科研产出
大豆GmNIC1基因克隆及非生物胁迫应答分析
《西南农业学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要:【目的】NAD+是植物生长发育过程中的重要调节物质,NIC(烟酰胺酶)是NAD+合成过程中的关键酶,研究大豆中NIC的功能,以期创制大豆抗逆新品种。【方法】利用生物信息学,探究大豆GmNIC1基因的结构与功能,并通过RT-PCR进行基因表达模式分析。【结果】大豆GmNIC1基因CDS区长度为243 bp,共编码80个氨基酸。其编码蛋白的分子式为C396H666N114O110S3,相对分子质量为8880.52 Da,理论等电位点(pI)为10.18,亲水性平均值和脂肪系数分别为-0.198和97.62,该蛋白的不稳定指数是47.10,它是不存在跨膜结构域的非分泌性亲水蛋白。该蛋白质二级结构主要由61.25%的α-螺旋、31.25%的无规则卷曲以及6.25%的β-转角和1.25%的片层构成,且不存在跨膜结构,定位于细胞膜上,其中信号肽位于1~22位氨基酸区域。GmNIC1基因启动子区域含有6种激素响应元件和4种逆境响应元件,且与GmNIC1的互作蛋白中含有AP2/ERF结构域和Ser/Thr蛋白激酶家族,其具有参与非生物胁迫应答调控的功能。GmNIC1蛋白的氨基酸序列与野生大豆(Glycine max)同源蛋白的关系最近。RTPCR检测发现,GmNIC1基因在大豆叶片中表达量最高,同时叶面外施烟酰胺能促进GmNIC1基因的表达,但在非生物胁迫下GmNIC1基因表达量明显降低。【结论】本研究成功克隆大豆GmNIC1基因,并对其编码蛋白的理化性质及表达模式进行分析。发现烟酰胺含量的增加能提高烟酰胺酶活性从而促进GmNIC1基因表达,且GmNIC1基因在调控大豆非生物胁迫方面具有重要作用。
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纤籽兼用亚麻新品种华亚10号的选育
《中国麻业科学 》 2024
摘要:亚麻新品种华亚10号是黑龙江省农业科学院经济作物研究所以本所选育的新品系D95029-8-3-7为母本,以本所选育的高纤材料H04052的F4代多胚单株为父本杂交育成。2023年在农业农村部登记,登记编号为GPD亚麻(胡麻)(2023)230007。该品种为纤籽兼用品种,生育期92 d,原茎产量5514.1 kg/hm2,全麻产量1479.5 kg/hm2,种子产量888.7 kg/hm2,分别比对照品种中亚麻2号增产20.42%、35.26%和11.57%。华亚10号全麻率达到34.16%,种子粗脂肪含量达到40.25%,千粒重达到5.52 g。文章对该品种的选育程序、特征特性、产量及其栽培技术进行介绍,旨在为该品种的推广应用提供参考,促进亚麻产业的发展。
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高速碎混灭茬耙机架模态分析
《农机使用与维修 》 2024
摘要:以黑龙江省农业机械工程科学研究院绥化分院自主研发的2BGM-245高速碎混灭茬耙机架为研究对象,验证高速碎混灭茬耙的机架设计是否合理。应用三维建模软件Solid Edge和有限元仿真分析软件Ansys建立机架的有限元模型,进行高速碎混灭茬耙机架模态振动分析。通过模态分析得出机架振型的固有频率振动特性,输出各阶的振形图,来验证机架设计的合理性。研究结果表明,通过虚拟样机技术,仿真分析和再设计保证了机架结构设计合理。研究结果对提高高速碎混灭茬耙的可靠性、作业精度及延长使用寿命具有重要意义。
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40 a施肥措施对黑土土壤酶化学计量特征的影响
《环境科学 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要:为探究长期施肥措施对黑土土壤养分平衡和酶化学计量特征的影响,选取长期定位实验(40a)样地4种不同施肥处理:不施肥、施氮肥、施磷肥和氮磷混施,分别在2021年4月和2022年4月采集土壤样品,测定土壤4种水解酶活性并分析酶化学计量特征.结果表明,施氮和氮磷混施均显著提高酸性磷酸酶和β-D-葡萄糖苷酶活性,分别提高68%~158%和26%~222%.施磷和氮磷混施则显著影响β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶活性,其酶活性最高达75.48 nmol·(g·h)-1和106.81 nmol·(g·h)-1.双因素方差分析显示氮和磷输入对土壤酶活性均产生显著影响.冗余分析表明酶活性变化的主要影响因子为土壤pH值、微生物生物量磷和有效磷.通过计算酶化学计量比,发现氮处理显著增加酶矢量长度,其数值主要在1.32~1.52之间,而酶矢量角度均>45°,表明黑土主要受碳磷共同限制.通过以上分析可以发现40 a长期施肥处理对黑土土壤酶及资源利用策略有显著影响,研究结果为评估长期施肥处理对土壤养分平衡和可持续利用具有重要的生态学意义.
关键词: 长期定位实验 氮肥 磷肥 酶矢量长度 酶矢量角度 磷限制
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反映样点微域空间变异的多穴位黑土层厚度快速勘察与预测方法研究
《土壤学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要:黑土层厚度作为土壤质量的重要标志,在土壤可持续发展、粮食安全和生态功能中发挥着不可替代作用。然而,基于土壤剖面调查数据分析,往往样本数量少、代表区域范围小,多数仅依据点位数据统计,缺乏空间变异预测分析,迫切需要黑土层厚度快速调查与高性能空间预测方法。通过新建调查样点黑土层厚度多穴位“浅层挖掘+深层土钻”快速获取方法,在黑龙江省获取357个样点的黑土层厚度系列样本数据;对随机森林预测模型参数进行优化,预测黑土层厚度空间变异及其不确定性;分析不同穴位观测值及其均值样本对优化模型预测精度及稳定性影响,评价模型空间预测潜能。结果表明,研究区耕地预测平均黑土层厚度为53.42 cm,新建黑土层厚度快速获取与预测方法行之有效,可替代剖面调查方法。优化随机森林模型预测黑土层厚度的空间变化解释力R2达到60%,可精细刻画黑土层厚度空间分异;样点单个观测穴位的随机性可改变模型预测协变量重要性数值,影响黑土层厚度空间预测分布;相较于样点多穴位观测均值的空间预测,单穴位观测值预测的空间分布不确定性评估的准确性较低,预测精度显著下降;交叉验证指标和散点图分析表明,优化随机森林模型对黑土层厚度具有稳定的空间预测潜能。本研究为黑土层厚度高精度快速调查与预测提供了新经验、新途径。
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