产紫青霉对烟草根结线虫病的生物防治研究

为评估产紫青霉对烟草根结线虫病的生防潜质,采用产紫青霉K1对南方根结线虫二龄幼虫及卵的活性进行了室内生测,同时利用了产紫青霉K1生物菌剂对烟草根结线虫病进行了2年2地的田间防效测定。结果表明：（1）产紫青霉K1菌株对南方根结线虫具有较强的毒杀活性,48 h对根结线虫2龄幼虫的校正致死率高达94.53%,对卵孵化的相对抑制效率达90.75%;（2）3种用量的产紫青霉对烟草根结线虫的防治效果及烤烟综合农艺性状、产质量和均价均优于33.00 kg/hm²的淡紫拟青霉,其中以41.25 kg/hm²产紫青霉的防治效果、综合农艺性状、产值量和均价最好,平均防效为80.60%,烟叶产量、产值和均价分别为2119.50 kg/hm²、56762.77元/hm²和26.78元/kg。因此,产紫青霉K1在烟草根结线虫生物防治领域具有较大的潜能,可作为攀枝花烟草根结线虫病生防菌加以开发应用,推荐使用方法及用量为在烟草移栽时使用41.25 kg/hm²产紫青霉K1一次。     

采后硒处理对'夏黑'葡萄常温贮藏品质的综合评价

以‘夏黑’葡萄为试材,采用3 mg·L^-1亚硒酸钠溶液对其进行浸泡和喷施处理,研究了采后2种方式硒处理对葡萄常温贮藏品质和保鲜效果的影响,结合主成分分析筛选最有效的硒处理方式并综合评价其贮藏期限,以期为外源硒在葡萄果实采后常温保鲜中的应用提供参考依据。结果表明：与CK相比,采后硒处理有效延缓了贮藏期间‘夏黑’葡萄果实好果率和硬度的下降,维持了较高的维生素C、可溶性固形物、可滴定酸含量,抑制了失重率和丙二醛含量的升高,提高了过氧化物酶活性;从主成分分析的综合得分来看,各处理对‘夏黑’葡萄常温贮藏的保鲜效果表现为硒浸泡>硒喷施>CK,且采后硒浸泡处理一定程度延长了2 d的常温贮藏时间。     

菊花嵌合体‘su-07’花色变异相关蛋白质的分离与鉴定

[目的]探讨菊花嵌合体‘su-07’花色变异的分子机理.[方法]以嵌合体植株的黄色花瓣和紫色花瓣为材料,采用凝胶电泳和生物质谱技术,对花色变异相关的差异表达蛋白质进行了分析.[结果]从不同花色花瓣的SDS-PAGE图谱中检测到了差异条带,在2-DE图谱中,检测到表达量差异在2倍以上的蛋白质斑点139个;选择其中表达量丰富且分离良好的16个蛋白质斑点进行质谱分析,成功鉴定了其中的10个蛋白质组分,分别涉及糖代谢、花色素代谢及基因调控等生命过程.[结论]嵌合花色的形成可能与这些蛋白质的差异表达有关.     

植物NRT2家族的分子进化

为了研究硝酸盐转运子NRT2家族在植物中的进化关系,综合利用共线性信息和序列相似性信息,从8种已经进行过全基因组测序的物种(大白菜、大豆、杨树、葡萄、玉米、水稻、高粱、二穗短柄草)中,搜索拟南芥NRT2的同源基因。通过分析发现,这些基因序列基本都具有MFS超家族的NNP家族基因的典型特征。但单、双子叶植物之间,NRT2的基因结构存在着较大的差异。系统发育重建结果表明,NRT2基因家族的成员主要是在单、双子叶植物分歧后进化产生的;同时,不同植物的NRT2基因又具有不同的进化模式。大白菜NRT2家族经历了基因组三倍化事件及基因片段丢失。因此,拟南芥和大白菜的NRT2家族有较为密切的进化关系,进化分析为利用已有的拟南芥NRT2研究结果进一步在大白菜中开展NRT2的功能研究提供了参考线索。     

人力资本积累、信息约束与外出务工者返乡创业——基于安徽省993份调研数据的分析

基于2018年安徽省993份问卷调查数据,运用Probit模型实证分析人力资本积累对外出务工者返乡创业的影响。结果表明：文化程度、创业培训以及健康状况对返乡创业具有显著的正向影响,另外,宏观政策环境和信息渠道是影响返乡创业的外在约束条件。因此,应多途径合力提高返乡人员的文化素质,全方位提升创新创业培训的实际成效,强化全体返乡创业者对身体健康的深刻认识,促进实用性创业信息的流动共享。     

山溪鲵属的水样环境DNA分析方法的建立

通过优化建立一套符合山溪鲵属物种环境DNA (environmental DNA,eDNA)分析的操作方法,为后期山溪鲵属资源调查及保护提供理论依据.以太白山溪鲵为研究对象,在室内养殖条件下,进行水样过滤及目标物种线粒体细胞色素b (Cytb)基因的扩增,根据测序序列构建系统发育树,来判定水样DNA中目标物种的归属.结果 表明:(1)通过酒精直接浸泡、锡箔纸包裹、唾液收集管收集这3种方法对过滤养殖水后的滤膜进行贮存,发现酒精直接浸泡法可增加后期eDNA的提取量;(2)在进行目的 片段的PCR扩增时发现高保真Mix的扩增成功率大于普通Mix;(3)应用属间特异引物进行不同物种扩增后,可通过系统发育分析来确定种间的分类.通过优化首次建立了山溪鲵属物种的水样eDNA分析方法,可为后期生活在相同水质且种间分化较小的物种进行eDNA分析提供参考.     

