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1.
北方地区饲料原料霉菌毒素污染状况 总被引:9,自引:0,他引:9
近年来 ,随着消费者对食品卫生和安全性的普遍关注 ,饲料霉菌毒素污染情况也日益引起饲料界的重视。从已有的报道来看 ,我国饲料原料及成品遭受霉菌毒素危害相当普遍。不少企业在配方制作时对营养性因素考虑较多 ,而对原料新鲜度、霉菌毒素等非营养因素考虑较少 ,这常常导致饲料适口性差、饲喂效果不稳定。为了摸清饲料原料霉菌毒素污染状况 ,我们于 2 0 0 4年 3月和5月对来自山东、河北、河南、北京等地区的饲料原料进行了霉菌毒素含量检测。常见 6种霉菌毒素的主要危害及污染程度判定标准如表 1所示。1 样品与检测方法表 1 常见的 6种霉… 相似文献
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为了建立高品质的犬肾(MDCK)单克隆细胞系,使用CRISPR/Cas9技术实现MDCK细胞IFN-β1基因的敲除,构建细胞培养禽流感病毒(AIV)增殖体系。首先,根据CRISPR/Cas9系统的技术要求构建了Cas9表达载体和sgRNA载体;然后,用3种载体共转染MDCK细胞,通过GFP阳性特征分选单细胞克隆,单细胞克隆培养在96孔板中。通过PCR扩增和对IFN-β1靶序列进行测序,确定了阳性MDCK单细胞克隆中IFN-β1的敲除。结果成功构建了具有IFN-β1敲除的MDCK单细胞克隆细胞系,与原始细胞相比,该细胞系的病毒增殖能力提高。 相似文献
5.
正根用芥菜又名大头菜属十字花科2年生草本植物,性温,味辛,具有宜肺豁痰、开胃理气的作用。芥菜叶中含有较为丰富的维生素A、维生素C、铁和钾,经常食用芥菜,可辅助治疗由于缺乏维生素A所引起的疾病以及防御癌症,加工成的咸菜头、酱菜,质脆味香,增进食欲,耐贮运,可出口。本地区以秋播为主,加强管理措施,每667平方米根块产量可达7500千克左右,创造了较高的经济效益。现将其高产栽培要点总结如下。 相似文献
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玉米茎秆抗倒伏遗传的研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
茎秆倒伏严重影响玉米产量、品质和机械化收获,是当前玉米生产和育种亟待解决的主要问题之一。加强对玉米茎秆抗倒伏性的研究,对提高品种抗倒伏能力具有重要意义。本文综述了玉米茎秆倒伏的主要影响因素及其遗传特征。茎秆倒伏与茎秆自身的强度密切相关。茎秆强度越高,抗倒伏性越强。茎秆强度受茎秆所处的发育阶段、茎秆内部结构和外部形态,及其细胞壁成分等影响。处于分生组织的茎秆细胞分裂旺盛,较易折断,而进入生殖生长后,茎秆表皮、厚壁组织增厚,维管束发育成熟,对茎秆的支撑作用增强。茎秆细胞壁的主要成分——纤维素、半纤维素、木质素、可溶性糖、无机物等均可提升茎秆强度。目前,研究者借助高通量表型平台,利用玉米连锁群体和自交系群体,采用各种定位方法,鉴定到一系列影响茎秆形态、强度、细胞壁成分的相关QTL和候选基因。研究表明,基于单倍型的QTL定位方法比基于单个SNP的定位效果好。一致性QTL分析将不同遗传群体的研究整合到一起,能够提高QTL结果的通用性。茎秆强度的遗传基础复杂,受微效多基因控制,位点间具有加性效应。茎秆成分QTL中的候选基因涉及细胞壁代谢、转录因子、蛋白激酶等。MAIZEWALL是玉米细胞壁相关基因的重要数据库。目前该数据库包含1 156个玉米细胞壁生物学相关的候选基因,为该领域的深入研究提供强大的资源。已鉴定到一系列影响玉米茎秆细胞壁成分、茎秆形态和强度的基因,其功能涉及纤维素合成路径,如纤维素合成酶类、Cobra类、糖基转移酶和核糖转运蛋白类;苯丙烷路径基因,如控制bm1—bm5的相关基因;植物激素类,如赤霉素、生长素、油菜素甾醇相关基因;转录因子如NAC、MYB;miRNA(ZmmiR528)以及F-box基因(stiff1)等。今后应积极探索不同发育时期玉米茎秆倒伏的力学机制;广泛发展自然群体或育种群体进行遗传分析;采取多种定位策略,提高抗倒伏相关基因鉴定的功效;针对优良等位基因,开发各类分子标记,加强抗倒伏分子标记辅助选择。本文将为玉米茎秆抗倒伏遗传机制解析及抗倒伏玉米品种的分子育种提供参考。 相似文献
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本论文以方正湖现有的草鱼和方正银鲫池塘养殖技术为基础,探索并总结反季节养殖模式。试验于10月底在1.04公顷的池塘中放养草鱼鱼种3150kg、方正银鲫鱼种1370kg,第二年4月中下旬放养草鱼春片480kg,方正银鲫春片670kg,售鱼季节集中在4-9月。反季节上市,商品鱼价格提高了1.4-3.6元/kg,投入产出比为1:1.53。 相似文献
10.
基于机器视觉的蒜头最大横切面直径分级方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对中国蒜头分选率和分选精度较低而影响其商品价值等现状,设计了一套基于机器视觉技术的大蒜蒜头分选系统,以蒜头最大横切面直径作为分级标准,利用VC6.0编程实现上述分级模型的算法。试验选择3 2 0个金乡蒜头样本对其进行测试,该装置对蒜头总体筛选精度达到9 0.9 3 7 5%。试验结果表明:利用机器视觉技术可以对大蒜蒜头进行分级。 相似文献