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81.
浸提法测定玉米叶绿素含量的改进 总被引:10,自引:1,他引:10
以玉米叶片为试材,研究了8种不同有机溶剂浸提液提取叶绿素的效率及低温冷冻对叶绿素提取的影响。试验中采用叶绿素仪先预叶片;冷冻—高温快速浸提试验,采用先称取样品,后冷冻方式。结果表明:室温(25℃)下,浸提法要优于研磨法,混合液浸提叶绿素比单独用丙酮或乙醇浸提快,其中丙酮∶乙醇=2∶1的浸提液浸提速度快而稳,是试验中最佳的叶绿素提取方法。最佳浸提时间在浸提16h时。叶片冷冻处理后,快速浸提能够缩短叶绿素浸提时间。由于受光照、高温的影响,测定值普遍较低。 相似文献
82.
大豆异黄酮是苯丙氨酸代谢途径中合成的一类次级代谢产物,在苯丙氨酸代谢途径中,苯丙氨酸解氨酶(PAL)是关键酶和限速酶。本课题组前期研究发现PAL基因的相对表达量与大豆异黄酮含量具有明显的协同增减趋势,并且在PAL基因家族成员时空表达模式分析中发现,PAL2-3(XM_003542493)是PAL基因家族中相对表达量较高的主要表达成员之一。本试验首先通过克隆大豆中PAL2-3基因;然后构建pCAMBIA3301-GmPAL2-3植物过表达载体,将构建好的pCAMBIA3301-GmPAL2-3表达载体重组质粒转化到根癌农杆菌EHA105中;采用农杆菌介导的大豆子叶节转化体系获得转化植株,并对T1代转化植株进行PPT检测,外源标记基因Bar检测以及荧光定量PCR检测,对转基因阳性植株进行大豆籽粒异黄酮含量的测定。结果表明T_1代转基因植株中PAL2-3基因的表达量是对照的5.11~11.24倍,总异黄酮含量最高的(2 587.63μg·g~(-1))是对照(1 616.90μg·g~(-1))的1.6倍。因此在大豆中过量表达PAL2-3基因可以提高大豆籽粒中异黄酮含量。 相似文献
83.
为充分保证种子烘干质量和发芽率,避免种子烘干效率低、人为操作失误等问题,采用研华ADAM4000系列数据采集模块,设计了基于组态王6.53的玉米果穗烘干监控系统,实现了对影响玉米果穗烘干质量的温度、压力数据的采集、处理和监控。在工控机上使用组态王实现了对数据分析处理、故障报警等功能,为提高果穗烘干质量提供了技术保障。应用情况表明,系统运行稳定可靠,人机界面友好,能够满足监控系统实时性、可靠性的要求。 相似文献
84.
为了筛选细菌的疫苗候选蛋白,本实验根据课题组前期的研究,挑选了2个嗜水气单胞菌外膜蛋白(A0KLQ6和A0KH89),以A0KHR9(OmpAII)为对照,通过比较外膜蛋白与碳纳米管载外膜蛋白通过腹腔注射与浸泡免疫模式,比较和评价斑马鱼的免疫反应与免疫保护效果。结果显示,腹腔注射组和浸泡组与普通蛋白组对比,碳纳米管载蛋白能够显著提高斑马鱼免疫相关基因表达量。腹腔注射组在5μg剂量下免疫A0KHR9、A0KLQ6和A0KH89蛋白分别获得61.60%、 65.39%和84.96%相对免疫保护率(relative immune protection rate,RPS),在5μg剂量下免疫碳纳米管载蛋白SWCNTs-A0KHR9、SWCNTsA0KLQ6和SWCNTs-A0KH89分别获得68.10%、77.50%和90.43%的RPSs。浸泡组在40 mg/L剂量下免疫A0KHR9、A0KLQ6和A0KH89蛋白分别获得30.80%、25.85%和37.80%的RPSs,在40 mg/L最高剂量下免疫碳纳米管载蛋白疫苗SWCNTs-A0KHR9、SWCNTsA0KLQ6和SWCNTs-A0KH89分别获得63.60%、73.74%和68.49%的RPSs。研究表明,铁离子限制下嗜水气单胞菌外膜蛋白A0KLQ6和A0KH89等能够作为抗嗜水气单胞菌的亚单位疫苗候选蛋白,而单壁碳纳米管载蛋白通过注射免疫与浸泡免疫均能显著提升免疫疗效,是一种疫苗的适宜纳米载体。以上研究为寻找高效的嗜水气单胞菌亚单位疫苗候选蛋白及佐剂提供了理论依据。 相似文献
85.
