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41.
为了探明春季低温(倒春寒)导致小麦减产的细胞学机理,以扬麦15为材料,在小麦幼穗处于雌雄蕊分化期至药隔期之间时,设置-3 ℃低温处理,通过树脂半薄切片对颖果不同发育时期的形态结构进行观察。结果表明:(1)在颖果发育早期,低温促进了颖果的长度生长,抑制了宽度生长;与对照相比,低温处理组小麦颖果发育进程缩短;(2)低温处理组颖果果皮发育早,中果皮降解速度快;(3)低温处理增加了胚乳淀粉体的积累量,降低了蛋白体的积累量,发育后期胚乳充实度显著低于对照组;(4)与对照相比,低温处理后颖果韧皮部面积和珠心突起传递细胞面积增大。以上结果表明,春季低温处理更有利于养分运输组织的发育,使得灌浆时间缩短,最终导致淀粉积累量增加及颖果早熟。 相似文献
42.
为了系统分析云南籽粒苋种质资源的表型遗传多样性。采用遗传多样性指数、主成分分析、相关分析和聚类分析对104份云南籽粒苋种质资源的30个表型性状进行研究。结果表明,遗传多样性指数最高的质量性状和数量性状分别是主花序形状(1.68)和主花序长度(2.07)。前10个主成分累计贡献率达到73.944%,单株鲜体重与第3、第6、第9主成分极显著正相关,单株粒重与第9主成分极显著正相关。聚类分析将104份种质划分为5类,第Ⅰ类群可为间套种亲本材料,第Ⅱ和Ⅲ类群可为大粒亲本材料,第Ⅳ类群可为优质饲用亲本材料,第Ⅴ类群可为观赏类亲本材料。云南籽粒苋种质资源表型性状具有丰富的遗传多样性,有较大的开发利用潜力。 相似文献
43.
目前薏苡机械化收获主要采用稻麦联合收获机兼收薏苡,存在薏苡总损失率大,含杂率较高等一系列问题。为加强薏苡联合收获机的开发研究,针对薏苡植株较高和易脱粒的特性,通过对割台装置以及脱粒清选装置的设计,同时与稻麦联合收获机的田间作业性能进行对比,分析了总损失率、破碎率、含杂率和工作效率等指标。结果表明:改进后的薏苡联合收获机的总损失率、破碎率和含杂率分别低于稻麦联合收获机的7.12%、0.05%和1.81%,生产效率差距不大。改进后的薏苡联合收获机作业性能优于稻麦联合收获机。通过试验对比研究,为薏苡联合收获机的理论研究和优化设计提供参考和新的思路。 相似文献
44.
利用籽粒大小差异较大的2个苦荞品种的杂交后代开展了与产量具有密切关系的粒形相关性状的遗传规律及其性状间的相关性分析。结果表明,F2和F3群体的粒长、粒宽、长宽比和千粒重表现值范围都超过亲本的表现值,并且粒长、粒宽和长宽比的变异系数均小于10%,千粒重的变异系数大于10%。另外,粒长、粒宽、长宽比和千粒重的加性方差均大于显性方差,广义遗传率在F2和F3代中分别为0.77~0.82和0.82~0.85,固定遗传率都达到0.80以上。粒形性状间的相关性分析结果表明,粒长、粒宽和千粒重相互间都存在极显著的正相关,粒宽和千粒重,粒长和长宽比的遗传相关系数较大。以上结果表明,具有较高遗传率的粒形相关性状可以在后代早期进行选择,但由于这些性状是数量性状而且受多个基因的控制,因此建议继续繁殖后代到基因型稳定,同时考虑性状间的相关性选拔最为有效。 相似文献
45.
46.
