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紫花苜蓿(Medicago sativa)是世界上种植面积最大、应用最广泛的豆科牧草。由于其耐盐性中等,其在我国北方地区的产量和种植受到土壤盐渍化的限制。因此提高紫花苜蓿的耐盐性具有重要的科学和生产意义。为此,以龙牧801紫花苜蓿(M.sativa‘Longmu 801’)为试验材料,采用实时荧光定量PCR技术分析了不同浓度NaCl胁迫下9个盐胁迫蛋白质组筛选出的盐响应相关基因的表达模式。结果显示,处理时间和处理浓度对9个基因的相对表达量均有显著性影响,表明这9个基因均在紫花苜蓿盐胁迫应答中发挥着一定作用。处理1h时,G6PI、ABP19a、Trx-h1、PR bet 1、FBPA、6PGDH和ALDH这7个基因的相对表达量在不同NaCl胁迫浓度处理的紫花苜蓿中均显著上调,RRM和GDPD在NaCl处理2h后开始上调。除G6PI基因,其他8个基因在0.4%NaCl处理下相对表达量显著高于0.2%和0.8%NaCl处理。这些基因参与糖代谢、信号转导和胁迫响应。以上结果表明,紫花苜蓿的耐盐性极其复杂,涉及到多基因的表达和代谢通路的调控。研究结果有助于全面研究并了解紫花苜蓿的盐响应相关基因的表达模式,促进紫花苜蓿耐盐分子育种。 相似文献
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为揭示社会网络方法在兽医流行病学领域的发展趋势,通过对国内外文献进行检索分析,以"社会网络分析或社会网络""兽医学或动物"为关键词,在CNKI和PubMed数据库中检索并整理2000—2017年的相关文献,随后运用内容分析法,从研究主体、研究病种、数据获取、软件应用、指标计算以及数据验证等多个角度,比较国内外社会网络方法在兽医流行病学中的应用。结果显示:社会网络分析起源于20世纪30年代,2005年才被应用到兽医流行病学领域,此后研究热度不断上升,尤其在美国、英国和澳大利亚等国家,且在其带领下逐渐形成了不同国家和学科间的交流体系;研究者更倾向于有重大影响力的动物卫生事件研究;兽医流行病网络研究中可利用的数据和质量有限,因而限制了社会网络方法在兽医流行病学领域的发展;社会网络分析中,使用R软件的占比最高,其次为UCINET软件;社会网络方法虽在兽医流行病学领域起步晚,但研究深度已完成了从理论研究到网络分析及应用的过渡;研究指标仍局限在通过利用网络基本概念和测度来研究个体网络,缺乏对整体网络动态模式的研究。研究结果提示,社会网络方法在兽医流行病学领域的应用还很有限,研究者需要通过加强理论与实际的结合,构建网络时空模型,控制关键点,从而为疫病监测和防控做准备。 相似文献
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本文以白羊草(Bothriochloa ischaemum)为材料,利用其目前已有的转录组序列,通过搜索、比对、功能域多态性分析、进化树构建和基因表达分析等手段,对白羊草R2R3-MYB型转录因子进行挖掘和干旱胁迫下的表达模式分析。结果从白羊草挖掘出43个R2R3-MYB转录因子,它们具有高度保守的[W]-X(19)-[W]-X(19)-[W]-X(n)-[W]-X(18)-[W]结构,主要参与生长发育、次生代谢和逆境响应等生物过程。通过进一步的分析,本研究筛选出8个可能参与干旱胁迫响应的R2R3-MYB转录因子。这为白羊草R2R3-MYB基因的功能研究和开发利用奠定了基础。 相似文献
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本文作者结合南京"龙虾门"事件,对盐城龙虾产业的现状进行了调查研究,并对龙虾产业发展提出一些建议,供养殖者参考。 相似文献
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培养学生的创新能力是一个复杂的系统工程,它需要各学科密切协调,需要教师全员参与。本文阐述了在电子技术实践教学中,通过改革基础实验教学和课程设计,开放实验室等教学途径,有效的提高学生的实践能力,培养学生的创新意识和创新能力。 相似文献
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叶菜型甘薯大棚越冬栽培薯苗存活率及其产量性状表现 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高叶菜型甘薯的繁殖系数,保证种植种源的持续供应,采用薯苗大棚栽培越冬留种,研究不同品种和节位薯苗越冬栽培的薯苗地上和地下部性状。结果表明:叶菜型甘薯福菜薯18和鄂菜薯1号的茎尖薯苗和二节薯苗越冬存活率最高为77.50%,最低为66.25%;鄂菜薯1号茎尖薯苗越冬苗株高最高为29.3cm,茎尖薯苗株高均与二节薯苗的株高差异显著;二节薯苗分枝数、薯苗产量最高分别为62.77个/m2、493.34kg/667m2,均显著高于茎尖薯苗;越冬地下茎存活率以二节薯苗优于茎尖薯苗,存活率在73.75%~82.50%;茎尖薯苗的柴根产量和数量均优于二节薯苗,分别达128.89kg/667m2和16.1个/m2。结论:以二节薯苗栽培越冬,其来年薯苗分枝、产量、地下茎性状均优于茎尖薯苗,薯苗直接栽插繁殖、地下茎萌发繁殖速度均快于柴根。 相似文献
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基于加权Voronoi图的林木竞争指数 总被引:4,自引:2,他引:2
以福寿山林场25年生的杉木生态公益林为研究对象,通过分析林木竞争指数与胸径生长因子的相关关系,得出二者为负相关,从而确定加权Voronoi图的权重为胸径倒数(W),借助Arcgis软件里的加权Voronoi图工具,通过加权Voronoi图的方法来确定竞争单元,提出基于加权Voronoi图的W_V_Hegyi竞争指数,最后将W_V_Hegyi竞争指数与Hegyi、V_Hegyi竞争指数进行对比分析,结果表明:1) 3种竞争指数与胸径相关性强弱排序为:W_V_HegyiV_HegyiHegyi;2) 3种竞争指数与胸径服从幂函数关系,曲线拟合度排序为:W_V_HegyiV_HegyiHegyi;3) 样地竞争指数平均值排序均为:V_HegyiW_V_HegyiHegyi。通过以上比较分析证明,W_V_Hegyi竞争指数比Hegyi、V_Hegyi竞争指数能更准确地反映林木间的竞争关系。 相似文献