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猪流行性腹泻(PED)是由猪流行性腹泻病毒(PEDV)引起哺乳仔猪腹泻、呕吐、脱水和高致死率为主要特征的一种高度接触性肠道传染病.自1971年首次在英国和比利时报道之后,日本、韩国、加拿大、中国等世界各国相继报道了PED的发生[1-2].该病对全世界的养猪业造成了严重的经济损失.PEDV属于套式病毒(Nidovirales)冠状病毒科(Coronauiridae)冠状病毒属(Coronauirus),基因组核酸为单股正链RNA,有侵染性,长约28 kb[3].病毒颗粒呈球状,有囊膜和纤突,核衣壳呈螺旋状对称[4].1988年瑞士的首次报道PED病毒在Vero细胞上培养获得成功之后,我国的学者也先后在PK-15、Vero、ST等细胞上进行了该病毒分离的报道. 相似文献
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猪流行性腹泻病毒的分离鉴定及其M蛋白截段基因编码氨基酸的生物学分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用PK-15细胞从四川省某猪场发病死亡的7日龄仔猪肠系膜淋巴结和脱落的肠黏膜材料中分离获得1株病毒,PCR检测证实为猪流行性腹泻病毒,命名为SC-405.对其M截段基因克隆后进行测序,结果显示该基因长664bp,编码221个氨基酸;序列分析并通过NCBI做序列比对,与其他已知的GenBank公布的序列同源性为97%~99%;氨基酸序列有突变,同源性为95%~99%;系统进化树表明该病毒跟序列号为AEQ29504、ACA81419、AEE38481序列的亲缘关系比较近;用DNAStar Protean模块对该基因编码的蛋白进行主要的抗原指数、二级结构、蛋白质骨架柔性、表面可及性等参数进行预测,并在线预测该蛋白的亲水性及跨膜区,确定该截段基因的B细胞抗原优势表位可能分布在Leu12-Asn14、Lys36、Trp100 Thr113、Val196-Asp202和Asp215-Glu217这些区段. 相似文献
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加工番茄是新疆巴州地区农业红色产业之一,为了推广加工番茄绿色生产栽培技术,使番茄制品达到绿色食品标准。2016年巴州申报实施《绿色农产品加工番茄生产技术推广》科技兴农项目。通过推广早熟品种(屯河8号、石番15号、亨氏2206)、中晚熟品种(屯河41、屯河46、VIF3155等)搭配种植模式,推广育苗移栽、膜下加压滴灌、测土配方施肥、病虫害综合防治、机械移栽、机械采收等集成技术及订单运作模式,项目实施面积11 920 hm~2,完成计划的119.2%。单产7 472.84 kg/666.7 m~2,较2015年单产7 000 kg/666.7 m~2增加472.84 kg/666.7 m~2,增产6.75%,总产量133.61万t,总增产8.45万t,按0.39元/kg计算,总产值52 109.6万元,共增产值3 297.2万元。通过本项目实施,建立了加工番茄绿色、标准化生产示范体系和技术推广服务体系;推进了巴州加工番茄绿色标准化生产,新品种新技术推广应用。由于实行绿色标准化生产技术,加工番茄品质得到改善,茄果品质优良,单果重40~80 g,番茄红素9~12 mg/100g,色差2~3°,可溶性固形物4%~5%,果实商品合格率95%以上,平均出酱率达1:6~1:7。圆满完成了项目计划各项任务指标,取得了显著的经济效益、社会效益和生态效益。2017年、2018年在完成此项目的基础上对项目取得的成果进行了推广应用,取得了一定的成效。 相似文献
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作为城市生态环境建设的重要组成部分,园林绿化工程对于改善城市精神面貌以及提高人们生活质量有着重要影响。而在园林绿化工程建设过程中,苗木栽培管理是非常重要的一个施工环节。针对园林绿化施工过程中苗木栽培管理进行研究与分析,论述了苗木栽培管理的原则与管理流程,并提出了提升苗木栽培管理水平的措施,希望促进园林绿化工程的发展,推动我国城市生态文明建设。 相似文献
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混合所有制经济领域向教育领域迁移能有效的推动校企合作深度,为现代社会经济转型与升级培养高质量的技术技能型合格人才提供条件,又解决当代就业人质量差而无法就业的困难。混合所有制迁移教育领域,教育领域应该办成国有资产控股的职业教育,绝不能办成以盈利为目的的产业,文章就是从其内涵建设方面进行研究。 相似文献
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基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步提升遥感图像的分类精度,笔者提出了一种基于深度学习特征和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像分类模型。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特点,运用旋转、剪裁等方法对原始的遥感图像进行数据扩增;然后,将扩增数据按照种类随机地分为训练集和验证集两部分测试集,并使用训练集和验证集训练改进的针对遥感图像分类问题的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中的参数,进而在训练好的CNN模型上提取第一部分测试集的深度学习特征;最后,使用第一部分测试集的深度特征训练多分类SVM,并对第二部分测试集图像进行分类验证。实验采用NWPU-RESISC45公共数据集对本研究模型精度进行验证,与现有的遥感图像分类方法相比较,实验结果表明,提出模型的总体分类精度有明显提升,从而验证了方法的有效性和实用性。 相似文献
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