农产品质量安全检测对现代农业发展的作用分析

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。     

烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物检测方法研究进展

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。     

牦牛源正呼肠孤病毒2型的检测和分离鉴定

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。     

玉米转基因成分的检测探讨

本文以实时荧光PCR检测技术为例,对于玉米转基因成分进行分析.在具体处理中,会组建实验来完成阳性质粒、调控元件、目的基因、标记基因等内容的检测,从而积累有价值的数据信息,为后续同类型检测活动的顺利开展奠定基础.     

抗青枯病花生种质资源的鉴定与筛选

为筛选适宜河南省信阳市种植的抗青枯病花生品种,对27份花生品种青枯病田间病圃进行鉴定,计算其发病率和病情指数,从而进行抗病性鉴定和筛选。结果表明,27个供试品种中,中高抗品种共10个占总数的37%,3个品种类型各筛选出2个抗病品种。6个抗病品种发病规律表明,7天和14天病情指数增长较快,21天后基本无变化。高油型花生‘远杂9102’和‘信花425’,高油酸型花生‘信花14号’和‘驻花11号’,普通型花生‘远杂21号’和‘豫花149号’为适宜信阳种植的抗病品种。     

不同辣椒种质对象耳豆根结线虫的抗性评价

近年来象耳豆根结线虫的危害日益严重.为筛选抗象耳豆根结线虫的辣椒种质,本试验利用种属特异性引物对根结线虫病原物开展分子鉴定,确定为象耳豆根结线虫.接着采用室内人工接种法,对10份一年生辣椒种质和10份中国辣椒种质进行象耳豆根结线虫抗性鉴定,计算根结指数和卵粒指数,并通过比较隶属函数,发现其中3份辣椒种质对象耳豆根结线虫表现为高抗,抗病性最强的是L518M和L525-1M,L42M次之;10份表现为中抗;7份表现为感病,抗病能力最弱的是L69-1M;未发现免疫品种.本研究发现中国辣椒种质的抗病性整体高于一年生辣椒,是重要的抗病种质来源,可用于象耳豆根结线虫抗病育种和后续抗病机理的研究.     

无公害农产品(渔业产品)检测目录评估分析

随着经济的快速发展,我国的无公害农产品事业也进入新的发展阶段。文章通过探讨无公害农产品(渔业产品)检测目录的提出背景、内容、评估手段等,对我国无公害农产品(渔业产品)检测目录的内容变化进行了详细的比对分析,旨在为我国无公害农产品的管理和控制提供技术支撑。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

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。