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[目的]探讨在自然生长条件下若干因素对萝卜(RaphanussativusL.)小孢子胚诱导及胚再生植株的影响。[方法]首先探讨不同萝卜品种的出胚能力,然后分析热激、低温预处理和培养基对小孢子培养的影响,最后研究胚状体再生成苗与植株继代培养情况。[结果]对22份萝卜材料进行游离小孢子培养,12份获得胚状体,3份获得再生植株,出胚材料中90%以上为杂种一代。4℃低温预处理0~3d小孢子出胚率无明显差异;培养基中加入1~2滴0.5%活性炭和一定浓度6-BA可显著促进小孢子诱导产生胚;不同萝卜品种适宜的热激温度和时间有所不同;发育正常的子叶型胚成苗率为100%;胚萌发分化早期适宜培养基为B5+2%蔗糖+1.2%琼脂,后期可逐渐将琼脂浓度降低;FCM测定小孢子植株自然加倍率为30%,单倍体占少数,四倍体与嵌合体(二、四倍)均为30%;秋水仙素处理单倍体植株,人工加倍率达60%。[结论]该研究完善了萝卜游离小孢子培养技术,可提高单倍体获得频率,加快这一技术在育种实践中的应用步伐。 相似文献
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【目的】研究绒毛白蜡植株不同器官矿质元素含量的季节动态及雌雄株间的性别差异,为进一步阐明雌雄株生长分化的内在生理机制提供理论参考。【方法】以绒毛白蜡雌雄株为研究对象,5—11月每月中旬取叶片、枝条、果实,应用电感耦合离子光谱仪系统分析生长季内雌雄株不同器官矿质元素(K、Ca、Na、Mg)含量的动态变化。【结果】1)绒毛白蜡生长季内不同器官K元素含量的大小顺序为果实叶片枝条;而Ca、Mg在生长季各月份则为叶片枝条果实;生长季初期Na含量的大小顺序为叶片果实枝条,而生长季中后期的大小顺序则为叶片枝条果实。生长季内叶片K元素含量呈现逐步降低的趋势,而叶片Ca和Na含量则呈现逐渐增高的趋势,叶片Mg含量则维持相对稳定含量。2)雌雄株对比表明,生长季内雄株叶片K、Ca、Na、Mg元素含量多大于雌株叶片,这种差异在部分月份达到显著水平。3)同一器官不同元素含量的相关分析表明,叶片K含量与Ca、Mg含量多呈现显著负相关,而叶片Ca与Mg含量则呈现显著正相关,叶片Na元素与叶片其余元素含量间均不存在显著相关性;与叶片类似,果实K与Ca含量呈现显著负相关,果实Ca与Mg含量则呈现显著正相关。4)不同器官间元素含量相关分析表明,雌雄株叶片K与枝条K以及叶片Na与枝条Na含量间均存在显著正相关关系;雌株叶片Ca与果实Ca、叶片Mg与果实Mg含量之间分别存在显著和极显著的正相关性;雌雄株叶片Na含量与枝条Na含量均表现为显著正相关性。【结论】不同矿质元素在绒毛白蜡雌雄株器官间的分配规律存在差异性;生长季各阶段,雄株叶片矿质元素含量多数大于雌株,雌株翅果大量结实,参与较大比例的矿质营养分配,可能是影响叶片矿质元素含量的重要因素。叶片、果实中K、Ca、Mg各元素含量之间多存在显著相关性,明确绒毛白蜡植株不同器官间的矿质元素含量比例分配及相互关系,是阐明雌雄株生长分化生理机制的前提。 相似文献
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重金属对日本楤木内渗透调节物质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用盆栽试验,对土壤用重金属镉(Cd,0、0.25、1.00、5.00、10.00 mg/kg)、铅(Pb,0、100、500、1 000、1 500 mg/kg)和锌(Zn,0、100、500、1 000、1 500 mg/kg)进行单一和复合污染处理,通过研究重金属对植物体内渗透调节物质的影响来分析重金属胁迫下植物体内的抵抗机制,同时分析重金属Cd与Zn、Pb与Zn之间的相互影响机制。结果表明,在重金属Cd+Zn、Pb+Zn复合胁迫下,日本楤木叶片内可溶性蛋白含量随着重金属浓度的增加而降低,而在其他条件下,则是随着重金属浓度的增加呈先增加后减小的趋势;随着重金属胁迫浓度的增加,日本楤木叶片内可溶性糖含量先增加后减小,但在重金属Zn的单一胁迫下,可溶性糖含量呈逐渐增加趋势;在重金属浓度较高时,脯氨酸含量均有大量的积累,尤其在Cd+Zn、Pb+Zn处理时,脯氨酸含量都比单一胁迫下高。因此,在复合(Cd+Zn、Pb+Zn)胁迫下,重金属Zn可能有利于促进日本楤木体内脯氨酸含量的积累;同时也可以说明,日本楤木对重金属的胁迫具有一定的抵抗能力。 相似文献
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红碎茶辐照杀菌工艺研究 总被引:4,自引:0,他引:4
研究结果表明:采用^60Co-γ射线能有效降低红碎茶中霉菌数,经2.0KGy-4.0KGy剂量辐照,能确保红碎茶中的霉菌数低于10^3个/g,且辐照对红碎茶的品质无负面影响。 相似文献
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现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding, M-NPE)的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献