主成分分析提取5个综合因子,累计贡献率为74.989%,各成分的贡献率分别为17.472%(PC1)、17.071%(PC2)、15.738%(PC3)、15.237%(PC4)和9.429%(PC5);水稻种质资源的综合得分范围为0.416 8~1.240 8,综合得分前10名的种质资源依次为‘21Y137’‘21Y271’‘21Y162’‘21Y280’‘21Y276’‘21Y87’‘21Y132’‘21Y254’‘21Y294’‘21Y318’,均属于类群Ⅳ... 相似文献
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大型液压挖掘机工作特性联合仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究目前国内最大吨位(斗容量15 m3、机质量260t)的矿用正铲液压挖掘机工作特性,首先在小型挖掘机上对采用的机械系统动力学与液压系统联合仿真方法进行验证,通过对比试验与联合仿真结果,确认了联合仿真研究方法能够较准确地模拟挖掘机的真实工作环境。在此基础上,采用ADAMS和AMESim软件,对斗容15m3矿用挖掘机工作装置与液压系统进行联合仿真研究,通过仿真获得了挖掘机整个挖掘过程中工作部件对各个转动轴的转动惯量,计算出各个液压缸的位移曲线、速度曲线和压力变化曲线以及铲斗齿尖挖掘轨迹。 相似文献
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为获得偏心-椭圆齿轮行星轮系栽植装置最优的机构参数,在建立其动力学分析模型的基础上,以一个作业循环中支座垂直方向所受作用力的峰值力和波动最小为目标建立其动力学优化模型。为验证所建立的动力学分析模型的可靠性,以该装置满足理想栽植要求的非劣解集为约束条件,运用所建立的动力学优化模型优化得到该装置最优的机构参数,进而基于最优机构参数搭建试验台进行动力学特性测试,测得了该栽植装置在工作转速为40 r/min时一个工作循环中支座垂直方向受力与行星架转角的关系,通过试验结果和理论结果的对比分析,表明其动力学分析模型是可靠的,可为其动力学优化提供可靠数学模型。 相似文献
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为了提高高光谱遥感影像的分类精度,提出了一种基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱数据分类方法。采用非负最小二乘方法,将待测样本表示为训练样本的线性组合,并将得到的系数作为待测样本的特征向量,通过最小误差方法对待测样本进行分类。提出的方法在AVIRIS Indian Pines和萨利纳斯山谷高光谱遥感数据集上进行分类实验,并和主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)和基于稀疏表示分类器(SRC)方法进行比较,在2个数据集上本文方法的总体识别精度分别达到85.31%和99.56%,Kappa系数分别为0.816 3和0.986 7。实验结果表明本文方法的总体识别精度和Kappa系数都优于另外3种方法,是一种较好的高光谱遥感数据分类方法。 相似文献
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