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901.
鸭疫里默氏菌病是侵害雏鸭、雏鹅及雏火鸡等多种禽类的一种急性或慢性败血性传染病,其病变特征为纤维素性心包炎、肝周炎、气囊炎.本病在我国许多省区均有发生,已成为危害养鸭业最严重的细菌性传染病.目前,药物预防虽有一定效果,但由于细菌耐药性的不断增强,使纯粹依赖药物防治有一定难度;研制安全、有效的疫苗是控制鸭疫里默氏菌病的另一有效途径.本研究拟对雏鸭接种不同佐剂及不同保存时间的鸭疫里默氏菌灭活疫苗,并经攻毒作免疫保护比较,以探讨鸭疫里默氏菌灭活疫苗的有效佐剂及有效保存时间,为提高本病的免疫效果提供依据. 相似文献
902.
903.
猪2型圆环病毒广东株ORF2基因在大肠埃希氏菌中的表达 总被引:4,自引:1,他引:4
应用PCR扩增猪2型圆环病毒广东株ORF2后部一段基因,将PCR产物用K pn Ⅰ和Hind Ⅲ酶切后与同样处理过的pBAD/g ⅢB载体连接,转化TOP10细胞后挑取阳性克隆,酶切鉴定和测序后,用L-阿拉伯糖诱导,经SDS-PAGE和Western-blotting分析,表明ORF2基因在大肠埃希氏菌中得到了表达,表达的多肽为28 ku。 相似文献
904.
905.
为确定引起张掖地区肉牛呼吸道感染的病原菌,从张掖地区不同肉牛养殖场采集患有呼吸道疾病的肉牛的鼻腔拭子、肺脏及肝脏等病料组织127份,采用分离鉴定、形态学观察、生化鉴定及PCR等方法进行分离鉴定,用人工感染动物试验、K-B药敏纸片法分别检测分离菌株的致病性和耐药情况。结果显示,分离得到了79株腔隙莫拉菌,其中64株能引起小鼠发病,为致病型菌株;分离的64株腔隙莫拉菌对阿莫西林、氨苄西林、庆大霉素等8种抗生素耐药率较高,耐药率在66.7%~98.4%之间,对头孢噻肟、头孢噻呋、恩诺沙星等6种药物耐药率在7.8%~30.2%之间,耐10、9、8种药物分离菌株最多,分别占分离菌株的23.2%、21.9%和17.2%。结果表明该地区腔隙莫拉菌为引起肉牛呼吸道感染的主要病原菌,具有一定耐药性,对肉牛养殖可能存在潜在的威胁,应加强肉牛源腔隙莫拉菌病的防控措施。 相似文献
906.
我国从2017年4月30日起禁止将黏菌素作为动物促生长剂使用,为评估禁用政策效果,并了解畜禽源耐黏菌素大肠埃希氏菌对临床常用药物的耐药情况,在2017年和2020年分别从长春市3个畜禽养殖场采集373份粪便样品分离鉴定出546株耐黏菌素大肠埃希氏菌。分离菌株对黏菌素的MIC为0.25 mg/L~8 mg/L,2020年MIC≥2 mg/L菌株分离率(18.02%)低于2017年(26.24%);16种药物敏感性测定中,2017年和2020年均以耐4种抗生素占比最高,2020年多重耐药菌株占比(60.25%)低于2017年(80.85%);PCR鉴定出34株mcr-1基因阳性菌株,2020年mcr-1基因检出率(3.21%)低于2017年(14.89%);2017年mcr-1基因阳性大肠埃希氏菌中检测到12种类型质粒,2020年mcr-1基因阳性大肠埃希氏菌中检测到7种类型质粒,携带的质粒类型减少。结果表明,禁止黏菌素作为饲料添加剂使用后对大肠埃希氏菌的黏菌素耐药性有很大的影响,但多重耐药情况依然较严重,携带质粒复制子复杂多样,应当持续进行监测。 相似文献
907.
采用PCR扩增出猪回肠炎胞内劳森氏菌的鞭毛蛋白基因Flic(LI0710),再将目的基因和Msyb标签插入原核表达载体pET-28a,构建表达质粒pET28a-Msyb-Flic。然后将测序正确的质粒转化至大肠埃希氏菌BL21(DE3)中,0.5 mmol IPTG诱导阳性菌株进行蛋白表达,采用超声破碎仪破碎菌体收集蛋白。最后使用NI柱摸索纯化条件获得目的蛋白,采用Western blot检测蛋白特异性,免疫小鼠检测抗体水平。结果表明,获得了可溶性表达的胞内劳森氏菌鞭毛蛋白Flic(LI0710),用Flic(LI0710)蛋白免疫小鼠后能产生较高水平的特异性抗体,表达蛋白与小鼠胞内劳森氏菌抗血清可发生特异性反应。结果为胞内劳森氏菌亚单位疫苗的研究奠定了基础。 相似文献
908.
909.
910.
基于迁移学习的葡萄叶片病害识别及移动端应用 总被引:7,自引:6,他引:1
为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,易产生过拟合现象等问题,提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16,GV),并针对该模型提出基于迁移学习的模型训练方式。将VGG-16网络在ImageNet图像数据集上学习的知识迁移到本模型中,并设计全新的全连接层。对收集到的葡萄叶片图像使用数据增强技术扩充数据集。基于扩充前后的数据集,对全新学习、训练全连接层的迁移学习、训练最后一个卷积层和全连接层的迁移学习3种学习方式进行了试验。试验结果表明,1)迁移学习的2种训练方式相比于全新学习准确率增加了10~13个百分点,并在仅训练25轮达到收敛,该方法有效提升了模型分类性能,缩短模型的收敛时间;2)数据扩充有助于增加数据的多样性,并随着训练次数的增加,训练与测试准确率同步上升,有效缓解了过拟合现象。在迁移学习结合数据扩充的方式下,所构建的葡萄叶片病害识别模型(GV)对葡萄叶片病害的识别准确率能达到96.48%,对健康叶、褐斑病、轮斑病和黑腐病的识别准确率分别达到98.04%、98.04%、95.83%和94.00%。最后,将最终的研究模型部署到移动端,实现了田间葡萄叶片病害的智能检测,为葡萄病害的智能诊断提供参考。 相似文献