Monthly composites from Sentinel-1 and Sentinel-2 images for regional major crop mapping with Google Earth Engine

Rapid and accurate access to large-scale, high-resolution crop-type distribution maps is important for agricultural management and sustainable agricultural development. Due to the limitations of remote sensing image quality and data processing capabilities, large-scale crop classification is still challenging. This study aimed to map the distribution of crops in Heilongjiang Province using Google Earth Engine(GEE) and Sentinel-1 and Sentinel-2 images. We obtained Sentinel-1 and Sentinel-2 images from all the covered study areas in the critical period for crop growth in 2018(May to September), combined monthly composite images of reflectance bands, vegetation indices and polarization bands as input features, and then performed crop classification using a Random Forest(RF) classifier. The results show that the Sentinel-1 and Sentinel-2 monthly composite images combined with the RF classifier can accurately generate the crop distribution map of the study area, and the overall accuracy(OA) reached 89.75%. Through experiments, we also found that the classification performance using time-series images is significantly better than that using single-period images. Compared with the use of traditional bands only(i.e., the visible and near-infrared bands), the addition of shortwave infrared bands can improve the accuracy of crop classification most significantly, followed by the addition of red-edge bands. Adding common vegetation indices and Sentinel-1 data to the crop classification improved the overall classification accuracy and the OA by 0.2 and 0.6%, respectively, compared to using only the Sentinel-2 reflectance bands. The analysis of timeliness revealed that when the July image is available, the increase in the accuracy of crop classification is the highest. When the Sentinel-1 and Sentinel-2 images for May, June, and July are available, an OA greater than 80% can be achieved. The results of this study are applicable to large-scale, high-resolution crop classification and provide key technologies for remote sensing-based crop classification in small-scale agricultural areas.     

农业科学院科技资源配置效率研究——基于30个省级农业科学院的面板数据分析

[目的]对30个省(市、区)级农业科学院的科技资源配置效率进行测度,判别其发展类型,为相关部门决策提供参考,从而更好地促进省级农业科学院的发展.[方法]通过构建科技资源配置效率评价的投入产出指标体系,使用数据包络分析中的曼奎斯特指数方法测算省级农业科学院2003～2011年的科技资源配置效率并分析其变动趋势.[结果]省级农业科学院的全要素生产率整体上出现增长趋势,以2.1％的年平均速度递增,技术进步变动率的提升是推动省级农业科学院全要素生产率增长的重要因素,而技术效率的相对作用较小.60％省级农业科学院科技运行效率处于增长型.[建议]开展针对性强的区域性农业科技创新活动、优化整合农业科技资源、根据科技运行效率类型采取针对性强的措施.     

植物和微生物修复石油污染土壤的研究进展

阐述了植物和微生物降解环境中石油污染物及PAHs的重要作用和最新进展。国内外大量实验室研究表明,不同植物和微生物(细菌、真菌和放线菌)联合修复石油污染土壤均得到了较为理想的效果,在某种程度上微生物菌群要优于单一菌株;土壤中植物根系与微生物形成根际效应对污染物的降解起到了促进作用;生物表面活性剂较合成表面活性剂具有更好的生态适宜性和石油污染土壤修复能力;土壤中多组分污染物共同修复虽处于起步阶段,其作用机理也有待进一步研究,但是,发展前景值得期待。目前该领域的研究仍存在一些问题有待解决:植物–微生物菌群降解石油污染物过程中,微生物菌群间协同和竞争机制及试验结果的可重复性尚需证实;实验室研究与大田环境条件的差异,使得目前的研究成果尚需田间试验的验证和支持;根据土壤类型和气候特点,研究极端(高含盐量;氮、磷等营养元素缺乏;低温)条件下的石油高效降解菌株/群,制备有效的便于大田应用的固体菌肥意义重大;同时在确定石油污染物对环境致害的限值的基础上,建立石油污染土壤评价体系也势在必行。     

不同植被类型对黄河三角洲贝壳堤土壤水文功能的影响

以滩涂裸地为对照,对黄河三角洲贝壳堤向海侧的盐生灌草、滩脊地带的旱生灌草及向陆侧的盐生草3种植被类型的土壤水文功能进行了研究。结果表明,与裸地相比,贝壳堤生境条件下的盐生灌草、旱生灌草及盐生草3种植被类型土壤容重降低了8.5%~20.8%,总孔隙度增加了17.1%~46.1%。滩脊地带的旱生灌草改善土壤孔隙状况效果最好,向陆侧的盐生草最差。3种植被类型具有一定的压碱抑盐效应,降盐碱功能表现为滩脊地带的旱生灌草最好,其次为向海侧的盐生灌草,而向陆侧盐生草最差。不同被覆地类土壤渗透性能大小表现为:向陆侧盐生草滩脊地带旱生灌草向海侧盐生灌草裸地。0—40cm土层的土壤饱和贮水量和毛管贮水量表现为:滩脊地带旱生灌草向海侧盐生灌草向陆侧盐生草。在垂直层次上,贝壳堤不同植被类型改良盐碱、土壤孔隙状况及贮水性能均表现为0—20cm优于20—40cm土层。研究表明,贝壳堤滩脊地带旱生灌草植被的土壤贮蓄水分及降盐改土能力最优,其次为向海侧的盐生灌草,向陆侧的盐生草较差。