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为探究品种对大豆再生体系的影响,试验选取山西省选育的10个大豆品种,对其子叶节再生体系和胚尖再生体系中不定芽诱导率、伸长率、生根率及再生苗成活率进行了研究。结果表明,在子叶节再生体系中,晋豆37号与中黄13号的各个参数值较其他品种高,且差异显著;而在胚尖再生体系中,晋豆36号各参数值均较高。同一大豆品种在不同的再生体系中表现也不同。邯豆5号、晋豆19号、晋豆36号在子叶节再生体系中的4个指标值均明显低于在胚尖再生体系中,而中黄13号与晋豆37号在子叶节再生体系中的各项数值均比在胚尖再生体系中高。初步认为,品种与大豆的再生能力有关,其中,邯豆5号、晋豆19号、晋豆36号较适合胚尖再生体系的研究,中黄13号与晋豆37号较适合子叶节再生体系的研究。这些结果可为进一步进行大豆遗传转化提供较好的受体材料作参考。 相似文献
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[目的]通过分析比较不同品种苹果的NFC与FC果汁在DNA方面的差异,为NFC果汁的真伪鉴别和NFC果汁标准的建立提供科学方法和试验依据。[方法]在传统CTAB提取DNA方法的基础上加入纳米硅基磁珠（Si-OH@Fe3O4 NPs）以提高苹果汁DNA的提取浓度,开发实时定量PCR,以鉴别NFC苹果汁和掺假（AAJ）果汁。[结果]试验确定的磁珠提取DNA最佳条件是样品用量1 mL和颠倒混匀3 min,提取出的DNA浓度均在50～60 ng/mL;在NFC苹果汁中连续稀释DNA的RT-PCR扩增标准曲线是y=-2.095 9x+30.714 0,R2=0.998 5;不同程度掺假NFC苹果汁中DNA的RT-PCR扩增曲线为y=0.968 3x+28.591 0,相关性为R2=0.981 9。[结论]这种基于新的DNA提取方法的RT-PCR技术在NFC苹果鉴伪中有着良好的稳定性、可重复性、可靠性;试验建立的方法可为NFC果汁的鉴伪检验提供有用工具。 相似文献
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通过小区试验,以云烟87、K326、南江3号、云烟203和KRK26 5个品种C3F等级烟叶为材料,研究了不同土壤类型对不同基因型烤烟化学成分的影响。结果表明,不同土壤类型对不同基因型烤烟化学成分影响不同;土壤类型对KRK26和云烟203的总糖和还原糖影响较小,对南江3号、K326和云烟87的影响较为显著。石堤地区的土壤更有利于云烟87、K326、南江3号和KRK26烟叶中总氮的吸收和烟碱的合成积累。不同类型土壤种植的不同基因型烤烟烤后烟叶的氯含量普遍较低,钾含量普遍>1.5%,钾氯比较高,高坪地区土壤的供钾能力高于石堤和花桥地区。 相似文献
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2012年,以常规施肥为对照,研究了不同施氮水平对云烟87生育期、农艺性状和生理生化特性的影响。结果表明：烤烟生育期以施纯氮135 kg/hm^2处理最长,施纯氮75 kg/hm^2处理最短,大田生育期随施氮量的增加而延长;施纯氮135 kg/hm^2处理烤烟的有效叶数、茎围、茎高、最大叶长、最大叶宽均优于其他处理;以施纯氮105kg/hm^2处理烟叶协调性较好。此外,色素、脯氨酸、可溶性蛋白、还原糖、NR活力、SOD活力等生理生化指标,都随着施氮量的增加而增加。 相似文献
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在前期提取纯化红肉苹果多酚及分析组成的基础上,通过3项抗氧化试验探讨多酚抗氧化能力,并用MTT法和荧光染色法研究多酚的抗癌活性。体外抗氧化试验结果表明,浓度为0.80 mg/mL红肉苹果多酚的总还原力与V_C持平,0.60 mg/mL的多酚对ABTS~+具有良好的清除作用(清除率94.11%),且对Cu~(2+)/H_2O_2诱导的BSA蛋白氧化损伤具有明显的保护作用。MTT试验显示红肉苹果多酚对3种癌细胞(HepG2、Hela、A549)的增殖均有明显抑制作用(IC_(50)值分别为0.687、0.405、0.635 mg/mL),且对Hela癌细胞的抑制率最高达65.19%;台盼蓝染色、AO/EB及DAPI荧光染色试验发现,多酚浓度增大Hela细胞凋亡明显,且细胞内线粒体膜电位降低,活性氧水平升高,呈剂量依赖性。红肉苹果多酚具有良好的抗氧化活性,可显著诱导Hela细胞的凋亡,可作为天然抗氧化、抗癌食品基料进行深入开发利用。 相似文献
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2011年研究了在密集式烤房条件下采用121烘烤工艺对K326烟叶主要化学成分的影响,结果表明:烘烤48h,下部叶叶绿素降解率达80.45％,烘烤66h,中部叶叶绿素降解率达79.6％,烘烤54h,上部叶叶绿素降解率为89.6％;定色期采用慢排湿、慢定色的措施,可有效延长蛋白质和淀粉的降解时间,使烟叶内含物充分转化,主要化学成分达到一个协调平衡;干筋期采用快速干筋,通过降低还原糖和香气物质的损耗,相应提高了烟叶还原糖含量和香气量. 相似文献
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为烟叶生产及分级人员提供高效、精确、方便和低成本的烤烟等级智能判别方法,采用开放环境下烟叶RGB图像识别方法,通过百分位区间估计,确定B2F和C3F等级烟叶外观质量的红色(Red)、绿色(Green)、蓝色(Blue)3个色彩通道及灰度图像叶色均值区间及叶型特征区间,并基于贝叶斯分类器,构建智能判别模型,通过系统固化后对烟叶样品进行等级识别判定。结果表明:红色(Red)、绿色(Green)、蓝色(Blue)通道及灰度图像的色阶均值25%分位点及75%分位点可作为B2F和C3F等级烟叶叶色判别区间的上限和下限;烟叶叶片长宽比及叶片有效面积占比不满足判别区间的条件,不选择叶型参数作为判别区间;构建的模型对B2F和C3F等级烟叶判别的准确率分别为92.86%和95.56%,总体准确率为94.21%,且不受干扰叶片的影响,判别精度较高。 相似文献
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