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51.
胺磺灵诱导小麦根尖染色体结构的变异 总被引:1,自引:0,他引:1
用不同浓度的胺磺灵(Oryzalin)处理小麦种子,观察小麦根尖细胞染色体结构的变异情况。结果表明,胺磺灵的不同处理浓度及处理时间均能引起染色体的异常分裂,在光学显微镜下检测到桥、多极染色体、环状染色体、滞后染色体、染色体加倍、染色体凝集、微核等异常现象,以染色体加倍、微核的发生频率最高;处理时间对染色体结构变异的影响明显高于处理浓度。 相似文献
52.
本文利用Signa1P3.0两种算法NN(neural network)和HMM(hidden markov model)对水稻基因组中59712个ORF进行了初步的筛选,其中有4433个ORF编码的蛋白具有分泌特性,占整个基因组的7.3%。4433个具有分泌特性的蛋白,在染色体的分布是不均一的。在1号染色体的所占的比例最多,为8.8%;而12号染色体上所占的比例最少,为5.0%。其中在具有分泌特性的蛋白中,酶类、非酶类和推测蛋白分别占具有分泌型信号肽蛋白的24.9%、45.7%和29.5%。 相似文献
53.
54.
12月17日,由肥城市畜丰农牧机械有限公司与山东科技大学、泰安市农机局联合研制的精准变率免耕施肥播种机通过了山东省科学技术厅组织的成果鉴定。 相似文献
55.
杜鹃红山茶优良无性系遗传多样性的ISSR分析 总被引:2,自引:0,他引:2
以39个杜鹃红山茶优良无性系为试材,采用ISSR分子标记方法,研究杜鹃红山茶优良无性系遗传多样性。结果表明:杜鹃红山茶无性系遗传多样性较高,采用筛选的26个ISSR引物共扩增出211个位点,多态位点180个,多态位点百分率(PPB)为85.3%,有效等位基因数1.6,Nei′s基因多样性指数(H)为0.345 1,Shannon多态性信息指数(I)为0.510 6,相似性系数为0.488 2~0.815 2,平均为0.668 8。UPGMA聚类分析得出,在遗传距离为0.360时,所有供试材料可以分为两大类:第Ⅰ类群是由4号和5号无性系组成,其它无性系构成第Ⅱ类群;当遗传距离为0.304时,又可将第Ⅱ类群分为6组。 相似文献
56.
57.
58.
等渗Ca(NO3)2和NaCl胁迫对番茄光合作用的影响 总被引:34,自引:3,他引:34
研究了番茄的光合作用对等渗Ca(NO3)2和NaCl处理的响应。在等渗条件下120mmol.LNaCl和80mmol.LCa(NO3)2胁迫后,番茄叶片的叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素含量、Chl.a/Chl.b比值、净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、原初光能转换效率(Fv.Fm)、光合电子传递量子效率(ΦPSII)、Fv.Fo、光化学猝灭系数(qP)均呈下降趋势,以NaCl处理的下降幅度大于Ca(NO3)2处理;而Ca(NO3)2处理的胞间CO2浓度(Ci)呈下降趋势,NaCl处理的Ci呈升高趋势。因此,两种盐处理均对番茄植株光合作用造成了伤害,NaCl造成的伤害较Ca(NO3)2较为严重,Ca(NO3)2胁迫净光合速率下降可能是气孔限制所引起的,而NaCl胁迫净光合速率下降可能是由非气孔因子限制引起的。 相似文献
59.
硒对小白菜生长和养分吸收的影响 总被引:32,自引:5,他引:32
以小白菜为材料 ,研究了硒对植株生长和养分吸收的影响。结果表明 ,当营养液中加入低浓度硒 (Se 1.0mg L)时促进了小白菜的生长 ,增加了产量 ;加高浓度硒 (Se 2 .5mg L)时则抑制了小白菜的生长。加硒后增加了小白菜地上部可溶性总糖、还原糖含量 ;降低了蔗糖和淀粉的含量 ;低浓度硒增加了粗纤维含量 ,而高浓度硒则降低了其含量 ;Se 1.0mg L的硒处理降低了植株地上部总蛋白质的含量 ,但随着硒浓度的进一步增加 (Se 1.0mg L)植株体内的总蛋白质含量逐渐升高 ,并大于对照。加硒后增加了小白菜地上部游离氨基酸总量和N、Ca、Mg、Mn、Zn含量 ,降低了P、K、S元素的含量 ;与对照相比 ,加硒后增加了小白菜地下部N、S元素的含量 ,降低了P、Ca、Mg、Fe、Mn、Zn元素的含量 ,但对K元素的影响不大。无论是小白菜地上部还是地下部 ,体内硒的含量均与营养液中硒的浓度呈显著的正相关。植物地上部硒的含量以有机态硒为主 ,有机硒转化率均在 80 %以上。 相似文献
60.
[目的/意义]近年来,人工智能在农业领域的应用取得了显著进展,但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术,已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能,尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。[进展]本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法,展示了在参数规模扩大与自监督训练下,模型通用能力与下游适应能力的显著提升。随后,分析了大模型在农业领域应用的主要场景;按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类,在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状,展示了大模型在农业上取得的研究进展。[结论/展望]对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解,展望了农业大模型未来的发展重点方向。预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统,并为公众提供专业优质的农业服务。 相似文献