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1.
农产品质量安全关系到现代农业的健康发展,而农产品检测技术、监管方法、实践措施更是改善农产品质量安全的重要环节。鉴于此,结合新疆阿阿勒泰地区农产品质量安全监督检测中心实践工作经验,进一步探讨了农产品质量安全检测对现代农业发展的作用,分析了现代农业发展中农产品质量安全检测宏观布局,同时总结了加强农产品质量安全检测促进现代农业发展的实践措施。 相似文献
2.
随着烷基酚聚氧乙烯醚这一类毒性非离子型表面活性剂的大量使用,开发其检测方法受到社会的普遍关注。本文概述了近年来烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留检测的前处理萃取方法和检测方法。前处理萃取方法主要包括索氏提取法、液-液萃取法、微波萃取法、超声萃取法、固相萃取和QuEChERS法等。色谱类检测方法主要包括HPLC法、GC法、LC/MS法和GC/MS法。本文介绍上述方法的检测原理、研究现状、实际应用情况并分析了各方法的优缺点,同时对烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留快速检测方法的发展趋势提出展望。 相似文献
3.
旨在调查川西北牦牛哺乳动物正呼肠孤病毒(MRV)的感染情况并分离病毒。采用RT-PCR方法,对采自川西北15个牧场的72份牦牛腹泻粪便样本和其中5个牧场的15份腹泻牦牛血清样本进行MRV检测,阳性样本进一步用分型PCR确定其血清型。结果显示,粪便样本中MRV检出率为20.83%(15/72),血清2型的比例为60%(9/15);血清样本中MRV检出率为40%(6/15),血清2型的比例为83.33%(5/6);未检测到其他血清型。成功地从腹泻粪便中分离到1株MRV血清2型毒株(TCID50为4×10-8.56·mL-1),并获得长度为23 587 bp的分离株全基因组,该分离株与中国猪源毒株的遗传关系最近;与GenBank中所有的MRV S1基因相比,该分离株有4个独特的氨基酸突变。本研究从牦牛中检测到MRV,并分离到1株牛源MRV血清2型毒株,为进一步研究MRV血清2型生物学特性奠定了基础。 相似文献
4.
食品安全与食品市场的稳定及繁荣具有密切相关联系,这是因为食品安全问题关于着农业营销的绩效。近年来,随着生活水平的提高,人们从以往追求"吃饱"演变为至今"吃好"和"吃健康",但随之而来的是食品安全事故发生率显著上升,例如2008年"三鹿奶粉事件"的发生,导致广大人民对婴儿奶粉行业产生了怀疑,甚至部分国民不再相信国产奶粉,通过各种渠道购买进口奶粉。 相似文献
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6.
转基因甘蔗BtG-2是利用农杆菌介导法把Cry1Ac-2A-gna融合抗虫基因导入‘新台糖22号’的转基因甘蔗株系,具有良好的抗虫特性和农艺性状。为了明确转基因甘蔗BtG-2的分子特征及其检测方法,推进其生物安全性评价工作,以BtG-2的T2代为研究材料,利用Southern杂交检测外源基因在转基因甘蔗基因组内的拷贝数;利用染色体步移技术分离外源基因在甘蔗基因组中插入位点的侧翼序列,并建立了该转化体高效灵敏的特异性PCR检测方法。结果表明:Southern杂交检测证明外源T-DNA以单拷贝方式插入BtG-2株系;经过3次的热不对称巢式PCR扩增,获得外源基因T-DNA左边侧翼序列984 bp和右边侧翼序列705 bp;以这2个序列和相应的T-DNA的左右端序列分别设计3对检测引物对,建立了BtG-2株系的转化事件特异性PCR检测方法,扩增效率最高的引物对LS011/LA451和RS160/RA588分别扩增到440 bp和428 bp的特异片段。其中T-DNA左侧设计的LS011/LA451检测引物对扩增的灵敏度高、特异性强,能够在甘蔗BtG-2基因组DNA相对含量为0.1%的模板中检测出转基因目的成分,相当于9个单倍体基因组拷贝数。本研究完成了转基因株系BtG-2的分子特征及其转化事件特异性检测,为该转基因甘蔗及其衍生产品的检测和身份识别提供技术依据。 相似文献
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8.
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近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献