酶解牦牛血发酵液制备抗氧化肽工艺优化

为进一步提高牦牛血枯草芽胞杆菌发酵液多肽含量,对牦牛血发酵液进行酶解,以酶解液的·OH清除率、多肽含量为主要指标,筛选酶解发酵液的最适蛋白酶,通过单因素和响应面试验优化酶解工艺,并对比菌酶联合制备产物与发酵液体外抗氧化活性。结果表明,碱性蛋白酶酶解发酵液最佳条件为:酶解时间3 h、p H值9.5、酶解温度60℃和酶底比190 U·g-1,此条件下制备得到酶解液多肽含量为5.52mg·mL~(-1),较发酵液提高2.39倍。菌酶联合制备产物对·O2-及脂质过氧化的IC50分别为6.22、4.87mg·mL~(-1),发酵法制备产物对·O2-及脂质过氧化的IC50分别为8.42、11.71 mg·mL~(-1),且菌酶联合制备产物的还原力优于发酵制备产物。因此,菌酶联合制备牦牛血抗氧化肽法优于传统单一发酵法。本研究结果对提高牦牛血抗氧化肽得率,增加牦牛产品附加值具有重要的意义。     

基于近红外漫反射光谱的云芝提取物多糖含量快速检测研究

为探索快速无损测定云芝提取物中多糖含量的方法,通过采集粉末状云芝提取物近红外光谱,经预处理和波段选择,结合间隔偏最小二乘法(iPLS)和反向区间偏最小二乘法(Bi-PLS),建立并优化云芝提取物多糖含量检测模型。结果表明,光谱区间为9 365.92~8 918.76 cm~(-1)和5 341.48~4 894.32cm~(-1),二阶导数(SD)预处理后,建立的反向区间偏最小二乘法模型更优,其校正决定系数(R_(cal))、校正均方根差(RMSECV)、验证决定系数(R_(val))和验证均方根差(RMSEP)可分别达到0.9089、0.00781、0.9879和0.00292。该模型可以更有效地优选建模所需波段,降低模型复杂度,降低多糖含量的检测成本,提高检测效率,实现云芝提取物多糖含量的快速、无损检测。     

平原农区空心村整治潜力测算模型构建及应用——以山东省禹城市为例

空心村整治是解决城乡发展转型进程中乡村地区土地资源闲置、空废及低效利用等问题的重要手段。构建符合平原农区地域功能特点的空心村整治潜力测算模型是实施平原农区空心村整治工作的基础与依据。本文以人均建设用地标准法为基础,基于平原农区的地域特色及优质耕地保育与现代商品粮基地建设重大战略需求建立了涵盖整治迫切性、自然适宜性及经济社会可行性等影响平原农区农村居民点整治理论潜力释放的评价指标体系,据此构建了空心村整治潜力测算模型,并以山东省禹城市为例进行了实证分析。结果表明:(1)禹城市的整治迫切性、自然适宜性及整治可行性存在较大的区域差异,各乡镇的整治迫切性修正系数处于0.18~0.96之间,自然适宜性修正系数处于0.69~0.84之间,整治可行性修正系数处于0.11~0.77之间;(2)禹城市空心村整治的理论潜力及现实潜力分别为3 517.86 hm2和1 853.18 hm2,新增耕地系数达16.89%。近期空心村整治需重点挖掘市中街道、十里望镇和房寺镇的整治潜力,远期需加强其他乡镇村庄整治;(3)市中街道周围的农村居民点自然适宜性较低,可考虑将该区空心村整治后复垦为建设用地,其他乡镇空心村整治后复垦为耕地,提高综合用地效益。     

水氮调控对设施土壤有机氮组分、全氮和矿质氮的影响

为探讨水氮调控对设施土壤有机氮组分、全氮和矿质氮的影响,通过膜下滴灌设施番茄田间定位试验,采用灌水下限(W_1、W_2、W_3)和施氮量(N_1、N_2、N_3)的两因素三水平随机区组设计,研究水氮调控对休耕期0—30cm土层土壤有机氮组分、全氮和矿质氮的影响。结果表明,不同水氮调控下,设施土壤有机氮主要是以酸解态氮为主,总体表现酸解态氮大于非酸解态氮含量。土壤有机氮组分在酸解态氮和非酸解态氮中分配比例差异明显。土壤有机氮各组分含量及占全氮比例的大小顺序为氨基酸氮/氨态氮未知氮氨基糖氮。除氨基糖氮,其余酸解态氮各组分和酸解总氮含量及其占全氮比例均随着土层深度的增加而降低,不同土层含量差异显著(P0.05)。土壤全氮、矿质氮和总有机氮含量随土层深度的增加也呈降低趋势,且含量差异达到极显著水平(P0.01)。除氨基糖氮,全氮与其他有机氮各组分、酸解总氮间均达到极显著正相关(P0.01);矿质氮仅与酸解氨态氮及酸解总氮的影响达到极显著(P0.01)和显著正相关(P0.05)。灌水下限、施氮量及水氮交互对设施土壤全氮、矿质氮和总有机氮及有机氮组分影响均达到极显著水平(P0.01)。因此,设施土壤氮素含量的变化与水氮管理模式紧密相关。氨态氮和氨基酸氮是设施土壤中最主要的有机氮形态,是土壤活性氮中的主要组分,亦是土壤供氮潜力的表征。考虑土壤供氮潜力,灌水下限35kPa、施氮量300kg/hm~2为该设施生产下最优的水氮管理措施。     

