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81.
旨在揭示胁迫培养后的镰刀菌与常规培养的镰刀菌对土壤熏蒸剂的敏感性差异。通过室内简易干燥器检测3种熏蒸剂(30%氯化苦乳油、30% 1,3-二氯丙烯油悬浮剂、50%氰氨化钙颗粒剂)对镰刀菌的抑菌效果,筛选出EC50最小的熏蒸剂。对在不同pH、极端温度、不同盐浓度胁迫下培养的镰刀菌用EC50最小的熏蒸剂熏蒸72 h后再接种到常规条件下(pH 7,盐浓度为0,温度28℃)培养120 h,用十字交叉法测量菌饼直径。结果表明:30%氯化苦乳油对镰刀菌的EC50值最小,为0.21 mg/L。镰刀菌经过不同胁迫处理后用30%氯化苦乳油熏蒸,接种常规培养后,其抑制率在pH 5、6、7、8、9分别为15.82%、10.42%、24.37%、19.52%、15.13%,抑制率在盐胁迫0、10、100、200、400、800 mmol/L下分别为27.04%、28.84%、15.60%、21.33%、14.38%、11.12%;温度40℃ 15、10、5天培养120 h,4℃ 15、10、5天培养120 h的抑制率分别为87.52%、21.65%、26.85%,24.17%、24.35%、29.14%。不同胁迫处理后的镰刀菌对同一浓度的熏蒸剂的敏感性表现出差异,胁迫处理后的镰刀菌对熏蒸剂的敏感性比对照低,抑菌率比对照的抑菌率低。  相似文献   
82.
83.
介绍了专家系统的一般结构、分类及开发平台,概述了国内外农作物栽培专家系统的研究进展。分析了我国研发农作物专家系统过程中存在的问题,提出未来应借助"3S"技术、虚拟技术、数据挖掘技术进一步发展我国农作物栽培专家系统。  相似文献   
84.
85.
以荔枝渣为原料,采用酶-化学提取技术从荔枝渣中提取、纯化膳食纤维。在单因素试验基础上,通过正交试验优化酶-化学法的工艺条件,再把提取、纯化所得的荔枝渣膳食纤维进行物化性质的测定。结果表明,提取、纯化荔枝渣膳食纤维的最佳工艺条件是当α-淀粉酶质量分数为0.4%,酶处理温度为65℃,酶处理时间为75 min,碱液质量分数为0.25%,碱液处理温度为60℃,碱液处理时间为30 min时,提取率最高为36.35%;物化性质测定结果显示膨胀率为1.64 mL/g,持水率为4.86,且膨胀率和持水性都较荔枝壳膳食纤维好。  相似文献   
86.
PBL教学方法在食品工艺学教学中的探索与实践   总被引:1,自引:0,他引:1  
食品工艺学是高等院校食品科学与工程专业的主干课程,本文将PBL教学法融入本课程的传统教学中,分析了新教学法取得的效果以及存在的问题。通过课程教学体系的改革达到提高教学质量与效果、促进本科教学工作的目的。  相似文献   
87.
[目的]研究不同基质配比对芦笋育苗的影响,寻找出芦笋育苗最理想的基质配比。[方法]设置成品有机质、成品基质、田土不同配比的4个处理,对出苗率、成苗率、株高、茎粗、地上茎数、储藏根数、茎叶鲜重、根鲜重、单株鲜重进行测量分析。[结果]成品有机质∶成品基质∶田土=1∶1∶1(体积比)为最好基质配比,株高(19.67 cm)、地上茎数(3.33条)、茎粗(1.17 mm)、储藏根数(5.27条)、单株重(2.15 g)、茎叶重(0.77 g)、根重(1.38 g)表现都很好,达到壮苗标准。[结论]可以开展该基质配比的芦笋育苗示范。  相似文献   
88.
采用热水浸提、醇沉法提取绞股蓝多糖,对绞股蓝多糖提取工艺和一般理化性质进行了研究。选择浸提固液比、温度、时间和浸提次数作为单因素进行梯度实验,确定其条件范围,再通过正交实验L9(3^4)进一步确定绞股蓝水溶性多糖最佳提取工艺条件。结果表明最佳提取工艺为:固液比1:40、浸提温度85℃、浸提时间2h、反复浸提2次。理化性质结果表明提取的绞股蓝多糖中含有多肽和AA,为蛋白质复合多糖。  相似文献   
89.
通过测定薇菜黄酮类化合物体外条件下还原能力、清除天然超氧自由基(O-2·)、羟基自由基(·OH)、人工合成DPPH·自由基和ABTS+自由基能力及其抑制油脂氧化能力,综合分析薇菜总黄酮的体外抗氧化活性.结果表明:薇菜总黄酮还原能力较强,清除O-2·、·OH、DPPH·和ABTS+自由基的IC50分别为97 μg·mL-...  相似文献   
90.
为实现实时准确的墒情预报,以北京市延庆区为例,利用在该地区获取的2012—2016年5年的系列土壤墒情和气象数据,对土壤墒情预测模型进行了对比研究。通过相关性分析选取时段初墒值W_0、降雨、湿度、气温、气压、地温和蒸发7种影响因子,对土壤墒情分别建立线性回归方程、基于主成分分析的径向基函数(PCA-RBF)神经网络和误差反向传导(BP)神经网络3种预测模型,并对3种模型预测结果进行了对比分析。结果显示:PCARBF神经网络模型精度最高,平均精度达到96.8%,线性回归模型和BP神经网络模型分别为94.6%和95.7%。研究认为,PCA-RBF神经网络具有稳定性好、精度高的特点,可以很好的实现土壤墒情预测。  相似文献   
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