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181.
采用顶空固相微萃取技术提取"玫瑰香"葡萄6个不同发育时期的果实香气成分,经气相色谱-质谱联用仪进行成分测定分析,揭示不同发育时期香气组分和含量的变化规律.结果表明,"玫瑰香"葡萄果实共检测出60种香气成分,在果实的不同发育阶段香气组分及其含量变化较大.其中变化最大的是芳樟醇,相对含量从转色后期的3.24%迅速增加到成熟期的55.26%;其次是C13烷,相对含量从转色前期的1.63%激增至转色后期的18.84%,增加了10.56倍,之后迅速降低,到成熟期消失,与芳樟醇的变化呈负相关;萜类化合物是"玫瑰香"葡萄的主体香气,其中芳樟醇是最主要成分;转色前期—转色后期是香气成分前体物质的合成时期. 相似文献
182.
183.
独一味是唇形科独一味属濒危植物,主要分布在甘肃、四川、青海、西藏等高海拔地区,用药历史悠久。关于独一味化学成分的分离鉴定研究较多,该药的化学成分复杂,主要成分是环烯醚萜类,包括独一味A、独一味C、山栀苷甲酯、番木鳖苷等。独一味具有镇痛、抗炎、止血、润肠通便等广泛的药理作用,且较为显著的活性成分为总环烯醚萜苷。总环烯醚萜苷能减少醋酸引起的小鼠疼痛的扭体次数和福尔马林引起的第二阶段疼痛的舔足次数,其镇痛作用机理和阿司匹林等非甾体药的机理类似,可缩短凝血时间和出血时间,增加排便次数。而独一味大部分依赖野生资源,使药材的可持续性严重受阻。为了避免资源的枯竭,应重视独一味的种植栽培和可持续发展。本文对独一味环烯醚萜类具体的化学成分、药理作用、质量控制等进行综述,为该药进一步研究开发和合理利用提供参考。 相似文献
184.
【目的】研究双孢蘑菇栽培基质中线虫的分离方法,为双孢蘑菇线虫病调查、分离与研究提供理论基础和技术支撑。【方法】利用贝曼漏斗法分离双孢蘑菇栽培基质中线虫,对不同栽培基质类型中线虫分离速率,评价不同生产方式和培养料处理方法对线虫发生的影响。【结果】不同基质材料中线虫分离速率差异显著,在分离24 h时线虫分离速率由大到小的材料依次为棉秆、麦草、棉籽壳和土壤材料,分离速率分别为86.05%、70.91%、37.98%和28.03%;孔隙度由大到小的材料依次为麦草、棉秆、棉籽壳和土壤材料,其孔隙度依次为3.36、2.48、2.02和1.24 mL/g;线虫浓度差异显著,工厂化生产方式和二次发酵处理条件下,基质材料中线虫浓度最低,出菇前后,培养料中线虫浓度分别为0和59.21条/100g,覆土材料中分别为12和79条/100g;农法生产方式和一次发酵处理条件下,线虫浓度最高,出菇前后,培养料中培养料中线虫浓度分别为1 556.33和5 371.33条/100g,覆土材料中分别为79和5 236.67条/100g。【结论】不同基质材料类型中线虫分离速率差异十分显著,活体线虫分离速率与材料孔隙度呈显著正相关;线虫发生数量与生产方式和培养料处理方法密切相关,生产方式越先进、培养料发酵处理越彻底,线虫数量越低。 相似文献
185.
在人类活动和气候变化的影响下,毒害草的蔓延威胁着生态安全和畜牧业的健康发展,白喉乌头(Aconitum leucostomum)是新疆伊犁地区危害最为严重的毒害草之一。为了实现天然草原异质背景下快速、精准、自动检测毒害草的目标,以白喉乌头为研究对象,利用无人机航拍正射影像构建白喉乌头数据集。基于Faster-RCNN和SSD算法,采用ResNet50和ResNet101两种深度的主干网络提取特征,对比不同方法的检测精度。结果表明:通过对比测试集的检测精度Faster-RCNN_ResNet50的mAP (平均精确度)值最高,达到64.74%,而SSD_ResNet50的mAP最低,仅为48.70%,Faster-RCNN_ResNet101的mAP值为63.37%,而SSD_ResNet101的为52.55%。本研究对从航拍正射影像中检测白喉乌头有借鉴意义和参考价值。 相似文献
186.
为评估玉米根萤叶甲 Diabrotica virgifera virgifera对我国玉米产业的潜在经济损失,在收集整理玉米产量、种植面积、市场价格以及玉米根萤叶甲为害和防控相关数据的基础上,结合其在我国的潜在地理分布,构建不防控和防控2种场景下玉米根萤叶甲的潜在经济损失随机模型,并利用@RISK软件预测其可能给我国玉米产业带来的潜在经济损失。结果显示,在不防控和防控场景下,玉米根萤叶甲对我国玉米产业造成的潜在经济损失总量分别为187.35亿~273.65亿元(90%置信区间)和47.31亿~102.65亿元(90%置信区间);而在投入防控措施后,可挽回的潜在经济损失介于104.87亿~205.37亿元(90%置信区间)之间。表明玉米根萤叶甲可对我国玉米产业造成严重的潜在经济损失,采取积极的防控措施严防该害虫入侵我国是十分必要的。 相似文献
187.
针对传统立体视觉三维重建技术难以准确表征果树多尺度复杂表型细节的问题,该研究提出了一种基于相机位姿恢复技术与神经辐射场理论的果树三维重建方法,设计了一套适用于标准果园环境的果树图像采集设备和采集方案。首先,环绕拍摄果树全景视频并以抽帧的方式获取果树多视角图像;其次,使用运动结构恢复算法进行稀疏重建以计算果树图像位姿;然后,训练果树神经辐射场,将附有位姿的多视角果树图像进行光线投射法分层采样和位置编码后输入多层感知机,通过体积渲染监督训练过程以获取收敛且能反映果树真实形态的辐射场;最后,导出具有高精度与高表型细节的果树三维实景点云模型。试验表明,该研究构建的果树点云能准确表征从植株尺度的枝干、叶冠等宏观结构到器官尺度的果实、枝杈、叶片乃至叶柄、叶斑等微观结构。果树整体精度达到厘米级,其中胸径、果径等参数达到毫米级精度,尺度一致性误差不超过5%。相较于传统的立体视觉三维重建方法,重建时间缩短39.50%,树高、冠幅、胸径和地径4个树形参数的尺度一致性误差分别降低了77.06%、83.61%、45.47%和62.23%。该方法能构建具有高精度、高表型细节的果树点云模型,为数字果树技术的应用奠定基础。 相似文献