动物解剖学教学模式改革探索

为了探索PBL教学（以问题为基础的教学）法的优越性,试验选择了动物医学专业3个自然班级的学生,1班为对照组采用传统的教学方法,2,3班为试验班实施＂PBL＂教学法进行动物解剖学的课程教学。结果表明PBL教学法使得学生的期中和期末动物解剖学成绩显著提高。说明动物解剖学作为动物医学重要的基础学科,传统的灌输授课方式容易使学生感到枯燥无味,进而丧失学习兴趣。在传统教学中引入PBL教学模式,通过提出问题和解决问题,激发学生的学习兴趣,提高学习能力,取得了比单一传统教学更为显著的教学效果。     

蛋鸡市场三年一个周期的成因及走势分析

<正>我国蛋鸡养殖三十多年来,经历了从国营集体规模化、集约化蛋鸡养殖满足市民菜篮子,到以农民为主体,以致富为目的的"小规模、大群体"饲养阶段。而今天养殖户在行情、疫情、成本、消费意识等多重因素的冲击下,小养殖户难以应对,逐渐退出市场,     

始花期追施尿素对早熟菜用大豆农艺性状和产量的影响

以3个早熟菜用大豆和1个晚熟菜用大豆品种为试材,探讨了始花期追施尿素对菜用大豆农艺性状和产量的影响,旨在为提高菜用大豆的产量提供理论依据。结果表明,早熟菜用大豆品种植株矮小、分枝少、主茎节数少、结荚高度低于晚熟品种。始花期追施尿素对菜用大豆品种形态性状的影响并不明显,但可以增加二粒荚和三粒荚的比例,且中等施肥水平优于高施肥水平;始花期适量施尿素有利于增加菜用大豆的单株荚数、单株荚重、单株粒数、百粒重、籽粒产量和收获指数,且早熟品种的增产幅度大于晚熟品种。从综合性状来看,早熟品种沈农引48更具有商业价值。     

高密度CO2对羊肉糜凝胶特性的影响

以羊肉糜为材料,以常压下热处理产生的热诱导凝胶为对照,通过测定凝胶色泽、pH值、持水力、质构特性以及微观结构,研究高密度CO2对羊肉糜凝胶特性的影响。结果表明,与热诱导凝胶（对照）相比,高密度CO2处理能使羊肉糜形成更加致密的凝胶结构,显著增加羊肉糜凝胶的L*值、硬度、弹性、内聚性和咀嚼性,但pH值变化不明显,持水力略有降低。表明高密度CO2作为一种新型的非热技术,可用于蛋白凝胶制品的制备。     

辽宁省玉米大豆带状复合种植示范研究

目前我国大豆供需矛盾突出,近80%的大豆依赖进口,开展玉米-大豆条带复合种植,即在不影响玉米产量的情况下,获得一定产量的大豆,是解决这一问题的有效途径。本试验选用紧凑型玉米品种(良玉88、铁研58、东单6531)和耐荫型大豆品种(辽豆32、沈农8号、辽豆15)为试验材料,组配良玉88-辽豆32﹑良玉88-沈农8号、良玉88-辽豆15、东单6531-辽豆32、铁研58-辽豆32五个组合,进行带状复合种植,以期从中选择出适合于辽宁地区玉米-大豆带状复合种植的品种组合方式。结果表明:良玉88-辽豆32组合玉米大豆总产量最高,其次为东单6531-辽豆32组合和铁研58-辽豆32组合。在玉米-大豆带状复合种植中,应选择单株荚数、单株粒数、单株粒重有优势的大豆品种,选择穗行数和行粒数有优势的玉米品种。综合考虑玉米和大豆性状的组合,良玉88-辽豆32组合的综合性状较好,是适宜辽宁省玉米-大豆带状复合种植的品种组合。     

耐低磷玉米自交系的筛选与鉴定指标的建立

以375份东北三省常用玉米自交系为试材,研究低磷与高磷水平下苗期叶片症状率、株高、产量、秃尖长度、穗粒数和百粒重的差异,据此筛选出耐低磷玉米自交系,并根据测定指标的差异显著性确定耐低磷玉米自交系的鉴定指标。结果表明:Mo3和掖107为耐低磷玉米自交系;症状叶、产量和百粒重是筛选耐低磷玉米自交系的主要鉴定指标,其中,苗期只要是出现症状叶的自交系均为不耐低磷自交系,产量耐性系数0.85的玉米自交系为耐低磷自交系,百粒重耐性系数0.95的玉米自交系为耐低磷自交系。     

不同基因型大豆耐荫性分析及其鉴定指标的筛选

【目的】探讨作物耐荫性评价的方法,分析不同大豆基因型耐荫特性,筛选鉴定指标,建立可靠的耐荫性评价模型。【方法】以30个大豆品种（系）为试材,采用田间试验的方法,设遮光和自然光照2个处理。遮光处理采用玉米-大豆带状复合种植在田间创设荫蔽条件,玉米品种为郑单958,在玉米植株长成以后,遮光率为70%;大豆清种作为对照。在成熟期调查主茎高（X1）、茎粗（X2）、主茎节数（X3）、分枝数（X4）、底荚高度（X5）、节间长度（X6）、植株重量平衡点（X7）、倒伏性（X8）、单株荚数（X9）、单株粒数（X10）、每荚粒数（X11）、百粒重（X12）、粒茎比（X13）和单株产量（X14）。根据遮光处理和自然光照条件下的各项指标的耐荫系数,采用主成分分析、隶属函数法、聚类分析和逐步回归分析方法,对大豆的耐荫性进行综合评价。【结果】通过主成分分析将14个单项指标转换为5个相互独立的综合指标,代表了全部数据87.685%的信息量。通过隶属函数法计算综合耐荫评价值（D）,并对其进行聚类分析,将30个大豆品种（系）按照耐荫性的强弱划分为3类。第Ⅰ类属于强耐荫类型,第Ⅱ类属于中度耐荫类型,第Ⅲ类属于不耐荫类型。通过逐步回归建立大豆耐荫性评价数学模型,D=-0.5495+0.2932X3+0.0592X4+0.1628X6-0.0244X8+0.5943X9+0.1345X12+0.8210X14（R2=0.9908）,估计精度在93.67%以上,并筛选出7个鉴定指标,分别是主茎节数、分枝数、节间长度、抗倒性、单株荚数、百粒重和单株粒重。【结论】30个大豆品种（系）被分成强耐荫型、中等耐荫型和不耐荫型3类,且主茎节数、分枝数、节间长度、抗倒性、单株荚数、百粒重和单株粒重可以作为大豆耐荫性的鉴定指标。     

系统误差模型下估计的性质

在含有系统误差的线性回归模型Yn=Xnβ+Iη+e里,研究了η和β估计的性质.当随机误差和设计矩阵满足一定的条件时,分别给出了∧η(n)和c′∧β(n)弱相合性的证明.在η和d′β各自对应的线性无偏估计类中,证明了∧(ηn)和d′∧β(n)是唯一具有最小方差的估计.