烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物检测方法研究进展

随着烷基酚聚氧乙烯醚这一类毒性非离子型表面活性剂的大量使用,开发其检测方法受到社会的普遍关注。本文概述了近年来烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留检测的前处理萃取方法和检测方法。前处理萃取方法主要包括索氏提取法、液-液萃取法、微波萃取法、超声萃取法、固相萃取和QuEChERS法等。色谱类检测方法主要包括HPLC法、GC法、LC/MS法和GC/MS法。本文介绍上述方法的检测原理、研究现状、实际应用情况并分析了各方法的优缺点,同时对烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留快速检测方法的发展趋势提出展望。     

‘哈伯’南天竹组织培养和快速繁殖

为建立‘哈伯’南天竹组织培养和种苗繁育技术体系,以半木质化带芽茎段为外植体材料开展植株再生研究。通过观察对比试验法、L₉(3⁴)正交试验设计完全随机法、极差分析、显著性检验、LSD多重比较,探讨了‘哈伯’南天竹组培的最适培养基配方。试验结果表明：最佳诱导培养基为MS + 6-BA 2.0 mg/L + IBA 0.1 mg/L +蔗糖30 g/L,诱导萌动率71.77%,成活率85.51%;最佳增殖培养基为WPM +6-BA 1.5 mg/L + IBA 0.01 mg/L + 蔗糖30 g/L,增殖系数6.3;最佳生根培养基为1/2 MS+ IBA 0.5 mg/L + NAA 1.0 mg/L + 蔗糖20 g/L + AC 0.2 g/L,生根率97.63%;试管苗移入泥炭土:珍珠岩=3:2(V/V)混合基质中,移栽成活率96.67%。该试验建立了高效稳定的组培快繁技术体系,得到的组培苗后代能够稳定的保持母本优良性状,为工厂化育苗提供了技术支撑。     

牛缺钙的诊断和治疗方法分析

牛缺钙是由于牛体内的钙元素减少,或钙元素与磷元素的比例失调引起的病症。牛缺钙的具体表现为牛出现跛脚现象以及四肢瘫软现象,并影响着牛的正常发育和生长。本文通过了解牛缺钙症状发生的主要原因,对牛缺钙的诊断和治疗方法进行了分析。     

高品位茧丝蚕品种“川山×蜀水”原种性状及繁育配套技术

介绍了"川山×蜀水"原种性状。通过加强桑园管理、饲育管理、防微控微、防混防杂、种茧保护等关键环节的配套技术处理,提高"川山×蜀水"原种的繁育质量。     

金花忍冬在张掖市的引种与种子繁育试验

通过连续3年对引进栽植的金花忍冬(Lonicera chrysantha Turcz.)的物候及抗性的观测记录说明,其抗病虫危害、抗寒性、耐热性和耐盐碱性强,适宜在引种地进行绿化种植。种子繁育比较容易,适宜于大面积推广应用。     

新疆紫草中总萘醌提取方法的比较

为了筛选新疆紫草中总萘醌最优提取方法,分别采用回流提取法、渗漉提取法和超声提取法提取新疆紫草中总萘醌成分。结果表明,总萘醌含量从大到小依次为超声提取法、回流提取法、渗漉提取法,其中,超声提取法为新疆紫草中总萘醌类成分较好的提取方法。     

退耕还林与林业产业结构调整的几点思考

本文首先探讨退耕还林与林业产业结构调整过程中存在的问题。随后,以退耕还林过程中应该注意的关键点为基础,研究退耕还林与林业产业结构调整的相关策略,以期促进我国林业产业结构的调整。     

牛瘤胃角化不全治疗分析

作为牛羊常见疾病,角化不全往往会引发牛瘤胃腐败症、牛瘤胃过酸症,这类病症与饲料选用不当存在直接关联。基于此,本文将简单分析牛瘤胃角化不全,并深入探讨牛瘤胃角化不全治疗方法,希望研究内容能够给相关从业人员提供一定帮助。     

提高繁育母猪养殖效益的技术措施研究

在繁育母猪养殖期间,能否保证仔猪健康繁育,将对养殖效益产生决定性影响。基于此,本文从提高繁育母猪养殖效益的角度,对母猪和仔猪的科学饲养技术进行了探讨,并对防疫保健和日常管理措施展开了分析,希望能够为繁育母猪的养殖提供参考。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。