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藻类是养殖池塘生态系统中最重要的初级生产者,群落的种类组成与生物多样性直接反映池塘生态健康水平,影响养殖产量与品质。2019年开展河南省全省范围内养殖池塘藻类调查过程中,在河南省郑州市中牟县官渡镇西关村图登农场的养殖池塘中,采集并鉴定了硅藻的中国新记录种-德国舟形藻(Navicula germanopolonica Witkowski&Lange-Bertalot)。藻类样品经离心、酸化、灼烧和洗涤得到硅藻外壳标本,在光学显微镜和扫描电子显微镜下分析其形态和结构特征,参照Lange-Bertalot等建立的分类系统,并与国内外水域发现的相似属种比较后,将其鉴定为中国新纪录种-德国舟形藻。该物种主要鉴定特征是壳面为椭圆披针形,中央区明显,近壳缝端略膨大呈珠状,远壳缝端呈钩状,中部线纹呈辐射状且末端略汇聚。本文还分析了该物种的生境特征。该种的发现丰富了我国硅藻种类多样性,为该属种类的世界地理分布提供新资料。 相似文献
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高丹草(高粱×苏丹草)产量及其构成因素的QTL定位与分析 总被引:5,自引:2,他引:3
利用分子标记技术,在许多作物上已获得了高密度的分子遗传图谱,并定位了许多主要农艺性状的QTL,而在牧草上这方面的研究尚属空白。为提高育种中对牧草产量性状优良基因型选择的效率,对高丹草的单株产量及其构成因素(株高、分蘖数、叶片数)进行QTL定位,确定其在染色体的位置及其遗传效应,探讨其杂种优势产生原因。在以高粱413A和棕壳苏丹草杂交获得的248个F2:3家系构建的作图群体中,应用AFLP和RAPD两种标记技术构建了高丹草(Sorghum×Sudan grass)的遗传连锁图谱。共包含168个标记,分布于10个连锁群,图谱总长度为836 cM,标记间平均图距为4.98 cM。采用Joinmap/QTL4.0对高丹草单株产量及其三大构成因素进行QTL定位。共检测到QTLs19个,分布在8个连锁群上,其中,第1和3连锁群最多,各为4个和3个。单个QTL解释性状表型变异的5.20%~51.50%。检测到的19个QTL中,表现加性效应的有1个,占5.26%,部分显性效应的有3个,占15.79%,显性效应的有6个,占31.58%,超显性效应的有9个,占47.36%。超显性效应和显性效应在高丹草杂种优势的遗传基础中占主导地位。 相似文献
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为研究云南曲靖烟区土壤有效钼含量状况及影响因素,采用田地实地调查取样与室内化验分析的方法,明确了区域内不同县(市)烟区土壤有效钼含量分布特征及土壤类型、土壤p H、不同金属氧化物等对土壤有效钼含量的影响趋势,结果表明:(1)曲靖中海拔烟区土壤有效钼含量范围为痕量~1.966 mg kg~(-1),平均含量0.199 mg kg~(-1),变异系数高达93.23%,土壤有效钼含量不足的样本所占比例达50.03%;地区间差异明显;(2)不同土壤类型有效钼含量表现为,红壤水稻土紫色土;(3)土壤有效钼含量与不同土壤类型pH差异显著,其中红壤、紫色土pH与土壤有效钼相关系数分别为0.283(P 0.01)和-0.191(P 0.05),水稻土与有效钼含量不相关;(4)土壤中不同金属氧化物与土壤有效钼含量相关性显著,铁、钙、锰的氧化物与土壤有效钼相关系数分别为-0.161**、-0.212**、0.233**。 相似文献
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以4个茶树品种福鼎大白茶、鸠坑、龙井43和乌牛早7a生植株为研究对象,采用人工气候箱模拟高温(35℃和40℃)处理6、12、18、24、48h,取出后置于人工气候箱中(25℃)恢复3、6、9d,以未经高温处理置于人工气候箱中(温度25℃)的各品种茶树为对照(CK),测定茶树叶片的最大净光合速率、荧光参数、抗氧化酶活性以及细胞伤害率。结果表明:高温胁迫显著抑制了茶树的最大净光合速率(Pnmax)和最大光化学效率(Fv/Fm),处理时间越长、温度越高,Pnmax和Fv/Fm下降越快,除35℃处理的福鼎大白茶外,其它3种茶树经过高温处理后,在恢复期间其Fv/Fm无法恢复至正常水平;茶树叶片的SOD酶活性在高温处理的前12h迅速上升,随着处理时间的延长,其活性降低;叶片MDA含量的平均值在高温处理第48小时达到最大,恢复期间缓慢下降;随着处理温度的升高和处理时间的延长,各茶树叶片的细胞伤害率均呈增加趋势。4种茶树耐热性的强弱由高到低依次为福鼎大白茶>乌牛早>鸠坑>龙井43。 相似文献
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针对辽东山区的特点及农业生产中存在的问题,将退化农业生态系统修复重点放在建立可持续发展农业体系上。所采用的具体措施为:在研究区推广高效农业生产模式;发展“四位一体”生态农业。以上措施3 a多来在实验区的应用,证明了有很好的生态效益、经济效益和社会效益。 相似文献
99.
基于深度信念网络的猪咳嗽声识别 总被引:4,自引:0,他引:4
为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。 相似文献
100.
冰草属植物组织培养再生体系的建立 总被引:10,自引:3,他引:10
以适宜西北地区种植的优质牧草冰草属(AgropyronGaertn)中的三个不同种———蒙古冰草新品系(A.mongolicumKeng)、航道冰草(A.cristatumcv.Fairway)、诺丹冰草(A.desertorumcv.Nordan)和一个种间杂种冰草———蒙农杂种冰草(A.cristatum×A.desertorumcv.Mengnong)为材料,分别以幼穗为外植体建立了冰草组织培养再生体系。诱导愈伤组织的培养基为改良MS+2,4 D2.0mg/L,分化培养基为MS(无附加成分),在1/2MS培养基上生根后得到完整小植株。结果表明在本试验条件下,不同长度的幼穗在培养时,其愈伤组织发生的部位及其增殖速度不同;4种材料愈伤组织诱导率和分化率无明显差异,均可有效诱导愈伤组织并分化成再生植株,再生植株的产生主要通过直接器官发生途径。 相似文献