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1.
农产品质量安全关系到现代农业的健康发展,而农产品检测技术、监管方法、实践措施更是改善农产品质量安全的重要环节。鉴于此,结合新疆阿阿勒泰地区农产品质量安全监督检测中心实践工作经验,进一步探讨了农产品质量安全检测对现代农业发展的作用,分析了现代农业发展中农产品质量安全检测宏观布局,同时总结了加强农产品质量安全检测促进现代农业发展的实践措施。 相似文献
2.
随着烷基酚聚氧乙烯醚这一类毒性非离子型表面活性剂的大量使用,开发其检测方法受到社会的普遍关注。本文概述了近年来烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留检测的前处理萃取方法和检测方法。前处理萃取方法主要包括索氏提取法、液-液萃取法、微波萃取法、超声萃取法、固相萃取和QuEChERS法等。色谱类检测方法主要包括HPLC法、GC法、LC/MS法和GC/MS法。本文介绍上述方法的检测原理、研究现状、实际应用情况并分析了各方法的优缺点,同时对烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留快速检测方法的发展趋势提出展望。 相似文献
3.
旨在调查川西北牦牛哺乳动物正呼肠孤病毒(MRV)的感染情况并分离病毒。采用RT-PCR方法,对采自川西北15个牧场的72份牦牛腹泻粪便样本和其中5个牧场的15份腹泻牦牛血清样本进行MRV检测,阳性样本进一步用分型PCR确定其血清型。结果显示,粪便样本中MRV检出率为20.83%(15/72),血清2型的比例为60%(9/15);血清样本中MRV检出率为40%(6/15),血清2型的比例为83.33%(5/6);未检测到其他血清型。成功地从腹泻粪便中分离到1株MRV血清2型毒株(TCID50为4×10-8.56·mL-1),并获得长度为23 587 bp的分离株全基因组,该分离株与中国猪源毒株的遗传关系最近;与GenBank中所有的MRV S1基因相比,该分离株有4个独特的氨基酸突变。本研究从牦牛中检测到MRV,并分离到1株牛源MRV血清2型毒株,为进一步研究MRV血清2型生物学特性奠定了基础。 相似文献
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为发掘对林木生长发育有利的优良微生物资源,并筛选适合叶表微生物的收集方法,以马尾松针叶为试验材料,分别用悬摇法和超声波法收集马尾松叶表微生物,用扩增子高通量测序技术、MUSCLE和Qiime软件研究马尾松叶表微生物的多样性。结果表明:扫描电镜观测结果显示,马尾松针叶表面定殖有大量微生物,包括真菌(菌丝及孢子)和细菌。扩增子高通量测序结果表明,马尾松叶表微生物物种丰富,包含细菌运算分类单位(OTUs)490个,真菌OTUs 1273个。马尾松叶表细菌以未分类的蓝细菌属(unidentified_Cyanobacteria)(36.53%)、未分类的拜叶林克氏菌属(unidentified_Beijerinckia)(28.60%)、鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas)(2.35%)为优势属;叶表真菌以枝孢属(Cladosporium)(2.45%)、拟盘多毛孢属(Pestalotiopsis)(0.92%)、无头孢菌属(Capnobotryella)(0.91%)为优势属。针对叶表细菌多样性的研究表明,悬摇法和超声波法均有较高的物种检出度;在叶表真菌多样性的研究中超声波法优于悬摇法,但超声波法样品间数据变异性较大,测定结果不稳定。 相似文献
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9.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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