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试验旨在探究鸡腺苷琥珀酸裂解酶(adenylosuccinate lyase,ADSL)基因启动子区多态性及其与鸡肉冻藏新鲜度的相关性。以161只青脚麻鸡为研究对象,通过DNA混池测序法检测ADSL基因启动子区遗传变异。采用等位基因特异性PCR完成个体基因型分析,并分析了各基因型与鸡胸肌肉色、体重及胸肌冷冻60 d后新鲜度K值和pH的相关性。结果显示,在ADSL基因启动子区ATG上游1 670 bp处发现1个SNP位点(c.-1670 C>A),其AA基因型个体肌肉冷冻60 d后新鲜度K值(23.61%)极显著低于CA(33.00%)和CC(33.56%)基因型(P<0.01),即冻藏60 d后AA基因型个体肌肉较CA和CC基因型新鲜,CA和CC基因型间新鲜度K值差异不显著(P>0.05);各基因型间鸡体重、胸肌肉色及胸肌冷冻60 d后pH均无显著差异(P>0.05)。生物信息学预测发现,c.-1670 C>A导致ADSL基因启动子区转录因子结合位点的显著改变,该突变位点可能造成ADSL基因的表达差异。综上,ADSL基因启动子区c.-1670 C>A与青脚麻鸡胸肌冷冻60 d后新鲜度K值具有显著相关性,该位点可作为青脚麻鸡肉品新鲜度的候选分子遗传标记。 相似文献
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U型腔道式水稻精量穴播排种器设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
为适应常规水稻轻简化精量穴直播种植,通过简化排种装置,设计了一种U型腔道式水稻精量穴播排种器。基于稻种的物理机械特性与穴直播农艺要求,设计了一种充种口与投种口分开但相通的腔道式排种盘,构建了稻种充种、投种过程的力学模型,确定了排种盘的主要结构参数。以常规稻品种“黄华占”为试验稻种,借助高速摄像仪和JPS-12型排种器性能检测试验台,分别进行了型孔数、型孔长度、型孔宽度、型孔倾角和投种角对排种器精量排种性能和成穴播种性能影响的试验研究。高速摄像试验表明:当排种盘的型孔数为20、型孔长度为10.6mm、型孔宽度为7.6mm、型孔倾角为0°时,排种器精量排种性能较优,此时漏播率为0.40%,合格率为94.00%,重播率为5.60%,种子破损率为0.13%。排种器性能台架试验表明:投种角对穴径平均值和穴径合格率影响极显著,对穴距变异系数影响显著,适宜的投种角为28°~33°,此时穴径平均值不高于27.14mm,穴径合格率不低于96.67%,穴距平均值在理论穴距140mm左右,穴距变异系数不大于7.80%。田间试验表明:排种器的播种合格率为90.28%,漏播率为0.83%,重播率为8.89%,穴径平均值为46.71mm,穴径合格率为71.67%,穴距平均值为137.21mm,穴距变异系数为12.64%,满足常规稻大田精量穴直播的种植要求。 相似文献
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为提高樱桃谷鸭的选育效果,本研究测定了66只60日龄健康的樱桃谷鸭母鸭的体重、背部肤色及腹脂色性状,分析了樱桃谷鸭背部肤色与体重、腹脂色的相关性。结果显示:樱桃谷鸭体重与背部肤色、腹脂色无显著相关性(P>0.05);背部肤色L、a、b、C值与腹脂色a、b、C值具有显著相关性(P<0.05或P<0.01),其中背部肤色L与腹脂色a、b、C、H值呈显著负相关(P<0.05或P<0.01),表明背部肤色越黑,腹部脂肪颜色越偏向于红黄。结论:背部肤色L值可作为辅助选育指标,L值偏小的个体腹脂越黄,越利于市场销售。 相似文献
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为了研究生长素(GHRL)基因启动子区多态性与黄杂鸡体重、体尺性状的相关性,试验采用DNA混池测序的方法检测了GHRL基因启动子区单核苷酸多态性(SNP),并分析其多态性与黄杂鸡体重和体尺性状的相关性。结果表明:在GHRL基因起始密码子ATG上游197位存在一个SNP位点(c.-197AG),三种基因型分别为AA、GG和AG,AG的基因型频率(0.750)最高,AA的基因型频率(0.087)最低;基因型与体重和体尺性状的相关性分析显示,AA基因型个体的体重、龙骨长和胫围均显著高于AG和GG基因型个体(P0.05),其余体尺指标在三种基因型间差异不显著(P0.05)。说明GHRL基因启动子区SNP c.-197AT与黄杂鸡体重和体尺指标(龙骨长和胫围)密切相关,该SNP位点可作为黄杂鸡生长发育分子标记辅助选择育种中的一个重要候选遗传标记。 相似文献
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病虫害是影响农作物健康生长、产量和质量的制约因素之一,加强农作物病虫害的监测,对农作物病虫害进行精准防控,对保障粮食安全,提高农产品产量和质量具有重要意义。随着信息技术的发展,农作物病虫害监测由传统的人工监测逐渐向自动化、信息化和智能化方向发展。农作物病虫害监测平台、监测传感器技术以及相关的数据分析和处理技术是研究农作物病虫害遥感监测的关键技术,这些关键技术的发展水平,决定了农作物病虫害遥感监测技术的发展水平。本文从监测平台、监测传感器技术和相关数据分析与处理技术3方面对农作物病虫害监测技术研究进展进行综述。在监测平台方面,归纳总结了地面监测平台、航空监测平台和卫星监测平台的国内外研究现状,并分析了上述平台优缺点;在监测传感器技术方面,综述了雷达传感器、图像传感器、热成像传感器和光谱传感器等在作物病虫害领域的研究进展;在相关数据分析与处理技术方面,阐述了经典统计算法、计算机图像处理算法、机器学习算法和深度学习算法在农作物病虫害监测领域的研究成果。最后提出了监测平台、监测传感器技术和相关数据分析与处理技术的未来发展趋势,以期为进一步促进我国农作物病虫害监测平台及相关技术的发展提供参考。 相似文献