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黏膜及其表面的共生菌群是鱼类抵御外界不利环境的第一道屏障。为探索养殖罗非鱼表皮和鳃黏膜共生菌菌群的结构特征是否与其健康状况间存在相关关系,本研究运用高通量测序技术,以无乳链球菌腹腔注射攻毒48 h后存活和濒死尼罗罗非鱼为检测对象,检测攻毒前后罗非鱼表皮和鳃黏膜共生菌群落结构差异。结果显示,健康尼罗罗非鱼表皮和鳃黏膜共生菌均存在优势菌群,主要为特吕珀菌属、硫杆菌属、弓形杆菌属、海单胞菌属和弧菌属。人工感染无乳链球菌后存活尼罗罗非鱼表皮和鳃黏膜共生菌菌群与感染前无显著差异;与存活组相比,濒死尼罗罗非鱼的表皮和鳃黏膜共生菌菌群多样性下降,其中弓形杆菌属、假交替单胞菌属、海单胞菌属、假单胞菌属和弧菌属等含量显著下降,链球菌属含量占总菌群的55.30%±1.24%,表明养殖尼罗罗非鱼表皮和鳃黏膜共生菌群落结构可能与其健康状况相关。 相似文献
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为研究饲料中添加蛋氨酸寡肽(OMet)对大黄鱼(Larimichthys crocea)幼鱼生长、饲料利用和蛋白质代谢反应的影响,并与在饲料中添加等量的晶体蛋氨酸(CMet)的效果相比,实验以初始体重为(26.0±1.6)g的大黄鱼幼鱼为研究对象,以鱼粉和豆粕为主要蛋白源,设计1个低鱼粉(31.8%)对照饲料(LF).在LF的基础上分别添加0.35%、0.65%和0.95%的晶体蛋氨酸或蛋氨酸寡肽,配制其他6组饲料,并分别命名为CMet 0.35、CMet 0.65、CMet 0.95、OMet 0.35、OMet 0.65和OMet 0.95,养殖周期为8周.结果显示,与LF组相比,OMet组和CMet组大黄鱼的增重率均显著升高,并随着蛋氨酸水平的增加而显著提高(P<0.05),其中,OMet 0.95组的增重率最高.与CMet组相比,OMet组大黄鱼的增重率和蛋白质效率均显著提高(P<0.05).不同饲料处理对大黄鱼存活率、饲料系数、体组成(粗蛋白、粗脂肪、灰分和水分)、脏体比和肥满度没有显著影响(P>0.05).OMet组大黄鱼的肝体比较CMet组显著降低(P<0.05).饲料中添加晶体或蛋氨酸寡肽显著影响了大黄鱼幼鱼的肝脏谷丙转氨酶和谷草转氨酶活力,OMet组大黄鱼肝脏中这两种酶的活力均显著高于CMet组的(P<0.05),蛋氨酸添加水平对大黄鱼肝脏谷草转氨酶活力也有显著影响(P<0.05).但各饲料处理组之间血清中的血氨浓度和尿素氮含量没有显著差异(P>0.05).综上所述,等量添加蛋氨酸寡肽比晶体蛋氨酸更能促进大黄鱼幼鱼的生长及其对饲料的利用. 相似文献
83.
在(25±0.5) ℃下, 设置4个水流速度实验组, 分别为静水对照组0 bl/s(体长/秒)、1.0 bl/s组、2.0 bl/s组和4.0 bl/s组, 研究不同水流速度对中华倒刺鲃(Spinibarbus sinensis)幼鱼肌肉自由基代谢的影响, 训练周期为8周。结果显示, 肌肉超氧化物歧化酶(SOD)和谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-PX)的活性随着水流速度的增加而升高, 训练组过氧化氢酶(CAT)活性出现不同程度的下降, 而抗氧化物谷胱甘肽(GSH)的含量未发生明显变化(P>0.05); 训练组肌肉总抗氧化能力(T-AOC)均高于对照组, 2.0 bl/s组最高, 4.0 bl/s组次之, 1.0 bl/s组最低, 且2.0 bl/s和4.0 bl/s组T-AOC与对照组有显著性差异(P<0.05)。8周训练后, 2.0 bl/s组丙二醛(MDA)含量显著低于其他3组(P<0.05), 而H2O2含量随着水流速度增加呈上升趋势。8周运动训练对骨骼肌B细胞淋巴瘤因子-2 (Bcl-2)、Bcl-2相关X蛋白(Bax)的含量及血清肌酸激酶(CK)活性无显著影响(P>0.05), 但2.0 bl/s组Bax和Bax/ Bcl-2显著低于4.0 bl/s组(P<0.05)。结果表明, 2.0 bl/s的水流速度可提高中华倒刺鲃肌肉的抗氧化能力, 降低脂质过氧化水平, 并在一定程度上抑制肌细胞凋亡。
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通过采用测定200只壶天山羊的体尺体重,统计66胎产仔情况、屠宰6只成年羊,将8只成年杂交羊(壶天羊×马头羊)和50只成年壶天羊作对比等办法,从而真实系统地总结了该山羊的各项生产性能.对以"七化四结合"为主要内容的山羊生态养殖关键技术进行了研究,提出了"羊→沼→稻(菜或草)"生产模式和"企业 农户"的经营模式. 相似文献
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针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。 相似文献
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90.