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31.
两个玉米自交系对纹枯病的抗病反应机制初探 总被引:1,自引:0,他引:1
玉米纹枯病是由立枯丝核菌(Rhizoctonia solani Kühn)引起的一种重要病害。具有优良性状的自交系是开展玉米抗病品种选育的重要种质资源。本试验以西南地区两个优良玉米自交系R08与18-599R为材料,采用人工接种R.solani菌丝融合群AG1-IA,对成株期玉米进行了抗性鉴定,并对病原菌诱导后苗期玉米叶片上的活性氧(ROS)、抗病相关基因(PR1、ZmDREB2A、ZmERF3和WIP1)表达及细胞坏死情况进行了动态检测。结果显示,R08对纹枯病表现为中抗,而18-599R为高感材料;受R.solani侵染后,玉米叶片ROS的积累在R08中较18-599R多;两个自交系中基因表达量及表达时间存在显著差异;R08叶片出现显著的细胞坏死反应,而18-599R相对较轻。本研究表明两个自交系对R.solani的抗性差异主要体现在相关抗病反应的时间和强度上,这为进一步研究玉米纹枯病抗病机理提供了依据。 相似文献
32.
33.
立枯丝核菌的生物防治 总被引:40,自引:2,他引:40
本文扼要叙述了立枯丝核菌生防因子的种类生防几生防因子在根部的定殖,并讨论了有关问题。 相似文献
34.
本文描述了异头丝尾垫刃线虫新种(Filenchusheterocephalusn.sp.)和香港丝尾垫刃线虫新种(Filenchushongkongensisn.sp.)。前者采集于香港大龙农场的茄子(Solanummelongena)根围土壤,其主要鉴别特征是侧区有2条侧线、头部背腹面缢缩、口针小、角质层环细。此新种在头部和尾部等特征上区别于近似种新矮丝尾垫刃线虫(F.neonanusRaski&Geraert,1987)、差异丝尾垫刃线虫(F.discrepans(Andrassy,1954)Raski&Geraert,1986)、海伦丝尾垫刃线虫(F.helenae(Szczygiel,1969)Raski&Geraert,1987)和兼性丝尾垫刃线虫(F.facultativus(Szczygiel,1970)Raski&Geraert,1987)。后者采集于香港锦田的蕹菜(Ipomoeaaquatica)根际土壤,其主要鉴别特征是侧区有2条侧线、体环较粗、雄虫抱片小,此新种与近似种大侧器丝尾垫刃线虫(F.macramphis(Siddiqi&Lal,1992)Xie&Feng,1994)在侧器 相似文献
35.
36.
香菇(中香菇柄的量约占子实体的25%,在加工出口香菇的过程中大多被切除,造成极大的浪费。据报道干香菇柄中含蛋白质15.28%,脂肪1.40%,膳食纤维48.3%,矿物质4.27%。其蛋白质含量明显高于蔬菜和粮食。虽然目前已开发出如香菇松、香菇肉松、香菇茶等多种产品,但想大规模利用香菇柄资源,开发新产品,拓宽消费领域,努力变废为宝,提高资源利用率,还需开发出适应地方口味的风味食品。为此研制出几种风味食品的配方及其工艺。1主要原辅材料原料采用的原料为香菇加工厂的下脚料菇柄。选用粗大、无腐烂、无褐变… 相似文献
37.
马铃薯立枯丝核菌生物学特性研究 总被引:3,自引:0,他引:3
采用生长速率法研究了黑龙江省马铃薯立枯丝核菌(Rhizoctonia solani Kühn)菌丝生长的条件。结果表明病菌菌丝在10~35℃均能生长,适宜温度是25~30℃,30℃菌丝生长最快。在pH为3~12的范围内病菌菌丝均能生长,以pH 5~7菌丝生长速度较快。黑暗对菌丝生长有促进作用,光照可促进菌核的形成。不同碳源、氮源对立枯丝核菌菌丝生长的影响均较明显,可溶性淀粉和酵母粉对菌丝生长有显著的促进作用。立枯丝核菌菌丝体及菌核的致死温度分别为49℃和51℃。明确了黑龙江省马铃薯立枯丝核菌生长的环境条件,可为病害防治提供理论依据。 相似文献
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39.
用PCR方法克隆了玉米丝黑穗病菌pra3基因,并对其序列进行了比较分析.结果表明:该基因大小为1399bp,具有3个内含子和4个外显子.比较发现,该基因片段与Schirawski等在GenBank上发表的序列同源性为100%. 相似文献
40.
融合坐标注意力机制的轻量级玉米花丝检测 总被引:1,自引:1,他引:0
玉米花丝性状是玉米生长状态的重要表征,也是决定玉米果穗生长进而影响玉米产量的重要因素。为了提升无人巡检机器人视觉系统对玉米花丝的检测精度和速度,该研究提出一种融合坐标注意力机制的轻量级目标检测网络YOLOX-CA。将坐标注意力机制(coordinate attention, CA)模块嵌入到YOLOX-s主干特征网络(Backbone)部分,以加强对关键特征的提取,提升检测精度;在颈部特征加强网络(Neck)部分,将特征金字塔结构中的普通卷积,更改为深度可分离卷积,在降低网络参数量的同时保证精度不丢失;在预测头(Head)部分引入GIoU(generalized intersection over union)改进定位损失函数计算,得到更为精准的预测结果。基于自建玉米花丝数据集训练和测试网络,试验结果表明,YOLOX-CA网络平均检测精确度达到97.69%,参数量低至8.35 M。在同一试验平台下,相较于YOLOX-s、YOLOv3、YOLOv4等目前主流的目标检测网络,平均检测精确度分别提升了2.21、3.22和0.64个百分点;相较于YOLOv3、YOLOv4,每帧推理时间分别缩短4和8 ms。该网络针对玉米花丝的检测效果较好,其轻量结构适于部署在无人巡检机器人的视觉系统上,可为玉米生长状态监测提供参考。 相似文献