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1.
2.
四川猪链球菌Ⅱ型分离株生物学特性的初步研究 总被引:2,自引:0,他引:2
猪链球菌Ⅱ型是导致许多国家猪链球菌病的主要病原,自90年代晚期江苏发生猪链球菌Ⅱ型感染以来已成为我国引起人畜共患病的一种重要的新病原菌。最近在四川省部分地区发生了不明原因的猪源人畜共患病,且具有较高的死亡率。我们从病死猪的病料中成功分离到三株猪链球菌分离株,经革兰氏染色、生化试验、血清凝集试验和PCR鉴定,最终证实为猪链球菌Ⅱ型。通过对其毒力因子进行鉴定.结果发现MRP和EF均为阳性。进一步的药敏试验证实:分离菌株对氨苄青霉素、先锋霉素Ⅳ、羧苄青霉素、复方新诺明、头孢肤肟等抗菌药高度敏感。 相似文献
3.
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6.
为建立一种快速、高通量的多重耐药基因检测方法,利用Luminex液态芯片平台,建立了可同时检测17种耐药基因的液态芯片检测方法。该方法对大肠杆菌常见的七大类抗菌药物所对应的17种耐药基因(blaSHV、blaCMY-1、Aph3-IIa-1、aac(6)-Ib-cr、aadA-1、cmlA-1、gyrA、mcr-1、NDM-1、parC、qnrS-1、sul-1、sul-2、sul-3、tetA、tetB、tetX)进行序列分析,随后依次对其设计多重PCR特异性引物,构建特异的阳性质粒作为阳性参比品进行液态芯片检测条件优化,从而进行多重耐药基因液态芯片检测方法的研发。结果显示:成功构建了17种耐药基因的阳性质粒,并建立了两套体系用于检测17种耐药基因。在特异性试验中,两套体系中的检测信号无干扰,具有较高的特异性数值;敏感性试验中,体系一的单一质粒最低检测量为102~104 copies/μL,混合质粒为103~105 copies/μL;体系二的单一质粒最低检测量为102~105 copies/μL,混合质粒为104~106 copies/μL;有效性试验中,液态芯片法与PCR检测结果的Kappa值多在0.60以上,具有高度一致性。结果表明,本研究建立的2套液态芯片检测体系具有高通量、高灵敏和高特异性的优点,可同时对17种耐药基因进行检测,能够达到快速检测的目的。 相似文献
7.
为验证APSIM模型对宁夏海原地区草田轮作系统的适用性,基于10年生苜蓿(Medicago sativa)与小麦(Triticum aestivum)、谷子(Oryza sativa)草田轮作试验数据和同期气象资料,运用APSIM模型对系统进行了模拟。通过试错法和文献记载完成了苜蓿、小麦和谷子几个品种的参数本地化。用统计和图形校验方法评价了APSIM模型模拟结果的可靠性和准确性。结果表明,谷子-小麦-小麦(MWW)、小麦-谷子-小麦(WMW)、谷子-谷子-小麦(MMW)、谷子-小麦-谷子(MWM)、小麦-谷子-谷子(WMM)、小麦-小麦-谷子(WWM)6种轮作方式下产量实测值和模拟值的决定系数R2值范围在0.83至0.98之间,D值范围在0.94至0.99之间,表现出了良好的相关性和一致性。土壤含水量实测值和模拟值的决定系数R2值范围在0.52至1之间,D值范围在0.92至0.97之间,相关性和一致性表现良好。表明APSIM模型对宁夏海原地区苜蓿与小麦、谷子轮作具有较好的模拟能力,可以用来模拟分析该地区草田轮作系统生产潜力和土壤水分动态,对该地区气候变化影响下草田轮作的优化管理具有一定指导意义。 相似文献
8.
圆环康防治猪圆环病毒2型感染的效果观察 总被引:2,自引:1,他引:1
根据PCV-2病毒的生物学特性和致病特点,研制了用于防治PCV-2感染的中草药方剂——圆环康。结果表明:圆环康处理对PCV-2病毒具有明显的抑制作用。临床用于治疗早中期病猪,或混合、继发感染症状不明显的病猪及预防用药,猪场的平均治愈率达90%以上,且治愈后不反弹。而西药粉剂组治愈率平均为78.1%,不治疗组的自愈率为24.2%。对于存在混合或继发感染病情严重猪群,在采用圆环康的同时,配合干扰素、白介素、免疫球蛋白或转移因子等进行治疗,疗效更好。 相似文献
9.
DREB1/CBF类转录因子在植物抵抗外界胁迫上起重要作用,利用这些基因改良作物抗逆性具有重要意义。本研究在白菜中分离到一个DREB类转录因子基因BpDREB1 (EF219470)。该基因序列全长647 bp,推测编码蛋白含213个氨基酸,相对分子量为23 kD,理论等电点为5.11,与白菜中该类转录因子序列同源性为94%。进化树表明,BpDREB1属于DREB亚家族中A1亚族。基因的诱导表达模式分析显示,BpDREB1被低温强烈、迅速诱导表达,并对干旱胁迫也有一定程度的响应,但对高盐处理几乎没有响应。过表达BpDREB1的转基因拟南芥经低温诱导后,其体内可溶性糖及脯氨酸含量大幅度提高。以上结果显示BpDREB1转录因子基因具有家族成员基因结构的特征,在低温、干旱应答途径中起重要作用。 相似文献
10.
基于ST-LSTM的植物生长发育预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提早预知植物生长发育是智能育种过程的重要组成部分,针对植物表型难以精准预测和模拟的问题,利用植物生长发育的空间和时间依赖性,提出了一种基于时空长短时记忆网络(Spatiotemporal long short-term memory, ST-LSTM)的植物生长发育预测模型,实现植物生长发育的预测。首先,通过微调Mask R-CNN模型实现识别、提取植物掩模,预处理具有时空相关性的植物生长发育图像序列,构建植物生长发育预测数据集。然后,基于ST-LSTM建立植物生长发育预测模型,利用历史生长发育图像序列,融合时空深度特征,预测植物未来的生长发育图像序列。研究结果表明,所提出模型预测的图像序列与生长发育实际图像序列具有较高的一致性和相似性,首个预测时间节点的结构相似度为0.874 1,均方误差为17.10,峰值信噪比为30.83,测试集的冠层叶面积、冠幅和叶片数预测R2分别为0.961 9、0.908 7和0.915 8。该研究实现了基于植物生长发育图像序列的生长发育预测,有效减少了田间反复试验的时间、土地和人力成本,为提高智能育种效率提供了参考。 相似文献