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甘蔗根尖染色体制片技术研究 总被引:3,自引:1,他引:3
甘蔗是异源多倍体植物,染色体数目多、体积小,染色体制片困难,导致细胞遗传学研究进展缓慢。以分裂旺盛的甘蔗根尖为材料,对不同采样时间、预处理方法、解离时间、染色方法等各技术环节进行实验研究。结果表明:在冬季气温较低的条件下,于15:00进行采样,饱和对二氯苯与0.002 mol/L 8-羟基喹啉等体积混合液室温预处理4~4.5 h,1 mol/L HCl与45%乙酸等体积混合液于60℃水浴锅解离8 min后,用改良苯酚卡宝品红进行涂片滴染,所获得的染色体制片效果最好。 相似文献
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烟草青枯病是一种由茄科雷尔氏菌(Ralstonia solanacearum)引起的毁灭性土传病害。为研究烟草根系在青枯菌侵染早期的抗性机理,本研究以抗青枯病品种D101为材料,对接种青枯菌3 h后的烟苗根系进行了蛋白组学分析。结果显示,与未接种的对照比较,青枯菌侵染早期的烟草根系中存在相当比例的差异表达蛋白,但蛋白表达水平的变化幅度总体上不高。在P值小于0.05和变化倍数大于1.2的标准下,筛选到63个差异表达蛋白。对这些蛋白进行基因本体(gene ontology,GO)和KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes)路径分析发现,烟草根系对青枯菌侵染的早期抗性主要涉及具有杀菌作用的次生代谢物(如木脂素)的合成,能够杀菌和诱导系统抗性的亚磷酸盐的合成,以及活性氧毒性物质(如过氧化氢)的消除方面的生物学过程和路径。本研究结果为深入研究烟草及其它茄科植物抗青枯病的分子机制提供了有价值的线索,也可为烟草青枯病抗性分子育种提供参考。 相似文献
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基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。 相似文献
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丘陵山地农业装备与坡地作业关键技术研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
丘陵山区先进适用农机装备的研发是目前国内农机装备研究的热点和难点问题之一。目前,我国丘陵山区农业生产存在“无机可用,无好机用”的现实问题,并且先进适用丘陵山地农机装备(简称山地农业装备)的研发缺乏必要的理论支撑。本文重点综述了国内外山地农业装备尤其是山地拖拉机及山地农机调平技术、山地拖拉机驱动与动力系统、山地农机具及其作业性能的研究现状,阐述了农机土壤压实与坡地土壤耕作侵蚀的研究进展,总结归纳了山地农机设计及山地农机-土壤互作机理研究的计算机辅助方法。展望丘陵山地农机装备及坡地作业技术的研究重点及发展方向:山地农机-坡地土壤-作物(养分)互作机理研究;山地农机总体设计与农艺及坡地作业场景深度融合;山地农机姿态调平机构与控制策略;山地农机动力高效传递与灵便转向驱动;山地农机作业机组的智能化监测与精确自主导航。以期为我国丘陵山区农机装备的研发设计提供借鉴参考。 相似文献
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基于云推理的年降水预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
通过分析年降水量时间序列的特性,提出了基于当前趋势以及相邻年份降水量的年降水预测规则。利用云模型描述每条规则,实现不确定性推理。云模型结合了随机不确定性和模糊不确定性,通过云推理实现未来年份年降水预测。通过与传统预测方法相比较,发现云推理模型很擅长从大量数据中挖掘出不确定性知识,有较高的预测精度和推广应用价值。 相似文献
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