科研产出
水稻Wx-YMZC标记的开发与利用
《湖北农业科学 》 2015 北大核心
摘要：设计了一个新分子标记Wx-YMZC,改良检测Wx基因中(CT)n和G/T类型的方法,使用该标记只需要1次PCR扩增和1次酶切即可检测,简化了试验。此方法已获专利授权(专利号:ZL2013 10488947.7)。通过对55份水稻资源进行Wx基因型检测,分析和验证了不同Wx基因类型对直链淀粉含量的影响,即:1高AC(>22.0%)的资源具有较小n值(n≤14)的(CT)n重复次数的等位基因,在除糯米外的其他水稻资源中,具有低或中等AC的资源都具有较大n值(n≥16)的(CT)n重复次数的等位基因;2Wx基因中G型资源的AC高于T型资源;3Wx基因中存在着(AATT)n的重复序列,其中(AATT)6重复序列的资源多属于高AC,(AATT)5重复序列的资源多属于低或中等AC。还利用Wx-YMZC分子标记对13份R7606系列品系进行了应用研究。
关键词： 水稻资源 Wx基因 直链淀粉含量 分子标记 R7606
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背景和光程对茶多酚含量近红外预测模型的影响
《华中农业大学学报 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：为比较空气和纯水背景的模型效果,扫描5个(2、3、5、8和10 mm)不同光程的红茶汤近红外光谱,应用排列组合原理和偏最小二乘法(PLS)建立2种背景下单光程和多光程组合茶多酚近红外预测模型,并用t-test检验模型预测效果。结果表明:单光程模型中,纯水背景与空气背景模型预测结果间无显著性差异;多光程组合模型中,空气背景模型要全部优于纯水背景模型,并且最佳组合模型((5+8)mm)具有比单光程模型更好的预测精度。空气背景茶多酚模型要优于纯水背景茶多酚模型。
关键词： 近红外光谱 单光程模型 多光程模型 空气背景 纯水背景
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兴山县香溪河流域农业源氮磷排放估算及时空特征分析
《农业环境科学学报 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：基于典型调查与统计分析,应用排污系数法估算了兴山县香溪河流域2007—2013年种植业源、畜禽养殖业源和农村生活源TN、TP污染物的排放量,并对排放量、排放强度及其时空格局进行了分析。结果表明,香溪河流域农业面源污染TN、TP年均排放量分别为1 145.2、56.5 t·a-1,排放强度分别为44.5、2.14 kg·hm-2·a-1。农业源TN和TP的年排放量逐年增加,2013年较2007年增幅分别为38.0%和85.1%,TN∶TP为21∶1,TN排放占主导,为香溪河流域兴山县段重点防控指标。从各类污染源贡献来看,畜禽养殖业源是TN的主要贡献源,占农业源污染总量的77.9%;种植业源是TP的主要贡献源,占55.4%。从不同源氮磷排放量空间格局来看,各乡镇中水月寺镇、黄粮镇和峡口镇的TN、TP排放量均最高。从氮磷排放强度空间格局来看,峡口镇、高桥乡和黄粮镇对TN排放强度最高;峡口镇、昭君镇和黄粮镇对TP排放强度最高。
湖北恩施茶园土壤及茶叶硒元素调查研究
《四川农业大学学报 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：【目的】调查研究恩施茶区土壤及茶叶中硒含量,为湖北茶产业发展提供参考。【方法】采集了湖北恩施地区93个茶园的土壤和茶叶样品,检测了土壤pH值、土壤和茶叶中的硒含量。【结果】恩施地区的土壤全硒含量总体水平较高,变幅为0.13~43.50mg/kg,平均含量为1.52mg/kg,高于全国土壤元素平均值(0.1 mg/kg),属富硒土壤;茶叶样品的硒含量变幅为0.040~1.03mg/kg,平均硒含量为0.16mg/kg,高于全国平均值(0.08~0.12mg/kg)。土壤中pH值范围在4.5~5.5时,土壤全硒含量与茶叶硒含量呈显著相关(r≥0.90)。【结论】恩施茶园大多为富硒茶园,茶园土壤pH值保持在4.0~5.5区间有利于茶树对土壤中硒的吸收。
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棉花种质资源贮藏研究进展
《湖北农业科学 》 2015 北大核心
摘要：棉花(Gossypium hirsutum L.)种质资源的保存方法很多,不同的贮藏方式对棉花种子活力的影响不一致,从而影响所贮藏种质资源的寿命。阐述了温度、水分、气体组分等因素对棉花种子耐贮性的影响以及棉花种质资源贮藏研究的进展情况。
关键词： 棉花(Gossypium hirsutum L.) 种质资源 贮藏 种子寿命
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适用于3类茶的定性分类及主要内含成分定量分析的近红外预测模型的建立
《华中农业大学学报 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以白茶、乌龙茶和红茶为研究对象,力求同时实现对3类茶的定性鉴别和主要内含物含量的预测。采用因子化法建立定性预测模型,该模型能够正确识别全部独立验证集样品;采用偏最小二乘法结合主成分分析建立茶叶中含水量、茶多酚和咖啡碱的定量校正模型,并用相关系数、交互验证均方差和预测均方差对模型进行评价。验证集中含水量、茶多酚和咖啡碱3个内含物成分定量预测模型的相关系数分别为0.991 3、0.905 7和0.974 3。结果表明,预测模型能实现同时对3类茶叶的定性分类和主要内含物含量预测的目的,也达到了降低近红外预测模型成本的目的。
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