不同种类浮游植物对CO2浓度升高的响应

本研究采用实验生态学的方法,以金藻、硅藻、绿藻3个门中的4种常见饵料藻叉鞭金藻(Dicrateria sp.)、三角褐指藻(Phaeodactylum tricornutum)、小球藻(Chlorella vulgaris)和亚心形扁藻(Platymonas subcordiformis)为研究对象,分析比较不同浮游植物的细胞数量和质量对CO2浓度升高引起的海水酸化的响应情况。结果显示,与对照组相比,(1) CO2浓度升高显著提高了这4种藻的生长速率(P<0.05);其中,亚心形扁藻平均比生长速率最高,比对照组高出13.5%;小球藻次之,为5.9%;叉鞭金藻和三角褐指藻均为2.2%。(2) CO2浓度升高使浮游植物细胞内的碳(C)含量增加、氮(N)含量降低,C/N提高;种间差异较大,其中,亚心形扁藻的C/N、C/P值、小球藻的C/P值和三角褐指藻的C/N值显著提高,叉鞭金藻不显著。(3) CO2浓度升高使小球藻单位细胞叶绿素a含量显著提高,小球藻通过提高光合作用能力促进生长,而另外3种藻叶绿素a含量与对照组无显著差异;三角褐指藻最大光化学量子产量(Fv/Fm)在实验初期显著升高;叉鞭金藻非光化学淬灭(NPQ)显著降低,快速光曲线初始斜率(α)显著增加;三角褐指藻和亚心形扁藻潜在的最大光合作用能力(rETRmax)显著升高(P<0.05),但CO2浓度升高对4种藻的光化学淬灭(qP)均没有显著影响(P>0.05)。可见,亚心形扁藻、小球藻和三角褐指藻在高CO2浓度下虽然生长速率加快,但营养质量降低。不同种类的浮游植物对CO2浓度升高的响应不同,这种差异可能会使未来海洋浮游植物群落结构发生变化;浮游植物C/N、C/P值的改变可能通过食物链对次级生产者,诸如浮游动物、滤食性贝类等产生影响。     

食用菌栽培设施分布式智能测控系统的设计与实现

针对食用菌设施栽培自动化控制的需要,研制了"食用菌设施栽培分布式智能测控系统".该系统为中心计算机和单片机智能控制板的主从式结构,采用实时多任务操作系统和食用菌专家系统的人工智能因子进行实时监测和智能化决策调节,为食用菌生长创造最优化的生长条件.     

基于WQI法的滴水湖及入湖河道水质研究

选取2018年8月至2019年7月间滴水湖及入湖河道区域水质调查数据及月平均降水量,按照水系特征及土地利用规律将研究范围分为五个区域。采用综合水质标识指数（WQI）法,评价分析水质时空分布规律;将该地区月平均降水量与氨氮和总氮进行比较分析。结果表明,滴水湖及入湖河道的水质具有空间上的差异性,外涟河、中涟河、内涟河、入湖口为“中等”,滴水湖区水质为“良好”,从外涟河到滴水湖区的水质呈现出逐渐变好的状态;和WQI显著相关的水质参数有总氮、氨氮等;降水对氨氮和总氮具有稀释作用。水质季节变化主要影响因子为水温和降水,空间变化主要影响因子为引水水源水质和人类活动。最后,根据该区域水质特征和影响因子,提出了生物治理法、改建雨水排放管道和加强重要指标监测等治理对策。     

硬粒小麦-长穗偃麦草附加系、代换系和易位系的创制

通过小麦与长穗偃麦草远缘杂交创制附加系、代换系及易位系是小麦遗传改良中利用长穗偃麦草优良基因的重要途径。本研究将长穗偃麦草特异分子标记、染色体计数、基因组原位杂交(GISH)及非变性原位杂交(ND-FISH)等多种方法相结合,对硬粒小麦Langdon (AABB)与小偃麦8801 (AABBEE)的杂交后代群体进行分子细胞学鉴定,创制出硬粒小麦-长穗偃麦草3E、6E染色体双体附加系Du-DA3E和Du-DA6E,硬粒小麦-长穗偃麦草1E (1B)染色体双体代换系Du-DS1E(1B)以及硬粒小麦-长穗偃麦草1AS-1EL染色体易位系Du-T1AS·1EL。创制的4个种质中长穗偃麦草染色体均能稳定遗传,这不仅增加了硬粒小麦-长穗偃麦草附加系和代换系的类型,还为后续利用长穂偃麦草优良基因改良小麦提供了特殊种质资源。     

基于表型值和育种值的中国对虾生长、抗逆性状相关分析

利用单性状动物模型估计中国对虾170d的体重、抗WSSV存活时间和存活率3个性状的育种值,在家系水平上进行性状间表型值和育种值相关分析。估计的3个性状的遗传力分别为:0.22±0.16、0.14±0.12和0.03±0.021,并据此计算各性状个体育种值。家系性状表型值的相关分析表明,家系170d体重和抗WSSV存活时间之间存在一定程度相关(r=0.35,P<0.05),其余性状间相关系数很小,且差异不显著。3个性状家系育种值间的相关系数均较小,170d体重与抗WSSV存活时间的相关系数最高(0.038),170d体重与存活率,抗WSSV存活时间与存活率之间为负相关(r=-0.24,r=-0.027),并且统计检验未达到显著性水平。研究结果表明,利用多性状复合育种技术,培育综合性状优良的中国对虾新品种是一个正确而必要的育种策略。     

