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以阿月浑子与黄连木的杂种果实和杂种幼胚为试材,对果实生长发育规律及幼胚培养进行了研究,探讨了胚龄、培养基类型和6-BA浓度等对杂种胚培苗再生的影响。结果表明:(1)杂种果实的纵、横径生长呈“S”型曲线变化,果实鲜质量生长呈双“S”型曲线变化。(2)杂种胚的发育始于授粉后80 d,80 ~ 100 d是杂种胚败育的关键时期。(3)授粉后80 d的杂种幼胚难以成苗,授粉后100和120 d的杂种幼胚成苗率分别为37.04%和83.33%。(4)适宜杂种胚培苗增殖的培养基为:DKW + 2.0 mg · L-1 6-BA + 0.05 g · L-1 IBA + 0.3 g · L-1 LH + 1.5 g · L-1 PVP,增殖系数为3.47,苗高为3.32 cm。(5)适宜杂种胚培苗生根的培养基为:1/2WPM + 2.0 mg · L-1 IBA + 0.05 mg · L-1 NAA,生根率为80%。 相似文献
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以阿月浑子杂种果实和人工授粉后120d的杂种幼胚为试材,对杂种果实生长发育规律及幼胚培养进行了研究,探讨了冷藏处理时间、不同光照条件和培养时间对幼胚萌发和成苗的影响。结果表明:阿月浑子人工授粉80d后,单果鲜重和PF值仅为1.27g和0.24;授粉后100d,单果鲜重和PF值为1.57g和0.43;授粉后120d,单果鲜重和PF值为2.81g和0.80;3种冷藏处理中,以冷藏处理90d时幼胚萌发及生长效果最好,幼胚萌率为91.67%,平均真叶数为6.09个,平均苗高为4.14cm;在培养方式上,以黑暗处理后培养20d效果最好,幼胚萌发率为86.67%,平均真叶数为5.38,平均苗高为4.23cm。 相似文献
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低温胁迫对黄连木抗寒生理指标的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
以黄连木1年生休眠枝条为试材,研究了冷冻处理条件下枝条内细胞超氧化物歧化酶(SOD)和过氧化物酶(POD)活性,丙二醛(MDA)、可溶性蛋白、可溶性糖含量以及枝条相对电导率的变化。结果表明:随着处理温度降低,1年、2年生黄连木枝条内SOD和POD酶活性均呈现先升高后下降的趋势;MDA、可溶性蛋白和可溶性糖含量随温度降低逐渐升高;相对电导率随处理温度降低呈“S”形上升。1年、2年生黄连木枝条的低温半致死温度(LT50)分别为-24.88℃、-26.58℃。 相似文献
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阿月浑子大、小孢子的发生及雌、雄配子体发育 总被引:1,自引:0,他引:1
利用常规石蜡切片技术,对阿月浑子的大小孢子发生及雌雄配子体发育过程进行观察,探讨其发育过程中是否存在生殖障碍。结果表明:(1)花药壁由外向内分别为表皮、药室内壁、中层和绒毡层。绒毡层类型为腺质绒毡层。(2)小孢子母细胞减数分裂过程中的胞质分裂方式为同时型,小孢子四分体排列方式为左右对称型。(3)成熟花粉粒为2–细胞型,具有3个萌发孔。(4)子房具有1个胚珠,基生胎座,双珠被,厚珠心,倒生型;胚囊发育类型为蓼型。(5)雌配子体发育过程存在部分胚珠退化现象。 相似文献
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植物生长调节剂对大花萱草分蘖能力的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以大花萱草霞光、粉红宝、金红星品种为材料,采用单芽蘸根盆栽方法,研究了NAA (300,500,800 mg·L~(-1))、6-BA(100,200,400 mg·L~(-1))、IBA(300,500,800 mg·L~(-1))、NAA×IBA(300×300,500×500,800×800 mg·L~(-1))对大花萱草分蘖能力及成活率的影响。结果表明,6-BA对大花萱草分蘖能力有着极显著的影响,6-BA 200 mg·L~(-1)对霞光分蘖效果最佳,增殖系数为4.67;6-BA 400 mg·L~(-1)对粉红宝分蘖效果最佳,增殖系数为3.11;6-BA 400 mg·L~(-1)对金红星分蘖效果最佳,增殖系数为2.46。且大花萱草成活率与4种植物生长调节剂有关。 相似文献
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基于全卷积网络的土壤断层扫描图像中孔隙分割 总被引:5,自引:5,他引:0
针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图像为研究对象,通过卷积和池化运算输出不同尺度的孔隙特征图;将孔隙的深层特征和浅层特征相融合,采用上采样算子对融合特征进行插值操作,从而输出孔隙的二值图。与大津法、分水岭法、区域生长法和模糊C均值聚类法(Fuzzy C-means,FCM)4种常用孔隙分割方法的对比结果表明,FCN法在低,中,高3种孔隙密度的土壤图像中优于其他4种方法。FCN法的平均分割正确率为98.1%,比4种常用方法分别高25.6%,48.3%,55.7%和9.5%;FCN法的平均过分割率和欠分割率分别为2.2%和1.3%,仅为次优方法(FCM法)的33.8%和23.6%。通过融合土壤孔隙结构的多重特征,FCN法能够实现土壤孔隙整体和局部信息的精准判断,为土壤学的研究提供了一种更加智能化的技术手段。 相似文献
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