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51.
52.
除草剂对花生根瘤菌共生固氮的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
在室内条件下,研究了精喹禾灵、高效氟比甲禾灵、乙草胺和异丙甲草胺等4种除草剂对花生根瘤菌共生固氮的影响.结果表明,4种除草剂对离体条件下的花生根瘤菌均有不同程度的抑制作用,其中高效氟吡甲禾灵对根瘤菌的毒力最大,在中等剂量10000 mg/L时,抑菌圈直径为2.27 cm;异丙甲草胺在中等剂量10000 mg/L对花生根瘤菌的抑制作用最小,抑菌圈直径为0.30 cm.在对花生根瘤菌共生固氮影响方面,精喹禾灵对花生抑制作用最强,对花生株高、鲜重和干重的抑制率分别为12.42%、32.85%和30.00%,与对照植株的结瘤率和总含氮量80.00%和2.43%相比,其分别为55.00%和0.95%;异丙甲草胺抑制作用最弱,对花生株高、鲜重和干重的抑制率分别为:4.29%、8.68%和1.12%,与对照植株的结瘤率和总含氮量88.62%和2.23%相比,其结瘤率和总含氮量为75.26%和1.59%;花生经过4种除草剂处理后,总含氮量明显低于对照植株的总含氮量. 相似文献
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杂草对AHAS抑制剂的抗药性分子机理研究进展 总被引:3,自引:1,他引:2
除草剂在田间的重复及不合理使用,导致了杂草抗药性的发生和发展。其中AHAS抑制剂由于靶标单一,抗性发展十分迅速。截至2009年,已有103种杂草对AHAS抑制剂产生了抗药性,占19类化学除草剂总抗药性杂草生物型的近1/3。从AHAS基因突变位点及种类与杂草抗药性水平的关系、AHAS基因突变与AHAS酶活性的关系、AHAS基因拷贝数与杂草抗药性的关系以及AHAS酶与除草剂结合前后的三维结构等方面,综述了杂草对AHAS抑制剂产生抗药性的机理,旨在为AHAS抑制剂抗性研究提供参考。并对自然种群目标基因的等位基因检测技术(ECOTILLING)和衍生型酶切扩增多态性序列(dCAPS)两种通过检测等位基因多态性的手段快速诊断抗药性杂草的新技术进行了介绍,讨论了延缓杂草抗药性发生和发展的策略。 相似文献
54.
家住河南省项城市永丰乡某行政村村民栗某本以为撕毁了债主的欠条就可以完事.不料却被法院依法照样判决赔偿原告张某修理费八百元。 相似文献
55.
报道了弯孢属3个中国新记录种:松岛弯孢Curvularia matsushimae(Matsushima)Tsuda,卵形弯孢Curvularia ovoidea(Hiroe&Watan.)Muntanola和车轴草弯孢唐菖蒲变种Curvularia trifolii.sp.gladioli(Kauffm.)Boedijn.研究标本保藏于山东农业大学植物病理标本室。 相似文献
56.
57.
选取五年生健壮费约果树为母株,采用L9(33)正交设计法研究植物生长调节剂、基质对三个品种费约果半木质化枝条扦插生根的影响。本试验结果表明:不同品种、植物生长调节剂和基质处理的生根的影响呈显著性水平。影响费约果扦插枝条生根率因素的主次顺序为品种>植物生长调节剂>基质;影响根长因素的主次顺序为基质>植物生长调节剂>品种;影响插穗根数的因素主次顺序品种>基质>植物生长调节剂。Gemini品种经1000 mg/L ABT浸泡两分钟,以腐叶土+珍珠岩为基质,生根效果最好,生根率为70.00%,平均根长为8.85 cm,平均根数为10.22条/穗;Unique品种经1000 mg/L ABT浸泡两分钟,以腐叶土+蛭石为基质,生根效果较好,生根率为56.67%,平均根长为9.32 cm,平均根数为12.33条/穗;Coolidge品种生根率低,均≤20 %。 相似文献
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麦根腐平脐蠕孢是一种可以引起多种植物病害的病原真菌,广泛分布于世界各地,对全世界的禾谷类作物生产带来了不可估量的损失。子囊菌交配型基因具有一定的广泛性,其编码的产物是调控子囊菌有性生殖的重要转录因子。为了对河南、安徽小麦田分离获得的麦根腐平脐蠕孢群体的MAT基因型进行探索,对在河南、安徽两省不同地区分离获得33株麦根腐平脐蠕孢菌株,利用麦根腐平脐蠕孢菌的MAT特异性引物进行基因型检测,并对不同交配型代表菌株进行生长形态、孢子形态观察和致病力测定,对麦根腐平脐蠕孢菌 MAT-2基因进行了系统发育分析。结果表明,河南、安徽两省存在两种MAT基因型的麦根腐平脐蠕孢群体,含有 MAT-2基因的菌株21株,含 MAT-1基因的菌株12株,比例为7∶4( MAT-2∶ MAT-1)。两种交配型菌株的生长形态、孢子形态和致病力无显著差异,整体分析结果与物种的分子系统学分析表现出来的亲缘关系基本一致。 相似文献
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高精度湿地制图对湿地生态保护与精细管理具有重要的支撑作用。针对传统湿地分类方法的精度不高和泛化能力弱等问题,提出了一种联合全卷积神经网路(fully convolutional neural network,FCN)与集成学习的湿地分类方法。首先利用全卷积神经网络(SegNet、UNet及RefineNet)对GF-6影像的语义特征进行提取与融合,然后利用Stacking集成算法对融合后的特征进行判别和分类。结果表明,联合全卷积神经网络与Stacking算法能有效提取湿地信息,总体分类精度为88.16%,Kappa系数为0.85。与联合全卷积神经网络与单一机器学习RF、SVM与kNN算法相比,该文提出的湿地分类方法在总体分类精度上分别提高了4.87%,5.31%和5.08%;与联合单一全卷积神经网络(RefineNet、SegNet、UNet)与Stacking算法下的湿地分类结果,该文提出的湿地分类方法在总体分类精度上分别提高了2.78%,4.48%与4.91%;该文方法一方面能通过卷积神经网络提取遥感影像深层的语义特征,另一方面通过集成学习根据各分类器的表征性能进行合理的选择并重组,从而提高分类精度及其泛化能力。该方法能为湿地信息提取及土地覆盖分类方法的研究提供参考。 相似文献
60.