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31.
为了确定引起湖北省荆州市某养鸡场鸡群发生疑似禽霍乱死亡的原因,试验从该养鸡场采集病死鸡的肝脏病原,通过细菌分离鉴定、16S rDNA克隆测序分析、荚膜和脂多糖PCR分型、药敏试验及致病性试验对病原进行了研究。结果表明:分离菌株呈革兰氏染色阴性,瑞氏染色为两极浓染的球杆菌;分离菌经荚膜和脂多糖PCR分型鉴定为荚膜B型、脂多糖L2型,将其命名为JZ-B-1;JZ-B-1菌株与巴氏杆菌的同源性高达99%以上,在系统进化树中分别与多杀性巴氏杆菌属和多杀性巴氏杆菌败血亚种处于同一分支上,属多杀性巴氏杆菌败血亚种;菌株JZ-B-1对哌拉西林、羧苄西林和青霉素有耐药性,对头孢他啶、头孢呋辛、头孢拉定、头孢唑林、头孢哌酮、头孢曲松、氨苄西林、四环素、新霉素、卡那霉素、庆大霉素、丁胺卡那、氯霉素、呋喃唑酮、万古霉素、氧氟沙星、诺氧沙星、麦迪霉素高度敏感。说明从病死鸡中分离的菌株为荚膜B型多杀性巴氏杆菌属败血亚种,丰富了鸡源多杀性巴氏杆菌的生物学亚型,对湖北地区巴氏杆菌病的防控和细菌耐药性研究具有一定的指导意义。 相似文献
32.
小麦低分子量谷蛋白一级结构分析 总被引:1,自引:1,他引:1
用数学统计方法和蛋白质序列分析软件对部分已测序的17种低分子量走谷蛋白亚基含氮量、氨基酸含量及一级结构序列进行比较分析。以期从氨基酸层次上揭示其结构和功能及进化上的关系.结果表明:(1)其平均含氮量为17.8%;(2)氨基酸含量基本恒定。以谷氨酰胺的含量最多。且常连接在一起;(3)存在119个保守性氨基酸残基扣两个保守性片段。一个是“QQQ-PPFSQQ”。一个是“IP-VHPSILQQLNPCKVFLQQ—C—P—AM-Q-LARSQM-QS-CHVMQQQCCQQL—QIPQQSRYEAI-AI-YSIILQEQQ”(“-”表示各序列中不同的氨基酸);(4)X84960、X84961、Y14104;X13306、U86025、U86027、U86029两组亚基序列中各具有一定程度的同源性。 相似文献
33.
从NCBI下载了大豆的EST和GSS序列,以SSR两侧序列各100 nt的片段作为分析材料,统计SSR数目、计算侧翼序列碱基组成,对SSR侧翼序列进行了序列比对和数据库blast搜索。结果表明:大豆SSR分布频率为1/6.67kb,侧翼序列GC含量为37.83%,二核苷重复是SSR的主要类型(65.7%),同一种重复基元的SSR存在多类型侧翼序列,同一类型的侧翼序列高度保守,不同类型的侧翼序列之间相似性较小,尤其是非SSR区域可以存在与SSR侧翼序列相同的序列。由上述结果推断SSR引物可能扩增出不含SSR的产物,易位可以产生形成新类型SSR。这一分析结果有助于提高SSR引物设计效率和进一步阐明SSR的形成机理。 相似文献
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35.
准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%~91.91%,Kappa系数在0.72~0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。 相似文献
36.
体积置换法直接测量土壤质量含水率及土壤容重 总被引:2,自引:6,他引:2
土壤含水率直接测量是相关研究和应用的基础,在土壤力学、作物栽培、农田灌溉、生态环境等研究和实践中十分重要。该文提出了一种与传统烘干称质量法相当的体积置换法直接测量土壤质量含水率及土壤容重。该方法在假设一定土壤颗粒密度的前提下,用一定体积的标准取样环刀取得土样后,通过向待测量土体补充水分使土壤达到饱和,用一定体积的水置换土壤中的充气空隙,直到土样达到饱和状态;再通过测量得到的初始/原始土样质量、饱和后土壤的质量以及已知土壤颗粒密度和水密度,计算得到被置换的充气空隙的体积,进而由此计算得到土壤质量含水率和土壤容重。采用3种不同土壤,即陕西杨凌黏黄土、北京粉壤土和江西黏红土,分别预配制成7种不同初始土壤体积含水率,含水率约为:风干土(含水率2%~3%)、5%、10%、15%、25%、30%和饱和含水率,以及3种不同土壤容重:1.25、1.35和1.45g/cm3进行室内试验。用类似的土样,采用传统方法烘干土样8、12、24、48h后,测量确定土壤的质量含水率,通过延长烘干时间测得数据表明,传统方法烘干8h所测得的质量含水率仍有1%~3.2%的含水率误差。最终试验结果表明体积置换方法测得的土壤含水率比传统烘干土样8h所测得的结果大2%~3%,比烘干土样48h所测得的结果大1%左右。体积置换方法测量操作过程简单,耗时较少,节约能源,测量结果具有较高精度。 相似文献
37.
随着农作物病虫害研究文献的快速增长,对农作物病虫害领域文献进行文本挖掘变得越来越重要。开发有效、准确的农作物病虫害命名实体识别系统有助于在农作物病虫害相关研究报告中提取研究成果,为农作物病虫害的治理提供有效建议。本文针对中文农作物病虫害数据集缺失问题,提出了基于半远程监督的停等算法,利用该算法构建中文农作物病虫害领域语料库,大幅度减少标注过程的人工成本和时间成本;同时,提出了中文农作物病虫害命名实体识别模型(Agricultural information extraction, Agr-IE),该模型基于BERT-BILSTM-CRF,辅以多源信息融合(多源分词信息和全局词汇嵌入信息)丰富字符向量,使其充分结合字符级与词汇级的信息,以提高模型捕捉上下文信息的能力。实验表明,该模型可以有效地识别病害、虫害、药剂、作物等实体,F1值分别为96.56%、95.12%、94.48%、95.54%,并对识别难度较大的病原实体具有较好的识别效果,F1值为81.48%,高于BERT-BILSTM-CRF、BERT等模型的相应值。本文所提模型在MSRA和Weibo等其他领域数据集上与CAN-NER、Lattice-LSTM-CRF等模型进行了对比实验,并取得最佳的识别效果,F1值分别为95.80%、94.57%,表明该算法具有一定的泛化能力。 相似文献
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