宜阳县大蒜种植的气候条件及对策研究

依据大蒜的生物学特性,选取宜阳县1959—2008年气温、降水和日照这3个对大蒜种植影响最大的气象因子,分析其变化特点。结果表明:气温升高、日照时数增多是宜阳县发展大蒜种植的有利因素。大蒜在宜阳县生长发育关键期温度适宜,蒜头发育期光照充足,花芽分化期水分充足,非常适宜大蒜的种植,并针对该地区幼苗冻害、膨大期旱害、生长期病害等情况提出对策。     

超声协助提取维药芹菜籽蛋白多肽类物质的研究

采用单因素和正交试验,以磷酸盐缓冲溶液提取并用硫酸铵沉淀芹菜籽中的多肽类成分,且以不同条件下硫酸铵沉淀（80％）的多肽量为考察指标,来确定活性多肽的超声波提取最佳条件。结果表明,芹菜籽中多肽的最佳提取条件为：磷酸盐缓;中溶液pH9．0,超声提取30min,液固比5．0：1（ml：g）,提取的多肽具有较好的清除ABTS自由基的能力。关键词芹菜籽;活性多肽;超声波提取;最佳条件;抗氧化活性     

砂生槐单粒种子DNA的快速提取及RAPD检测

为探讨快速提取种子DNA的有效方法,以砂生槐单粒种子为试验材料,在传统CTAB法基础上建立一种快速提取DNA的方法,并通过紫外分光光度法、凝胶电泳和RAPD-PCR检测所提基因组DNA。结果表明:快速法提取得到了质量较好、浓度及纯度较高的DNA,可以满足分子生物学实验的要求。此方法操作方便、快捷,是一种有效的砂生槐种子的DNA提取方法。     

高寒矿区采样位置和生长期及坡向对草本植物根系力学特性影响

以种植于青海刚察木里煤田江仓矿区排土场不同坡向(半阴半阳、阳坡和阴坡)、生长期为1～5 a的垂穗披碱草为研究对象,对该植物根系开展单根拉伸试验,测定其根径、单根抗拉力、抗拉强度、极限拉伸应变率和拉伸模量等力学指标。分别以采样位置、生长期和坡向为自变量,以上述力学指标为响应变量,通过单因素方差分析,探讨各自变量对上述指标的影响。结果表明：在半阴半阳坡和阴坡,各指标在不同取样点未表现出显著性差异,在阳坡,除根径外,其余指标均表现出显著性差异;随生长期增加,各坡向的植物抗拉力、抗拉强度等指标呈增加的变化特征;阳坡植物根径、单根抗拉力大于半阴半阳坡,而其余各指标则表现出相反的变化特征,在半阴半阳边坡,植物根系力学指标大于阴坡。     

粒子群优化算法在图像边缘检测中的应用

通过分析研究传统的边缘检测方法,提出了应用粒子群优化算法对边缘检测模板系数进行优化,试验结果表明,该方法利用个体在解空间中的随机速度来调整位置,具有很强的随机性,检测结果比传统方法效果好,鲁棒性好,比其他优化算法方便,没有遗传算法交叉变异等复杂过程.     

基于固定光栅和CCD技术的近红外光谱分析系统设计

该文设计了一种基于线阵电荷耦合器件和固定光栅的近红外光谱分析系统。主要设计了电荷耦合器件的驱动电路、光谱信号采集电路、固定光栅光学系统、光源控制系统、电荷耦合器件温度控制系统及样品旋转台的控制系统。并利用MPA光谱仪验证了近红外光谱分析方法用于谷物品质检测的可行性,运用多种预处理方法进行了优化,其中采取一阶导数与附加散射校正结合的预处理效果较优。利用CA-06光栅光谱分析仪建立了小麦水分、蛋白的偏最小二乘法模型,验证了仪器性能的稳定性和准确性。     

饲料中沙丁胺醇快速检测技术研究

本实验在现有的克伦特罗检测系统上建立了沙丁胺醇的酶联免疫吸附检测体系。结果表明,该方法在饲料中沙丁胺醇的检测中完全可行。     

基于多光谱与统计数据的凤台县地理国情分析方法探讨

地理国情是重要的基本国情,对服务经济社会发展有着重要的意义。利用安徽省凤台县凤凰镇多光谱影像数据和安徽省第一次地理国情普查数据库,以2012年1:50 000更新数据为参照,从凤凰镇地表覆盖概况和变化情况角度分析该地区的城镇扩张变化程度与趋势,深层次地研究其内在驱动力因素并提出相应的措施。结果表明,2期数据的地表覆盖中耕地面积占比最大;地表覆盖变化面积居中,减小面积较大的是耕地和草地,增加面积较大的是房屋、道路和建筑用地;地表覆盖净增面积中,耕地、林地和水域面积有所减少,园地、草地、建筑区和道路等要素面积均有增加。总体来说,凤凰镇2012—2015年间主要地类变化为耕地转向建设用地,造成其根本驱动力表现在经济因素和人口因素。     

脂质分析技术及其在植物种子脂质 代谢调控研究中的应用进展

脂质是一类具有独特生理功能活性的化合物,参与调节多种植物应答非生物胁迫过程,对维持植 物组织中生理动态平衡至关重要。脂质组学（Lipidomics）自 2003 年被提出后,已迅速发展成为对脂质整体系 统分析的一门新兴学科,为传统代谢组学注入新的技术支撑,有助于阐明脂类物质在植物中的代谢调控机制。 同时,质谱成像技术因其具有无标记、非特异性、高灵敏度、多物质同时分析等优势,被广泛应用到植物组织 中各类脂质分子的空间分布研究。介绍了脂质组学和质谱成像技术的研究现状,重点综述脂质分析技术在植物 种子脂质代谢调控研究中的最新进展,特别是新兴质谱成像技术在植物种子中脂类物质的成像应用。脂质组学 和质谱成像技术作为目前多组学技术的重要补充,将为植物代谢途径和调控机制的深入探究提供新的契机。亚 微米级高空间分辨率质谱成像技术的不断发展,将进一步推动植物在空间分辨水平的脂质代谢调控网络的深入 解析和前沿应用研究。     

采用改进CenterNet模型检测群养生猪目标

为实现对群养环境下生猪个体目标快速精准的检测,该研究提出了一种针对群养生猪的改进型目标检测网络MF-CenterNet（MobileNet-FPN-CenterNet）模型,为确保目标检测的精确度,该模型首先以无锚式的CenterNet为基础结构,通过引入轻量级的MobileNet网络作为模型特征提取网络,以降低模型大小和提高检测速度,同时加入特征金字塔结构FPN（Feature Pyramid Networks）以提高模型特征提取能力,在保证模型轻量化、实时性的同时,提高遮挡目标和小目标的检测精度。该研究以某商业猪场群养生猪录制视频作为数据源,采集视频帧1 683张,经图像增强后共得到6 732张图像。试验结果表明,MF-CenterNet模型大小仅为21 MB,满足边缘计算端的部署,同时对生猪目标检测平均精确度达到94.30%,检测速度达到69 帧/s,相较于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4目标检测网络模型,检测精度分别提高了6.39%、4.46%、6.01%、2.74%,检测速度分别提高了54、47、45、43 帧/s,相关结果表明了该研究所提出的改进型的轻量级MF-CenterNet模型,能够在满足目标检测实时性的同时提高了对群养生猪的检测精度,为生产现场端的群养生猪行为实时检测与分析提供了有效方法。