无角道赛特羊与藏系羊杂交后代生长发育观察研究

为增加牧区养羊经济效益，充分利用全省草地资源，促进养羊业的发展，必须合理组织杂交生产。2001年青海省畜牧兽医总站从全国畜牧兽医总站引进无角道赛特羊，在刚察县项目区进行适应性观察，并开展与藏羊杂交组合同藏羊的对比试验，生产道藏F1 3600只，均表现明显的杂交优势，各阶段年龄体尺及体重比藏羊有不同程度的提高。此次试验着重对无角     

循环利用地下盐化水养殖南美白对虾技术

利用地下盐化水进行南美白对虾养殖，采用封闭循环技术，既可以切断病原的横向传播途径，大大减少虾病发生的几率，同时，又由于循环利用养殖用水，避免对环境造成的污染，符合水产养殖健康，可持续发展的要求，真正实现健康养殖，且该项技术可操作性强，便于推广应用。     

池塘养殖杂交鳢高效试验

杂交鳢(图见彩中插2),是以乌鳢为父本,斑鳢为母本,通过杂交获得的子一代,与其父、母本相比,杂交鳢具有生长速度快,成活率高,易驯食人工配合饲料等优点。近年来,杂交鳢养殖势头发展迅猛,特别在珠三角地区,已取代乌鳢、斑鳢成为鳢科鱼类主养品种。本文主要是针对杭州目前乌鳢养殖存在的投喂冰鲜鱼饲料、面源污染严重、病害频发等的现状,改革乌鳢的养殖模式,2007年进行了杂交鳢池塘养殖试验,为广大养殖从业者提供参考。     

薇甘菊萎蔫病毒感染对薇甘菊光合特性和4种酶活性的影响

为明确薇甘菊萎蔫病毒(Mikania micrantha wilt virus,MMWV)对薇甘菊(Mikania micrantha)叶片生理生化的影响,探讨了MMWV侵染对薇甘菊叶片超氧化物岐化酶(superoxide dismutase,SOD)、过氧化物酶(peroxidase,POD)、多酚氧化酶(polyphenol oxidase,PPO)和苯丙氨酸解氨酶(phenylalanine ammonia-lyase,PAL)活性及叶绿素总含量和光合特性的影响.结果表明:MMWV感染薇甘菊16d内叶片的SOD活性均比对照组高,其中第16天达最大值,但接种后第24和32天SOD活性分别比对照低了13.28％和25.37％;POD活性在接种后16-32d均显著高于对照.PPO和PAL变化趋势相似,在接种后第8天这两个酶的活性分别比对照高了77.75％和23.58％,而在第32天分别比对照减少了14.27％和20.53％.随着侵染时间的增加,感病薇甘菊叶片中叶绿素含量减少,叶绿素a/b值逐步降低;同时最大净光合速率(Pmax)和光饱和点(LSP)分别比健康对照减少了32.34％和12.52％,而对暗呼吸速率(Rd),光补偿点(LCP)和表观量子效率(AQY)无显著影响.表明MMWV侵染可减低薇甘菊叶片光合作用的效率.     

西部高校计算机基础教学改革研究

计算思维是当前国内外计算机教育研究的热点。计算机基础课程的教学目标是培养学生应用计算机解决本专业的实际问题的能力。针对目前教学中存在的诸多问题,本文提出在大学计算机基础课程采用分类、分层次和模块化相结合的教学模式,并对模块的划分、模块化教学方式、模块化考核、完善辅助教学平台、开展以赛促学和举办计算机技能讲座等教学改革措施进行了论述,以期能为西部高校计算机基础教学改革提供思路。     

普通荞麦种内丝裂原活化蛋白激酶序列分析

【目的】比较普通荞麦Fagopyrum esculentum种内丝裂原活化蛋白激酶基因(MAPK)序列的差异,研究MAPK基因序列在普通荞麦栽培进化过程中的变化。【方法】以普通荞麦的9个栽培品种和3个落花落果野生种质为材料,PCR特异性扩增获得MAPK基因的保守片段,对基因片段序列进行差异分析和蛋白结构预测。【结果】荞麦MAPK基因cDNA全长为2 835 bp,开放阅读框1 827 bp,编码609个氨基酸,含有TDY的三肽模块,为植物D组MAPK蛋白。PCR扩增获得12个供试材料的MAPK序列,其单型不变位点为723个,多态位点为70个。9个栽培品种间开放阅读框(ORF)区域无序列差异,3个野生种质间ORF区域也无序列差异。栽培品种与野生品种的ORF区域序列含有8个差异位点,编码3个差异氨基酸。其中,ORF区域第13位点组氨酸(H)→酪氨酸(Y)发生置换,导致1个α-螺旋构象发生变化。【结论】普通荞麦MAPK基因序列高度保守,栽培驯化对ORF区域第13位点差异氨基酸的选择具有高度一致性。     

基于机器学习的排涝闸站雨后水位预测

【目的】精准预测排涝闸站雨后水位。【方法】在分析为期1a的田间实测水位数据的基础上,收集了四湖流域2个典型闸站（习家口站、田关站）为期10 a(2010—2020年)的历史水情资料,利用2种机器学习算法（支持向量机回归算法、回归树算法）对排涝闸站的雨后水位进行预测分析。【结果】支持向量机回归算法和回归树算法均较好地预测了习家口站和田关站的雨后最高闸上水位,R2基本大于0.80;2种机器学习算法在习家口站的表现均优于田关站,核函数的选取对支持向量机回归算法的预测结果有一定影响,线性核函数表现较为稳定。回归树算法的效果略优于支持向量机回归算法。【结论】基于闸上水位、降水量、降水时间、泵站排水流量预测雨后最高闸上水位是可行的。不同闸站应分开进行训练,并寻找最优的机器学习算法,未来有必要结合降水预报数据实现农田涝灾情况的实时预报。