大花君子兰叶绿体基因组及其特征

采用Illumina MiSeq测序平台对大花君子兰(Clivia miniata)叶片总DNA进行测序,通过组装获得了其叶绿体基因组(cpDNA)全长序列(158 114 bp)。对其cpDNA注释得到135个基因,包含87个蛋白编码基因、40个tRNA基因和8个r RNA基因。采用生物信息学方法对获得的cpDNA进行简单序列重复(SSR)分析和密码子偏好性分析。结果显示:①大花君子兰cpDNA中共有61个SSR位点,其中单核苷酸、二核苷酸、三核苷酸、四核苷酸、五核苷酸和六核苷酸重复数分别为38、9、2、8、3和1个,多数SSR分布在基因间隔区;②大花君子兰cpDNA密码子偏爱以A或U(T)结尾,亮氨酸使用频率最高,半胱氨酸使用频率最低。基于24种植物的cpDNA全长和23种植物的叶绿体ycf2基因序列进行系统发育分析,结果显示大花君子兰与石蒜科植物在同一分支,显示最近的亲缘关系,支持大花君子兰属于石蒜科。基于叶绿体ycf2的系统发育分析结果与基于cpDNA全长的系统发育分析研究结果大部分相同,支持ycf2基因可以代替cpDNA全长用于植物系统发育分析。     

低鱼粉饲料中添加酶解豆粕对凡纳滨对虾生长性能和抗胁迫机能的影响

为研究在养殖过程中降低鱼粉用量的同时保持凡纳滨对虾良好的生长性能和抗逆能力,实验在含10%鱼粉的基础饲料中,分别添加酶解豆粕(PSM) 0%(A)、2.5%(B)、3.5%(C)、4.5%(D)、5.5%(E)制成5组等氮等能饲料,分别投喂初始体质量为(0.45±0.02) g的凡纳滨对虾幼虾8周,检测对虾生长性能及抗胁迫机能。结果显示,8周养殖实验结束后,各实验组对虾的终末体质量为14.65～15.38 g/尾,各组间对虾终末均重、成活率和饲料系数指标均无显著性差异;A组对虾肌肉粗蛋白质含量显著低于其他各实验组;C组、D组和E组对虾肌肉粗脂肪含量显著高于A组;各组间灰分和水分均无显著性差异;D组和E组对虾肝胰腺蛋白酶、淀粉酶、脂肪酶、血清溶菌酶和血清总超氧化物歧化酶活性(T-SOD)均显著高于A组;A组对虾血清丙二醛(MDA)含量显著高于D组和E组。人工急性感染高剂量副溶血性弧菌的胁迫实验中,A组对虾在弧菌感染48和60 h时的累积死亡率均显著高于D组对虾同期的累积死亡率;低剂量副溶血性弧菌人工急性感染后,在凡纳滨对虾鳃组织中检测Toll受体、免疫缺陷(IMD)和溶菌酶3种免疫相关基...     

我国北部冬麦区小麦区域试验重复次数和试点数量的优化设计

农作物品种区域试验重复次数和试点数量的合理配置有利于提高试验的成本效率和品种选择效率。本研究分析了2010—2019年期间北部冬麦区小麦品种区域试验的重复次数和试点数量设置的合理性,依据小麦品种试验的信噪比和遗传力水平随重复次数和试点数量的变化规律,提出了重复次数和试点数量的优化设计方案。结果表明:(1)北部冬麦区小麦单点试验的遗传力平均达到0.87,需要的重复次数平均值仅为1.4,说明3次重复可以充分保证试验精确度的需求。(2)北部冬麦区水地组和旱地组小麦区域试验达到0.75的遗传力水平时,需要的试点数量分别为11个和13个,目前有效试点数量分别约为11个和8个,分别达到0.75和0.60的遗传力水平。(3)小麦品种区域试验结果对品种的审定和应用十分重要,而每年都可能有少数试验点因为各种异常情况而报废,为保证试验结果的可靠性,可按H=0.75的水平需求安排试验点数量和重复次数,即重复次数可保持当前的3次;水地组的试点数量可保持在11个左右;旱地组可将试点增加到13个;如要将遗传力提高到0.80的水平,则需约16个试点。     

宁麦9号与扬麦158株高及其构成因素的遗传解析

宁麦9号与扬麦158是我国长江中下游麦区的主栽品种和骨干亲本,长江中下游麦区近3年来审定品种中80%都是其衍生后代,研究其性状的遗传具重要意义。以宁麦9号与扬麦158为亲本构建的包含282个家系的重组自交系群体为材料,利用Illumina 90k芯片对群体进行基因型分析,建立高密度遗传图谱。连续3个生长季对株高及节间长度、穗长等株高构成因素进行测定,结合遗传图谱对株高及相关性状进行QTL定位,获得14个控制株高及其构成因素的稳定表达位点。通过进一步位置比对,聚焦到6个染色体区段,初步明确了各节间对株高的遗传调控机制。同时,将6个染色体区段中同源性较低的连锁标记转化为适用于高通量筛选的KASP标记,利用101份区域试验材料进行标记效应验证,结果显示聚合Qph-2D与Qph-5A.1两个位点具有较高的选择效率,继续聚合Q2A后,中选材料显著减少,可能降低选择效率;对Q2A与Q5A两个一因多效位点的选择建议以降低株高的等位变异为主;Qd1-5D可作为穗下节间(D1)的选择标记对株高展开优化选择。期望以上结果能为长江中下游麦区的小麦株高遗传改良提供帮助。