花后高温胁迫下匀播春小麦旗叶的转录组分析

为研究不同播种模式下花后高温胁迫对春小麦旗叶转录组的影响,以宁春50号为试验材料,采用人工模拟高温的方法,设条播和匀播两种播种方式,灌水施肥方式均为水肥一体化,对高温处理后的春小麦旗叶分别构建转录组测序文库,采用FPKM法计算基因的相对表达量,并对差异表达基因进行KEGG通路分析。结果表明,相较于常温处理,高温胁迫下条播和匀播滴灌处理分别有199和1 819个基因上调表达,55和1 335个基因下调表达,说明高温胁迫下匀播滴灌处理对春小麦旗叶转录组的表达影响明显。KEGG通路富集分析结果显示,高温胁迫下与条播滴灌处理对比,匀播滴灌处理的春小麦光合作用-天线蛋白通路注释到的差异表达基因最多,有52个,其次为淀粉和蔗糖通路(注释到50个差异表达基因);而常温条件下与条播滴灌处理对比,匀播滴灌处理的春小麦淀粉和蔗糖代谢通路注释到的差异表达基因最多,有49个,其次为光合作用-天线蛋白通路(注释到41个差异表达基因)。因此,高温胁迫下匀播滴灌技术可以更好地改善植物的光合系统,有效缓解高温引起的小麦植株早衰。     

北京八达岭人工油松林地表枯死可燃物负荷量研究

地表枯死可燃物负荷量多少是森林火灾发生的基础。调查八达岭林场不同地形条件下油松林地表枯死可燃物和林分因子,取得42块样地资料;用线性相关分析法对各因子与地表枯死可燃物负荷量进行分析,平均树高、坡度和海拔与对应负荷量有显著线性关系;应用多元线性回归中的逐步回归剔除法,建立了估测模型,除平均胸径外,平均树高、密度、郁闭度、海拔、坡度被引入,经检验回归显著,该估测模型可用于其它油松林地表可燃物负荷量估测。     

浅谈CFG桩复合地基

CFG桩是一种新的加固地基方法。具有适用范围广、加固地基效果明显、综合利用粉煤灰和工业废渣等优点。经济效益和社会效益好,极有推广价值。     

The Inhibitors of CDK4/6 from a Library of Marine Compound Database: A Pharmacophore,ADMET, Molecular Docking and Molecular Dynamics Study

Background: CDK4/6 (Cyclin-dependent kinases 4/6) are the key promoters of cell cycle transition from G1 phase to S phase. Thus, selective inhibition of CDK4/6 is a promising cancer treatment. Methods: A total of 52,765 marine natural products were screened for CDK4/6. To screen out better natural compounds, pharmacophore models were first generated, then the absorption, distribution, metabolism, elimination, and toxicity (ADMET) were tested, followed by molecular docking. Finally, molecular dynamics simulation was carried out to verify the binding characteristics of the selected compounds. Results: Eighty-seven marine small molecules were screened based on the pharmacophore model. Then, compounds 41369 and 50843 were selected according to the ADMET and molecular docking score for further kinetic simulation evaluation. Finally, through molecular dynamics analysis, it was confirmed that compound 50843 maintained a stable conformation with the target protein, so it has the opportunity to become an inhibitor of CDK4/6. Conclusion: Through structure-based pharmacophore modeling, ADMET, the molecular docking method and molecular dynamics (MD) simulation, marine natural compound 50843 was proposed as a promising marine inhibitor of CDK4/6.     

60多年来车尔臣河流域主要水文要素特征分析

开展河流主要水文要素变化特征分析,可为不同来水情景下水资源配置（农业需水量计算、山区水库调蓄计算、水利工程规划布局、水资源优化利用等）提供理论依据。以新疆车尔臣河为例,采用Mann-Kendall趋势检验、小波分析等方法对主要水文要素变化特征进行了分析。车尔臣河径流系列变差系数（Cv）为0.34,偏差系数（Cs）为1.14,径流年际变化相对稳定;1957—2021年间径流整体呈显著增加趋势,其中1957—2003年处于上升、下降的波动状态,在2003年后径流整体呈增加趋势,且在2008年发生突变;径流过程存在 11 a和 19 a的显著主周期,在主周期内还存在 7 a和 11 a的小周期;基于距平百分率法得到丰水年来水为6.630亿m³,平水年来水量为5.319亿m³,枯水年来水量为4.820亿m³;流域降水呈现显著上升趋势,气温呈先下降后上升波动,整体呈上升趋势。研究表明,1957—2021年,在车尔臣河流域,径流年际变化相对稳定,整体呈显著增加趋势,过程存在11 a和19 a的显著主周期,降水呈波动上升趋势,气温也呈增加趋势,在未来水资源配置规划时应重点关注以上特征。     

植物K+吸收转运的分子机制研究进展

K 在植物的生命活动中发挥着十分重要的作用。植物对K 的吸收,可分为高亲和吸收与低亲和吸收两个组分。在分子水平上,高亲和吸收主要由KUP/HAK/KT及HKT家族的K 转运蛋白来承担;而Shaker、KCO等家族的K 通道蛋白,则主要在植物的低亲和吸收中发挥重要作用。在高等植物K 吸收转运的分子机制的研究中,KAT1及AKT1是两个最先克隆出来的K 通道基因。植物中最先克隆出来的高亲和K 转运体基因,是小麦的HKT1。在棉花的生长发育过程中,K 的作用十分关键。棉花的K 转运蛋白GhKT1在棉纤维的发育中至关重要。综述了高等植物K 吸收运转及调节的分子机制研究方面的最新进展,并对研究的前景进行了展望。     

氮肥运筹技术对淮稻9号群体质量的效应研究

适量增施氮肥能促进淮稻9号分蘖和个体发育,有利于高产群体的形成,增加抽穗期至成熟期的干物质积累量,穗多穗大产量高。增加前期施氮比例可有效增加淮稻9号单位面积有效穗数。     

从飞行检查看兽用生物制品企业GMP管理

总结分析了兽用生物制品GMP飞行检查中发现的问题及产生原因,并从强化企业GMP管理理念、提升企业技术能力、加强监管等方面提出了提高兽用生物制品企业GMP管理水平的建议。     

基于神经网络的树叶识别系统研究

在林业系统注册树木种类时,通常采用大量树叶上的可见外形特点来辨别数目繁多的树木种类。针对此问题,本文提出了基于神经网络的树叶识别方法,该方法建立并管理一个分等级的树叶图像体系,通过对不同种类树叶的边缘提取来识别每种树叶的特征点,从而得到树叶的外部轮廓来区分树木种类:给出了相应的改进型神经网络算法,并给出详细的论述过程:最后,通过Java语言给出了系统实现并做了大量的数值仿真。结果证明本文方法是可行有效的。图4表1参8。     

基于YOLOv5s改进模型的小白菜虫害识别方法

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,但真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制,将其放在CBS（卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU）的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度（mean Average Precision, mAP）达到91.40%,提高了12.9个百分点;每秒传输帧数（Frame Per Second, FPS）为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53个百分点;参数量仅为14.4 MB,降低了25.78个百分点。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度分别高出20.1、24.6、14、13.4和13.3个百分点,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。