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《畜牧与兽医》2017,(1):61-64
为建立1株猪源2009/H1N1流感病毒A/swine/Heilongjiang/44/2009(HLJ44)的反向遗传系统,利用双向表达质粒p HW2000,分别构建了该病毒株8个基因节段的重组质粒,将其共转染于293T和MDCK混合培养的细胞,拯救出重组病毒R-HLJ44。测序结果表明,R-HLJ44与亲本病毒HLJ44的核苷酸序列完全一致;二者在细胞上具有相似的增殖特性;抗原性未发生变化;分别以106TCID50的剂量鼻腔感染BALB/c小鼠,结果显示R-HLJ44与亲本HLJ44在小鼠脏器中的复制滴度也基本一致。以上结果表明拯救的重组病毒保持了与亲本病毒一致的生物学特性。该病毒反向遗传系统的建立,为进一步研究H1N1亚型流感病毒的致病分子机制及新型疫苗研制等奠定了基础。 相似文献
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桑干河全长747 km,是山西境内赖以生存的母亲河,随着城镇化步伐加快和上游水库的建设,河滩盐碱化,水系污染严重,湿地面积逐年递减,生态环境退化,生物多样性减少,生态系统急需保护和修复。桑干河自然保护区生态修复工程旨在保护桑干河区域历史遗存湿地的完整、恢复湿地系统生态循环、保持湿地长久生态功能。文章从恢复湿地系统的生态循环,特别是从植物生态修复和提高造林成活率、增加森林面积方向进行了湿地恢复论述。 相似文献
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近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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森林资源的存在对净化空气、调节气候、水土保持、节能减排等方面有重要的实现意义,森林同时也是林业文化建设的根本、野生動物生存之家,生活产生中的可利用资源。森林资源的作用非常广泛,与社会发展、经济发展、生态发展都有重要的促进作用,加强林业发展,实现生态保护,提高人们生活水平。 相似文献
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