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.     

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。     

复合型霉菌毒素脱毒剂对海兰褐蛋鸡生产性能、蛋品质及血清生化指标的影响

试验旨在研究添加复合型霉菌毒素脱毒剂对饲喂霉变饲料的蛋鸡生产性能、蛋品质和血清生化指标的影响。将420日龄的600只海兰褐蛋鸡随机分为5组,每组5个重复,每个重复24只。空白对照组(Ⅰ组):饲喂正常玉米日粮;阴性对照组(Ⅱ组):饲喂用50%霉变玉米替代正常玉米的日粮;试验Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ组,饲喂在阴性对照日粮的基础上添加复合型霉菌毒素脱毒剂,添加量分别为1.0‰、2.0‰和4.0‰。结果表明:(1)与空白对照组相比,霉菌毒素显著降低蛋鸡产蛋率、显著提高日耗料量、料蛋比和破软壳率;与阴性对照霉菌毒素组相比,2.0‰和4.0‰复合型霉菌毒素吸附剂组可显著提高蛋鸡产蛋率、显著降低日耗料量、破软壳率和料蛋比,其中以4.0‰添加量组效果最优。(2)与空白对照组相比,阴性对照饲喂霉菌毒素日粮蛋壳厚度、蛋壳强度和蛋黄色泽分别降低19.44%、16.29%和20.50%,差异均显著(P<0.05)。与阴性对照组相比,2.0‰和4.0‰复合霉菌毒素吸附剂添加量组蛋壳厚度分别提高20.69%和27.59%、蛋壳强度分别提高17.79%和15.77%、4.0‰添加量组蛋黄色泽提高19.00%,差异均显著(P<0.05)。(3)与空白对照组相比,霉菌毒素显著提高了血清中ALT、AST和ALP含量。4.0‰复合型霉菌毒素脱毒剂组谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)和碱性磷酸酶(ALP)分别降低25.04%、16.19%和17.46%,差异均显著(P<0.05)。由此可知,霉变饲料中添加该复合型霉菌毒素脱毒剂能够提高蛋鸡生产性能、改善蛋品质及减轻毒素对肝脏的损伤,综合比较以试验Ⅴ组4.0‰添加量时效果最优。     

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。     

饲料中无机元素分析方法研究进展

饲料中所含的无机元素对动物生长具有重要意义。在饲料中过量添加无机元素会导致环境污染问题,也会通过食物链最终危害消费者的身体健康,因此,对饲料产品中的无机元素进行检测和动态监控尤为重要。综述了近年来饲料中无机元素含量检测主要应用的前处理方法及其含量检测技术,分析了不同前处理方法和含量检测技术的优点和不足,以期为饲料中无机元素分析方法的科学、合理应用提供参考。