耐低温甜瓜新品种‘豫甜蜜’

‘豫甜蜜’为杂交一代甜瓜新品种。果实长椭圆形,单果质量1 200～1 500 g。果皮黄色,果面光洁,果肉纯白,厚3.3 cm,中心可溶性固形物含量16.1%,可食率高,果肉酥软,香味浓郁。中早熟,生育期82～115 d,果实发育期35～40 d。产量38 000～43 000 kg·hm^-2。耐低温,耐贮运。适宜黄淮、长江流域春秋设施栽培。     

高产优质籼粳杂交稻嘉丰优 2 号的选育及制种技术

嘉丰优2号是浙江可得丰种业有限公司与嘉兴市农业科学研究院合作以嘉禾212A为母本、P025为父本选育的三系杂交水稻(偏籼)新组合。该组合具有高产(1022.2kg/667m²,刷新江西水稻单产记录)、优质(米质二等)、中抗稻瘟病、抗倒(茎秆粗壮)等优势。2017年通过浙江省农作物品种审定委员会审定,审定编号：浙审稻20170012,2017-2020年先后通过了江西省、福建省、安徽省、湖南省、湖北省的引种备案,2022年通过广西省农作物品种审定委员会审定,审定编号：桂审稻2022192号,适宜在长江中下游地区作中、晚稻种植。介绍了嘉丰优2号的选育过程、特征特性、高产栽培及制种技术等。     

DNA甲基化检测方法研究进展

DNA甲基化是一种重要的遗传外修饰,是表观遗传学(epigenetics)的重要组成部分[1].它参与了动物胚胎发育、基因印迹和X染色体失活等过程,在基因表达的调控中具有重要作用,异常甲基化可以导致肿瘤的形成.     

畜禽粪便无害化处理技术探讨

近年来,畜牧业发展异常迅猛,已成为农村经济的支柱产业.但在发展的同时,畜牧业的污染问题非常严峻,已引起全社会的高度重视.如何处理畜禽粪便,变废为宝,实现畜牧业的可持续发展,是科技工作者和社会各界面临的重大课题.     

昆布多糖的研究进展

从昆布多糖的结构研究、昆布多糖的提取分离及理化性质的研究、昆布多糖的药理作用与临床应用概况等3个方面阐述昆布多糖的研究进展,以期为昆布多糖的研究提供理论依据。     

内蒙古农业份额下降与国民经济结构演进分析

描述了内蒙古农业在工业化进程中对经济增长贡献份额下降以及农业产值份额下降与劳动力份额下降不对称的现象,重点揭示了产生上述现象的原因,包含内蒙古经济结构演进中一系列结构性、制度性的深层次矛盾,主要是＂两个不对称＂,即就业结构与产业结构不对称、就业结构与城镇化进程不对称;＂双重滞后＂即非农产业就业比重的提高速度滞后于工业化的提高速度,滞后于市镇人口比重的提高速度;＂三个阻断＂即工业比重的提高与人均收入水平变动之间的关联被阻断;主导产业变化与劳动力转移之间的关联被阻断;劳动力在产业结构演进中与在产业空间布局转移中的变化之间的关联被阻断。     

土壤与植物中的硫素营养研究进展

综述了土壤与植物硫素营养的近期研究进展,包括土壤中硫的转化;植物体中硫酸盐的吸收途径;植物的缺硫症状;硫素对植物生理功能的影响;硫与植物其他营养元素的互作关系等。以期为硫素研究提供参考。     

不同品种紫花苜蓿愈伤组织及分化体系的建立

[目的]建立不同品种紫花苜蓿的愈伤组织及分化体系。[方法]以4个品种的无菌苗子叶为外植体,研究不同的激素浓度及基因型对紫花苜蓿胚性愈伤组织诱导及分化的影响。[结果]4个品种诱导形成的愈伤组织差别不大;最佳胚性愈伤组织诱导培养基为改良SH+2,4-D 2 mg/L+KT 0.05 mg/L;苜蓿王的分化率和出苗率表现较佳;最佳分化培养基为改良SH+KT 0.4 mg/L。[结论]该试验为今后筛选易分化的苜蓿品种和研究"转基因苜蓿疫苗"奠定了基础。     

旱地新型土壤供氮力指标——氯仿熏蒸浸提氮

模拟旱地条件进行盆栽试验,尝试用氯仿熏蒸-浸提法测定土壤供氮力。分析了熏蒸前后各种形态氮素含量的变化,并对黑麦草吸氮量与农田土壤熏蒸-浸提氮进行了相关性分析。结果表明:各种施肥处理以及不同土地利用方式下氯仿熏蒸-浸提氮与黑麦草吸氮量有明显的相关性,氯仿熏蒸浸提的硝态氮和有机氮与吸氮量均呈极显著相关,相关系数分别为0.938和0.942。氯仿熏蒸浸提全氮能全面可靠地反映土壤的供氮力,表明氯仿熏蒸浸提氮是一个良好的土壤供氮力指标,它可以用于估计农田土壤的供氮力。氯仿熏蒸浸提法测定土壤有效氮适于包括碱性土壤和水田土壤在内的各种类型土壤。     

基于近红外光谱技术的茶油原产地快速鉴别

为研究茶油原产地溯源问题,维护其市场秩序,促进公平竞争。该文利用近红外光谱技术采集湖南、江西、安徽和浙江4个不同产地茶油的光谱数据,并运用 Savitzky-Golay 平滑（savitzky-golay, SG）、多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）、一阶导数（first derivation, FD）和矢量归一化（vector normalization, VN）等4种方法对其进行预处理。采用偏最小二乘法（partial least squares, PLS）提取最佳主成分,构建 PLS 回归模型;同时,采用主成分分析（principal component analysis, PCA）和 PLS 算法提取最佳主成分,作为 BP 人工神经网络（BP artificial neural network, BPANN）输入变量,构建 PCA-BPANN 和 PLS-BPANN 模型。以验证集相关系数 RP 和验证集均方根误差 RMSEP 为模型的评价指标,分别优选最佳 PLS 和 BPANN 模型。试验结果表明,SG-PLS-DA 和 SG-PLS-BPANN-DA 模型对未知样本的整体分类准确率均大于90%。其中,SG-PLS-BPANN-DA 的鉴别效果优于前者,其建模集相关系数 RC、均方根误差 RMSEC 分别为0.974、0.170,验证集相关系数 RP、均方根误差 RMSEP 分别为0.972、0.172,对上述两类样本集的总体分类准确率分别为98.15%、95.83%,该模型能较准确鉴别茶油原产地。研究结果可为快速辨别茶油原产地提供参考。