源于长穗偃麦草的小麦新品系CH7034抗白粉病基因的染色体定位

CH7034是一个兼抗小麦白粉病和条锈病的新种质材料,通过普通小麦与八倍体小偃麦"小偃7430"杂交、回交选育而成.为明确其白粉病抗性的遗传机制及抗性基因的染色体位置,用小麦高感品系"SY95-71"与CH7034杂交,所获F1、F2及其双亲在温室用白粉病E09菌系的15号小种接种,对CH7034的白粉病抗性进行鉴定和遗传分析.结果表明,无论是苗期还是成株期,CH7034对白粉病菌均表现为免疫,且具有与其抗性供体小偃7430及野生亲本长穗偃麦草相似的白粉病抗性,F1代抗病反应型为O或O'级,F2代抗感分离比符合R:S=3:1,说明CH7034抗性受显性单基因控制.用307对小麦微卫星引物对一个148株的F2群体进行分析,发现小麦微卫星标记xgwm311与抗病基因连锁,遗传距离为12.4 cM.用中国春缺-四体和双端体材料进一步验证与抗病相关的片段位于2A染色体的长臂上,进而将CH7034所含的抗白粉病基因定位于小麦的2AL上.     

温室番茄长季节无土栽培技术的研究

比较系统地研究了有机生态型无土栽培技术在温室长季节番茄生产中的应用方法和效果。对其栽培基础、栽培管理、植株形态以及产量分布等技术环节进行了统计、分析和总结。初步集成组装温室番茄长季节无土栽培技术     

辽宁夏红英问

我于今春买回紫薇、瓜子黄杨、榔榆盆景,在阳台养护并采取了遮光措施。前一段时间发芽长叶,长势很好,但5月下旬以来出现叶片干尖枯萎现象,新发芽尖也枯干,紫薇新芽尖枯士后在其边又新生芽。但有部分发出几天后又出现上述现象。老叶片也无光泽。不知何故造成?     

Zn超富集植物长柔毛委陵菜对Cd的耐性与富集特征

通过野外调查和营养液培养,证明Zn超富集植物长柔毛委陵菜(Potentilla griffithii var.velutina)无论在自然条件下还是营养液培养条件下,都对Cd具有很强的耐性和富集能力,是一种潜在的重金属Cd超富集植物。自然条件下生长于铅锌矿区的长柔毛委陵菜,其根系土壤Cd总量为101～1331mg·kg-1,平均320mg·kg-1;植物Cd含量叶片为39～765mg·kg-1,平均178mg·kg-1,叶柄为64～1422mg·kg-1,平均280mg·kg-1;Cd转运系数为0.64～1.18,平均值0.84;生物富集系数为0.22～1.68,平均0.80。营养液培养条件下,长柔毛委陵菜在Cd浓度≤20mg·L-1的介质中能够正常生长;植物叶片、叶柄及根部Cd含量随介质中Cd浓度的增大而增大,叶和柄中Cd含量在60mg·L-1的Cd处理时都达到最大,分别为1604和6145mg·kg-1;不同组织的Cd含量顺序为根>柄>叶;体内累积的Cd有60%以上储存在地上部。营养液培养的Cd转运系数小于自然状况。     

基于点云数据的NURBS曲面重建研究

提出一种基于点云数据的NURBS曲面重建方法,针对数据点的分布不均匀性,进行非均匀B样条曲线控制点的反算,通过累积弦长法构造非均匀节点矢量,保证了曲面的插值精度和曲面重建的质量。     

可控变杆长空间机构在农机部件工作轨迹上的设计与应用

根据实际需要给定的空间轨迹,设计某种空间连杆机构,使得该空间机构连杆上定点的运动轨迹逼近所给定的空间轨迹。该文采用了可控变杆长空间连杆机构来实现已知运动轨迹,该运动轨迹可应用到机械手拔秧插秧、果实采摘、枝苗嫁接等农业机械设计中,为实现空间复杂运动轨迹设计提供了理论研究基础,该方法可应用于机器人、机械手的轨迹规划。     

提高后备母猪生产性能的五大关键点

众所周知,在许多猪场中,常见后备母猪在第一胎或第二胎时因繁殖障碍和腿病等问题而不得不被淘汰,而有时淘汰的比例可占总淘汰母猪头数的45％。因此大大增加了猪场的管理费用、生产费用,且因非生产天数偏高而进一步提高成本。本文就如何加强后备母猪的管理,使其在整个生命期中能发挥最佳生产性能而不被过早淘汰提出五大要素,仅供大家参考。[第一段]     

鲍的工厂化养殖与病害防治

1工厂化养殖的优势1．1生长快,生长周期短我国山东、辽宁沿海每年有5个月水温较低,鲍基本不生长,所以海上养鲍,一年只有7个月的生长期。工厂化养鲍可以通过冬季升温使养鲍水温周年在生长温度线以上,可适当延长最适生长温度的时间,达到鲍全年生长并有较长的适温期,从而缩短养成周期。     

白斑狗鱼池塘健康养殖技术探讨

白斑狗鱼分类学上隶属鲑形目、狗鱼亚目、狗鱼科、狗鱼属。白斑狗鱼自然条件下生活于寒冷地带的河川、湖泊中,适温0～30℃,最适生长温度20～23℃,幼苗阶段以轮虫、小型枝角类、桡足类等浮游动物为食,稍大即捕食其他鱼类。饵料不足时会自相残食,为大型凶猛肉食性鱼类,原产于新疆额尔齐斯河流域。该鱼呈金黄色,     

基于双模态深度学习模型的渔场渔情预报

为解决传统渔场渔情预测方法在处理高维复杂海洋数据时存在人工干预较多、拟合困难、精度不高的问题,提出了一种基于双模态深度学习的渔场渔情预测方法.首先,该方法将不同海洋环境因子在5° ×5°渔业作业区域范围内按照空间相对位置映射为三维矩阵.然后,分别使用卷积神经网络模型(CNN)和深度神经网络模型(DNN)对海洋环境因子和...