华北平原农田生态系统碳过程与环境效应研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文总结了25年来针对华北平原小麦-玉米两熟系统,农田的碳循环对气候变化(温度升高)和管理措施(氮肥施入、秸秆还田和耕作方式等)响应机制的研究成果。自2001年起我们在中国科学院栾城农业生态系统试验站建立了3个长期定位碳循环试验:耕作试验、有机循环试验和增温试验,并完善了4种农田碳过程监测方法体系:隔离罐-碱液吸收CO_2法、静态箱-气相色谱法、涡度相关技术和浓度梯度法。量化了华北平原小麦-玉米两熟系统碳输入-输出的平衡,并对华北平原施氮农田土壤碳截留进行了再评价,指出秸秆还田下高水高肥的精细管理农田正在以77 g(C)·m~(-2)·a~(-1)的速度丢失碳;此外长期氮施入虽然显著增加0~100 cm土体的土壤有机碳含量,但同时会造成0~60 cm土体土壤无机碳含量显著降低。我们在对碳过程环境效应的研究中进一步指出:增温和施氮均会降低CH4汇强度,但对土壤呼吸无显著影响,这可能主要是由于试验增温诱发的土壤干旱抵消了土壤温度的部分影响和土壤呼吸对土壤温度升高的适应性造成的。我们对剖面土壤气体的研究表明施氮对剖面CH4和CO_2均无显著影响。进一步将静态箱法和浓度梯度法相结合的研究结果表明0~40cm土层是北方旱地无氮农田土壤CO_2产生和CH4吸收的主要发生层。 相似文献
86.
为了研究中试鼓泡流化床升温过程特性,试验以木屑为原料,处理量50kg/h的自供热中试鼓泡流化床为反应装置,采取3种不同的升温方式进行空气气化试验研究。升温过程分别采用木屑、木屑与木炭混合、木炭为加热原料,针对气化前期系统升温过程中的气化温度、焦油含量、气体品质及最小流化速度进行了研究。结果表明:采用纯木炭的升温方式效果较为理想;气化主反应区温度控制在900℃以上,温度及升温速率的提高有利于减少焦油生成量,实测焦油含量为1.15g/m3;空气气化时热值可达6.9MJ/m3;最小流化速度受床料粒径和升温速率影响。该试验可为自供热中试流化床试验平台的升温方式提供一种设备简单,操作方便、快捷,经济性好的新方法。 相似文献
87.
太阳能与发电余热复合沼气增温系统设计 总被引:2,自引:2,他引:2
为了实现大中型沼气工程在北方寒冷地区的应用推广。该文针对北方寒冷气候特点,以哈尔滨双城市沼气工程为例构建了1套太阳能-发电余热中温厌氧发酵增温系统,阐述了该增温系统的设计原理,并对沼气发酵热负荷、发电机组余热回收利用率、太阳能集热装置热效率等关键参数进行了理论计算。计算得出该沼气工程全年平均每日热量的损失为6659.2 MJ,太阳能-发电余热中温厌氧发酵增温系统全年平均每日集热量为7017.6 MJ。通过对增温效果与该工程的热量损失进行对比,表明12、1、2月份系统需沼气发电机组额外提供372.2、369.4、208.3 kWh电量增温,其余月份系统可以实现发酵工程每日热量损失的补充,保证该工程的稳定运行。在8月份对示范工程的一次发酵罐体进行了增温效果测试,表明该增温系统在28 d左右可将该发酵罐内物料温度提升到中温发酵水平。该文为北方寒冷地区大中型沼气增温保温设备的配套建设提供参考。 相似文献
88.
