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转基因水稻外源基因的遗传和表达初步研究 总被引:13,自引:0,他引:13
将天蚕抗菌肽B基因应用基因枪法导入水稻TN1发芽肿胚,获得转基因植株2株,转基因水稻T1-T5 5个世代不同株系,对bar基因、抗菌肽基因的遗传和表达进行初步研究。结果表明:转基因后代株系bar^R:bar^S在部分符合3:1分离比率。T1、T4转基因株系PCR、Southern印迹分析表明,T18株有抗菌肽B基因;T4仍有4个株系有抗菌肽基因,其他的株系基因丢失,T3 1个株系Northern印迹证明抗菌肽基因在RNA水平有表达;抗菌肽B转基因水委对白叶枯病的抗病性有提高,抗性能传递到高世代,在T3得到抗病性提高的株系。 相似文献
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根据水压传动的特点,分析了配流盘设计的合理方法,并对所研发泵的配流盘进行参数计算和分析,指出设计时应注意的问题。 相似文献
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针对甘蔗横向种植机的施肥机构由于肥料潮湿结块易堵塞等问题,该研究对施肥机构进行电液传动与控制改造,构建了一套基于粒子群(Particle swarm optimization,PSO)-前反馈(Back Propagation,BP)神经网络预测的施肥监控系统。以施肥马达的压力、转速及肥料箱中肥料量为输入参数,将施肥机构的工作状态(空载状态、正常状态、重载状态、堵塞状态)作为输出,通过BP算法建立输入与输出之间的映射关系,并用PSO算法优化BP算法的权值与阈值,相比未优化BP算法,优化后的工作状态预测准确率由97%提高到99%。以识别施肥机构工作状态响应准确率以及重载状态下堵塞预防概率为试验指标进行车间试验,结果表明:工作状态响应识别准确率为89%;重载状态下,控制系统控制施肥马达正反转并消除堵塞的概率为87.5%。在田间试验中,监控系统能准确预测施肥机构的重载状态并自动执行防堵控制指令,没有出现堵塞故障。该施肥防堵塞监控系统无需上位机,能够满足复杂多变工况下施肥机构的工况预测及防堵控制要求,可为其他施肥机构的自动化改造提供参考。 相似文献
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为解决甘蔗机械化收割时存在破头率和含杂率高等问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的甘蔗收割质量预测模型。分别利用粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)对LSSVM模型进行优化,采用平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)作为评价指标对其进行选优,结果发现采用PSO-LSSVM模型对甘蔗破头率进行预测时,MAE值为0.168 75,MSE值为0.027 55;对甘蔗含杂率进行预测时,MAE值为0.107 5,MSE值为0.024 43,相比于其他模型预测效果更好。在LabVIEW软件中选择PSO-LSSVM预测模型为系统提供算法支持,结合MySQL数据管理软件开发甘蔗联合收割机关键部件运行参数决策支持系统,并进行田间机收试验。结果表明:该系统可以实现甘蔗收割质量影响因素分析、甘蔗收割质量预测、甘蔗关键部件运行参数决策支持等功能。采纳系统决策建议后,甘蔗宿根的破头率从9.02%下降到5.76%,含杂率从8.74%下降到4.94%,甘蔗收割质量提升,为提高甘蔗机械化收割质量提供一种可行方案。 相似文献
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甘蔗联合收割机由于执行元件的复杂性及液压系统负载的多变性,在作业过程中造成了大量的液压能损失现象.为改善收割机的节能性,在对负载敏感系统的工作原理进行分析的基础上首次提出了将负载敏感技术应用于甘蔗联合收割机的节能观点,并为其负载敏感系统匹配了相关参数.基于AMESim平台的静、动态仿真结果表明,在系统压力达到调压阀设定压力之前,系统的流量仅取决于流量阀的开口而与负载无关,负载敏感阀将根据流量阀的开口自动调节变量泵的排量.在系统压力达到调压阀设定压力之后,系统压力仅取决于调压阀的设定值,而与负载无关,此时负载敏感阀将自动调节变量泵的排量使其恰好与负载的需要相适应,控制过程的压力损失小于1 MPa,从而大大减小了甘蔗联合收割机的液压能损失. 相似文献
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由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。 相似文献