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本文采用半化学酱油新工艺,对牛肉等5种蛋白质原料经米曲霉发酵前后的游离氨基酸的种类、数量进行了测定;并对照原料的游离氨基酸组成,探讨了米曲霉对发酵液游离氨基酸组成的影响. 相似文献
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NAC(NAM-ATAF1/2-CUC2)是植物特有的具有多种生物功能的一类重要转录因子,在植物应对非生物胁迫、激素信号应答与器官形成中发挥重要作用。为了解桃NAC蛋白(PpNAC)及其在桃低温胁迫过程中的响应,采用生物信息学方法和qRT-PCR系统分析了桃NAC家族基因的成员、结构、功能和低温胁迫下的表达。结果表明,桃NAC家族共有119个成员,命名为PpNAC001~PpNAC119。PpNACs的氨基酸长度在68~862 aa,平均氨基酸长度为352 aa,分子量为7.2~96.1ku,等电点为4.3~9.5。除PpNAC119定位在染色体骨架上之外,其余基因均定位在桃的8条染色体上。基因结构和保守基序分析表明,位于同一亚族的成员基因结构相似,外显子数量和长度基本相同,并且同一亚族中的成员所含motif的种类和排列顺序基本相似,推测同一亚族的成员可能具有相同的功能,而不同亚族之间的差异可能与他们的功能特异性有关。对PpNACs蛋白启动子区2 000 bp的序列进行顺式作用元件分析,结果表明,脱落酸响应原件、光响应原件、茉莉酸甲酯响应原件、赤霉素响应原件、低温响应原件和生长素响应原件在筛选到的所有原件中占比较大。qRT-PCR结果显示,在4 ℃低温胁迫2、6 h,部分基因表达量上调不明显;低温胁迫12 h,16个NAC基因的表达量均显著上调。 相似文献
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枯草芽胞杆菌对离体荔枝果实霜疫霉病、炭疽病的防治效果 总被引:3,自引:2,他引:1
为了进一步明确从土壤中筛选得到的拮抗细菌OR-1、OR-2、OR-3、ON-6的分类地位和生防效果,采用形态学观察、理化特性结合分子生物学方法,鉴定这4株细菌皆为枯草芽胞杆菌Bacillussubitilis.拮抗菌对荔枝霜疫霉菌、炭疽菌菌丝生长均具有明显抑制作用,ON-6菌株的发酵液对菌丝生长的抑制率最高,分别为92.34%和70.36%,其次是OR-1菌株.拮抗菌处理组褐变指数均小于对照组以及杀菌剂处理组,且差异达显著水平(P<0.05),OR-1菌株防褐变效果最好.常温下,拮抗菌发酵液对离体鲜果病害防治效果优于对照组和杀菌剂处理组,其中ON-6菌株的防治效果最佳;4℃低温储藏处理40天后,拮抗菌发酵液处理组的防治效果高于对照和杀菌剂处理组,且差异显著(P<0.05),以ON-6和ON-3菌株的防治效果最佳.表明拮抗菌发酵液对荔枝鲜果上的霜疫霉菌和炭疽病菌有一定的抑制作用. 相似文献
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以富士苹果为原料,从中提取多酚氧化酶粗提液,通过底物筛选,从不同的pH值、温度和抗氧化剂对PPO酶的影响等方面进行研究。结果表明,PPO酶对4种底物催化活性不同,由高到低的顺序依次为:邻苯二酚,DL-半胱氨酸,苯甲酸,山梨酸;PPO酶的最适pH值为5.0,最适温度30℃,最佳酶浓度0.25mol/L,最佳底物浓度0.6mol/L;当VC浓度达到150mmol/L,90%的PPO酶活性被抑制。 相似文献
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辣椒种质资源苗期枯萎病抗性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本试验用浸根接种法对30份不同类型的辣椒种质资源进行了枯萎病苗期人工接种鉴定,并在此基础上探讨了抗枯萎病的某些生物化学和细胞学机制。结果表明,辣椒子叶中易溶性蛋白质含量及幼苗根系中辣椒素含量均与抗病性成正相关。通过扫描电镜观察4个不同抗病性水平的辣椒材料幼苗主根的横剖面结构,发现导管腔的大小、细胞排列、细胞壁的厚度以及导管周围纤维细胞的发达程度等与抗病性密切相关。 相似文献
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基于Swin Transformer模型的玉米生长期分类 总被引:1,自引:1,他引:0
快速准确识别玉米生长的不同阶段,对于玉米种植周期的高效精准管理具有重要意义。针对大田环境下玉米生长阶段分类辨识易受复杂背景、户外光照等因素影响的问题,该研究采用无人机获取玉米不同生长阶段的图像信息,以苗期、拔节期、小喇叭口期、大喇叭口期4个生长阶段为对象,利用Swin Transformer模型引入迁移学习实现玉米不同生长阶段的快速识别。首先结合玉米垄面走向特性,将训练集旋转8次用以扩充数据集;为探究各模型在非清晰数据集上的表现,采用高斯模糊方法将测试集转换6次;最后以AlexNet,VGG16,GoogLeNet做为对比,评估Swin-T模型性能。试验结果表明,Swin-T模型在原始测试集的总体准确率为98.7%,相比于AlexNet,VGG16,GoogLeNet模型分别高出6.9、2.7和2.0个百分点;在错误分类中,大喇叭口期和小喇叭口期由于冠层特征相似,造成识别错误的概率最大;在非清晰数据集下,AlexNet,VGG16,GoogLeNet模型精度总体退化指数分别为12.4%、10.4%和15.0%,Swin-T模型总体退化指数为8.31%,并且退化均衡度、平均退化指数、最大退化准确率均表现最佳。研究结果表明:在分类精度、模糊图像输入等方面,Swin-T模型能够较好地满足实际生产中,玉米不同生长阶段分类识别的实际需求,可为玉米生长阶段的智能化监测提供技术支撑。 相似文献
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