SWAT模型子流域划分引起的土地利用变化对径流和输沙模拟结果的影响

为揭示水文模型计算单元划分引起的土地利用变化对模拟结果的影响,采用SWAT模型,通过设置11种子流域阈值情景(4 000,3 200,2 000,1 500,1 100,800,400,200,100,50,25 hm²),并保持地形和土壤数据不变,定量分析了子流域划分引起的土地利用空间离散化对径流输沙模拟结果的影响。结果表明:(1)随着子流域数量的增加,流域内土地利用中面积最大的林地呈先增加后减少趋势,所有情景下林地面积均高于实际林地面积; 而随着土地利用离散程度的增加耕地面积呈减少趋势,水域、草地和建设用地面积则呈增加趋势并逐渐接近实际面积;(2)土地利用空间离散化导致年均径流量(1.85%)和输沙量(65.84%)减少,且对输沙量影响更显著;(3)土地利用空间离散化造成洪水过程和输沙峰值显著降低,并导致年最大1 d、连续最大5 d和连续最大7 d输沙量显著下降(p<0.01)。综上所述,SWAT模型不同子流域划分显著改变了流域土地利用分布,进而引起径流输沙有关参数变化,最终导致径流和输沙模拟结果的变化。     

两种硼肥对油菜新品种生长发育及产量的影响

两种不同含量的速溶硼肥，solubor和宽甸硼砂施用于油菜新品种中双9号、华双3号、中油杂2号和华杂3号的田间试验结果表明，施硼增加油菜苗期、越冬期、初花期干物重，增加株高、主花序长度、分枝数、单株角果数、粒数和粒重，而叶数、根茎粗和千粒重变化不明显；不同施硼菜籽产量平均增加5．7％～20．1％，喷施等量0．075％、0．10％、0．15％硼肥溶液，solubor优于宽甸硼砂，增产率分别为13．3％、18．3％、20．1％和5．7％、9．9％、15．2％；喷施等量有效硼时，两种硼肥的油菜单株粒重及菜籽产量均相近。表明两种硼肥对双低常规油菜与双低杂交油菜均有相似的显著增产效果，其增产率取决于有效硼施用量；在低硼土上，可满足双低油菜产量达2500～2800kg／hm^2的硼素需求为每公顷喷施宽甸硼砂5．7kg或solubor硼肥2．85kg。     

7株解有机磷细菌的分离和鉴定

从土壤中分离筛选出7株解有机磷的微生物。对这7株解磷细菌进行了形态、生理生化性状测定及16SrDNA序列分析(GenBankaccessionNo:S2,AY651922;S3,AY661923;X1,AY651925;Y1,AY651924;H1,AY663435;H2,AY663436andHe,AY663436)。其中S2、S3、X1和He属于假单胞菌属(Pseudomonas),Y1属于芽孢杆菌属(Bacillus),H1属于不动杆菌属(Acinetobacter),H2属于寡养单胞菌属(Stenotrophomonas)。进一步通过G C含量和DNA-DNA杂交研究,结果表明,S2、S3和X1为产碱假单胞菌(Pseudomonasalcaligenes),Y1为蜡状芽孢杆菌(Bacilluscereus)。     

猪瘟DNA疫苗的临床免疫实验

在前期研究工作筛选出2种DNA疫苗质粒的基础上,采用3种免疫策略(DNA疫苗单独免疫法、DNA疫苗初免蛋白免疫加强的prime-boost方法以及沙门氏菌(Salmonella)载体介导法),于某规模化猪场对猪瘟病毒(CSFV)的DNA免疫效果进行了临床应用研究。随机选择未经猪瘟疫苗免疫的断奶仔猪60头,分6组进行免疫接种,检测免疫猪抗体产生情况并对各组免疫猪进行攻毒试验。免疫猪血清抗体ELISA检测结果表明,pcDSW组、pIRE2IL2组、pcDSW E2protein组和pIRE2IL2 E2protein组均产生了较高的抗体水平,而沙门氏菌介导的2种DNA疫苗质粒诱导的抗体水平不显著。攻毒试验结果表明,pcDSW和pIRE2IL2单独免疫组或prime-boost组能够抵抗致死剂量的CSFV石门强毒攻击,保护率87.50%￣90.00%。其中pcDSW效果好于pIRE2IL2。而沙门氏菌介导的DNA疫苗组不能产生有效保护。不同接种途径的免疫效果比较结果表明,颈部肌肉注射免疫后产生的抗体水平较后肢胫前肌注射免疫产生的抗体水平高。     

中西河流域降水变化与径流关系研究

根据中西河流域近40年的降水、径流资料，分析了流域的降水、径流变化及降雨与径流的关系。结果表明，中西河流域年均降水量为507．68mm，年均径流量为1．86亿m^3，年降水量离差系数为Cv=0．24，径流量离差系数为Cv=0．59。流域降水年际变化是影响径流年际变化的主要因素。     

基于改进DeepSORT的群养生猪行为识别与跟踪方法

为改善猪只重叠与遮挡造成的猪只身份编号（Identity,ID）频繁跳变,在YOLO v5s检测算法基础上,提出了改进DeepSORT行为跟踪算法。该算法改进包括两方面：一针对特定场景下猪只数量稳定的特点,改进跟踪算法的轨迹生成与匹配过程,降低ID切换次数,提升跟踪稳定性;二将YOLO v5s检测算法中的行为类别信息引入跟踪算法中,在跟踪中实现准确的猪只行为识别。实验结果表明,在目标检测方面,YOLO v5s的mAP为99.3%,F1值为98.7%。在重识别方面,实验的Top-1准确率达到99.88%。在跟踪方面,改进DeepSORT算法的MOTA为91.9%,IDF1为89.2%,IDS为33;与DeepSORT算法对比,MOTA和IDF1分别提升了1.0、16.9个百分点,IDS下降了83.8%。改进DeepSORT算法在群养环境下能够实现稳定ID的猪只行为跟踪,能够为无接触式的生猪自动监测提供技术支持。