利用翅的数学形态特征对20种夜蛾进行分类鉴定的研究

为研究夜蛾右前翅的数学形态特征作为分类依据的可行性,以夜蛾科20种夜蛾(每种20个)的右前翅为对象,应用BugShape软件提取其偏心率、球状性、似圆度、矩形度、延长度、叶状性和不变矩Hu1、Hu2等13项数学形态特征,对13项数学形态特征平均值进行方差分析,结果表明:13项数学形态特征参数组间差异极显著(P0.01),都可以对夜蛾科进行分类鉴定;400个样本13个特征参数统计分析后,其中矩形度、偏心率、似圆度、延长度、叶状性、Hu1、Hu6、球状性、Hu4和Hu7等10个可以作为分类依据的指标,其贡献大小为矩形度偏心率似圆度Hu1Hu4球状性延长度叶状性Hu6Hu7。用筛选出的10个指标建立判别函数和分层聚类,其判别正确率为84.3%,聚类分析的亲缘关系图谱和传统分类学分类结果基本相符。夜蛾右前翅的数学形态特征可以作为夜蛾科进行分类鉴定的依据。     

不同复合蛋白酶对肉鸡生长性能和营养物质利用率的影响

为研究添加不同复合蛋白酶制剂对肉鸡生长性能、屠宰性能和营养物质利用率的影响,试验选取2592只1日龄罗斯308商品肉仔鸡公雏,随机分为6个处理组,每个处理组12个重复,每个重复36只,饲养密度12只/m^2。处理1组为对照组,不使用酶制剂,日粮蛋白水平相对于营养标准降低了1.5%,处理2~6组在处理1组的基础上添加5种酶制剂,试验期38 d。结果表明:肉鸡13~24日龄,添加不同蛋白酶均在不同程度上有改善肉鸡料重比的趋势(P<0.10),其中T2组效果较佳,料重比改善0.017;其余阶段及全期,不同处理的肉鸡生长性能无显著差异(P>0.05);各处理组之间肉鸡全净膛率、胸肌率、腿肌率、翅重率、腹脂率、肌胃率、腺胃率差异不显著(P>0.05);在低蛋白日粮的基础上添加蛋白酶均可提高肉鸡日粮表观代谢能(AME)、氮校正表观代谢能(AMEn)、能量利用率以及粗蛋白质表观消化率,其中AME分别提高19、33、8、61、51 kcal/kg,能量利用率分别提高1.2%、1.3%、0.5%、2.2%、1.8%,但统计上差异不显著(P>0.05)。综上所述,在本次试验条件下,添加不同外源蛋白酶对肉鸡生长性能和屠宰性能无显著影响,但可在一定程度上提高营养物质利用率,从而降低肉鸡粪便氮排泄量。     

蛾翅数学形态特征在夜蛾科昆虫分类鉴定中的应用研究

为研究蛾翅数学形态特征在夜蛾科分类鉴定中的实际应用,利用数字化技术获得和处理昆虫图像,对鳞翅目夜蛾科5种夜蛾的右前翅提取矩形度、延长度、叶状性、偏心率、球状性、似圆度和不变矩Hu1、Hu2等13项与大小尺度和方向均无关的数学形态特征,并利用方差分析、逐步判别分析和聚类分析等方法,研究了各项数学形态特征在昆虫分类上作为分类特征的可行性、可靠性和重要性,并且从数学形态学角度对夜蛾科5个种的亲缘关系做了描述。分析认为,延长度、Hu3、Hu4、Hu5和Hu7这5个形态特征对这5种夜蛾的分类鉴定没有显著意义,从而筛选出8个形态特征作为分类变量,它们的作用大小依次为:(矩形度、偏心率)Hu2似圆度球状性Hu1(叶状性、Hu6)。利用蛾翅的这些特征参数成功地实现了对夜蛾科5种夜蛾的分类鉴定,其所描述的5种夜蛾的亲缘关系远近与基于传统形态学的系统进化观点相同。研究表明,蛾翅数学形态特征可应用于蛾类昆虫的快速鉴定,为逐步实现林业害虫计算机辅助鉴定和数字化识别奠定了基础。