ACC合酶cDNA克隆及其对美洲黑杨体内乙烯产生的反义抑制

利用ＲＴＰＣＲ技术克隆了大豆ＡＣＣ合酶基因ＧＭＣＡＣＣＳＩ编码区１５ｋｂ的ｃＤＮＡ片段,经酶切图谱分析和序列分析鉴定后,反向插入到２元载体ｐＢｉｎ４３８中,构建了表达ＡＣＣ合酶反义ＲＮＡ的植物表达载体,转化农杆菌后用该农杆菌侵染美洲黑杨叶片,在含卡那霉素的ＭＳ培养基上选择转化子和植株再生,通过ＰＣＲ检测从抗卡那植株中选到１５株转基因植株,Ｓｏｕｔｈｅｒｎ杂交分析初步确证了外源基因是以单拷贝插入到杨树基因组ＤＮＡ中;对杨树幼苗乙烯释放的测定结果表明转基因杨树幼苗的乙烯释放量为对照的２２％。     

日粮纤维对单胃动物胃肠道微生物区系的影响

关于单胃动物对纤维饲料资源利用的研究已日益引起人们的关注,文中对粗纤维的定义及消化吸收特点进行了介绍,并综述了日粮纤维对鹅、兔及猪等单胃动物胃肠道微生物区系的影响。     

小麦条锈病病害流行空间动态电算模拟的初步探讨——Ⅰ.圆形传播

 在国内已发表的两个小麦条锈病流行电算模拟模型的基础上,将研究的病害传播范围等分成一定大小的正方形小区,并以其为空间传播的计量单元,确定各小区的方位和间距。利用Mackenzie的病害直线传播梯度模型,通过试验建立回归预测式求得b值。并根据子代病叶总数与子代发病中心病情的定量关系,求出中心点病情a。再经过随机数转换和重叠侵染转换,与已有的日传染率、潜育期模型相结合,组建了"XRZD-1"电子计算机模拟模型。通过多次循环可以推算和打印出逐日的各小区病害数量及形象化图形。实现了病害时间动态和空间动态的协同模拟。     

番茄资源材料的品质分析

观测分析了12份引进番茄新材料的主要品质指标。结果表明,材料间可溶性固形物含量、总酸度、番茄红素含量、VC含量差异明显,T31果实的番茄红素含量达到加工番茄标准;材料间外观品质在果面、果脐、生长习性上差异较小。综合表现较好的是PI120256、PI174263和T31,最差的是SnowWhite。GoldenRoma、VitaGold、HighCaroteneTM928、Sapho、HealthKick的利用价值有待进一步研究。     

生姜群体光台特性的研究

利用田间同化箱对生姜的群体光合特性进行了研究。结果表明，生姜群体光合速率（ＣＰｎ）有明显的季节变化和日变化，随着季节的进展ＣＰｎ呈二次曲线型。ＣＰｎ的日变化呈单峰曲线，峰值出现在中午１２时左右。ＣＰｎ的峰值与旺盛生长季节相吻合。在本试验范围内单位土地面积的ＣＰｎ随ＬＡＩ的增加而增加，若以叶面积计算ＣＰｎ则随叶面积指数（ＬＡＩ）的增加而降低。在田间试验条件下ＣＰｎ随光强和ＣＯ２浓度的增加而增加，在自然光下未测到生姜ＣＰｎ的光饱和点。     

微流控芯片技术在微生物检测中的应用

微流控芯片是一项以芯片为基础,结合化学、物理学、生物学等多学科形成的技术平台,能够在一个芯片上实现样品制备、反应、分离、检测等流程,具有高通量、高效率和易操作的特点。随着材料科学和纳米技术的发展,该项技术得到迅速发展并应用于化学分析、微生物检测等,尤其是在微生物检测和分析方面发挥着重要作用,并逐步产生了商品化的微流控芯片。微流控芯片因具有小型化、节约试剂、速度快、集成化程度高等优点,适用于处理突发公共卫生事件,但目前在动物疫病检测中的应用还很少见。本文对微流控芯片的技术原理、结构及其在微生物检测中的应用进行综述,以期为动物疫病的高通量检测提供借鉴。     

添加中草药对饲料蛋白质消化率的影响

试验采用体外消化法研究添加不同剂量的两种中草药对饲料蛋白质消化率的影响.选用陈皮、山楂两种中草药,然后在体外环境下模拟猪胃肠道消化环境进行测定.结果表明:(1)添加中草药陈皮A组(0.5%)和C组(1%)的消化残渣蛋白质质量和粗蛋白质消化率与对照组相比差异极显著(P＜0.01),而B组(0.75%)与对照组相比差异显著(P＜0.05).(2)添加中草药山楂D组(0.5%)、E组(0.75%)、F组(1%)三个组的消化残渣蛋白质质量和粗蛋白质消化率与对照组相比差异极显著(P＜0.01).(3)山楂的效果明显好于陈皮,且山楂添加量为0.75%时最好.     

地中膜冬小麦田的水分平衡和节水效益

地中膜技术是在地下不适当深度铺上同强度、耐久性强的聚氯乙烯薄膜,再将土回填。审较为经济的、易于在沙漠地区大面积推广的新型农业技术。试验表明,在传统栽培措施下,利用地事膜种植的冬小麦与对照区冬小麦的相比;产量提高７３．３％,每年增加收益国２６５５．０２＄／ｈｍ＾２,水分利用效率提高８１．３％。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern,SDP）将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时,健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大,在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型,在各类SVM模型中,ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率,经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%,平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%,82.54%和82.68%,该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率,而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。