科研产出
多巴脱羧酶对异色瓢虫生殖力的调控机制
《昆虫学报 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：【目的】为了探究多巴脱羧酶(DOPA decarboxylase, DDC)对异色瓢虫Harmonia axyridis生殖力的影响及其调控机制。【方法】利用RNA干扰技术(RNA interference, RNAi),将异色瓢虫4龄幼虫的DDC基因(HaDDC)抑制表达,成虫羽化后第8天开始统计20 d内累计产卵量及产卵后第3天统计子代卵孵化率。同时解剖异色瓢虫雌成虫卵巢,观察比较处理组(dsHaDDC注射组)和对照组(dsGFP注射组)羽化后第8天成虫卵巢组织形态并统计卵巢管数量;观察比较处理组和对照组羽化后第14和20天成虫卵巢管中卵的发育情况。【结果】异色瓢虫雌雄成虫HaDDC基因均通过RNAi被抑制表达后,成虫20 d内累计产卵量为38.67±7.80粒,与对照组(371.33±84.31粒)相比显著降低;雌成虫或雄成虫HaDDC基因被抑制表达后,20 d内累计产卵量分别为135.50±28.38和76.00±14.00粒,均与对照组差异显著。HaDDC基因均被抑制表达的雌雄成虫交配后,其子代卵孵化率为0。异色瓢虫成虫羽化后第8天,处理组中雌虫的卵巢组织形态和卵巢管数量与对照组无显著差异。羽化后第14天的异色瓢虫成虫卵巢形态饱满,双侧卵巢管中有卵母细胞发育,但与对照组相比,处理组卵巢组织中未见成熟的卵粒。【结论】基于上述研究结果,初步判断多巴脱羧酶通过参与异色瓢虫卵母细胞到成熟卵粒的发育过程,进而调控其生殖力。
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荷兰动物育种规划及其对中国的启示
《中国畜牧杂志 》 2022 北大核心
摘要：动物育种是改良动物遗传素质和生产潜力的重要手段,中国已将生物育种列入强化国家战略科技力量、坚持创新驱动发展的重要方向.荷兰是具有较高动物育种水平的国家之一,我国的动物育种水平与之比较还有一定的差距.本文系统分析了荷兰动物育种相关规划的战略重点领域、战略目标、育种规划布局及实施策略,并与中国当前相关育种规划和实施现状进行比较分析,以期为中国的畜禽育种发展提供有益的借鉴.
关键词： 荷兰;动物育种;规划
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基于DeepLab v3+的葡萄叶片分割算法
《农机化研究 》 2022 北大核心
摘要：为解决自然光照环境下复杂背景葡萄叶片图像的自动分割问题,使用一种DeepLab v 3+语义分割算法,完成对葡萄叶片分割.该算法采用ResNet 101作为主干网络进行特征抽取;采用空洞卷积和编码模块进行多尺度特征融合,将ResNet的中间信息和编码模块的特征组合作为解码输入;采用上采样的方式进行尺度还原,得到语义分割结果.采用Cityscapes的预训练模型,将300张不同环境下、不同类型的葡萄叶片照片作为训练集,以数据增强的方式进行数据扩容,提高模型的鲁棒性和泛化能力.试验结果证明:本方法有较好的分割效果,在数据增强的方式下精确度(ACC)平均值为98.6%,较全卷积神经网络提高7.3%.对不同类型葡萄叶片分割精确度(ACC)值均高于97%,最高可达98.8%,平均交并比(mIOU)值均高于94%,最高可达97.1%.本算法能够较精准地分割自然光照条件下的葡萄叶片图像,可为后续的病害检测和病斑提取提供参考.
