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81.
高致病性猪繁殖与呼吸综合征病毒TJ株的分离与鉴定 总被引:1,自引:0,他引:1
从某猪场发生高热死亡的仔猪病料中分离到1株病毒,该病毒在Marc-145细胞上增殖致细胞病变。经RT—PCR检测证明该分离株为美洲型猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)。该毒株回归易感动物可产生明显的临床症状,并引起死亡,将其命名为PRRSV TJ毒株。对其Nsp2序列进行扩增测序,结果表明:与美洲标准毒株VR-2332相比,TJ株Nsp2序列缺失第481位和第532~560位氨基酸,二者核苷酸同源性为83.7%,其编码的氨基酸同源性为77.9%。本试验结果表明,该分离株为发生了变异的PRILSV,对猪具有高致病性。 相似文献
82.
通过对196篇相关文献的1 043对数据进行全球荟萃分析,评估免耕条件下玉米籽粒产量、秸秆生物量和叶面积指数的变化,并探讨气候、土壤、管理因素对其影响程度和方向。结果表明,相较于传统翻耕,免耕总体上显著降低了玉米籽粒产量、秸秆产量和叶面积指数5.7%、4.1%和9.7%。然而,这种效应因气候、土壤和管理措施而不同。在相对干旱的气候环境(年平均气温为>15℃、年平均降雨<600 mm)和恶劣的土壤条件(土壤体积质量>1.4 g/cm3、土壤有机碳含量<5.8 g/kg、土壤全氮为<0.75 g/kg)下,免耕条件下玉米生产力(籽粒产量和秸秆生物量)水平相对更好。其中,土壤有机碳含量和土壤速效钾含量与玉米籽粒产量呈显著负相关,年平均降雨和土壤速效磷含量与玉米籽粒产量和秸秆生物量呈显著负相关,土壤体积质量与玉米籽粒产量和秸秆生物量呈显著正相关。此外,肥料的高效施用、多样化的种植模式(间作或轮作)、秸秆还田等管理措施能抵消免耕条件下玉米生产力的负效应。总体而言,气候土壤环境相对更恶劣的区域可以从免耕技术上获益更多,而合理的田间管理措施也可以为... 相似文献
83.
目的 揭示杜仲梦尼夜蛾CD36家族同源基因神经元膜蛋白(SNMPs)和b族清道夫受体(SRb)的序列特征和组织分布情况。 方法 设计特异性引物克隆杜仲梦尼夜蛾SNMPs和SRb基因,对这些基因编码的蛋白进行同源建模;通过荧光定量PCR分析这些基因在不同组织的表达情况。 结果 在杜仲梦尼夜蛾中鉴定得到3个CD36家族同源基因(OsonSNMP1、OsonSNMP2和OsonSRb1);这些基因编码的蛋白具有2个跨膜区域和1个细胞外结构域。空间结构预测发现,这些蛋白的胞外结构域包含1个主要由反向平行β-折叠构成的桶状核心和1个富含疏水性氨基酸残基的α-螺旋;荧光定量PCR结果表明,OsonSNMP1、OsonSNMP2和OsonSRb1均在触角中大量表达;OsonSNMP1在雄虫触角中的表达水平显著高于雌虫触角,OsonSNMP2在雌虫触角的表达水平显著高于其他组织,OsonSRb1在雄虫触角中大量表达外,还在雌雄虫的口器中大量表达。 结论 本研究发现OsonSNMP1、OsonSNMP2和OsonSRb1编码的蛋白具有与脊椎动物CD36家族受体类似的空间结构,与嗅觉器官高度关联的表达模式表明这些基因可能在杜仲梦尼夜蛾嗅觉系统中发挥了功能,以上结果为探究杜仲梦尼夜蛾CD36家族同源基因的嗅觉功能提供了数据。 相似文献
84.
融合坐标注意力机制的轻量级玉米花丝检测 总被引:1,自引:1,他引:0
玉米花丝性状是玉米生长状态的重要表征,也是决定玉米果穗生长进而影响玉米产量的重要因素。为了提升无人巡检机器人视觉系统对玉米花丝的检测精度和速度,该研究提出一种融合坐标注意力机制的轻量级目标检测网络YOLOX-CA。将坐标注意力机制(coordinate attention, CA)模块嵌入到YOLOX-s主干特征网络(Backbone)部分,以加强对关键特征的提取,提升检测精度;在颈部特征加强网络(Neck)部分,将特征金字塔结构中的普通卷积,更改为深度可分离卷积,在降低网络参数量的同时保证精度不丢失;在预测头(Head)部分引入GIoU(generalized intersection over union)改进定位损失函数计算,得到更为精准的预测结果。基于自建玉米花丝数据集训练和测试网络,试验结果表明,YOLOX-CA网络平均检测精确度达到97.69%,参数量低至8.35 M。在同一试验平台下,相较于YOLOX-s、YOLOv3、YOLOv4等目前主流的目标检测网络,平均检测精确度分别提升了2.21、3.22和0.64个百分点;相较于YOLOv3、YOLOv4,每帧推理时间分别缩短4和8 ms。该网络针对玉米花丝的检测效果较好,其轻量结构适于部署在无人巡检机器人的视觉系统上,可为玉米生长状态监测提供参考。 相似文献
85.
