不同产地紫苏叶HPLC指纹图谱研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

丁友芳  闫林林  王彩云  Neo C．Mokgolodi  史玲玲  刘玉军 《北京林业大学学报》2011,33(6):181-185

为建立紫苏叶HPLC指纹图谱检测方法,采用HPLC法,以UltimateTMXB-C18（4.6mm×250mm,5μm）为色谱柱,乙腈（A）-0.1%乙酸（B）为流动相进行线性梯度洗脱,在330nm波长下以迷迭香酸为参照物测定了9个不同产地的紫苏叶的指纹图谱,并作相似度比较分析。建立了紫苏叶HPLC指纹图谱共有模式,...  相似文献   

民勤连古城国家级自然保护区主要植物群落生态位研究     

李威龙  高万林  曾新德  王承勋 《安徽农业科学》2011,39(34):21201-21204,21320

对连古城自然保护区5个优势灌木群落的28个物种进行生态位宽度、生态位相似性比例的计算与分析。结果表明,生态位宽度≥0.5的只有5个,0.1～0.5的有13个,≤0.1的有38个,说明植物群落结构简单,当优势种生态位减少时,一年生短命植物往往会进入群落中。绵刺群落、盐爪爪群落及猫头刺群落生态位相似比列相对较小,膜果麻黄群落及红砂群落整体相似性较高,表明该灌木层优势树种对资源的利用有较高的相似程度。该研究为保护区植物资源的合理利用和经营提供了科学依据。  相似文献   

11个灵芝菌株的栽培性状和酯酶同工酶研究   总被引：7，自引：0，他引：7  

林兴生  李开本  陈体强  何修金  林衍铨  曾宪森  余应瑞 《江西农业大学学报》2001,23(1):80-84

利用短段木熟料栽培法对11个灵芝菌株进行栽培，结果表明：不同灵芝的栽培性状互有差异。其中8、新6、6、12、13具较好的栽培性状（产量高、子实体形状好、产孢量大）。此外，通过PAGE分析，并分别测定相关的酶谱相似度（T）和联合系数（S），结果发现：S1与其余各菌株间的差异最为明显。与其它菌株的亲缘关系最远；亲缘关系最近的是6新6、新6C1、13C3（T，S值最大，T＝1，S＝1，6、新6、C1三菌株酶带数量和位置一样，但酶活性存在区别）；另外具有较好栽培性状的菌株（8、新6、6、12、13）其酶活性都较强，表现为酶带宽且色深。  相似文献   

锰矿废弃地几种不同恢复模式土壤种子库与地上植被的关系     

齐丹卉  刘文胜 《种子》2019,(5):33-38

土壤种子库技术是矿区废弃地植被恢复的重要方法,弄清不同恢复模式下种子库与地上植被之间的关系是有效利用该技术的前提。以云南建水锰尾矿恢复的醉鱼草(Buddleja officinalis)灌丛、香根草(Vetiveria zizanioides)草丛、肿柄菊(Tithonia diversifolia)群落为对象,以人工林蓝桉(Eucalyptus globulus)林为对照,通过野外调查与室内萌发实验相结合的方法研究了各群落地上植被与土壤种子库的关系。结果显示:1)尾矿起源各群落地上植被(0.50、0.06、2.18、vs. 2.12)与土壤种子库物种多样性(1.32、1.42、1.78 vs. 2.65)均低于对照群落;2)地上植被物种多样性与土壤种子库物种多样性成正相关(R^2=0.187,p=0.005);3)对照群落土壤种子库与地上植被物种相似性较高,尾矿恢复各群落较低,且不同恢复模式间相似性差异较大;4)香薷(Elsholtzia ciliata)与醉鱼草为4个群落土壤种子库共有的优势种,各群落地上植被与土壤种子库优势种不完全同步。研究结果表明恢复措施对土壤种子库物种多样性有重要影响。  相似文献   

苗药红禾麻野生与引种药材UPLC指纹图谱研究     

郭文凯  徐文芬  员浬  孙庆文  王波  邹淑涵 《种子》2019,(8):10-15

采用超高效液相色谱法,探寻建立苗药红禾麻药材的UPLC指纹图谱测定方法,并比较分析野生与引种药材之间的指纹图谱差异。结果表明,不同红禾麻原产地药材指纹图谱相似度结果为0.212~0.769,存在明显的产地差异;每个野生药材与对应的引种药材的指纹图谱相似度计算结果大部分在0.75以上。建立的红禾麻指纹图谱方法快速、特征性强、重复性好,可用于红禾麻药材的整体质量评价。红禾麻野生药材之间、野生与对应引种药材之间的指纹图谱差异,表明环境因素影响其化学成分的变化。  相似文献   

