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871.
在粳稻品种武香粳9号来源的转基因后代中发现一份窄叶突变体,在整个生育期表现为叶片变窄且内卷,植株矮化。遗传分析表明,该窄叶性状受一对隐性核基因控制。以突变体和南京11杂交获得的F2为定位群体,利用分子标记进行基因定位,将窄叶基因定位在第12染色体长臂的SSR标记CHR1220和CHR1216之间,物理距离约为1.44Mb,与标记CHR1217共分离。定位区段与nal3和nal3(t)等窄叶基因所在的染色体区域相同,故将所定位基因暂定名为nal3-t。这为进一步克隆该基因打下了基础。 相似文献
872.
采收方式和成熟度对烤烟上部烟叶产质量的影响 总被引:7,自引:0,他引:7
通过不同采收方式研究不同成熟度上部烟叶物理特性、外观质量、化学成分、评吸质量等变化特点。结果表明:不同采收方式相比,顶1叶尚熟时集中采收上部6叶或上部各叶适熟时进行分次采收做法,所得上部叶整体质量较高,且更接近中部烟叶。采收方式对烟叶物理特性影响远大于成熟度对烟叶影响,集中采收能明显降低上部烟叶单叶重和叶密度,叶片组织结构相对疏松;成熟度对烟叶化学成分的影响大于采收方式对烟叶的影响,成熟度提高后总糖、总氮、烟碱和还原糖含量下降,钾含量有所提高,烟叶的香气质、香气量提高,杂气和刺激性降低,可用性有所提高。集中采收可提高上部烟叶整体成熟度,但烟叶产量和产值因此稍有下降。 相似文献
873.
TaqMan探针实时荧光定量PCR检测番茄黄化曲叶病毒 总被引:2,自引:0,他引:2
根据番茄黄化曲叶病毒(Tomato yellow leaf curl virus,TYLCV)外壳蛋白(CP)基因序列上的保守序列,设计特异性的引物和Taqman探针,建立荧光定量PCR方法。结果表明,试验建立的标准曲线循环阈值(Ct值)与模板浓度具有良好的线性关系,相关系数为0.9941;能检测到1 000个病毒拷贝,灵敏度比普通PCR高100倍;与番茄花叶病毒和黄瓜花叶病毒无交叉反应,特异性强、重复性佳,为TYLCV检测提供了一种特异、灵敏、快速的定量检测方法。 相似文献
874.
【目的】探讨外源物质对烤烟上部烟叶物理特性和内在品质的影响,为烤烟生产中确定合理的调控措施提供科学依据。【方法】以烤烟品种NC89为试验材料,以喷施清水为对照,通过田间试验,研究烟株打顶后喷施不同外源物质(植物生长活性剂1~7号,即处理T1-T7)对烤烟上部烟叶物理特性、化学成分及香气物质含量的影响。【结果】打顶后喷施外源物质,烤烟上部叶的含梗率、单位面积质量及叶片厚度(T3除外)降低,单叶质量变化不大,但烟丝填充值均有所提高,而平衡含水率的变化比较复杂;烟碱及氯含量降低,钾含量有所提高,总糖、还原糖及总氮含量变化不同;新植二烯占香气物质总量的比例较大,不太利于类胡萝卜素类香气物质的形成(除T4外),但较有利于非质体色素香气物质的产生(除T5外);类西柏烷类香气物质含量升高,芳香族氨基酸代谢产物及美拉德反应产物变化趋势不同。【结论】综合比较认为,植物生长活性剂3号对烟叶品质的改善效果较为明显。 相似文献
875.
876.
大叶白蜡幼苗生长对不同光强遮荫处理的响应 总被引:1,自引:0,他引:1
在不同光照梯度(55.44%自然全光照(natural sunlight,NS)、21.12%NS、3.47%NS和0.86%NS)的人工遮荫条件下,研究了大叶白蜡(Fraxinus rhynchophylla)幼苗的生长特点。结果表明,幼苗株高、基径、主根长、单株叶面积、总干重、相对生长率和净同化率等生长参数均在55.44%NS最大,分别为70.0 cm、6.84 mm、31.95 cm、798.80 cm2、10.28 g、31.13×10-3g.d-1和3.25×10-5g.cm-2.d-1,而且随光照的减弱而减小。幼苗比叶面积随着光照强度的减弱先增大后减小,在3.47%NS处理最大(597.43 cm2.g-1)。 相似文献
877.
878.
基于G-MRF模型的玉米叶斑病害图像的分割 总被引:3,自引:0,他引:3
【目的】图像分割是作物病害自动识别系统实现的难点之一,前人研究大多采用基于阈值或聚类的分割算法,方法简单、易于实现,但分割精度较低。本文引入高斯模型的Markov随机场分割模型(G-MRF),对玉米叶部病斑图像进行分割试验,以期提高分割精度。【方法】在VC6.0下实现了G-MRF分割模型,G-MRF既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的算法。采用该算法对大斑病、小斑病、灰斑病和弯孢菌叶斑病等4种主要玉米叶部病害的图像进行了分割测试,并与基于阈值和基于Gauss模型的分割算法进行比较。【结果】基于G-MRF分割模型的分割,目标区域的一致性和边缘的清晰方面明显好于基于阈值和Gauss模型的分割算法,其平均正确分类率达96.35%,分别较基于阈值和基于Gauss模型的分割算法高出3.75%和4.03%,差异达到显著水平。【结论】基于G-MRF模型的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病斑区域从叶片部分离,分割正确分类率达96.35%,可用于玉米叶斑类病害图像的分割。 相似文献
879.
880.