以核桃壳粉为原料,通过液化、树脂化等工艺制备可发泡液化产物树脂,并借助发泡法制备大孔泡沫炭,分析了发泡条件对泡沫炭的微观结构、表观密度、机械强度的影响。结果表明:液化产物与甲醛作用可以制备具有发泡性能的树脂,该树脂可用于制备泡沫炭;借助表观密度、抗压强度及微观构造图片分析发现,制备大孔泡沫炭的较佳条件为:固化剂用量5%~6%,发泡剂用量2%~3%,表面活性剂用量8%;选取发泡剂用量2%、固化剂用量5%、表面活性剂用量8%的制备条件进行验证试验发现,所制的泡沫炭的表观密度为0.34 g/cm3,抗压强度为6.7 MPa,孔径为40~70 μm,是一种泡孔均匀、开孔率较高的大孔泡沫炭材料。 相似文献
86.
针对果园阴暗光照条件下图像特征点匹配数量少、易丢失以及点云稀疏问题,对ORB-SLAM2算法进行了改进,提出了基于自适应阈值ORB特征点提取的果园双目三维地图稠密建图算法。首先在跟踪线程中提出一种自适应阈值的FAST角点提取方法,通过计算不同光照下图像平均像素求解阈值,对左右目图像提取ORB特征,增加了不同光照条件下的特征点匹配数量;然后根据特征点估计相机位姿完成局部地图跟踪,对跟踪线程产生的关键帧地图点进行BA优化完成局部地图构建。在原有算法基础上添加了基于ZED-stereo型相机双目深度融合的稠密建图模块,对左右目关键帧进行特征匹配获得图像对,利用图像对求解深度信息获取地图点,经过深度优化获取相机位姿,根据相机位姿进行局部点云的构建与拼接,最终对获得的点云地图进行全局BA优化,构建果园三维稠密地图。在KITTI数据集序列上进行测试,本文所改进的ORB-SLAM2算法的绝对轨迹误差更加收敛,轨迹误差标准差在00和07序列分别下降60.5%和62.6%,在其他序列上也有不同程度下降,表明本文算法定位精度较原始算法有所提高。不同光照环境下进行算法性能测试,结果表明本文算法较原始算法能更好地适应不同光照条件,在较强光照、正常光照、偏弱光照和阴雨天气下特征点平均匹配数量增加5.32%、4.53%、8.93%、12.91%。进行果园直线和稠密建图试验,结果表明直线行驶偏航角更加收敛,定位精确度高,关键帧提取数量较原始算法下降2.86%、平均跟踪时间减少39.3%;稠密建图效果好,能够很好地反映机器人位姿和果园真实环境信息,满足果园三维稠密点云地图构建需求,可为果园机器人导航路径规划提供支持。 相似文献
87.
为研究饲料不同磷水平对吉富罗非鱼营养代谢及肠道微生物的影响,实验以磷酸二氢钙作为磷源,配制成总磷含量为0.26%(低磷组)、0.81%(适磷组)和1.51%(高磷组)的3组等氮等能饲料,每种饲料为一个处理,每个处理设置4个重复,每个重复30尾鱼,用3种饲料分别饲喂初始体重为(8.42±0.09) g的吉富罗非鱼8周。结果显示,适磷组吉富罗非鱼的增重率和特定生长率显著高于低磷组和高磷组,饲料系数在适磷组最低。脏体比、肝体比和肥满度随饲料磷水平的升高呈逐渐下降趋势。随着饲料磷水平的增加,吉富罗非鱼干物质、粗蛋白、粗脂肪、磷的表观消化率显著降低。对筛选到的差异代谢物进行KEGG注释和富集分析发现,饲料磷缺乏时下调的差异代谢物主要富集的代谢通路为氰胺酸代谢、葡萄糖酸酯的生物合成、丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢,上调的差异代谢物主要富集的代谢通路为脂肪酸合成;当饲料磷过量时下调的差异代谢物主要富集代谢通路为精氨酸和脯氨酸代谢、苯丙酸的生物合成,上调的差异代谢物主要富集代谢通路为氨基糖和核苷酸糖的代谢。Ace、Chao1和Shannon指数表明,吉富罗非鱼肠道菌群丰度和多样性随着饲料磷水平的升高呈现升高趋势。厚壁菌门、放线菌门、变形菌门和拟杆菌门为吉富罗非鱼肠道菌群中的优势菌门。罗姆布茨菌属、鲸杆菌属等有益菌属的丰度在适磷组最高,分枝杆菌属和拟杆菌属的丰度随饲料磷含量的增加呈下降趋势。本研究表明,饲料中适量的磷能提高吉富罗非鱼对饲料的表观消化率,磷缺乏和过量会抑制吉富罗非鱼的氨基酸代谢,磷缺乏会加快脂肪酸合成进程;饲料中适量磷可以提高菌群丰度和多样性,有利于肠道健康。
相似文献88.
为探究冬季火烧对草地土壤理化性质的影响,以2010年12月5日发生火灾的川西地区亚高山草地为研究对象,对比火烧与未火烧草地表层0-20 cm土层土壤理化性质的差异,发现冬季火烧并不足以改变土壤含水量、容重和孔隙度,却在一定程度上改善了土壤的通气性,并显著提高了0-5 cm土层土壤的有机质、全氮、有效磷和速效钾的含量(P0.05),但未改变土壤的可溶性碳、氮含量。总的来说,冬季火烧改善了翌年草地植物生长的土壤环境,不仅为根系生长提供了更大的扩展空间,还为植物生长提供了更多的养分资源。 相似文献
89.
90.
三江源区四种栽培禾草抗寒性研究 总被引:5,自引:0,他引:5
通过对质膜相对透性、渗透调节物质、内源保护酶系等生理生化指标的测定,对三江源区引种栽培的4种禾草:青海草地早熟禾,青海冷地早熟禾,青海中华羊茅和无芒雀麦的抗寒性进行了研究。通过综合指标判定,4种牧草的抗寒能力为青海草地早熟禾最强,然后依次是青海冷地早熟禾,青海中华羊茅,无芒雀麦的最弱。 相似文献