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[目的]克隆水稻TFL2(OsTFL2)启动子序列,并分析其结构和功能,为深入研究OsTFL2基因对水稻开花和花发育的调控机理提供理论参考.[方法]采用同源克隆方法克隆OsTFL2基因启动子序列,利用PLACE和PlantCARE分析其结构和功能,并将其连接至携带β-葡萄糖苷酸酶(GUS)基因的pCAMBIA1301载体以构建pCAMBIA1301-Pro-moter植物表达载体,通过农杆菌介导转化水稻品种农垦58愈伤组织,通过对转基因植株进行GUS组织化学染色以分析该基因启动子的表达特性和调控功能.[结果]克隆获得的OsTFL2基因起始密码子上游启动子序列1.8 kb,该序列除含有真核生物典型启动子元件TATA-box和CAAT-box外,还含有花粉特异识别的顺式作用元件Pollen1lelat52(AGAAA)、开花基因转录相关的多功能转录因子CACTFTPPCA1(PACT,Y=C/T)、CCAAT box1(CCAAT)、DOFCORE(AAAG)和GATA box(GATA)、分生组织特异性元件CCGTCC-box及多个光诱导元件或光诱导相关元件如G-box、Box I、CATT-motif、GATA-motif和GT1-motif等,推测OsTFL2基因通过上述作用元件参与调控水稻花发育及开花.通过PCR检测共筛选获得16株阳性转基因植株,对其进行GUS组织化学染色,结果发现水稻的外颖、花、花药、柱头和子房中均可检测到明显的GUS色斑,而在叶片、茎尖和根尖无明显的GUS色斑,说明OsTFL2启动子能驱动GUS基因在水稻外颖、花药和子房中表达.[结论]OsTFL2基因启动子具有启动活性和组织表达特异性,可在一定程度上影响OsTFL2基因表达,对水稻花生长发育和开花发挥重要调控作用. 相似文献
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对感染猪流行性腹泻病毒(PEDV)的Vero细胞进行透射电镜观察发现:在病毒感染初期(6h),尽管细胞结构完整,部分细胞线粒体、粗面内质网扩张,胞浆出现空泡;随着感染时间的增长(12h),病毒粒子逐渐增多,细胞质内出现较多空泡状结构,病毒粒子先后出现在胞浆及细胞核内部;感染24h后,病毒粒子数目显著增多,空泡化明显,出现细胞核分解,细胞融合更加明显;感染最后阶段(48h),空泡化严重,核质固缩,细胞间大量融合,病毒粒子出芽排出。以上结果,为揭示猪流行性腹泻病毒的感染与致病机制积累了数据。 相似文献
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1982~2008年广西夏大豆良种区域试验总结 总被引:3,自引:1,他引:2
广西夏大豆良种区域试验开始于1982年,每3年为一个周期,至2008年已完成九个周期的区域试验,共鉴定了41个夏大豆品种,评选出桂夏1号、桂夏2号等优良品种12个,其中桂夏1号(桂89-10)、桂夏2号(桂97-155)、桂夏3号(桂M32)和桂夏4号(桂GF-21)等4个品种先后通过广西区农作物品种审定或登记。文章介绍了广西夏大豆区域试验对参试单位及人员、小区设计、播前准备、播种、田间管理、田间记载项目、收获、脱粒、测产、考种、产量分析等的要求,并对九个周期的试验评比情况进行总结。 相似文献
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【目的】评选出高产、优质、抗逆性强、适应性广的夏大豆品种,明确品种的应用价值及推广范围,为品种审定和推广提供依据。【方法】选择参试品系(种)4个,与对照种"桂夏1号"进行区域试验和生产试验;设7个试点,随机区组排列,三次重复,连续两年。【结果】参加本周期广西大豆区域试验的桂1303,桂14-2和粤夏2013-1区域试验和生产试验增产都在3%以上,增产点次都在60%以上,其中粤夏2013-1的脂脂肪含量22. 65%,属于高油品种;粤夏2013-2粗蛋白含量44. 2%,属于高蛋白品种,达到优质大豆标准,区域试验增产4. 5%,生产试验增产6. 4%,产量、品质、抗性结果均达标,综合性状优于对照种"桂夏1号",通过广西夏大豆区试。【结论】四个参试种中桂1303、桂14-2、粤夏2013-1和粤夏2013-2综合性状均优于对照种"桂夏1号",可供广西各地引种、试种示范和推广。 相似文献
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土壤含水率监测是精准农业的重要组成部分,对于农情监测和农业生产起着关键性作用。超宽带雷达由于其体积小、质量轻、穿透力强和功耗低等特性已被广泛应用于土壤含水率监测研究。而现有超宽带雷达反演土壤含水率多为理想裸土情况,实际应用中地表植被覆盖会对结果造成较大影响,针对此问题,融合超宽带雷达和多光谱数据,利用支持向量机(SVM)模型对农田尺度不同植被覆盖下的土壤含水率进行分级预测,以减小植被对预测精度的影响。研究结果表明,在超宽带雷达回波数据提取出的不同时域特征组合中,选用峰值因子、峭度、均方根、峰-峰值、最大幅值、方差、偏斜度、平均值和最小幅值9个时域特征作为SVM模型输入特征预测结果最好,总体精度为95.59%,Kappa系数为0.9492。加入植被指数NDVI后,不同时域特征组合作为特征输入的模型精度均有显著提高,其中将9个时域特征与NDVI共同作为SVM输入预测效果最佳,总体精度为98.09%,Kappa系数为0.9780,与不考虑植被影响的预测结果比较,总体精度提高了2.50个百分点,Kappa系数提高了0.0288。 相似文献
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