关键词： 葡萄叶片;卷积神经网络;DeepLab v3+;空洞卷积;ResNet101;自动分割
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区块链关键技术及存在问题研究综述
《计算机工程与应用 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：区块链是基于数字加密货币基础上发展而来的分布式数据库技术,区块链系统具有去中心化、不可篡改、高度自治、分布共识等特点,为无需第三方监管实现分布式一致性问题提供了解决方案.随着区块链技术快速发展,区块链在弱信任平台应用领域更加普及,但也面临着自身系统漏洞和安全攻击的挑战.从区块链研究背景及漏洞发展趋势入手,总结分析了区块链关键技术原理及其优缺点、区块链系统存在的技术漏洞和安全攻击,并对技术漏洞和漏洞攻击类型进行归纳分类,指出语法错误、环境配置和图形界面错误是区块链系统中排前三的漏洞缺陷,漏洞攻击对区块链系统构成极大的安全威胁,务必加以重视和防范,以期对未来区块链技术改进发展提供参考与借鉴.
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鲜切的水果皮渣综合利用的研究综述
《包装工程 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：目的 对目前鲜切苹果、西瓜、菠萝、柑橘这4种较有代表性皮渣进一步利用的方向和方法进行总结,为后续鲜切皮渣的利用提供参考.方法 通过检索国内外相关文献,对不同鲜切水果皮渣的单营养物质提取或整体综合利用方法进行归纳和总结.结果 鲜切水果皮渣中的营养物质含量丰富,可利用性极强,应重视对其的加工利用,以免造成资源浪费.结论 系统列举了苹果、西瓜、菠萝和柑橘这4种鲜切水果皮渣的营养价值、皮渣的主要成分,以及目前对4种鲜切水果皮渣含有的营养成分(如多酚、黄酮、果胶、多糖、膳食纤维等物质)的提取利用和其他资源利用方式的研究成果,以期引起对鲜切皮渣资源利用的重视.
关键词： 鲜切水果;苹果皮渣;菠萝皮渣;西瓜皮渣;柑橘皮渣;综合利用
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“十五”以来我国杂交小麦审定品种分析
《作物杂志 》 2022 北大核心
摘要：对"十五"以来我国杂交小麦审定品种的产量构成和品质特性等进行了汇总和分析。结果表明,"十五"以来,我国共审定杂交小麦品种22个,"十二五"以来审定速度明显加快,北方冬麦区是我国杂交小麦品种审定主要区域;审定品种产量水平总体呈上升趋势,北方冬麦区杂交小麦品种生产试验的产量平均每年增长76.0kg/hm~2,增幅为1.25%,审定品种综合品质亦不断提升;杂交小麦审定品种产量与库容量呈正相关关系,穗粒数和千粒重潜力的挖掘与提升对产量增长的贡献最为明显,但是有效穗数并未明显提升,因此进一步提高成穗数,实现库容量扩充,对提高杂交小麦产量潜力和加快杂交小麦品种审定具有重要意义。
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基于BERT-Attention-DenseBiGRU的农业问答社区问句相似度匹配
《农业机械学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了解决问答社区中相同语义问句文本的快速自动检测,提出一种基于BERT的Attention-DenseBiGRU农业问句相似度匹配模型。针对农业文本具备的特征,采用12层的中文BERT文本预训练模型对文本数据进行向量化处理,并与Word2Vec、Glove、TF-IDF方法进行对比分析,得出BERT方法能够有效地解决农业文本的高维性和稀疏性问题,并且解决多义词在不同语境下具有不同含义的问题。该网络的每一层都使用注意特征的连接信息以及前面所有递归层的隐藏特征,为了缓解由于密集拼接而导致特征向量尺寸不断增大的问题,在模型的最后使用自动编码器进行特征降维。试验结果表明:基于BERT的Attention-DenseBiGRU农业问句相似度匹配模型可以提高文本特征的利用率,减少特征丢失,能够实现快速及准确的农业问句文本相似度匹配,在本文所构建的农业问句相似对数据集上精确率及F1值达到97.2%和97.6%,与其他6种问句相似度匹配模型相比,效果提升明显。
关键词： 问答社区 农业问句相似度匹配 自然语言处理 密集连接BiGRU 协同注意力机制
