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两种基因型黄瓜愈伤组织的诱导 总被引:1,自引:0,他引:1
以2个黄瓜品种"金谷六号"和"吉列168"的种子为试材,以子叶和下胚轴作为外植体进行离体培养,研究了不同培养基和激素浓度及配比对黄瓜愈伤组织诱导、不定芽分化的影响。结果表明:2种不同基因型的黄瓜均表现出较强的愈伤组织分化能力,下胚轴要优于子叶,不同激素配比组合对愈伤组织的形态影响较大,AgNO_3能有效抑制愈伤组织的玻璃化。2种黄瓜以子叶为外植体的最佳激素配比均为MS+0.5mg·L~(-1) 6-BA+0.10mg·L~(-1) IAA+1.0mg·L~(-1)AgNO_3;2种黄瓜以下胚轴为外植体的最佳激素配比均为MS+2.0mg·L~(-1) 6-BA+0.10mg·L~(-1)IAA+1.0mg·L~(-1) AgNO_3。该试验条件下不定芽的分化没有形成。 相似文献
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以圣女樱桃番茄为试材,通过对其子叶和下胚轴的离体培养,研究不同培养基和激素浓度及配比对愈伤组织诱导、不定芽分化及生根诱导的影响,以筛选最佳再生体系,并研究VC对番茄组培过程中褐化现象的影响。结果表明:诱导圣女樱桃番茄愈伤组织的最适培养基为MS+(0.2~0.4)mg/L IAA+2.0mg/L6-BA,不定芽分化的最适培养基为MS+0.1mg/L IAA+(1.0~3.0)mg/L 6-BA,诱导生根的最适培养基为1/2MS+0.1mg/L NAA;子叶为最佳外植体,其不定芽的分化速度、分化率及生长情况均优于下胚轴;在愈伤组织诱导培养基中添加10mg/L VC,能有效抑制褐化的发生。 相似文献
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煤矿突水是矿井生产过程中产生的自然灾害之一,而准确判别突水来源是突水防治工作的重要基础.以煤矿各含水层水化学成分的差异性为依据,选取K~++Na~+,Ca~(2+),Mg~(2+),Cl~-,HCO_3~-,SO_4~(2-)6个常量组分作为突水水源的判别因子.为克服Elman神经网络采用梯度下降法所带来的易陷入局部最小值的缺点,采用具有全局搜索能力的遗传算法(GA)通过选择、交叉和变异等步骤训练优化Elman神经网络,建立了收敛速度更快、泛化性更强的GA-Elman神经网络判别模型,结果表明:将具有全局寻优功能的GA和局部精确寻优的Elman神经网络相结合,克服了Elman神经网络初始权值与阈值的随机性、易陷入局部最优的缺点,能够提高Elman神经网络的判别输出精度,为准确、有效判别突水来源提供了可靠的决策依据;经过GA优化过的Elman神经网络在训练过程中的均方误差收敛速度、收敛精度都有很大的提高,在网络模型的判别输出上,判别结果更为稳定、泛化性更好,为该模型在其他领域的推广提供了一定的借鉴性;为进一步确保突水水源判别的准确性、有效性,在密切结合煤矿水文地质条件的前提下,应选取具有代表性和准确性高的水化资料,有效发挥该判别方法对煤矿水害防治及措施制定的指导作用. 相似文献
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