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191.
FMDV结构基因P1的克隆与植物双元表达载体的构建 总被引:2,自引:0,他引:2
通过RT-PCR法获得阿克苏(Akesu/O/58)FMDV结构基因P1,将该基因克隆到pGEM-T Easy载体进行核苷酸序列测定。将P1基因、Kozak序列等插入中间表达质粒pB in438,构建重组中间表达载体pB inP1。采用三亲融合法构建植物双元表达载体pB inFMDV-P1。结果表明:P1基因为2 208 bp。重组中间表达载体pB inP1经BamHⅠ/SalⅠ双酶切、PCR扩增和序列测定,表明P1基因、Kozak序列等已插入pB inP1。在含50mg/L卡那霉素、25 mg/L链霉素和50 mg/L利福平的YEB培养基上筛选及对融合农杆菌质粒进行P1基因的PCR检测,证明植物双元表达载体pB inFMDV-P1构建正确。 相似文献
192.
养猪业是畜牧业生产的一大支柱。在兴安盟,肉类产量中猪肉占65.8%,农牧民肉类消费中猪肉消费量占80%以上。可见,生猪生产对国民经济发展和人民生活改善具有重要意义。然而,养猪业在持续了三年半高 相似文献
193.
为建立一种快速鉴别不同基因型鸭甲肝病毒(DHAV)的检测方法,根据DHAV-1和DHAV-3特异性序列,分别设计合成鉴别检测引物,经一步法双重RT-PCR反应条件的优化,建立了鉴别DHAV-1和DHAV-3的一步法双重RT-PCR方法,并应用该方法对2016—2021年山东地区采集的58份临床病料样品进行病原学检测分析。结果显示:该方法能够分别扩增出DHAV-1的230 bp和DHAV-3的502 bp的特异性条带,而DTMUV、NDV、AIV-H9、FADV、DEV、GPV均无任何扩增条带。该方法最低可检测到0.62 ng DHAV-1 RNA和0.59 ng DHAV-3 RNA。该方法与病毒分离方法的符合率达100%。该方法检测58份临床病料样品,共检测出阳性样品27份,阳性率达46.55%,其中2016—2021年DHAV-1阳性率分别为33.33%,25.00%,22.22%,12.50%,11.11%,0.00%;DHAV-3阳性率分别为8.33%,16.67%,22.22%,37.50%,33.33%,37.50%。表明建立的DHAV-1和DHAV-3一步法双重RT-PC... 相似文献
194.
浙江省西南部的松阳县面积约为1406平方公里,耕地面积只占其中的8%,14%为水域面积,其余都是山地。由于山地的限制,松阳县发展农业和工业较为困难,使得当地农业和工业基础都相对薄弱,被浙江省列入欠发达县名单内。松阳县人民不甘落后,立足于本地的自然条件,大力发展食用菌种植项目并获得了较大的成功。 相似文献
195.
196.
197.
将亚洲Ⅰ型口蹄疫病毒结构蛋白VP 1基因克隆到植物表达质粒pB in438中,构建了植物表达载体pB in-VP 1,通过根癌农杆菌叶盘转化法,将亚洲Ⅰ型口蹄疫病毒结构蛋白VP 1基因导入NC 89烟草基因组中,对经卡那霉素筛选获得的20株抗性植株,进行PCR和RT-PCR检测。结果表明,抗性烟草植株中已整合了VP 1基因。 相似文献
198.
栽培因子对大豆生长发育及群体产量的影响Ⅱ. 肥水、生长调控措施对产量的影响 总被引:6,自引:0,他引:6
研究了影响大豆产量的栽培因子——肥水、化控、化调、掐顶对大豆器官的生长发育和养分(NPK)吸收、生化指标、株型性状和群体产量的影响。结果表明:苗期肥水促进中期中部器官(叶、柄、茎节)的生长,花期肥水促进中后期上部器官(叶、柄、茎节)的生长;不同时期追施氮肥、磷肥,显著促进大豆相应生长中心器官对养分的吸收,追施氮肥不仅氮素含量增加,还有“以氮促磷”、“以氮促钾”的作用,并呈现出随着追肥期的推迟籽粒蛋白质含量增加的趋势;夏大豆最佳追肥时期是初花至花后10d,比对照增产15.6%~24.2%。多效唑化控,株高降低,叶片变小,籽粒产量有增有减。试验6种生长调节剂,“华孚”增产显著,增产5.8%。 相似文献
199.
200.
黑斑病是危害库尔勒香梨的真菌病害之一。若在黑斑病症状显证之前实现早期诊断,对于防止病害蔓延、减少经济损失具有重要的意义。结合高光谱成像技术和Stacking集成学习算法,构建了香梨黑斑病早期快速诊断模型。获取了健康、潜育期、轻度发病和重度发病的黑斑病库尔勒香梨的高光谱图像,提取感兴趣区域内的平均光谱,经标准正态变量变换、一阶导数、二阶导数及组合预处理后,利用主成分分析进行数据降维。然后,以K最近邻法(KNN)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和随机森林(RF)算法为基学习器,以LS-SVM为元学习器,构建了黑斑病病害程度的Stacking集成学习预测模型。结果表明,随着病害程度加深,光谱反射率整体呈下降趋势,且存在显著性差异,为分类模型的建立提供了理论依据。所建模型对健康和不同病害程度黑斑病库尔勒香梨的总体判别准确率为98.28%,对潜育期香梨的判别准确率为100%。与利用单一分类器建模结果相比,总体判别准确率和潜育期香梨判别准确率分别上升5.18、23.08个百分点。结果证明,Stacking集成学习具有较强的特征学习能力,将其与高光谱成像技术结合,能实现库尔勒香梨黑斑病潜育期的识别。该结果为库尔勒香梨黑斑病的早期快速诊断和发病过程的实时监测提供了一种新的方法。 相似文献