全文获取类型
收费全文 | 29篇 |
免费 | 4篇 |
国内免费 | 41篇 |
专业分类
农学 | 5篇 |
基础科学 | 1篇 |
6篇 | |
综合类 | 27篇 |
农作物 | 26篇 |
植物保护 | 9篇 |
出版年
2024年 | 4篇 |
2023年 | 4篇 |
2022年 | 3篇 |
2021年 | 3篇 |
2020年 | 2篇 |
2019年 | 1篇 |
2018年 | 2篇 |
2017年 | 2篇 |
2016年 | 3篇 |
2015年 | 8篇 |
2014年 | 4篇 |
2013年 | 4篇 |
2012年 | 6篇 |
2011年 | 4篇 |
2010年 | 3篇 |
2009年 | 1篇 |
2008年 | 2篇 |
2007年 | 1篇 |
2005年 | 6篇 |
2004年 | 2篇 |
2003年 | 2篇 |
1999年 | 1篇 |
1998年 | 2篇 |
1997年 | 2篇 |
1995年 | 2篇 |
排序方式: 共有74条查询结果,搜索用时 31 毫秒
21.
为给中国小麦抗条锈病育种筛选有效抗源,对203份来自ICARDA的小麦种质,利用杨凌人工病圃和天水、江油自然诱发病圃进行成株期条锈病抗性鉴定,利用条锈菌当前流行小种条中32(CYR32)和条中34(CYR34)在温室进行苗期分小种鉴定,利用 Yr5、 Yr9、 Yr10、 Yr15、 Yr17、 Yr18、 Yr26等抗条锈病基因已开发的分子标记进行基因检测。结果表明,203份材料中107份具有稳定的成株期抗性,31份苗期表现为专化抗性。从这些具有稳定抗病性的材料中,检测到抗条锈病基因 Yr9(51份)、 Yr10(2份)、 Yr17(30份)和 Yr18(56份),未检测到 Yr5、 Yr15、 Yr26;有12份抗条锈表现良好的材料未检测到任何基因,推测其可能携带未开发分子标记的已知基因或新基因。因此,这107份具有稳定抗性的材料可用于中国小麦抗条锈病育种,其中12份可能含有未知基因的材料有待进一步的遗传研究。 相似文献
22.
由小麦条锈菌(Puccinia striiformis West. f. sp. tritici Eriks.& Henn.)引起的条锈病是世界范围内小麦的重要病害。长江中下游麦区是中国小麦主产区之一和重要的小麦商品粮基地,也是中国小麦条锈病流行的重点防控地区。准确评价该地区小麦品种(系)对当前小麦条锈病流行小种的抗性,了解抗条锈基因在各个品种及所处麦区内的分布状况,对及时调整抗病育种目标、指导抗病品种及抗病基因的合理布局与应用具有重要意义。本研究收集了2019-2021年间苏、皖、鄂等长江中下游麦区103份小麦材料,包括34份当地主栽品种和69份参加新品种区域审定试验的高代品系,于2021年分别在陕西杨凌混合小种(CYR32、V26-lab)人工病圃及四川江油自然诱发病圃进行成株期抗条锈性鉴定;以当前流行条锈菌小种条中32(CYR32)和G22致病类群(V26-lab)对参鉴品系进行苗期分小种鉴定,利用16个已知抗条锈基因的19个SNP标记进行分子检测,其中包括11个全生育期抗病基因[Yr5a、Yr5b (YrSP)、Yr6、Yr7、Yr9、Yr15、Yr26、Yr28、Yr81、YrZH84和YrAS1676]和5个成株期抗病基因(Yr18、Yr30、Yr78、Yr86和YrLT26),推测小麦品系可能携带的抗病基因。结果表明,34份主栽品种中,23份表现成株期抗病。在69份高代品系中,苗期对CYR32和V26-lab小种表现抗病的品系分别有11份和13份,对CYR32和V26-lab均表现免疫或者近免疫的品系仅有2份。根据品系成株期抗病DS值的聚类热图结果表明,在杨凌表现抗病的品系有44份,在江油表现抗病的品系有25份,在两地均表现环境稳定抗病的品系有17份。分子检测表明,参鉴品系中可能携带Yr5b、Yr6、Yr7、Yr9、Yr30、Yr78、Yr81、Yr86、YrZH84、YrLT26和YrAS1676,其中只有Yr6、Yr81和YrLT26显著影响抗病性,没有发现可能携带Yr5a、Yr15、Yr18、Yr26和Yr28的品系。此外,Yr78、Yr81、Yr86和YrAS1676组合表现可有效抗条锈病。长江中下游麦区小麦品系对小麦条锈菌当前流行小种的抗性整体水平较2010年前明显提高,抗病基因的使用呈多样化趋势。 相似文献
23.
黄淮麦区小麦品种Lr37-Yr17-Sr38基因簇的分子检测 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】在分子水平上评价黄淮麦区小麦品种中抗病基因簇Lr37-Yr17-Sr38的存在状况,为培育抗病新品种及抗病品种合理布局提供材料和依据。【方法】利用N基因组特异标记和CAPS标记,结合品种系谱对黄淮麦区126个小麦品种(系)进行分析。【结果】12个小麦品种(系)(兰考906、郑2062、西农739、陕872、小偃216、陕538、陕515、大唐991、户麦928、0020-332、2871和378)中含有Lr37-Yr17-Sr38。【结论】Lr37-Yr17-Sr38在黄淮麦区小麦中有一定分布,初步推测兰考906可能是我国小麦品种中Lr37-Yr17-Sr38抗源的主要传播途径之一。 相似文献
24.
