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根据GenBank中发表的多杀性巴氏杆菌(Pasteurella multocida,P.multocida)外膜蛋白H(ompH)基因的核苷酸序列,设计合成了一对特异性引物ompH3,用PCR方法扩增了1株禽源多杀性巴氏杆菌野生菌株(P1004)的ompH基因.然后将获得的928 bp的目的基因片段连接到pMD18-T载体上,进行多杀性巴氏杆菌ompH基因的克隆及序列分析.结果表明,P1004和标准菌株C47-8的ompH基因编码区核苷酸序列及推导的氨基酸序列的同源性分别为62%和91.7%,与已知的9个国内外代表株进行比对分析,核苷酸序列的同源性在55.9%~65.2%之间,氨基酸序列的同源性在91.3%~91.7%之间,说明P1004的ompH基因序列与C47-8以及国内外代表株之间有明显差异,即变异明显,揭示了禽源多杀性巴氏杆菌的ompH基因与其他菌株的分子进化关系,为ompH基因应用于疫苗的可行性奠定了基础. 相似文献
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日光温室是中国北方一种常见且特有的温室形式,是重要的园艺设施,主要由围护墙体、后屋面和前屋面三大部分构成,在冬季生产中扮演重要角色。文章概述中国日光温室墙体结构的发展历程,着重介绍日光温室新型墙体材料的研究进展,并对新型墙体结构在日光温室中的应用发展前景进行趋势分析。 相似文献
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基于无人机可见光图像的夏季玉米植被覆盖度提取方法 总被引:9,自引:0,他引:9
为准确快速获取夏季玉米四叶期、拔节期、抽穗期和花粒期的植被覆盖度信息,利用无人机获取玉米田间可见光图像,对图像可见光波段提取的多种植被指数进行分析和比较,选择差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)和归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI),结合监督分类提取了玉米4个时期的植被覆盖度信息。通过对试验田4个阶段的单幅图像监督分类处理,将其目标物分为土壤和玉米植被两类;分别统计监督分类后图像中土壤和玉米的VDVI像元直方图,将两者的像元直方图交点作为植被覆盖度提取阈值,同理获得EXG和NGBDI对应的玉米植被覆盖度提取阈值;利用获取的玉米植被3种覆盖度提取阈值,对玉米4个时期的植被覆盖度进行提取,并对提取精度进行了验证。结果表明,VDVI对应4个生长时期的植被覆盖度提取误差分别为1. 21%、4. 88%、2. 31%和3. 61%; EXG对应的植被覆盖度提取误差分别为1. 38%、1. 25%、0. 89%和0. 33%; NGBDI提取误差为1. 61%、3. 31%、1. 99%和3. 25%,EXG在夏季玉米4个生长时期的植被覆盖度提取效果最好。将玉米4个生长时期单幅图像确定的阈值作为固定阈值,对剔除确定阈值的单幅图像的试验田全景图像进行植被覆盖度提取,并对提取效果进行验证。结果表明,采用监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合确定阈值的方法提取玉米植被覆盖度效果较好。 相似文献
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大豆GmRLP19基因克隆及胁迫应答模式分析 总被引:1,自引:1,他引:0
以大豆品种Williams82为试验材料,克隆GmRLP19基因,通过生物信息学分析qPCR检测探讨该基因不同生育期品种、不同组织、不同非生物胁迫下表达模式。结果表明,该基因编码区全长3 138 bp,编码1 045个氨基酸,编码蛋白具有胞外信号肽,LRRNT域,富含亮氨酸重复结构域,跨膜结构域和一段胞内短肽,属于受体类蛋白家族,定位于质膜。该基因在不同生育期品种间差异表达,在豆和豆荚中特异性表达,且在5种非生物胁迫中均有响应。研究为探究WRKY20基因功能及挖掘和完善基因调控通路奠定基础。 相似文献
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<正>近年来黑龙江省中部、北部地区高粱生产面积进一步增加,优质高产品种更新换代速度加快,由原来的高秆稀植品种向现在的矮秆耐密品种转换,大幅度提高了单产水平。为了有效规范高粱种植技术,实现良种配良法,优化种植措施,加强科学管理,本文从种植技术角度出发,主要介绍了优良品种选择、整地、施肥、田间管理、病虫草害防治等种植技术,以期为广大高粱种植户提供技术支持。高粱是我省重要的粮食作物,近几年,随着品种的更新,产量的提高,高粱已 相似文献
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针对玉米种粒在收获、脱粒、贮藏时因各种因素造成损伤和人工选种耗时耗力的问题,提出了一种基于机器视觉的玉米种粒破损检测方法。首先,利用图像获取装置得到单粒玉米种粒图像,通过差影法确定图像噪声种类,采用中值滤波方法对图像进行降噪;其次,标记图像边界,运用灰度阈值法完成玉米种粒图像分割。根据玉米种粒的形态特征分别提取玉米种粒的周长、面积、周长面积比、长轴长、短轴长、长宽比6个几何特征和矩形度、圆形度、紧凑度、7个Hu不变矩10个形状特征,共16个特征。完整玉米种粒和破损玉米种粒图像各50幅作为训练样本,将提取的16个特征分量作为输入量,对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练,输出量为1、0,分别代表"合格""不合格",训练完成后获得玉米种粒的SVM识别模型;另取完整的玉米种粒和破损的玉米种粒图像各50幅作为测试样本,对训练好的SVM模型进行测试。结果表明:该检测方法对玉米种粒破损识别准确率达95%以上,识别100幅玉米种粒图像的时间为1.27s。研究结果为玉米种粒的实时破损检测提供了参考。 相似文献