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噻虫胺对大鼠性腺系统的影响
《生态毒理学报 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：新烟碱类杀虫剂通过与昆虫的烟碱乙酰胆碱受体(nAChR)特异性结合,扰乱昆虫的神经活动,使害虫极度兴奋、麻痹致死.此类杀虫剂对害虫有很强的特异性且对哺乳动物较为安全,已经成为全球应用最广泛的杀虫剂之一.为了评估噻虫胺(clothianidin,CLO)对Sprague-Dawley(SD)雄雌性大鼠性腺系统的毒性影响,将50、150和250 mg·kg-1的CLO分别以经口灌胃的方式连续对大鼠染毒28 d,通过对大鼠性腺组织进行病理学观察,分析CLO在肝、脑、性腺及血清中的分布,分析血液中性激素(睾酮和雌二醇)的含量,探讨CLO对大鼠性腺系统的内分泌干扰作用.结果显示CLO在SD大鼠肝脏和血清中大量蓄积,高剂量组(250 mg·kg-1)雄性大鼠的性腺中也有很高蓄积;CLO高剂量染毒(250 mg·kg-1)导致雄性大鼠睾丸中生精细胞和曲细精管上皮细胞变性坏死,不同剂量CLO染毒未对雌鼠造成明显的病理损伤;不同染毒剂量均会促进雄鼠性激素(睾酮和雌二醇)分泌,低(50 mg·kg-1)、中(150 mg·kg-1)剂量CLO染毒对雌鼠性激素无显著影响,而高剂量(250 mg·kg-1)染毒会抑制雌鼠性激素(睾酮)分泌.综上所述,3个剂量CLO染毒均对雄性大鼠性腺系统的正常生理功能产生影响,250 mg·kg-1 CLO染毒对雌性大鼠性腺具有一定的内分泌干扰作用.CLO可能是潜在的内分泌干扰物.
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大田土壤电导率快速检测系统设计与试验
《农业机械学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为评价土壤肥力、生产能力及制作精准施肥处方,基于四端法原理设计了一种车载式大田土壤电导率快速检测系统,系统包括交流恒流信号源、信号检测调理电路及GNSS定位系统,可实现土壤田块不同区域内电导率的快速检测.通过试验探究土壤含水率、土壤浸出液电导率、电极入土深度、土壤温度对电极输出信号的影响规律并根据试验结果回归得出预测模型,模型决定系数R2为0.996 1.将系统安装到土壤电导率检测装置上进行大田试验,基于回归预测模型对系统检测数据进行计算,并与实验室土壤采样检测的实际值进行比较,试验结果表明,实验室建立的回归模型可用于大田土壤浸出液电导率计算,该系统在相同或相近路径上得到的传感器数据较为稳定,土壤浸出液电导率预测值与该区域系统检测值趋势相似,该系统预测模型可用于大田中快速实时检测电导率.
关键词： 土壤;电导率;四端法;快速检测;变量施肥
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基于BERT的多特征融合农业命名实体识别
《农业工程学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：命名实体识别是农业文本信息抽取的重要环节,针对实体识别过程中局部上下文特征缺失、字向量表征单一、罕见实体识别率低等问题,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,转换器的双向编码器表征量)字级特征与外部词典特征的命名实体识别方法.通过BERT预训练模型,融合左右两侧语境信息,增强字的语义表示,缓解一词多义的问题;自建农业领域词典,引入双向最大匹配策略,获取分布式词典特征表示,提高模型对罕见或未知实体的识别准确率;利用双向长短时记忆(Bi-directional Long-short Term Memory,BiLSTM)网络获取序列特征矩阵,并通过条件随机场(Conditional Random Field,CRF)模型生成全局最优序列.结合领域专家知识,构建农业语料集,包含5295条标注语料,5类农业实体.模型在语料集上准确率为94.84%、召回率为95.23%、F1值为95.03%.研究结果表明,该方法能够有效识别农业领域命名实体,识别精准度优于其他模型,具有明显的优势.
关键词： 农业;命名实体识别;文本;BERT;词典特征;BiLSTM
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