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金冠苹果花芽大量开始分化时,成花短枝芽内氨基酸总量高于叶芽,成花短枝叶片(花叶)内含量低于叶芽短枝叶片(叶叶)。芽内以天冬氮酸含量最高,叶内以谷氮酸含量最高。芽和叶片内均以中性氨基酸所占比例为最大,酸性氨基酸其次,碱性氮基酸最小。在花芽大量开始分化时,花芽内三类氨基酸均高于叶芽,花叶内含量均低于叶叶,其中碱性氮基酸尤其明显。这时花芽内的天、谷、组、精氨酸占总量的%,两年结果比较稳定,叶芽只谷氨酸比较稳定。金冠苹果成花短枝叶片内氨基酸总量在成花前先上升,随后下降,芽内氨基酸总量相应提高,花芽内含量与花叶含量比值增大,表明叶片供应成花时所需大量氨基酸。此外三种碱性氨基酸,在花芽大量分化前10天内上升幅度大于叶芽,花叶内的含量下降幅度大于叶叶,这些变化也比酸性氨基酸显著,说明碱性氨基酸的动态值得进一步研究。 相似文献
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移栽羊草在不同pH土壤上的生长反应及主要生理变化 总被引:2,自引:0,他引:2
采用人工配制的具有不同pH梯度(pH 7.15~10.48)的盐碱土进行盆栽试验,研究了2叶龄羊草幼苗的移栽成活率、成活后的生长状况以及主要生理指标的变化,初步探讨了羊草幼苗对不同盐碱胁迫的适应机理.结果表明,2叶龄羊草幼苗移栽后在重度盐碱土(pH 10.48)中的最终成活率为0%,在pH 7.15~10.17土壤中的成活率为70%~85%.移栽羊草幼苗株高、分蘖数、地上部干重的增长以及体内可溶性糖的积累在土壤pH 8.5左右(pH7.87~8.72)最大,但与对照(pH 7.15)无显著差异,可溶性糖含量的变化与羊草分蘖数以及地上部干重呈显著正相关.羊草地上部K 含量变化范围在13.4~21.0 mg/g,Na 在1.5~12.4 mg/g,K /Na 比值为1.1~13.7.K 含量随着土壤pH的升高而显著下降,与Na 含量呈显著负相关(r=-0.8045*),羊草地上部维持较高的K 水平可能是羊草耐盐碱的重要机制之一. 相似文献
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饲喂不同油脂对黄羽肉鸡肌肉组织中脂肪酸组成的影响 总被引:2,自引:1,他引:2
选用 8 3日龄的雌性广西黄羽肉鸡 90只 ,随机分成 5组 (每组设 2个重复 ,每个重复 9只 ,共 18只 ) ,研究饲粮中不同油脂对肉鸡肌肉组织脂肪酸组成的影响。 5组饲粮分别含 3%的富含饱和脂肪酸的棕榈油 (PO3组 ,对照组 )、 3% (LO3组 )和 5%的富含α 亚麻酸 (C18:3n 3,ALA)的亚麻油 (LO5组 )、 5%的富含长链n 3脂肪酸 (如C2 0 :5n 3,EPA ;C2 2 :6n 3,DHA)的鱼油 (FO5组 )、 5%的富含亚油酸(C18:2n 6 ,LA)和ALA的火麻仁油 (HO5组 )。饲喂 2 8d,取样测定胸肌和腿肌中的脂肪酸组成。结果表明 :PO3(对照组 )肌肉中的n 6 /n 3脂肪酸比值比例高于其他组 (P <0 0 5) ;与对照组相比 ,LO3组和LO5组以ALA和LA为主的多不饱和脂肪酸 (PUFA)增加 (P <0 0 5) ,ALA和LA在体内可转化为相应的长链脂肪酸 ;FO5组以长链n 3PUFA ,(如EPA、DPA、DHA)为主的PUFA含量增加 (P <0 0 5) ;HO5组以LA为主的n 6脂肪酸高于其他组 (P <0 0 5) ;长链PUFA (如DHA)易沉积于胸肌中 ,而LA ,ALA易沉积于腿肌中。由此可见 ,肉鸡肌肉组织脂肪酸的组成充分反映了饲粮油脂的脂肪酸组成 ,通过饲粮中添加不同脂肪酸组成的油脂可生产富含特定PUFA的鸡肉 相似文献
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关中地区小麦冠层光谱与氮素的定量关系 总被引:4,自引:0,他引:4
【目的】分析不同生育期及整个生育期小麦叶片氮含量(LNC)与冠层光谱反射特征的关系,以实现对田间小麦活体氮素营养状况的监测,为小麦叶片氮素状况的精确诊断提供依据。【方法】以位于陕西关中地区杨凌揉谷镇、扶风马席村和巨良农场的3个小麦试验田为研究对象,测定不同长势及生育期小麦LNC及冠层光谱反射率,分析不同长势下小麦LNC和反射率的变化,并研究氮含量与冠层光谱反射率的相关性,以及小麦LNC与比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)的相关性,建立小麦LNC的敏感波段及光谱监测模型。【结果】在同一生育期,长势差的小麦叶片氮含量较低,长势较好的叶片氮含量高。与单波段相比,组合波段构成的植被指数RVI、NDVI与LNC的相关性明显提高,近红外波段(730~1 075nm)和红波段630,660,690nm组成组合波段的RVI、NDVI与LNC呈极显著正相关,其中LNC与RVI的相关性较高。利用独立的小麦田间试验数据,采用通用的均方根差(RMSE)、决定系数(R2)、准确度(斜率)3个指标对所建立的模型进行检验,最终选取RVI(970,690)为监测小麦LNC的最佳光谱参数,构建的最佳模型为LNC=0.176 3×RVI(970,690)0.775 6,R2为0.863,RMSE为0.137,准确度为0.979,接近于1。【结论】利用小麦冠层光谱反射率构建了预测小麦LNC的最佳模型,该模型具有较好的准确度和普适性,适用于整个生育期小麦叶片氮含量的监测。 相似文献
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