为改善大豆分离蛋白/海藻酸钠复合膜的耐水性,通过添加不同添加量(0、2%、4%、6%、8%、10%)硬脂酸制备大豆分离蛋白/海藻酸钠/硬脂酸三元复合膜,探究硬脂酸对大豆分离蛋白/海藻酸钠复合膜的机械性能、阻水性能和微观结构的影响,最终明确不同硬脂酸添加量对耐水性变化的影响规律。结果表明:与大豆分离蛋白/海藻酸钠二元复合膜相比,添加6%和8%硬脂酸后,复合膜的断裂伸长率、水蒸气透过率显著下降,并且对其含水率及水溶性也有显著影响。当硬脂酸添加量为8%时,三元复合膜的水蒸气渗透性最低,水蒸气透过系数为(2.95±0.49) g·mm/(m2·h·kPa),接触角最大,为91.68°±9.02°。通过傅里叶变换红外光谱和扫描电子显微镜分析可知,大豆分离蛋白和海藻酸钠通过共价交联形成网络结构,加入的硬脂酸则分布在网络结构的缝隙中,当硬脂酸添加量为8%时,膜的表面较为光滑平整,内部结构致密,能够形成良好的网络结构,键与键之间结合较强,能有效提高复合膜的阻水性能。 相似文献
89.
为解决现有马铃薯通风储藏库加湿系统选型参数标准模糊和加湿方式无法随库内环境参数变化进行自动调节等问题,设计了一套马铃薯通风储藏库自动加湿系统。在现有马铃薯储藏库基础上,考虑马铃薯生理特性,该加湿系统选择PLC S7-200为主控制器,并运用控制变量法进行试验设计,采用Origin数据分析软件对各影响因素与入口风速和相对湿度之间的关系进行单因素试验分析,研究加湿帘厚度、加湿泵功率和风机风速对储藏库加湿效果的影响。硬件选型试验表明,该储藏库的最佳参数组合为湿帘厚度45cm、加湿泵功率70W、风机风速16m/s,当风速达到16m/s时能够达到完全穿透效果。加湿系统应用试验证明,系统能够正常工作,并且将库内相对湿度维持在95%左右,储藏后马铃薯平均失重率为3.70%,满足马铃薯储藏的加湿需求,且系统可根据库内环境参数的变化进行相应调整,使马铃薯保持较充足的水分和较低的失重率,从而保证储藏库内环境适合马铃薯储藏。 相似文献
90.
为实现收获后含杂马铃薯中土块石块的快速检测和剔除,提出了一种基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法。YOLO v4模型以CSPDarknet53为主干特征提取网络,在保证检测准确率的前提下,利用通道剪枝算法对模型进行剪枝处理,以简化模型结构、降低运算量。采用Mosaic数据增强方法扩充图像数据集(8621幅图像),对模型进行微调,实现了马铃薯中土块石块的检测。测试表明,剪枝后模型总参数量减少了94.37%,模型存储空间下降了187.35 MB,前向运算时间缩短了0.02 s,平均精度均值(Mean average precision, mAP)下降了2.1个百分点,说明剪枝处理可提升模型性能。为验证模型的有效性,将本文模型与5种深度学习算法进行比较,结果表明,本文算法mAP为96.42%,比Faster R-CNN、Tiny-YOLO v2、YOLO v3、SSD分别提高了11.2、11.5、5.65、10.78个百分点,比YOLO v4算法降低了0.04个百分点,模型存储空间为20.75 MB,检测速度为78.49 f/s,满足实际生产需要。 相似文献