宿根花卉的特点及其在园林中的配置

根据宿根花卉种类繁多、色彩丰富、生长稳定、抗逆性强的特点,其在园林中的配置,宜于建花坛、花境,也可群植,与背景树相结合,还可作地被植物代替草坪,也可建单类花卉园.     

节能日光温室光照强度的分布及其变化

在充分考虑了温室结构和植株生长影响的基础上,对日光温室光照强度的变化规律进行了研究,得到的主要结论如下:冠层上部辐射强度的南北差异比东西差异大;冠层下部光照条件东西差异明显,南北差异不大。总体上讲,辐射强度上下差异比南北差异明显。     

土壤养分数据几种特异值处理方法的比较

利用贵州省平坝县马场镇栗木村的13项土壤养分测试数据,对比分析了3σ准则、估计邻域法、影响系数法、邻近点数据比较法4种识别与处理特异值方法的优劣。结果表明:将3σ准则与邻近点数据比较法相结合,对土壤养分测试数据进行特异值处理获得了较好的效果,对提高地质统计学研究结果的精度有积极的作用。     

绿竹种源含水率变异研究

分别年龄(1a、2a、3a)和地上部分不同器官(叶、枝、秆)及地下部分,对福建省不同绿竹种源在试验点的标准竹的含水率变化情况进行测定,结果表明:各绿竹种源的不同器官含水率有差异,漳州试点各器官(枝、秆)平均含水率均稍小于永安试点,而竹叶则漳州试点稍高于永安试点。不同年龄含水率变化趋势为随着年龄的增长,各器官含水率不同程度地下降。绝大多数种源地下部分含水率大于地上部分,其比值最高可达1.25倍(永安1a①号种源),少数略低于地上部分(永安3a④号、漳州3a③号种源等)。不同种源地下部分含水率的绝对值较接近,种源间差异较小。     

2017-2018年吉林部分地区规模化猪场猪细环病毒的遗传变异分析

为了解猪细环病毒（Torque teno sus virus, TTSuVs）在吉林部分规模化猪场的流行及其遗传变异情况。本研究对2017-2018年间,来自吉林地区10家规模化猪场的574份血清样本进行TTSuVs流行情况调查。并根据收地点,对20株TTSuVs进行ORF1全基因序列扩增及遗传变异性分析。结果显示：TTSuV1感染率为35.0%;TTSuV2感染率为63.2%;TTSuV1与TTSuV2混合感染率为30.3％;10株TTSuV1测序株之间的核苷酸同源性为75.7%-94.7%,氨基酸同源性为48.1%-88.2%;10株TTSuV2测序株之间的核苷酸同源性为77.5%-93.7%,氨基酸同源性为70.6%-87.4%;且吉林地区流行的TTSuV1均属于TTSuV1-lb型,而TTSuV2流行情况较为复杂,各种亚型均有涉及。     

日粮中添加植物多酚调控肉色稳定性的作用机制

肉色是衡量肉品质的重要感官指标,直接影响消费者的购买意愿。植物多酚是天然的抗氧化剂,日粮添加植物多酚可通过影响肌红蛋白氧化还原状态、脂质氧化程度及肌纤维类型来改善肉色及其稳定性。为进一步明确日粮中添加植物多酚调控肉色的作用机制,本文对植物多酚介导肉色稳定性的信号途径进行了综述,以期为今后通过在日粮中补充植物多酚调控机体抗氧化能力、促进肌纤维类型转化进而改善肉色提供理论依据。     

桑树花青素合成酶(ANS)基因的克隆及在2种果色桑树中的表达特征

花青素合成酶(anthocyanidin synthase,ANS)是植物花青素生物合成途径末端的关键酶,催化无色花色素到有色花色素的转变。从广东桑品种粤椹大10中克隆得到一条ANS序列,其ORF为1 077 bp,编码358个氨基酸,预测蛋白质分子质量为41 kD,等电点为5.62,具有2-酮戊二酸双加氧酶的保守结构域。多重序列比对表明物种间的ANS序列高度保守,系统进化树中桑树ANS与芍药科、芸香科、葡萄科等植物的同源序列聚在一个类群上。RT-PCR检测桑树ANS在结紫色果的粤椹大10的幼叶和桑椹中特异性表达,并且随着果色加深其表达水平呈上升趋势,而在结白色果的桑品种珍珠白的幼叶和桑椹中检测不到ANS的表达,暗示桑树ANS在桑椹的颜色形成中起到重要作用。     

青海黑小麦种皮色泽的初步遗传分析

为了解黑粒小麦种皮色泽的遗传特性,配制了青海黑小麦与2个红粒小麦品种及2个白粒小麦品种的正反交共8个杂交组合,观察了F1、F2植株上籽粒种皮色泽的表现.分析结果表明,籽粒种皮黑色为细胞核遗传,黑种皮对红种皮和白种皮呈显性.黑粒与红粒杂交F2分离符合9黑:7红,说明黑种皮受2对显性互补基因控制;黑粒与白粒杂交F2分离呈13黑:3白和55黑:9白两种模式,说明黑粒与白粒之间存在2～3对基因的差异,其中有1对起抑制作用.最后就黑粒小麦新品种选育作了探讨.     

基于改进的PSO进化神经计算进行苹果颜色快速分级

为克服在苹果颜色分级中存在的速度慢、误差大等缺点,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种新颖、快速的智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征;然后采用改进的带自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络结构,最后用训练好的神经网络进行苹果颜色分级。实际应用表明该方法切实可行且效果显著,不仅分级速度快,而且分级正确率高达98%以上。