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麻鸭α干扰素基因的克隆与序列分析 总被引:5,自引:0,他引:5
根据GenBank文献,应用Oligo6.0分析软件设计合成了用于扩增鸭Ⅰ型干扰素(α—IFN)基因的2对引物。以麻鸭肝脏提取的基因组DNA为模板,采用Nest—PCR方法扩增获得了约600bp片段,经T载体克隆和测序分析证实,是麻鸭Ⅰ型干扰素基因(SDIFN—α)。生物信息学分析表明,SDIFN—α的开放阅读框架(ORF)由576个核苷酸所组成,预测蛋白质相对分子质量为21640,编码191个氨基酸。其中前28个氨基酸可能是信号肽部分,切割位点在28号氨基酸A和29号氨基酸S之间,序列中无内含子。成熟的多肽中含8个半胱氨酸和2个糖基化位点,2个蛋白激酶C磷酸化位点(protein kinase C phosphorylation site)和2个酪蛋白激酶Ⅱ磷酸化位点(casein kinase Ⅱ phosphorylation site)。SDIFN—α与鸭α—IFN基因核苷酸同源性为99.3%。有4个碱基的差异;与北京鸭α—IFN基因的核苷酸同源性为99.1%,氨基酸同源性为98.96%;与鸡α—IFN的核苷酸同源性为71.8%。与鹅、狗、牛、马和人的α—IFN基因的核苷酸同源性分别为96.0%、45.8%、45.5%、44.6%和41.7%。遗传进化分析结果表明,IFN—α的这些同源性与其动物分类地位相一致。 相似文献
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为挖掘小麦产量相关性状的优异等位变异,利用筛选的106对多态性SSR标记扫描236份小麦种质资源组成的自然群体,并进行遗传多样性分析。结果表明,利用106对引物共检测到874个等位变异,每对引物平均为8.24个,变化范围为2~23个;主要等位变异频率的变化范围为0.177~0.987,平均为0.545;多态性信息指数(PIC)的变化范围0.026~0.895,平均0.550。采用混合线性模型对4个环境的株高、穗长、主穗粒数、单株穗数和千粒重进行关联分析后,共关联到20对SSR标记,有26个显著关联位点(P0.01),其表型解释率范围为6.25%~18.97%。其中,标记 Xgwm164(1A)在4个环境下均与株高显著关联;Xgwm55(6D)同时与株高和穗长两个性状显著关联; Xwmc415(5B)在2个环境下与单株穗数显著关联。通过对等位变异表型效应的解析筛选出各关联位点的优异等位变异,包括可以降低株高4.24cm的优异等位变异 Xgwm164-1A_(118)、可以增加穗长0.75cm的优异等位变异 Xgwm429-2B_(207)、可以增加单株穗数1.07个的优异等位变异 Xwmc415-5B_(154)、可以增加主穗粒数1.93粒的优异等位变异 Xgwm232-1D_(138)及可以增加千粒重0.92g的优异等位变异 Xgwm610-4A_(170)。 相似文献
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基于多光谱卫星模拟波段反射率的冬小麦水分状况评估 总被引:1,自引:0,他引:1
为及时掌握作物水分利用状况、评估作物水分亏缺和提高作物水分利用效率,在2012—2016年期间进行了不同水分处理的冬小麦田间试验,获取了冬小麦主要生育期冠层光谱和叶片含水量等数据。利用冬小麦冠层光谱以及Quickbird、IKONOS、GF-2、GF-1、Landsat8、HJ-1A/B、GF-4和MODIS卫星传感器光谱响应函数模拟卫星多波段反射率,参照归一化植被指数(Normalized vegetation index, NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index, RVI)和差值植被指数(Difference vegetation index, DVI)的形式,将各卫星波段反射率两两组合,系统分析构建的植被指数与叶片含水量的相关性,探讨不同空间分辨率(2.44、4、8、30、50、250m)波段组合及植被指数对作物水分状况和灌溉活动的响应能力。结果表明,NDVI、RVI和DVI 3种指数对作物水分敏感区域的分布类似;8个卫星的近红外波段与叶片含水量的相关系数为正,其余几个波段与叶片含水量的相关系数为负;NDVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)、RVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)和DVI(GF-2蓝波段,GF-4蓝波段)与叶片含水量相关性较好,决定系数R2分别为0.776、0.774和0.886,以DVI形式构建的植被指数对叶片含水量的估算效果最好。本研究可为区域作物水分状况评估以及作物灌溉活动监测提供技术和方法支持。 相似文献
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儿茶素和咖啡碱是茶叶品质的重要评价指标,为了探索深度卷积神经网络(CNN)结合可见近红外光谱(Vis/NIR)用于茶叶儿茶素和咖啡碱无损快速检测的可行性,本研究通过高效液相色谱来测定茶叶中的儿茶素和咖啡碱含量,并与样本的光谱信息建立对应关系;采用回归分析和CNN建模构建了光谱与茶叶内含物的定量关系;采用竞争自适应重加权采样(CARS)和连续投影算法(SPA)选择特征波长,用于开发基于这些特征波长的简单模型。结果表明:4种儿茶素和咖啡碱含量从第1叶位到第6叶位呈现出逐渐降低的趋势;提取特征波长不仅减少了光谱变量数,还获得了比全谱更优或接近的模型性能;CNN在回归分析和特征提取中均表现出良好的性能,预测儿茶素和咖啡碱最优模型的决定系数(R2)和残余预测偏差(RPD)分别达到了0.93和3.28以上。因此,卷积神经网络结合可见近红外光谱可以对儿茶素和咖啡碱的含量进行快速无损检测。 相似文献
150.