黄淮麦区126个小麦品种(系)抗条锈病基因的分子检测 总被引:6,自引:4,他引:6
【目的】鉴定黄淮麦区近年小麦主栽品种和后备品种对当前条锈菌流行小种的抗性水平;了解抗条锈病基因在该区小麦品种中分布状况,为小麦安全生产与品种合理布局提供依据。【方法】以中国小麦条锈菌当前流行小种条中32(CYR32)和水源致病类型14对黄淮麦区126个小麦品种(系)进行苗期抗性鉴定;分别用Yr9(1B/1R)、Yr5、Yr10、Yr15和Yr26基因有效的分子标记检测其在参试品种(系)中的分布状况。【结果】在126个供试材料中,对CY32和水源致病类型14均表现免疫或近免疫的品种(系)只有11个,占8.73%;携带Yr9基因的小麦-黑麦1B/1R 易位系的频率仍高达41.6%;分子检测表明,14份抗CY32的小麦品种(系)中,6份可能含有Yr5基因,4份可能含有Yr10基因,4份可能含有Yr15基因,3份可能含有Yr26基因;周麦17、0020-332和N19等3份材料未检测到上述Yr基因(分子标记)的存在,其对CYR32的抗性可能是受其它未知基因控制。【结论】黄淮麦区小麦品种(系),特别是主栽品种对当前条锈菌流行小种的抗性水平较低,对新小种具有良好抗性的Yr5、Yr10、Yr15和Yr26基因在小麦品种(系)中的分布频率很低,亟待将这些抗条锈病基因转育至小麦品种中。 相似文献
25.
中国小麦条锈菌当前主要流行小种毒性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了给小麦抗病基因的合理布局和开展预见性抗病育种提供参考依据,采用已知抗条锈病基因的单基因系,在苗期和成株期分别接种我国当前条锈菌主要流行小种CYR32、CYR33和V26,同时结合甘肃天水田间的抗病鉴定,最终明确了这3个流行小种在单基因系上的毒性谱。结果发现这三个小种的毒性谱都很宽并且相互交叉,结合起来使得国际上目前创制的单基因系材料只有Yr5和Yr15在所有鉴定中都呈现高抗反应,YrExp2和YrTr1在成株期具有使用价值,这些抗病基因应在今后的抗条锈病育种中加大应用。 相似文献
26.
由国际玉米小麦改良中心(CIMMYT)培育的春小麦高代选系C271对小麦条锈病保持抗性近40年。为明确C271的抗条锈病遗传组分,利用感病品种晋麦79与C271杂交构建含有229个F2:3家系的遗传群体,并于2019年在陕西杨凌和四川江油进行成株期病害调查。运用集群分离分析(BSA)结合高密度660K芯片策略在3B染色体短臂上快速挖掘出大量的与抗病关联的SNP,利用等位基因特异的定量PCR标记(AQP)进行验证并作图,成功检测到一个效应值较大的QTL,可解释表型变异为22.7%~30.8%,暂命名为YrC271,位于标记AX-109001377和AX-111087256之间,约1.9cM,对应的物理距离1.9Mb。利用已公布的小麦基因组信息对该区间进行比较基因组分析,结果表明,与中国春基因组相比,不同材料间存在小片段的插入以及倒位现象,但总体共线性良好。同时利用1484份小麦660K分型数据对该区间进行单倍型分析,总体可分为5种区间单倍型,其中C271所在的单倍型组的抗性优于其他组。虽然C271不含有Yr30和Yr58连锁标记的阳性片段,但从相对遗传位置、条锈病抗性表现以及育种系谱看,... 相似文献
27.
在小麦抗锈病育种中,若利用DNA分子标记辅助选择,可突破传统上利用侵染后表型进行选择的方法,不受环境条件和育种材料中基因背景的影响,可对小麦种质资源及杂种后代中的抗锈病基因进行准确而快速地选择,加快育种的进程(牛永春等,1998).本实验对高抗条锈流行小种条31号、32号及水源11-6的普通小麦抗条锈新种质-WT212抗性基因进行了初步的RAPD分析,以期确定其抗性基因的来源、类型和差异,为抗条锈新抗源基因在小麦抗病育种及抗条锈分子标记辅助选择中的利用及新抗性基因的分离与转化提供基本资料. 相似文献
28.
29.
为了实现田间条件下小麦抗冻性状相关的数量性状基因座(quantitative trait locus, QTL)分析,该研究针对4个试验地491份小麦核心种质资源的抗冻性状,基于无人机多光谱遥感提出了一种高通量表型方法。首先通过光谱植被指数对小麦抗冻性状进行评估,基于机器学习分类算法使用16个光谱植被指数特征构建了小麦冻害评价模型,并完成了光谱特征相关性分析及对评价模型的贡献率分析。对比随机森林(random forests,RF)、分布式梯度增强(extreme gradient boosting,XGBoost)、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)及支持向量机(support vector machine,SVM)算法建立的小麦冻害等级评价模型,结果表明,使用XGBoost建立的评价模型准确率最高,达67.94%;16个光谱特征相关性及其对评价模型的贡献率分析表明,简化冠层叶绿素含量指数(simplified canopy chlorophyii content index, SCCCI)对小麦抗冻表型鉴定的贡献率最大。其次,... 相似文献
30.