不同产地连翘EST-SSR标记遗传多样性研究     

申鹏龙  董诚明  夏伟  李曼 《北方园艺》2019,(13):140-147

以采自连翘主产区河南和山西12个产地的77份连翘种质资源为试材,采用EST-SSR分子标记技术分析其遗传多样性,以期探索不同产地连翘的遗传相似性以及其关键影响因素。结果表明:从60对引物中筛选出14对扩增条带清晰,稳定性好的多态性EST-SSR引物,14对引物在77份样品中共扩增出370条带,多态性条带368条,多态位点百分率为99.46%,12个产地的遗传距离范围是0.020 3~0.092 2,平均遗传距离为0.055 8。根据遗传相似系数对12个产地进行聚类分析,在0.935处把12个居群聚为5类;同时对77份样品进行聚类分析,在0.72处把77份样品聚为5类,个体聚类结果与产地聚类结果相似。聚类结果分析表明,连翘的遗传相似性与地理距离没有显著的相关性,主要与生长环境以及海拔等因素有关。试验结果揭示了不同产地连翘遗传相似度的关键因素,为连翘亲缘关系的鉴定、连翘资源的保护与开发奠定了基础。  相似文献   

基于对称相似关系的不完备信息系统粗糙集拓展模型     

汤路金  魏大宽  汤路生 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2007,33(2):239-243

在分析基于相容关系、非对称相似关系和限制容差关系的粗糙集扩展模型基础上,提出对称相似关系及其粗糙集扩展模型,并讨论其性质.这种扩展模型是其他几种扩展模型的改进,能较好地解决相容关系和限制容差关系条件的过于宽松以及非对称相似关系条件过于严格的问题.该模型的粗糙性介于相容关系与非对称相似关系的粗糙集扩展模型的粗糙性之间.  相似文献   

四川主栽小麦品种遗传多样性的SSR标记研究   总被引：26，自引：7，他引：26  

张志清  郑有良等 《麦类作物学报》2002,22(2):5-9

采用微卫星分子标记 (SSR)对四川省近 5 0年以来年推广面积达 6 6 70 0 hm2 (10 0万亩 )以上的 4 0个主栽小麦品种的遗传多样性进行了研究。结果发现 ,在小麦全基因组 4 2条染色体臂上的 4 6个 SSR位点上 30个 SSR位点 (6 5 .2 2 % )具有多态性。这 4 6个位点共检测到 110个等位变异 ,每个 SSR位点能检测到 1～ 8个 ,平均为 2 .4个。聚类分析表明 ,SSR标记能将 4 0个品种相互区分开。品种间遗传相似系数 (GS)变幅为 0 .4 5 1～ 0 .76 7,平均 GS值为0 .6 0 1。据此认为 ,SSR标记揭示出四川主栽小麦品种具有较高的遗传多样性。各年代间 GS值变化趋势分析表明 ,2 0世纪 70年代后 ,四川小麦的遗传多样性呈明显的下降趋势  相似文献   

贵州省农业产业结构研究     

刘海华  蔡承智 《山地农业生物学报》2012,(4):353-356

运用产业结构相似系数、产业结构变化系数和描述产业结构稳定性的熵来对贵州省农业产业结构现状进行分析与评价,其研究成果对确定贵州省农业产业结构调整方向和发展贵州省农业农村经济有一定的参考价值。  相似文献   

Analysis of Genetic Diversity in Barley Cultivars Reveals Incongruence Between S-SAP,SNP and Pedigree Data     

V. D. Soleimani  B. R. Baum  D. A. Johnson 《Genetic Resources and Crop Evolution》2007,54(1):83-97

Accurate assessment of genetic similarity is important for plant breeding, germplasm enhancement and conservation of plant genetic resources. A comparative analysis of genome diversity among a group of six-rowed spring barley (Hordeum vulgare L.) cultivars was carried out using sequence-specific amplified polymorphism (S-SAP) and single nucleotide polymorphism (SNP), with the results compared to the kinship coefficients derived from the pedigree data. Mean pair-wise GS values were estimated to be 0.0957 ± 0.144 (Kinship), 0.491 ± 0.189 (SNPs), and 0.602 ± 0.098 (S-SAPs). S-SAP and SNP-based genetic similarity (GS) values were normally distributed but kinship values had a non-normal and skewed distribution. Pair-wise correlation of GS values were lowest for the S-SAP and the SNP matrices (r =; 0.040, p<0.230) and highest for the SNP and pedigree matrices (r =; 0.240, p < 0.001). Analysis of molecular variance (AMOVA) attributed about 90.4% of observed variation to the cultivars within each of the malting and feed groups. Variance component between malting and feed groups was 6.6% for both SNP and S-SAP data suggesting lack of a significant genetic differentiation along this agronomic division. The remaining 3% of variation was attributed to genetic diversity within cultivars. Although both DNA-based marker systems were able to differentiate all barley cultivars, significant difference were observed in the pattern of genetic relationships obtained by the two marker systems and the pedigree data.  相似文献