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91.
为了得到高产吲哚-3-乙酸(IAA)菌株,采用紫外(UV)诱变和硫酸二乙酯(DES)诱变的方法,对从烟草根际土壤中分离得到的一株产IAA并具有溶有机磷性状的促生菌进行诱变选育,并对获得的目标菌株的发酵培养条件进行正交优化。结果表明,菌株经UV诱变和DES诱变均能有效提高其IAA产量。诱变条件为 UV(15 W,30 cm)照射1 min或2 mg·mL-1 DES处理30 min时,得到1株高产IAA的菌株UV19,其IAA产量为33.77 mg·L-1,是出发菌株产量的299.48%。菌株UV19经10代继代,其产IAA能力和溶有机磷性状稳定遗传。菌株UV19产IAA培养发酵优化条件为10%装瓶量、初始pH值8、培养温度25℃、接种量3%、培养时间96 h、含500 mg·L-1色氨酸的LB培养基,优化后IAA产量高达75.47 mg·L-1,为优化前的2.23倍。本研究结果为菌肥及生物法生产IAA提供了基础材料及技术方案。 相似文献
92.
[目的/意义]菌草是多年生可用作饲料与生物质能源的草本植物,在温带种植需克服越冬问题。低温胁迫会对菌草的生长发育造成不利影响。丙二醛(Malondialdehyde,MDA)作为诊断菌草低温胁迫状态的有力诊断指标,利用光谱技术反演MDA含量,可快速无损地评估菌草生长动态,为菌草育种及低温胁迫诊断提供参考。[方法]本研究基于6个品种的菌草植株,设置低温胁迫组与常温对照组,获取菌草苗期的可见/近红外光谱(Visible/Near Infrared Spectrum,VIS/NIR)数据与叶片MDA含量信息,分析低温胁迫条件下菌草MDA含量及其光谱反射率均相应增加的变化趋势;为提升模型的检测效果,提出了改进的一维深度卷积生成式对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)用于样本数量增广,并建立基于随机森林(Random Forest,RF)、偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)以及卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CN... 相似文献
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96.
亚硝酸还原酶高产菌株的筛选及发酵条件优化 总被引:6,自引:0,他引:6
通过紫外线对巨大芽孢杆菌MPF-906进行了诱变处理,提高了产酶能力,变异株Z85酶活达到28.76 U/mL。进一步对其发酵条件进行研究,优化了培养基和培养条件。优化的培养基为:葡萄糖1.5%,牛肉膏0.2%,硫酸铵0.1%,K2HPO4 0.135%,KH2PO4 0.07%,NaCl 0.1%;无机盐溶液10 mL/L(即MgSO4·7H2O 0.04%、MnSO4·H2O 0.001%、CaCl2·2H2O 0.002%)。发酵条件为:摇床转速160 rpm,接种量4%,初始pH 6.5,30 ℃发酵20 h。在此最优化条件下,亚硝酸还原酶的酶活达到45.94 U/mL。 相似文献
97.
大规模场景的快速绘制技术是虚拟现实、实时仿真等领域的关键技术。在农林业信息化发展进程中,植物场景的快速绘制技术对于农林业的发展有着深远的意义。但是由于植物模型固有的复杂性,以及农林业中大规模场景的要求,要实现实时绘制面临很多挑战。由于研究人员的不断努力,近年来在这一领域取得了丰硕的成果。回顾了该技术的发展历程,对其关键技术进行了分析和比较,最后对该领域的发展做出了总结和展望。 相似文献
98.
从啤酒废酵母泥中分离纯化出5株酿酒酵母,以其中单细胞蛋白(SCP)含量较高的SY-5为出发菌株,通过紫外诱变分生孢子,经过初筛和复筛,得到1株高产SCP的诱变菌株SY-5-7,比出发菌株高7.84%,达到48.67%。通过单因素试验对诱变菌株SY-5-7培养条件进行优化,结果表明,最适培养条件为培养基起始pH值5.0、培养温度26℃、接种量2%、发酵周期为70h,碳源为50g/L蔗糖、氮源为10g/L酵母膏。在此基础上进行培养,SY-5-7的生物量比初始条件提高了约35%。 相似文献
99.
野生半夏不同生长期内γ- 氨基丁酸含量的测定 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]建立半夏[Pinellia ternate(Thunb.) Breit.]中γ-氨基丁酸含量的测定方法。[方法]采用薄层扫描法测定不同生长期半夏中γ-氨基丁酸含量。[结果]γ-氨基丁酸含量在0~1.0mg/ml范围内与峰面积积分值呈良好的线性关系(r=0.9981),平均加样回收率为95.6%,RSD为4.12%。5月上旬生长的半夏中γ-氨基丁酸的含量最高达0.143%。[结论]提取γ-氨基丁酸的野生半夏原料以5月上旬采收最佳。 相似文献
100.