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291.
292.
疙瘩皮肤病是一种主要在非洲危害养牛业的病毒性传染病 ,其被国际兽疫局 (OIE)列为 A类传染病。病原是痘病毒科羊痘病毒属中的疙瘩皮肤病病毒 (lum py skin disease virus,L SDV)。最近 ,美国科学家报道了 L SDV的基因组序列 ,其基因组长 15 1kb,由中央的编码区和两翼的长为 2 .4kb的倒置末端重复序列 (ITR)组成 ,有 15 6个推测的基因。除了大部分基因与猪痘病毒、Yaba病毒和兔痘病毒有较高的同源性以外 ,还发现了其独有的与病毒感染宿主范围和毒力有关的基因疙瘩皮肤病病毒基因组测序完成@郭志儒…  相似文献   
293.
294.
根腐线虫Pratylenchus loosi Loof在印度、日本、斯里兰卡是茶树Camellia sinensis L.的一种重要病原物(Seinhorst,1977)。当每克土壤中有1头线虫时,就能使受害的植株枯萎,生长不良和造成严重损害(Seinhorst,1977)。被这种线虫对耐病及感病  相似文献   
295.
为了优化筛选杀灭田鼠的毒饵,我们在3种植被中,分别比较谷、米等5种诱饵的田鼠盗食率,现小结如下: 一.方法 诱饵选用无霉变的谷、米、小麦、玉米粉和颗粒剂(由玉米粉、面粉、糖和油等压成3mln直径颗粒)。均按3克一包分装于塑料袋中。 选水稻、棉花及种大豆的十边地(3种植被)分别投放5种诱饵各40包。随机投放于田梗及两侧,连续7天观察记栽诱饵被盗  相似文献   
296.
多堆柄锈菌侵染玉米的细胞学及超微结构特征   总被引:2,自引:1,他引:1  
为明确玉米对多堆柄锈菌Puccinia polysora侵染后病理反应的细胞学特征,利用扫描和透射电镜技术分析了玉米自交系与多堆柄锈菌互作中二者的细胞变化过程。多堆柄锈菌对玉米的侵染主要以直接穿透叶片表皮侵入为主,少量可从气孔和细胞间隙侵入。接种后,病菌夏孢子在感病自交系叶片上快速并大量萌发,在叶表生长蔓延并侵入表皮组织细胞,7 d后形成夏孢子堆;在抗病自交系上,病菌萌发、菌丝生长均受到明显抑制,少量入侵的病菌也由于寄主细胞死亡而导致菌丝和夏孢子干瘪死亡。侵染早期在感病寄主细胞间隙出现菌丝并穿透细胞壁,在胞内产生分枝菌丝,此时寄主细胞结构正常;随着菌丝进一步扩展,叶绿体等结构发生紊乱,被侵染细胞逐渐死亡。在抗病自交系上,接菌24 h后寄主即出现过敏性坏死反应,侵入位点与周围细胞快速坏死,抑制菌丝生长蔓延;叶绿体中清晰可见深色颗粒状物质;72 h后细胞壁外侧产生大量致密的深色结晶体,应为与抗病反应相关的酚类物质。表明抗多堆柄锈菌的玉米材料可能存在2种抗病途径,即寄主与病菌互作中由分子识别引起的免疫反应和病菌侵入后的系统防卫反应。  相似文献   
297.
绩效评价管理是全过程预算绩效管理的核心。为了做好江苏省农业科技自主创新资金设立10年来的绩效评价工作,绩效评价研究团队按照项目类型全覆盖的思路,按10%的比例进行抽样采集数据,研制了完成项目和在研项目两套指标体系,并通过问卷向项目实施单位和项目成果使用单位开展满意度调查。结合本次绩效评价,指出了指标体系、资料收集和评价机构等方面存在的问题,从绩效评价重要性、指标体系构建、评价范围确定、专业机构建设和评价报告应用等方面提出了提高专项资金绩效评价质量的对策。  相似文献   
298.
文章介绍了德意志帝国乃至联邦德国的森林利用史,林业的起源,各个历史时期的管理政策以及林业发展过程中的经验教训。作者据此认为,联邦德国林业发展道路是:农业毁林、工业毁林、工业扶林和农地还林。  相似文献   
299.
私有林合作化是国外对私有林进行管理和提高私有林生产能力的一项重要政策措施.文中论述了私有林合作化运动的背景、缘由,以及发达国家和发展中国家为实现私有林合作化所采取的各种措施.  相似文献   
300.
基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类   总被引:2,自引:7,他引:2  
为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。  相似文献   
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