韭菜迟眼蕈蚊紫外敏感视蛋白基因的克隆及光强度对其表达量影响

为明确韭菜迟眼蕈蚊Bradysia odoriphaga紫外敏感视蛋白基因Bo-uv的作用及其与趋光性的关系,利用常规PCR方法克隆获得Bo-uv基因的全长cDNA序列,分析了其敏感视蛋白的氨基酸序列与其它12种昆虫同源蛋白氨基酸序列之间的系统进化关系,运用qPCR技术检测了不同发育阶段、不同组织及不同光强度下Bo-uv基因的相对表达量。结果表明,Bo-uv基因cDNA全长2 757 bp,开放阅读框1 542 bp,编码514个氨基酸。韭菜迟眼蕈蚊紫外敏感视蛋白的氨基酸序列与其它12种昆虫同源蛋白的氨基酸序列一致性为21.93%～43.00%,与橘小实蝇Bactrocera dorsalis的氨基酸序列同源性最高。Bo-uv基因在韭菜迟眼蕈蚊蛹末期、成虫期表达,在成虫头部的相对表达量较高。在0～10 000 lx光强范围内雌、雄成虫体内该基因的相对表达量均呈先增高后降低趋势。与对照相比,1 000 lx光强度下其相对表达量显著升高,10 000 lx时相对表达量显著降低。表明光强度能够有效地调控Bo-uv基因的表达,该基因在韭菜迟眼蕈蚊感知外界光刺激过程中具有重要作用。     

近红外玉米品种鉴别系统预处理和波长选择方

以7个品种玉米籽粒的鉴别系统为研究对象,对比研究了6种预处理方法和波长选择对模型鉴别能力的影响.结果表明,在被比较的6种预处理方法中,一阶导数方法能够使模型有更好的鉴别性能.使用一阶导数预处理和全光谱区的模型平均正确识别率和正确拒识率最高,分别为98.6%和98%,有5个品种的模型的正确识别率和正确拒识率都达到了100%.波长选择对一阶导数模型没有明显作用,但能使标准正态变量变换和矢量归一化模型鉴别准确度得到较大提高.     

若干拦河闸下游河道水位降低的消能问题及改造研究

拦河闸下游河床下切、河道水位下降,会造成其下游消能工无法正常运行,需采取相应的工程措施解决。本文根据广东省流溪河大坳拦河闸、东江水利枢纽左河汊拦河闸、乌石拦河闸、潮州供水枢纽西溪拦河闸等四座拦河闸下游消能工除险加固的水力模型试验成果,介绍了拦河闸下游河道水位下降后的下游消能工改造优化方案及运行情况,供类似工程设计和运行参考。     

沙蒿多糖组合制剂对滩羊羔羊瘤胃菌群多样性的影响

本试验旨在研究沙蒿多糖不同组合制剂对滩羊羔羊瘤胃菌群多样性的影响.选择健康、体重相近的断奶滩羊公羔60只,按体重随机分为4个组,每组15只羊.对照组饲喂基础饲粮,试验1组、试验2组和试验3组分别饲喂在基础饲粮中添加5.5 g/d沙蒿多糖+5.5 g/d包被丁酸钠、5.5 g/d沙蒿多糖+5.5 g/d丁酸甘油酯和5.5...     

水稻根表铁膜对磷的富集作用及其与水稻磷吸收的关系

采用溶液培养方法,使铁毒耐性不同的两个基因型水稻根表分别形成有铁膜和无铁膜的根系,研究水稻根表铁膜对磷的富集作用及其与水稻磷吸收的关系。不同基因型水稻根表形成的铁膜厚度存在显著差异,对介质中磷的富集能力也有显著差异。根表形成的铁膜越厚,对介质中磷的富集作用也越大,即根表铁膜数量与铁膜对磷的富集量呈显著正相关。铁膜对磷的富集作用是一个化学过程,吸附可在0.5~1.0 h内达到饱和。根表铁膜明显促进水稻对磷的吸收,表明在淹水降低土壤磷有效性时,水稻根表铁膜富集的磷可作为磷库,保证水稻能正常吸收利用磷。     

谈高校管理中的激励技术

在高校的管理过程中,科学地选择激励技术是调动教职工积极性,发挥教职工创造性,质量和办学水平的有效的一从六个方面对此了探讨。     

油锯人机界面的优化研究

该文通过实验研究探讨了油锯人机界面几何参数对操作者主观施力及对其身体生理负荷的影响规律 .通过对实验数据的回归得出了高把油锯和矮把油锯的人机界面几何参数与评价指标 (最大有效扭矩、力损耗因子、肌肉收缩强度 )之间存在的定量化方程 .建立了油锯的人机界面几何参数优化的目标函数 ,并求出了高把油锯和矮把油锯的最佳几何参数 .高把油锯的最佳几何参数 :把手横轴距为 5 40mm ;把手与地面垂轴距为 6 88mm ;把手与油箱后部纵轴距为 186mm ;把手直径为 30mm ;把手倾角为 33° .矮把油锯的最佳几何参数 :把手横轴距为 14mm ;把手纵轴距为 40 0mm ;把手垂轴距为 5 0mm ;把手直径为 2 8mm ;把手倾角为 2 3     

水稻除草剂敏感基因导入恢复系的研究

以农林８号ｍ为主体亲本与优良恢复系杂交,成功地将除草剂（苯达松）敏感基因转育到恢复系中,携带该基因的恢复系不但对苯达松敏感（抽穗期用１８００￣２７００ｍｌ／ｈｍ＾２苯达松喷施可使整穗或整株死亡）,而且所配组合具有较强的杂种优势。     

红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立

以在发酵过程中小叶种工夫红茶为研究对象,分别建立了基于近红外光谱检测技术的感官品质评分和理化品质指标(茶黄素、茶红素、茶褐素、儿茶素和酚氨比)的定量分析模型。在模型建立过程中,探讨了特征变量优选方法对预测模型的影响。首先,对获取的近红外光谱数据进行标准正态变量变换法(standard normal Z transformation,SNV)预处理,进而采用联合区间偏最小二乘回归(synergy interval PLS,Si-PLS)、随机蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)、竞争性自适应权重取样法(competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)和连续投影(successive projections algorithm,SPA),筛选出各品质指标的最优特征波长变量;最后基于优选波长分别建立各发酵品质指标的偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)线性预测模型和支持向量机(support vector regression,SVR)非线性预测模型。模型结果比较表明,Si、CARS、SFLA和SPA等变量筛选方法可有效压缩变量,以及进一步提高模型精度。非线性模型的预测均方根误差值(root-mean-square error of prediction,RMSEP)均明显小于PLS模型,相关性系数(correlation coefficient,R)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)均高于PLS模型。对于红茶发酵品质的检测上,非线性模型性能优于线性模型。感官品质、茶褐素和儿茶素的最优变量SVR预测模型的RPD值分别为3.923、3.234和5.462,酚氨比和茶红素模型的RPD值分别为2.815和2.223。除茶黄素的评价模型外(RPD为1.77),基于最优特征波长的各品质指标SVR模型的RPD值均大于2,表明模型具有极好的预测性能。研究结果为实现工夫红茶发酵品质的近红外光谱快速检测的实际应用奠定理论基础。