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101.
旨在利用覆盖全基因组和性状的特异性SNPs标记预测和牛、西门塔尔牛与荷斯坦牛杂种优势,为牛杂种优势利用和选种选配提供参考依据。本研究分别利用牛Illumina Bovine HD 770 K和GGP Bovine 100 K芯片对464头和牛、1 222头西门塔尔牛和43头荷斯坦牛3个亲本群体进行基因型分型,并通过牛QTLs数据库筛选与目的性状对应的QTLs,对比牛参考基因组映射得到与初生重、周岁重、胴体重性状相关的特异性SNPs;然后构建覆盖全基因组和性状特异性SNPs两种标记状态同源矩阵,通过计算杂交组合亲本间的遗传距离来预测品种间杂种优势,并利用配合力分析验证较优组合的实际杂交效果。结果表明,基于全基因组和性状特异性SNPs计算的各杂交组合遗传距离差异不显著。在全基因组水平上,西门塔尔牛♂×荷斯坦牛♀(S×H)与和牛♂×荷斯坦牛♀(W×H)亲本间杂交组合遗传距离分别为0.346 1和0.338 9;在初生重、周岁重和胴体重性状上,S×H亲本间遗传距离分别为0.343 1、0.348 7和0.336 7,而W×H遗传距离分别为0.337 6、0.340 7和0.329 2;两种SNPs标记计算的遗传距离均为S×H较大,W×H次之。因此,在初生重、周岁重、胴体重性状上,S×H为较优杂交组合。通过分析德系西门塔尔牛♂×荷斯坦牛♀实际杂交群体的配合力,发现10个父系在初生重性状上一般配合力和特殊配合力均为正效应,最高效应值分别达到3.760 9和8.931 2。西门塔尔牛与荷斯坦牛杂交可在初生重、周岁重和胴体重获得较高的杂种优势。 相似文献
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103.
104.
105.
“黔中金荞麦”是贵州省农业科学院畜牧兽医研究所选育的优质牧草(品种登记号:2019581),为建立同时测定该药材中表儿茶素、原花青素B2、芦丁和槲皮素的检测方法,考察其含量多样性,采用高效液相色谱法测定并分析其含量与野生金荞麦的差异。C18柱(250×4.6 mm, 5μm),乙腈-0.4%磷酸水梯度洗脱,进样量10μL,流速0.7 mL/min,检测波长254 nm,温度30℃;原花青素B2、表儿茶素、芦丁和槲皮素分别在5~85(r2=0.9998)、5~80(r2=0.9998)、0.5~8(r2=0.9996)、0.125~2.0μg/mL(r2=0.9999)范围内呈现良好线性关系,加样回收率高;黔西和麦坪的“黔中金荞麦”4种成分总含量高达1189.70、1108.01μg/g,其中原花青素B2、芦丁和槲皮素含量最高,丹寨野生金荞麦表儿茶素含量最高。结果表明,本法准确可靠,适合“黔中金荞麦”的内控质量监测... 相似文献
106.
研究依格孜牙河流域1990-2019年间土地利用变化下的生态质量及其变化特征,为干旱区土地资源的利用及区域经济的可持续发展提供科学依据。基于1990、2000、2010和2019年4期Landsat TM遥感影像数据分析土地利用变化过程,研究依格孜牙河流域土地利用与植被覆盖度的时空演变特征,同时对流域环境质量进行评价。研究结果表明:(1)1990-2019年依格孜牙河流域耕地面积增加了225.02%,建筑用地面积增加了56.36%。(2)2019年依格孜牙河流域总林地面积较1990年,2000年和2010年林地总面积均有所增加,分别增加幅度31.00%、216.40%及325.06%;其中天然林地面积整体变化不大,仅减少了9.80%;人工林面积持续增加594.00%,有林地、疏林地、灌木林地面积在整个时间段内均略微减少,说明近29年以来依格孜牙河流域天然林受破坏的程度最轻。(3)1990-2019年依格孜牙河流域草地总面积呈先稍增加后减少趋势,但大体变化趋势为减少;29年间高、低覆盖度草地面积大体呈减少趋势,2019年较1990年面积分别减少了33.61%、36.59%;而中覆盖草地面... 相似文献
107.
<正>畜牧业的发展带动了市场供求关系的转变,鸡蛋市场已从卖方市场向买方市场转化,由数量型向质量型转化;消费者对产品的质量尤其是食品安全问题越来越重视。对于鸡蛋这种禽产品的价格因素分析,同样要从成本、生产供给及市场需求三方面的具体变化入手, 相似文献
108.
基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7~17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%~83.4%,召回率达51.1%~73.9%,调和平均值为57.6%~78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。 相似文献
109.
最小二乘法与SVM组合的林果行间自主导航方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高作业装备在果园与树林行间的自主导航性能,该研究提出一种基于最小二乘法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)融合的树行识别与导航方法。研究采用履带式小型喷雾机为作业平台,通过低成本的单线激光雷达获取果园或树林环境点云数据,融合姿态传感器进行数据校正,利用最小二乘法拟合识别树行,结合SVM算法,预测果园行间中心线,作为作业平台的参考导航线。在桃园、柑橘园、松树林3种不同的行间环境对导航算法进行了测试验证,并以松树林导航为例进行分析。试验结果表明:该导航算法最大横向偏差为107.7 mm,横向偏差绝对平均值不超过17.8 mm,结合作业平台的行驶轨迹,说明该导航算法能够保证作业平台沿树行行间中心线自主导航行驶,能够满足作业装备在果园与树林行间自主导航作业的需求。 相似文献
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