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1.
2.
通过对牛次级卵泡和三级卵泡前期生长发育的组织学研究 ,探讨了次级卵泡和三级卵泡前期的生长发育规律。结果表明 :在卵泡生长发育过程中 ,卵泡颗粒细胞层数达 5~ 6层时 ,开始出现不连续卵泡腔 ;其层数在 8层以上则以连续腔为主 (占 94 .74 % ) ,连续腔出现最多的层数为 8~ 16层 (占 84 .2 1% )。次级卵泡在颗粒细胞层数达到 3~ 4层时 ,已形成完整的透明带 ,颗粒细胞层数达到 5层时 ,透明带增厚。随着颗粒细胞层数的增多 ,卵泡直径和卵母细胞直径均增大。次级卵泡卵母细胞直径的增长和卵泡直径增长速度基本接近 ;而进入有腔卵泡阶段 ,卵母细胞直径的增长速度相对于其卵泡直径的增长缓慢。次级卵泡颗粒细胞层数在 2~ 5层 ;颗粒细胞层数达 5层之后进入三级卵泡初期阶段 相似文献
3.
4.
从罹病的马唐(Digitaria sanguinalis)植株上分离得到1株病原真菌NBERCH56,鉴定为Alternaria perpunctulata,其发酵液对马唐幼苗的生长具有明显的抑制作用。为明确菌株NBERCH56的活性物质基础,对其次级代谢产物进行研究,通过菌株大量发酵,经提取和制备高效液相色谱分离纯化得到3个化合物,经LC-MS以及NMR鉴定为Curvulin(1)、Alternariol(2)和Zinniol(3)。研究首次发现真菌Alternaria perpunctulata具有除草活性,并首次对该菌产生的次级代谢产物进行了分离鉴定。 相似文献
5.
【目的】探索鱼腥草(Houttuynia cordata Thunb.)中是否存在产槲皮素的内生真菌。【方法】采用组织块法对鱼腥草内生真菌进行分离培养,分离纯化后收集菌丝利用薄层色谱(TLC)和高效液相色谱(HPLC)检测其代谢产物中的槲皮素,并分析其产量。采用形态学和内部转录间隔区(internal transcribed spacer,ITS)序列分析鉴定产槲皮素的内生真菌。【结果】从鱼腥草不同部位共分离得到9株内生真菌,其中由根中分离得到的菌株YXC-G1具有产生槲皮素的能力,为笋顶孢属(Acrostalagmus sp.)真菌,菌丝中槲皮素的含量为8.296 mg/g。【结论】从鱼腥草根部分离到1株产槲皮素的内生真菌YXC-G1,其可作为生产槲皮素的备选菌株。 相似文献
6.
饲料和饲料原料中常见的霉菌有曲霉菌属、青霉菌属、镰刀菌属、麦角菌属的霉菌。在适宜条件下,这些霉菌就大量迅速繁殖,引起饲料及其原料的发热、发霉变质,影响饲料品质,同时在饲料及原料中产生有毒的次级代谢产物霉菌毒素,如黄曲霉毒素、烟曲霉毒素、呕吐霉素、赭曲霉毒素、T-2毒素、F-2霉素、麦角毒素等,对水生动物及其产品产生危害。 相似文献
7.
为了探究长江十年禁渔后安庆江段刀鲚的生境履历,利用X射线电子探针微区分析技术研究安庆江段不同类型长颌刀鲚(Coilia nasus)和短颌刀鲚的耳石Sr和Ca微化学特征。结果显示,根据耳石Sr/Ca值的变化值将安庆江段的短颌刀鲚分为2类,一类是其比值为一直小于3.0的低值,表明其纯淡水的生境履历;另一类是其比值不仅有小于3.0的低值区,还有大于3.0的高值区(小于7.0),表明其不仅有淡水的生境履历,还有高盐度的河口半咸水生境履历。长颌刀鲚的耳石Sr/Ca值均具有小于3.0的低值区和大于3.0 (甚至大于7.0)高值区的显著波动,表现为典型的淡水、河口半咸水及海水的溯河洄游型生境履历,Sr含量面分析图谱也可印证上述结果。本研究表明,长江安庆江段刀鲚群体组成较为复杂,同时存在溯河洄游型、淡水定居型短颌刀鲚和溯河洄游型长颌刀鲚3种生态表型个体。 相似文献
8.
饲料和饲料原料中常见的霉菌有曲霉菌属、青霉菌属、镰刀菌属、麦角菌属的霉菌。在适宜条件下,这些霉菌就大量迅速繁殖,引起饲料及其原料的发热、发霉变质,影响饲料品质,同时在饲料及原料中产生有毒的次级代谢产物霉菌毒素,如黄曲霉毒素、烟曲霉毒素、呕吐霉素、赭曲霉毒素、T-2毒素、F-2霉素、麦角毒素等,对水生动物及其产品产生危害。 相似文献
9.
针对现有目标检测模型在自然天气环境下肉牛行为识别易受复杂背景干扰及模型参数量、计算量、权重文件占用内存较大等问题,该研究提出基于自动化场景区分的轻量化肉牛多行为识别方法。首先,通过FasterNet模型自动区分天气场景。其次,对YOLOv8s网络进行轻量化设计改进,在Backbone端更换FasterNet 轻量级模型主干,结合尺度内特征交互AIFI,捕获重要特征信息;利用加权双向特征金字塔BiFPN作为Neck端网络,选择特征提取网络C2f-Faster作为节点,缩减卷积过程中参数量和计算量的同时提高模型精度,使其更适用肉牛行为识别及后期的部署。然后,使用MPDIoU 函数,解决肉牛交叉遮挡等局限性问题。最后,设计系统可视化界面,以图像和视频形式输入模型,借助可视化系统完成对肉牛行为识别效果展示。试验结果表明,FABF-YOLOv8s(FasterNet、AIFI、BiFPN、C2f-Faster,FABF)模型在肉牛行为数据集上,相较于YOLOv5s、YOLOv7和原YOLOv8s模型的mAP@0.5分别提升了1.1、4.7、0.4个百分点,参数量和浮点数计算量分别减少59.48%和43.66%,降低到4.51M和16.0 GFLOPs。引入自然场景因素构建的FasterNet-FABF-YOLOv8s模型mAP@0.5达到了94.6%。研究表明,自动化场景区分下构建轻量化肉牛行为识别系统,可为农户监测肉牛健康状况以及自动化智慧养殖提供技术支持。 相似文献