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1.
为探讨微生物复合菌系对纤维素的协同降解效果,从西藏农田土壤和长沙稻田腐叶堆积物中筛选出6株高温纤维素降解菌,构建纤维素高效降解复合菌系M6,分析复合菌系M6对堆肥物料的温度、pH值、总有机碳含量、总氮含量、碳氮比、总养分含量和种子发芽指数的影响。结果表明,复合菌系M6处理具有较好的CMC-Na酶活性和滤纸酶活性,在50℃下发酵25 d时,接种复合菌系M6的油菜秸秆降解率可达16.4%;复合菌系M6处理较其他处理具有较高的堆肥温度及较长的高温时间,在发酵的第3天迅速达到温度峰值(63.7℃),其高温期可持续8 d;复合菌系M6处理的堆肥物料pH值呈弱碱性;堆肥末期,复合菌系M6处理总有机碳含量由50.44%下降至32.77%,总氮含量由1.79%升高到2.28%,碳氮比由28.18下降至14.19,总养分含量为13.27%;复合菌系M6处理的种子发芽指数始终高于其他处理,堆肥末期种子发芽指数为107%,复合菌系M6处理的堆肥具有较好的腐熟度及品质。 相似文献
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3.
本研究旨在比较线性回归模型与机器学习模型在利用体尺性状预测体重时的准确性。测定102头革吉那布地区两岁龄牦牛相关体尺性状(体高、体长和胸围)与体重,然后将数据按照不同比例梯度分为训练集和测试集,利用传统的一般线性模型方法和机器学习方法(高斯过程回归、支持向量机)分别构建体尺性状与体重之间的回归预测模型。每个比例均重复5次,将体重的真实值与预测值之间的相关系数均值作为当前比例下的模型准确性结果。结果显示,随着训练集数据的增加,线性回归模型的预测结果较稳定在0.71至0.80之间,而机器学习方法的预测准确性最高达到0.91。故在训练集数据充足的情况下,相比于一般线性模型,利用机器学习方法进行预测具有更高的准确性。 相似文献
4.
西藏地区青稞籽粒营养品质分析及评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为探明西藏地区青稞品种间的性状差异及性状间的相关性,筛选优异品质青稞种质,以251个西藏青稞种质资源为材料,测定了籽粒淀粉、粗蛋白、β-葡聚糖、γ-氨基丁酸、大量元素(Ca、P)、微量元素(Fe、Zn、Se)含量共9个品质指标,分析了被测指标间关系。结果表明,所测定的9项品质指标在供试种质资源间均存在不同程度的差异,淀粉含量的变异系数最小,Se含量的变异系数最大;粗蛋白与淀粉含量呈极显著负相关(r= -0.54),粗蛋白与γ-氨基丁酸、Ca、P、Zn、Fe含量均呈极显著正相关。对被测指标进行主成分分析发现,可将9项品质指标简化成3个主成分,其累积方差贡献率为74.5%,其中第一主成分因子的贡献率达到了 48.0%,第一主成分中因子载荷量大的品质指标是Zn、P、Ca、粗蛋白、γ-氨基丁酸、淀粉、Fe含量。综合评价筛选出10个营养品质较高的种质,分别为BJX152、BJX008、BJX149、BJX004、BJX003、BJX015、BJX005、藏青2000、BJX227、喜马拉22号。 相似文献
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本研究选用了埋植CIDR栓法、埋植PRID栓法、PG法以及PMSG+PG法四套方案对西藏41头母牦牛进行了超数排卵试验。试验结果:埋植CIDR法得到的平均卵母细胞数为7.4枚/头,埋植PRID法得到的平均卵母细胞数为6.5枚/头,PG法得到的平均卵母细胞数为4枚/头,PMSG+PG法得到的平均卵母细胞数为4.8枚/头,各组之间差异极显著(P<0.01);而经过卵母细胞成熟培养之后,埋植CIDR法得到的平均可用卵母细胞数为6.2枚/头,埋植PRID法得到的平均可用卵母细胞数也为6.2枚/头,PG法得到的平均可用卵母细胞数为4枚/头,PMSG+PG法得到的平均可用卵母细胞数为4.6枚/头,CIDR+FSH法与PRID+FSH法两组、两次PG法与PMSG+PG法两组差异不显著(P>0.05),但是CIDR+FSH法和PRID+FSH法组与两次PG法和PMSG+PG法组之间差异都极显著(P<0.01);用CIDR法和PRID法进行西藏牦牛超排效果较好,并可获得较多的可用卵母细胞。 相似文献