地塞米松和饲粮能量水平对肉仔鸡能量采食及神经肽Y基因表达的影响

本试验旨在探讨注射地塞米松(DEX)模拟应激状态下,应激和饲粮能量水平对肉仔鸡能量采食的影响。选取体重相近的180只23日龄的雄性爱拔益加(AA)肉鸡随机分成6组,每组3个重复,每个重复10只鸡。试验采用2×3析因设计,因素为DEX[处理(注射DEX2 mg/kg)、未处理(注射等剂量生理盐水)]和饲粮能量水平[高能(HE)、低能(LE)以及高能、低能自由采食(H-LE)]。预试期5 d,正试期7 d。结果表明:1)DEX处理极显著降低了肉仔鸡的采食量和体增重(P<0.01),极显著提高了耗料增重比、耗能增重比、腹脂率以及血浆葡萄糖、甘油三酯和尿酸的浓度(P<0.01),显著提高了肠道指数(P<0.05)。2)采用LE饲粮体增重(P<0.05)、腹脂率(P<0.01)显著低于其他2种饲粮,耗料增重比显著低于HE饲粮(P<0.05);采用HE饲粮耗能增重比极显著高于其他2种饲粮(P<0.01);采用H-LE饲粮神经肽Y(NPY)基因表达量显著高于LE饲粮(P<0.05)。3)DEX、饲粮能量水平对耗料增重比(P<0.05)和耗能增重比(P<0.01)的影响存在显著的互作效应。结果提示,DEX应激可使肉仔鸡血浆中葡萄糖、尿酸和甘油三酯的浓度升高;DEX应激和HE饲粮均能增加脂肪在腹部沉积,提高耗料增重比和耗能增重比;H-LE饲粮能上调肉仔鸡下丘脑NPY基因表达。     

苜蓿育种几个问题的探讨

在对主要苜蓿遗传资源与遗传特性进行陈述的同时, 重点对苜蓿遗传特性与育种进程的关系、目前常见的育种方法以及苜蓿育种的发展现状进行了阐述,并就近年来我国在苜蓿育种领域内存在的主要问题进行了分析,旨在为今后的苜蓿育种工作提供参考依据。     

埇桥区为近千名农机手送上“科技大餐”

<正>"没想到在农机培训班上,还能学到农业技术知识,这下我种田有奔头了!"4月10日,在安徽省宿州市埇桥区解集乡包村联户培训现场,农机科技示范户周发明高兴地说。课堂上,两名农机技术指导员详细讲解机械操作、检修保养等知识,20多名农机手认真听课、仔细记录。课下,他们相互交流探讨,气氛十分热烈。     

汽车仿真软件ADVISOR

ADVISOR．软件能够快速分析传统汽车、纯电动汽车和混合动力汽车的动力性、燃油经济性以及排放性等各种性能。本文系统地介绍了ADVISOR2002软件的功能特点、仿真策略和操作方法,并对该软件的应用以及汽车性能仿真软件的进一步研制作了展望。     

河北廊坊大力发展水肥一体化技术

该文主要分析了水肥一体化技术的优点及在廊坊地区实施该技术的必要性,旨在促进廊坊水肥一体化技术的推广,提高农业水肥资源利用率,遏制地下水超采,促进农业健康发展。     

宜昌市猕猴桃产业项目财务分析

调查宜昌已建类似项目的各项指标,采用项目类比估算的计算方法,对新建0.33万hm2猕猴桃基地的项目层面、经营者层面的财务效果进行了分析。结果表明,财务分析项目层面投资效果良好,经营层面项目投资效益不明显。建议:贯彻谁投资、谁决策、谁受益的投资政策;新建股份公司的投资主体经营模式;增加政府资金补贴比例。综合行业比较分析、经济和社会分析结果进行决策项目的可行性。     

水利工程中防渗施工技术的应用探究

在水利工程中,防渗施工技术一直作为重点技术被受重视。如今,随着自然灾害频发,水利工程建设也加快了脚步,虽然影响水利工程建设的因素很多,但只要结合实际,有效分析,必然会提高水利工程建设效率。本文基于相关的防渗施工技术,具体提出几点应用策略,旨在提高对水利施工的认知,进而为国家水利工程建设与发展提供有效助力。     

基于可持续发展的角度对现阶段营林工作的思考

营林是林业工作中至关重要的一部分,营林工作质量会严重影响到整个林区的苗木健康状况以及所获得的生态效益和经济效益。尤其是现如今人工林的面积在不断增加,本身抵抗各种自然灾害的能力相对于天然林来说就有很大程度的降低,所以为了保障其健康,加强营林管理措施是十分有必要的。结合可持续发展的要求,更加需要从多个方面创造森林的经济价值和生态价值,为了使其能够打到这一效果,应当针对其中所存在的一些不足之处采取合理的措施进行相应的改善,这样才能从根本上确保林业行业符合可持续发展的要求。     

玉米粗缩病发生症状及防治方法

玉米是重要的粮食作物和饲料作物,为确保玉米高产目标的实现,必须做好病虫害防治工作。基于此,文章首先对玉米粗缩病的发生症状进行简要分析;其次,在此基础上对玉米粗缩病的防治方法进行论述。期望通过本文的研究能够对提高玉米产量有所帮助。     

基于条件随机场的农作物病虫害及农药命名实体识别

互联网农技问答平台现仅依靠人工提供答题服务,响应速度慢,回答质量难以保证。实现智能农技问题解答,构建农技知识库,需要从现有问答数据提取“农作物-病虫害-农药”命名实体三元组。现有对农业中文命名实体识别的研究较少,且准确率较低。根据农作物、病虫害及农药命名实体的特点,针对农技问答数据,提出基于条件随机场的农作物、病虫害及农药命名实体的识别方法。对数据集进行格式整理及自动分词,并对分词后的语料,针对是否包含特定界定词、是否含特定偏旁部首、是否是数量词、是否是特定左右指界词及词性等特征进行自动标注。利用标注后的数据训练CRF模型,可以对语料进行分类,包括判断语料是否属于农作物、病虫害、农药3类命名实体并识别该语料在复合命名实体中的位置,从而实现了对3类命名实体的识别,由此可自动构建关联三元组。通过试验选择特征组合和调整上下文窗口大小,提高了本方法的识别准确度,降低了模型训练时间,对农作物、病虫害、农药命名实体识别的准确度分别达97.72%、87.63%、98.05%,比现有方法有显著提高。