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21.
牛TLR4基因生物信息学分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更加深入地了解牛TLR4基因的功能、结构及与该基因有关联的疾病识别及其致病机理,利用牛TLR4基因的氨基酸序列对其编码蛋白的基本理化性质、蛋白质译后的磷酸化位点和糖基化位点以及跨膜结构域和蛋白质结构进行预测。结果显示,牛TLR4基因一共编码841个氨基酸,负电荷残基总和(Asp+Glu)为84,正电荷残基总和(Arg+Lys)为76,不稳定指数小于40,表明该基因编码产物稳定性较好。在该基因整个编码产物中,亲水氨基酸占比较多,平均分值为-0.011,由此得知TLR4基因编码的蛋白质是一种易溶蛋白。有9个潜在的N-糖基化位点;78个磷酸化位点以及存在一个跨膜蛋白和存在信号肽,其切割位点在第25和第26个氨基酸之间。蛋白质的二、三级结构预测结果显示,二级结构和三级结构均由α-螺旋、β-折叠和无规则卷曲组成,其在生物合成、基因表达与调控等方面有重要作用。本研究结果可为牛TLR4基因深入研究提供理论基础。 相似文献
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百合LfMADS基因植物表达载体的构建及其功能分析 总被引:3,自引:0,他引:3
为了分析百合LfMADS1和LfMADS3基因的功能,分别将其正、反义基因插入到植物组成型双元载体pBin438中,并通过根癌农杆菌LBA4404介导转化烟草。PCR和PCR-Southern杂交结果均证明外源基因已经插入到烟草基因组中。转LfMASD1反义基因植株中1朵花的雄蕊极短、花药缺失;转LfMASD1正义基因植株中发现1个花萼变瓣的突变体。在转LfMASD3反义基因植株中发现1个植株的苞叶部分瓣化,花柄变短,另外1个植株上发现1朵花缺失1枚雄蕊;而转LfMASD3正义基因植株中没有发现变异。作者认为LfMASD1是百合花器官发育的B功能基因,LfMASD3是百合花器官发育的SEP基因,这些基因在烟草中的表现说明百合的花器官特性基因的表达模式与模式植物有所不同。 相似文献
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农业是人类的衣食之源,生存之本,是国家向前发展的基石。因此,从多角度分析研究农业发展水平、空间分异,对区域农业可持续发展具有重要的现实意义。以宁夏回族自治区为例,从人口子系统、经济子系统、社会子系统、资源环境子系统等4个维度构建宁夏农业可持续发展评价指标体系,采用熵值法、综合加权求和模型、三维趋势分析、探索性空间数据分析(ESDAGIS)方法,研究了2010—2014年宁夏农业可持续发展。结果表明:总体上宁夏农业可持续发展水平处于波动上升的趋势,南北方向上递增,东西方向呈"倒U型"分布;农业可持续发展表现出空间自相关模式,主要集中在"高高型"和"低低型"象限,其中"高高型"主要分布在银川市、永宁县、平罗县等北部引黄灌区,"低低型"主要集中在南部山区和中部干旱带,根据不同的区域农业可持续发展状况提出相应的对策建议。 相似文献
25.
随着我国对外经济技术交流的日益扩大,将有越来越多的农业科技人员走出国门、走向非洲,而非洲多数国家的热带果树中,芒果是最为普遍的果树之一。通过在尼日利亚东北区的包奇市从事芒果技术工作的3年中,对于芒果促花保果的措施进行了初步的探索。经过试验基本明确了在类似包奇市的生态区域内,进行环割是芒果树上的一项促花保果的关键措施,环割的时期以9月上、中旬为宜。 相似文献
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29.
内蒙古典型草原不同放牧强度下羊草光合生理生态特性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对内蒙古典型草原不同放牧强度下羊草光合日动态、叶绿素荧光参数以及光合生理生态指标的测定,分析探讨了放牧对羊草光合及生理生态特性的影响。结果表明:羊草净光合速率、蒸腾速率、气孔导度随放牧强度的增大而增大,T2放牧强度下羊草光合日动态为双峰曲线,出现"午休现象",非气孔因素是主要原因;叶绿素荧光参数Fv/Fm三种处理间差异不显著,ΦPSII、qP、ETR三种参数随放牧强度的增大而增大,T2放牧强度下的值显著大于T0和T1;T1放牧强度下羊草相对叶绿素含量显著小于T0和T2,叶干物质含量则相反,比叶面积和干物质含量二者呈负相关关系;羊草叶片数、叶片长度随放牧强度的增大而下降。由此表明,适度放牧有助于羊草光合作用,叶片形态出现缩小特征,以适应放牧干扰。 相似文献
30.
针对当前生猪规模化养殖过程中基于热红外技术的生猪体温测量效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO v7的生猪群体体温检测方法。改进YOLO v7算法在Head层引入VoV-GSCSP结构,降低网络结构复杂度;使用内容感知特征重组(Content-aware reassembly of features,CARAFE)替换模型原始上采样算子,提高特征图放大后的品质,强化生猪头部区域有效特征;引入感受野增强模块(Receptive field enhancement module,RFE),增强特征金字塔对生猪头部特征的提取能力。本文改进YOLO v7算法对于生猪头部的检测精确率为87.9%,召回率为92.5%,平均精度均值(Mean average precision,mAP)为94.7%。与原始YOLO v7相比,精确率提高3.6个百分点,召回率提高7.0个百分点,mAP提高3.6个百分点。该方法首先自动检测生猪头部区域,再利用头部最大温度与耳根温度的高相关性,最终自动获取生猪体温。温度提取平均绝对误差仅为0.16℃,检测速度为222f/s,实现了生猪群体体温的实时精准检测。综合上述试验结果表明,该方法能够自动定位生猪群体的头部区域,满足生猪群体体温测定的高效和高精度要求,为群养生猪体温自动检测提供了有效的技术支撑。 相似文献