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61.
【目的】研究利文斯顿雏菊的花色素成分及其稳定性,为草花花色遗传育种提供理论依据。【方法】以利文斯顿雏菊8个品系为试验材料,通过特征颜色反应、显色反应和紫外-可见光谱扫描分析,确定其花色素成分,并分析温度和光照对花色素稳定性的影响。【结果】利文斯顿雏菊花色素属于类黄酮化合物,含黄酮和花色素苷,可能含异黄酮、二氢黄酮和二氢黄酮醇,不含橙酮和查耳酮;白色品系只含黄酮和黄酮醇;粉红内白、橙色和黄色3个品系除含黄酮和黄酮醇外,可能还含异黄酮;玫红内白、玫红内黄和和西瓜红色3个品系含花色素苷、黄酮、黄酮醇等,且存在酰基基团,另外,玫红内黄品系还含二氢黄酮醇;粉红内黄品系含黄酮、黄酮醇和二氢黄酮醇;8个品系花色的黄酮类化合物中含醇羟基和酮羟基,不含酚羟基。温度对利文斯顿雏菊花色素稳定性的影响较大,60~80℃时,吸光度的下降趋势最为明显;光照对玫红内白、玫红内黄和西瓜红色3个品系的影响较大。【结论】利文斯顿雏菊不同品系花色素中的黄酮类化合物种类不同,温度和光照对其花色素稳定性的影响较大,且不同品系受到的影响程度不同。 相似文献
62.
核桃炭疽病高效生防菌株鉴定及抑菌活性 总被引:1,自引:0,他引:1
在对土壤有益微生物的分离、筛选中获得4株对核桃炭疽病菌具有较强抑制活性的拮抗细菌(编号分别为PF-1,PF-2,Bs-03,Bf-02)。通过对菌株的形态特征、染色反应、培养性状、生理生化特征、染色反应、培养性状、生理生化特性等试验项目,初步鉴定Bf-02为坚强芽孢杆菌(Bacillus firmus),Bs-03为枯草芽孢杆菌(Bacil-lus subtilis),PF-1为幼虫芽孢杆菌(Bacillus lacivae),PF-2为短芽孢杆菌(Bacillus brevis)。采用平板对峙培养法测定4株拮抗细菌对核桃炭疽病菌抑菌活性,4株拮抗细菌对核桃炭疽病菌具有较强的抑制活性,抑菌率均达到83%以上,抑制活性最强的是PF-2,抑菌率为88.47%,与其它3株拮抗细菌的抑菌率在P<0.05水平上具有显著性差异。其次为PF-1,抑菌率为86.11%,Bs-03和Bf-02的抑菌率在P<0.05水平上无显著性差异。 相似文献
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64.
为了了解导入Bt基因是否会引起玉米对磷元素利用能力发生改变,本研究采用转基因抗虫玉米Bt 38及其背景材料郑单958(ZD 958)为试验材料,进行水培试验,设置正常供磷(1mmol/L)和低磷(1μmol/L)两个水平。结果表明:在相同磷浓度下,ZD 958与Bt 38的某些生物性状、生理性状显著地不同,在生物性状上,正常供磷条件下与ZD 958相比,Bt 38根长极显著降低,全展叶叶面积极显著减小,低磷条件下与ZD 958相比,Bt 38株高、根长、茎粗、叶长,叶宽、地上鲜重、地下鲜重均极显著增加,根冠比显著下降;在生理特征上,相同供磷条件下,与ZD 958相比,抗虫玉米心叶、全展叶叶绿素含量及Chla/Chlb均有显著性变化,抗虫玉米不同部位可溶性糖、淀粉含量、激素含量亦有显著性变化。此外,全展叶中可溶性蛋白含量和抗氧化物酶活性也有显著性变化。综上,Bt基因的导入改变了ZD 958苗期对磷元素的利用能力,从而使ZD 958与Bt 38在不同磷环境下表现出不同的生存能力。 相似文献
65.
探讨核桃不同品种坚果的外观性状,为山西吕梁地区核桃品种选育和栽培管理提供基础数据。试验以8年生香玲、扎343、晋香和中林1号品种为试验材料,比较分析核桃的质量性状及青果和坚果三径等主要数量性状,对不同品种的经济性状及单株产量进行探讨。结果表明,4个品种外壳特征主要是长圆形,壳多光滑,内种皮多为黄色,核仁均饱满,取仁易;香玲品种的青果和坚果三径均为最大,且青果鲜质量、单果质量与果仁质量均优于其他3个品种,分别为59.93,23.69,11.42 g/个;产量上,香玲的单株果仁产量最高,为3 140.50 g。相关性分析表明,青果三径均值与青果鲜质量、单果质量和果仁质量显著相关,单果质量与果仁质量显著相关,果仁质量与壳厚呈负相关。综合分析坚果外观性状得出,香玲品种更适宜在山西吕梁地区种植推广。 相似文献
66.
67.
葫芦河干流由北向南穿越甘肃省秦安县中部,河道防洪基础设施薄弱,河水污染严重。作者针对秦安县中小河流突出的现状问题,从保障人民群众生命财产安全为根本出发点,提出了一些治理的措施,为提高区域防洪能力和农田安全提供参考。 相似文献
68.
为解决构建知识图谱过程中由于上下文环境复杂、现有模型字向量语义表征相对单一导致领域专业实体识别率低的问题,该研究提出了来自转换器的双向编码器表征量(bi-directional encoder representation from transformer, BERT)和残差结构(residual structure, RS)融合的命名实体识别模型(bert based named entity recognition with residual structure,BBNER-RS)。通过BERT模型将文本映射为字符向量,利用双向长短时记忆网络(bi-directional long-short term memory, BiLSTM)提取局部字符向量特征,并采用RS保留BERT提供的全局字符向量特征,以提高字向量的语义丰富度,最后通过条件随机场(conditional random field, CRF)模型对特征向量解码,获取全局最优序列标注。与其他命名实体识别模型相比,提出的BBNER-MRS模型在葡萄数据集上表现较好,在葡萄人民日报、玻森、简历和微博数据集上F1值分别达到89... 相似文献
69.
70.