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81.
4株NDV分离株F基因的克隆与序列分析 总被引:4,自引:2,他引:4
对4 株具有一定代表性的NDV(新城疫病毒)分离株的F基因进行RT PCR(反转录聚合酶链反应)扩增和序列分析,根据基因裂解位点的氨基酸序列推测,其中1 株属于弱毒株,3 株属于强毒株;核苷酸序列及其推导的氨基酸序列比较结果表明,3株强毒株与Clone30 基因核苷酸序列的同源性在83.6%~84.0%之间,与F48 E9典型NDV强毒株同源性在86.5.6%~88.3%之间,推导的氨基酸序列同源性与Clone 30 株在85.9%~87.0%之间,与F48E9典型NDV强毒株在89.1%~91.3%之间;利用MegAlign软件绘制了NDV 的系统发育进化树,结果表明, 3株分离强毒株为Ⅶ基因型,弱毒株为基因Ⅱ型。 相似文献
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松嫩平原优势种羊草与其主要伴生种芦苇空间分布格局分析 总被引:6,自引:0,他引:6
芦苇是松嫩草地优势种羊草的主要伴生种,两者常常形成物种组成比较单一的混生群落或者与其他物种组成羊草 杂类草群落.选择羊草 芦苇混生群落,羊草群落和芦苇群落的交错区进行羊草、芦苇单物种格局分析.结果表明,1)混生群落和交错区中,羊草和芦苇均是以集聚分布的形式存在;2)羊草在混生群落中的格局强度小于交错区中的格局强度,芦苇在2种类型群落中的格局强度没有显著差异;3)除了考虑物种的生物学特性以外,混生群落种内、种间竞争也是影响羊草集聚分布和格局强度的主要因素,交错区中,环境异质性和种间竞争是影响集聚分布和格局强度的重要因子;4)芦苇在混生群落和交错区中格局强度没有明显差异,由此可以判定芦苇的空间分布格局形成主要受植物本身生物学特性的影响. 相似文献
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产业集聚是实现区域产业升级、加速区域经济发展的重要元素。产业集聚现象大量存在于许多地区,促进了区域竞争力的提升。自产业集聚的概念提出至今,众多学者从不同的视角进行了分析研究。文中从产业集聚的概念与内涵、现象、形成、效应、政策几个方面人手,以时间顺序对产业集聚的研究进行了历史回顾,追溯了中外学者关于产业集聚理论的主要观点。 相似文献
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本试验旨在研究利用双内源指示剂法测定兔饲粮养分消化率及消化能(DE)值,并建立兔饲粮DE值的预测模型。选用体重相近的4月龄獭兔30只,随机分为3组,每组10个重复,每个重复1只兔。每组饲喂1种饲粮,用全收粪法进行消化试验,用聚酯纤维筛网袋法测定了饲粮中的2种内源指示剂,即酸不溶木质素(ADL)和盐酸不溶灰分(AIA)+ADL的回收率。同时选取了山东省不同饲料公司生产的17种兔颗粒配合饲料,在各自兔养殖场进行饲养试验,利用双内源指示剂法测定兔饲粮DE值,建立兔饲粮DE值的预测模型。结果表明:1)全收粪法测得3种饲粮ADL的平均回收率为99.87%,ADL+AIA的平均回收率为96.81%,二者可作为理想的双内源指示剂。2)利用双内源指示剂法可以准确测定兔饲粮的各种养分消化率和DE值。3)兔饲粮DE值可以用饲粮中可消化有机物质(DOM)含量进行准确的预测:DE(M J/kg)=0.0204DOM(g/kg)或DE(M J/kg)=0.939 5+0.018 2DOM(g/kg)。4)利用兔饲粮中养分[粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、可溶性碳水化合物(NDSC)、半纤维素(HCEL)和纤维素(CEL)]含量建立兔饲粮DE值的预测模型为DE(MJ/kg)=0.016 6CP(g/kg)+0.0334EE(g/kg)+0.015 3NDSC(g/kg)+0.005 4HCEL(g/kg)+0.003 1CEL(g/kg)。由此可见,利用双内源指示剂法可以较好地预测兔饲粮的DE值。 相似文献
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2015年11月30日,山东省西北地区某鸭场报告其饲养的17 600只鸭子在1个多月内陆续发生不明原因的大规模死亡。经初步调查发现,鸭在死亡之前没有明显的临床症状,大多仅表现精神萎靡,多次用药后均无明显效果。截至调查时,已累计死亡约3 600只。为详细了解该鸭场的发病情况,分析该病的风险因素,以便及时提出防控建议,通过现场调查和实验室检测相结合的方式,开展了本次疫情暴发调查。调查结果显示,该鸭场暴发了腺病毒病;起因是鸭苗在引进前已感染了腺病毒,引入后又遇雨雪天气,气温骤降,同时场内饲养管理不合理,卫生条件差,防控措施不当,导致多种细菌继发感染,从而加剧了疫情。针对鸭场存在的病原,对症用药,对可能的相关风险因素进行了控制,随后疫情得到了有效控制。 相似文献
90.
Yang Wang Chao Wang Zhuocheng Hou Kai Miao Haichao Zhao Rui Wang Min Guo Zhonghong Wu Jianhui Tian Lei An 《畜牧与生物技术杂志(英文版)》2013,4(1):39
The endometrium of sheep consists of plenty of raised aglandular areas called caruncular (C), and intensely glandular intercaruncular areas (IC). In order to better understand the endometrium involved mechanisms of implantation, we used LC-MS/MS technique to profile the proteome of ovine endometrial C areas and IC areas separately during the peri-implantation period, and then compared the proteomic profiles between these two areas. We successfully detected 1740 and 1813 proteins in C areas and IC areas respectively. By comparing the proteome of these two areas, we found 170 differentially expressed proteins (DEPs) (P < 0.05), functional bioinformatics analysis showed these DEPs were mainly involved in growth and remodeling of endometrial tissue, cell adhesion and protein transport, and so on. Our study, for the first time, provided a proteomic reference for elucidating the differences between C and IC areas, as an integrated function unit respectively, during the peri-implantation period. The results could help us to better understand the implantation in the ewes. In addition, we established a relatively detailed protein database of ovine endometrium, which provide a unique reference for further studies. 相似文献