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1.
台是中国传统建筑类型中非常有代表性的一种。台能够使人产生独特的感觉,主要因为高起、容纳人、上部开敞、可赏景的特征,并由这些特征导致了人在台上空间与在其它园林空间类型感觉不同。这些特征导致人置身台面上会两有种独特的感觉,其一,更接近天,更远离人世;其二,获得了极不同的视高体验。台这种建筑形式在现代已经极少出现了,但是其能形成良好的空间感所具备的特征对我们空间营造的工作仍然有极大的借鉴意义。 相似文献
2.
牡丹5个管家基因的克隆及其在系统进化分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
利用RT-PCR技术从牡丹组7个野生种和1个栽培种中分别克隆得到泛素延伸蛋白基因(ubiquitin,UBI)、素环蛋白基因(cyclophilin,CYP)、肌动蛋白基因(Actin)、葡萄糖六磷酸脱氢酶基因(glucose-6-phosphate 1-dehydrogenase,G6PD)和β–微管蛋白基因(beta-tubulin,TUB)等5个管家基因的编码序列(coding sequence,CDS)。序列比对分析发现,5个管家基因序列均相对保守,其在牡丹7个野生种和1个栽培种中的保守性在99.04%~99.69%。利用5个管家基因分别构建了其在牡丹组8份材料中的系统进化树。5个系统进化树均将8份材料分成两组,即革质花盘亚组和肉质花盘亚组;由于5个管家基因核苷酸序列各自的保守性不同,在区分亚组成员间略有差异。综合分析5个管家基因构建的系统进化树可知,杨山牡丹(Paeonia ostii)和栽培牡丹(P.suffruticosa‘Luoyanghong’)常聚为一支,二者亲缘关系较近,因而推测杨山牡丹可能参与了栽培牡丹的形成;紫斑牡丹(P.rockii)和四川牡丹(P.decomposita)一直聚为一支,推测二者亲缘关系较近;黄牡丹(P.lutea)和紫牡丹(P.delavayi)一直聚为一支,推测这二者亲缘关系较近。狭叶牡丹(P.potaninii)与黄牡丹和紫牡丹分化较早,结合前人研究结果建议将狭叶牡丹作为一个独立的种。 相似文献
3.
4.
不同花色牡丹品种花瓣色素含量及成分分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以分属白、粉、红3个色系的6个牡丹品种花瓣为试材,采用薄层层析色谱法(TLC)、紫外-可见分光光度计(UV)和高效液相色谱仪-二极管阵列检测器(HPLC-DAD)研究不同花色牡丹品种花瓣中的色素含量,并进行了定性分析。结果表明:粉色和红色系牡丹中检测出2种花青苷,分别是矢车菊素-3,5-二葡糖苷和芍药花素-3,5-二葡糖苷,白色系牡丹中未检测到花青苷类物质,其中矢车菊素-3,5-二葡糖苷在粉色系牡丹中含量较高,而红色系中总黄酮和总花青苷的含量最高。 相似文献
5.
4个牡丹品种光合特性的比较研究 总被引:9,自引:0,他引:9
侯小改 《河南农业大学学报》2007,41(5):527-530
在田间栽培条件下,用英国C IRAS-1型便携式光合仪对4个不同株高牡丹品种的光合特性进行了比较研究.结果表明,4个牡丹品种净光合速率日变化均为双峰曲线,有明显的"午休"现象.在日变化及季节变化中,佛门袈裟的净光合速率显著地高于其他品种,其光合作用表观量子效率、羧化效率也最高.品种间光饱和点的差异不显著,但光补偿点则表现为佛门袈裟明显低于其他品种. 相似文献
6.
7.
芍药作为一种重要的花卉资源,在园林应用中有着非常广阔的前景。本文在讨论了芍药文化、生态习性及种质资源的基础上,提出了芍药专类园、芍药花台、芍药花带、芍药花境和庭院栽植五种园林造景应用形式,并进一步分析了芍药生态性景观、文化艺术性景观、多样性景观和季相景观的4种营建手法。 相似文献
8.
9.
以牡丹品种‘赵粉’为试材,采用RT-PCR和RACE方法从花瓣中获得1个牡丹APETALA2基因cDNA全长,命名为PsAP2,GenBank登录号为HM167511。序列分析结果表明:PsAP2全长2138bp,包含47bp的5'非编码区、557bp的3'非编码区和1个长度为1533bp编码510个氨基酸的开放阅读框。氨基酸序列分析显示该基因属于AP2家族。序列比对和系统进化分析表明,PsAP2与葡萄的亲缘关系最近,相似性达70%以上。相对荧光定量PCR分析表明,PsAP2在根、茎、叶和四轮花器官中均有表达。花瓣中的表达量最高,叶片中表达量最低。 相似文献
10.
光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型 总被引:2,自引:2,他引:0
为了进一步提高种子含水率的高光谱估算精度,该研究测定了156份油用牡丹种子的近红外吸收光谱及其对应的含水率值,分析了近红外吸收光谱、一阶微分光谱、水分吸收特征参数与含水率的相关关系,构建了基于特征波长吸收光谱、特征波长一阶微分光谱、水分特征吸收参数和BP神经网络的油用牡丹种子含水率估算模型,并对模型进行了验证;再结合一元线性回归(SLR,Single Linear Regression)、逐步多元线性回归(SMLR,Stepwise MultipleLinear Regression)、偏最小二乘回归(PLSR,Partial Least Squares Regression)模型与BP神经网络(BPNN,BP Neural Network)模型进行比较。结果表明:1)油用牡丹种子含水率的吸收光谱特征波长位于1 410、1 900、1990 nm,一阶微分光谱特征波长位于1 150、1 950、2 080 nm;2)以DF2080和AD2140为自变量建立的一元线性回归模型预测效果较优,在能够满足水分估算精度的情况下,是最优的选择方法。3)将优选的特征参数作为输入,实测含水率值作为输出,构建BP神经网络模型,其建模与验模R2分别为0.978和0.973,RMSE分别为0.22%和0.242%,而RPD值分别为6.478和5.889,与其他模型相比,BP神经网络模型的建模及预测精度均最高,是估算油用牡丹种子含水率的最优模型,其次为逐步多元线性回归模型。研究结果表明BP神经网络模型对种子含水率具有更好的预测能力,是估算油用牡丹种子含水率的有效方法。 相似文献