油初始坐果机制研究

以成年油木奈树为材料,对其初始坐果进行了研究。结果表明,盛花后2周内,油木奈出现大量的落花落果;幼果(子房)低水平的GA1 3与油木奈的落花落果高峰关系密切,而内源细胞分裂素ZRs和[diH]ZRs以及ABA与幼果(子房)的生长呈显著的正相关;初始坐果期,油木奈的雌配子体发育缓慢,且有相当数量的胚囊中途退化、败育,无法正常受精,从而导致其大量的落花落果。文中就油木奈的初始坐果机制进行了讨论。     

X射线灭活活体日本沼虾精子的初步研究

为检测X射线对日本沼虾精子的灭活效果,利用X射线对雄性日本沼虾进行不同时间的照射处理,将处理后的雄虾与刚完成生殖脱壳的雌虾交配。待雌虾产卵后,计数雌虾抱卵天数,并在显微镜下观察卵的畸形情况。X射线管照射强度为100 k V,5 m A,源距10 cm,照射时间为0、30、60、90、120 min。结果发现:照射30 min组的抱卵天数及卵的畸形率较0 min组无变化,卵的畸形率为0,卵能正常发育至孵化出膜。随着照射时间的增加,在30~90 min之间,雌虾抱卵天数逐渐减少,且所抱卵的畸形率呈上升趋势。照射120 min组的抱卵天数较90 min组变化不大,卵的畸形率达100%。在本试验照射时间范围(0~120 min)内,灭活日本沼虾精子遗传物质的最佳照射时间为90~120 min。     

努力提高文化生产力意识

文化生产力在当代社会不仅已经成为综合国力的构成要素之一,而且也是衡量一个国家,一个地区综合竞争能力的重要标志。因此我们要努力提高文化生产力意识,加强综合竞争能力。     

土壤采样器采样过程动力学仿真分析

为研究土壤采样器在采样过程中的工作特性,建立了土壤模型;运用ANSYS的LS-DYNA对土壤采样器与土体的采样过程进行动力学仿真分析,并用瞬时动力学方法分析了采样筒贯入土体的动态过程。同时,通过LS-PREPOST后处理软件得出了土体中应力场的分布图,分析了土体中的应力分布,分析了贯入时对土样的扰动情况:采样过程中,土体的轴向压缩量在采样筒头部与土壤接触处最大,而土样中心部位较小。     

玉米品种DNA指纹数据库构建的标准化规范

为了保证玉米品种DNA指纹库构建的标准化,从建库标记、检测平台、试剂、样品、评估程序、数据整合、模式库、扩展库、随机盲测等九个方面进行了全面的规范:(1)通过对不同分子标记的比较,确定SSR标记作为建库标记;(2)通过对不同DNA指纹检测方法的比较,确定毛细管电泳结合多色荧光检测方法作为DNA指纹片段分析方法;(3)规范了DNA、引物、Taq酶等试剂质量,以保证数据的稳定性和可重复性;(4)规范了样品来源、样品类型及分析样品数量;(5)确定评估品种的数量及引物的取舍标准;(6)为解决不同来源DNA指纹数据的有效整合问题,提出了固定一套核心引物、提供标准品种、提供标准DNA、确定引物等位基因BIN、规定对异常带型数据处理方式、规定数据的编码方式等6个解决策略;(7)规范了构建模式库的材料名单、来源及构建方式;(8)规范了构建扩展库的材料来源及构建方式;(9)进行数据库数据随机盲测,以评估入库数据质量.以上规范将为不同单位合作开展大规模的DNA指纹库构建研究奠定基础.     

MS Excel在畜牧兽医统计中的应用(三)——直线回归和直线相关分析

回归分析（regression analysis）是研究呈因果关系的相关变量间的数量关系,建立它们之间的回归方程,并利用所建立的回归方程,由自变量（原因）来预测、控制依变量（结果）。回归分析包括一元回归分析和多元回归分析。一元回归分析是研究一个自变量与一个依变量的回归关系,即“一因一果”;多元回归分析是研究多个自变量与一个依变量的回归关系,即“多因一果”。一元回归分析又分为直线回归分析和曲线回归分析两种,多元回归分析又分为多元线性回归分析和多元非线性回归分析两种。     

MS Excel在畜牧兽医统计中的应用(五)——多元线性回归分析

直线回归研究的是一个依变量与一个自变量之间的数量关系,但在畜禽生产、兽医临床和水产科学领域的许多实际问题中,影响依变量的自变量往往不止一个,而是多个,例如种蛋的孵化率这一变量同时受到孵化温度、湿度、通风等多个因素的影响;肉鸭的瘦肉率这一变量同时受到屠体重、胸肌重、腿肌重和皮脂重等多个变量的影响,因此需要进行一个依变量与多个自变量间的回归分析,即多元回归分析(multiple regression analysis),而其中最为简单、常用的是多元线性回归(multiple linear regression),许多非线性回归和多项式回归都可以化为多元线性回归来解决.因此,掌握利用Excel进行畜牧兽医统计的多元线性回归分析显得十分重要.     

Development of a Sequential Decision-Making Model for Controlling Multiple Air Pollutants Under Stochastic Uncertainty

Most of previous programming methods for air-quality management merely considered single pollutant from point sources. However, air pollution control is characterized by multiple pollutants from various sources. Meanwhile, uncertain information in the decision-making process cannot be neglected in the real-world cases. Thus, an inexact multistage stochastic programming model with joint chance constraints based on the air quality index (air-quality management model with joint chance constraints (AQM-JCC)) is developed for controlling multiple pollutants deriving from point and mobile sources and applied to a regional air-quality management system. In the model, integrated air quality associated with the joint probability existing in terms of environmental constraints is evaluated; uncertainties expressed as probability distributions and interval values are addressed; risks of violating the overall air-quality target under joint chance constraints are examined; and dynamics of system uncertainties and decision processes under a complete set of scenarios within a multistage context are reflected. The results indicate that useful solutions for air quality management practices in sequential stochastic decision environments have been generated, which can help decision makers to identify cost-effective control strategies for overall air quality improvement under uncertainties.     

几种模型在玉米区域试验的适用性与品种评价中的差异研究

为了综合评价玉米区域试验的结果,采用Shukla模型、Finlay-Wilkinson模型、Eberhart-Russell模型和加性主效乘式互作模型(AMMI)等4种常用模型对中国5个类型的玉米品种区域试验资料进行了拟合与分析。结果表明,没有一个模型对所有试验资料的拟合效果都最佳,Finlay-Wilkinson模型对5个试验拟合效果均最差,AMMI模型对3个试验的数据拟合效果最佳,Shukla模型和Eberhart-Russell模型则分别对一个试验拟合效果最佳。各个模型在玉米品种产量差异显著性检验和稳定性排序等方面存在较大的差异。因此,在玉米区域试验的实际分析中应采用AMMI模型或者利用模型拟合信息量准则选用最佳的模型进行分析,以提高玉米区域试验对品种高产与稳产评价的准确性。