云南省荞麦叶枯病病原菌鉴定及其生物学特性 总被引:1,自引:0,他引:1
为明确云南省荞麦叶枯病病原菌种类,采用常规组织分离法获得病原菌菌株LW2015.3,通过形态学特征及分子生物学技术对菌株LW2015.3进行鉴定,并研究其生物学特性。结果表明,荞麦叶枯病病原菌的分生孢子呈倒棍棒状或倒梨状,褐色,具3~8个横隔膜,0~4个纵斜隔膜,大小为16.5~45.0μm×5.0~13.5μm,厚垣孢子呈球形,直径为6.0~12.0μm;该菌株ITS序列系统发育进化分析结果表明,菌株LW2015.3与链格孢Alternaria alternata(登录号:MG195995.1)的同源性为100%,结合形态学特征与分子鉴定结果确定云南省荞麦叶枯病病原菌为链格孢A. alternata(登录号:KT362732.1)。该病原菌菌丝生长适宜温度为20~30℃,25℃为最适温度;当p H为6~9时菌丝生长速率加快,pH 7最适菌丝生长;PDA培养基和PSA培养基最适菌丝生长;该病原菌对以麦芽糖为碳源和以硝酸钠为氮源时的利用率最高;菌丝的致死温度为50℃,10 min;不同光照条件对菌丝生长的影响有显著差异,连续光照最有利于菌丝生长。 相似文献
47.
从成熟卵子的核相与体外促熟,精子的顶体反应,受精膜的形成,极体的释放与雌雄原核的形成以及多精入卵方面综述了贝类受精细胞学的研究成果,并展望了这一领域的研究和应用前景。 相似文献
48.
于2017—2019年采用在池塘上方搭建简易保温大棚的方式开展了美洲鲥当年鱼种越冬养殖试验,研究探讨了越冬养殖相关的技术参数。结果显示:搭建保温大棚后,冬季池塘水温可保持在10℃以上,在美洲鲥当年鱼种(0+龄鱼种,平均体长12.45~16.65 cm,平均体质量27.29~66.41 g)放养密度为1518~2970尾/亩(15亩=1 hm^2,下同)和81.04~100.78 kg/亩的条件下,在越冬前中期(12月至次年3月中旬),日投饲量在0.8~1.6 kg/亩,越冬后期(次年3月中旬至4月上中旬),日投饲量也由2.0 kg/亩左右迅速增加到4.0~5.0 kg/亩。经过125~130 d的越冬养殖,鱼种平均体长达17.48~21.19 cm,增长28.04%~40.40%,平均体质量77.57~137.96 g/尾,增加了106.53%~184.24%,鱼种的体长和体质量特定生长率分别为(0.193~0.261)%/d和(0.585~0.804)%/d,日均增长量和日增重分别为0.036~0.039 cm/d和0.387~0.572 g/d;收获时美洲鲥鱼的肥满度为1.42~1.43 g/cm3,养殖成活率为89.29%~94.81%,饲料系数为1.50~1.65,亩产量为198.50~205.68 kg。试验结果表明,在江浙地区,养殖池塘上方搭建保温大棚后,冬季池塘水温(10~20℃)在美洲鲥当年鱼种的适宜水温范围,能获得较理想的越冬养殖效果。 相似文献
49.
50.
基于深度学习与图像处理的哈密瓜表面缺陷检测 总被引:1,自引:8,他引:1
针对传统人工检测哈密瓜表面缺陷效率低等问题,提出利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)对哈密瓜表面缺陷进行快速检测。对原始图像进行主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)、奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)和二值化等预处理操作,通过数据扩充得到正常、霉菌、晒伤和裂纹的哈密瓜图像各2 500幅。构建一种改进的类似VGG卷积神经网络模型,将预处理后的图像输入模型,并使用随机梯度下降(StochasticGradient Descent,SGD)优化器进行算法优化,为探究CNN模型的特征提取原理,将改进的类似VGG模型每层卷积的特征进行可视化,最后利用开发的哈密瓜表面缺陷检测软件对模型进行试验验证。研究结果表明:图像预处理算法提高了模型的鲁棒性和泛化能力,改进的类似VGG模型优于Alex Net和VGG-16模型,其训练集和测试集准确率分别为100.00%和97.14%;对比预处理前后4类哈密瓜卷积特征可视化结果表明,随着卷积层层数的增加,哈密瓜表面缺陷特征越来越明显,图像预处理后卷积层特征提取效果优于原始图像提取效果。软件测试结果表明:静态下哈密瓜缺陷检测速率达到0.7 s/幅,识别准确率达到93.50%。研究结果可为哈密瓜表面缺陷在线检测技术提供理论依据和技术参考。 相似文献