科研产出
水氮施量对膜下滴灌棉花生长及水氮分布的影响
《灌溉排水学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：【目的】探究北疆地区膜下滴灌棉花最优水氮施量及土壤水氮分布特征。【方法】采用二因素完全随机试验,设置灌水量4个水平(W1:5 250 m~3/hm~2、W2:4 500 m~3/hm~2、W3:3 750 m~3/hm~2和W4:3 000 m~3/hm~2)和施氮量3个水平(N1:300 kg/hm~2、N2:262.5 kg/hm~2和N3:225 kg/hm~2),研究了不同水氮施量对植株形态、土壤含水率分布及土壤氮素分布的影响。【结果】施氮量对植株形态指标的影响程度低于灌水量,但植株形态指标不能反映产量;棉花盛蕾期,表层土壤含水率较低,直至盛花期,表层土壤含水率稳定在20%左右。且灌水量为3 750 m~3/hm~2时,更有利于土壤保持湿润,并且向深层流失的水分较少;0～20 cm土层内硝态氮和铵态氮量相对较高,随着灌水量和施氮量的增加,氮素向深层土壤的淋移程度不断增加,当施氮量为262.5 kg/hm~2时,根系层内的硝态氮含量相对较高,尿素转化的铵态氮也更多;当施氮量为262.5 kg/hm~2,灌水量为3 750 m~3/hm~2时,棉花产量达到最大,为6 460.5 kg/hm~2。【结论】施氮量为262.5 kg/hm~2,灌水量为3 750 m~3/hm~2,可作为该地区最优水氮施量组合。
关键词： 膜下滴灌 植株形态 含水率 土壤硝态氮 土壤铵态氮
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单核细胞增生李斯特菌lmo0732基因克隆、分子特征及遗传进化分析
《家畜生态学报 》 2020 北大核心
摘要：为揭示单核细胞增生李斯特菌(LM)lmo0732基因的分子特征及生物学功能,对LM lmo0732基因进行扩增、克隆和测序,利用在线软件对其进行分子特征及遗传进化分析.结果表明,lmo0732基因全长为1 917 bp,编码638个氨基酸;氨基酸序列分析发现,该蛋白为稳定的亲水性蛋白,含有1个跨膜区域,存在信号肽结构;蛋白结构域预测发现该蛋白含有Big 3、MucBp和LRR保守结构域;二、三级结构分析发现,该蛋白为无规则卷曲连接多段延伸链及α-螺旋所形成的三维立体结构.遗传进化分析显示,不同地域分离株可分为两个基因群,表现出一定的遗传多样性.
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转录调控因子Lmo2672对LM环境适应性和应激的调控作用
《西南农业学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：[目的]本文为了解AraC家族转录调控因子Lmo2672对单核增生李斯特菌(LM)环境适应性和应激的影响.[方法]利用温控型质粒pKSV7构建LM-Δlmo2672缺失株,比较母源株LM EGD-e和缺失株LM-Δlmo2672在不同应激环境中生长情况的差异,并利用qRT-PCR方法分析转录调控因子Lmo2672缺失对应激调控基因及氧化应激相关基因转录水平的影响.[结果]与LM EGD-e相比,LM-Δlmo2672在37、42℃及含5%NaCl、0.3%胆酸盐、5 mM H2O2、1%Triton X-100的培养基中生长速度均显著降低(P<0.05);且环境适应性及应激相关基因(prfA、lexA、fri、perR、kat、sod)转录水平显著降低(P<0.05).[结论]提示lmo2672基因在LM环境适应性和应激中发挥重要的调控作用.
关键词： 单核增生李斯特菌 AraC家族 lmo2672基因 环境适应性
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滴灌磷肥在灰漠土中运移的研究
《中国土壤与肥料 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：磷在土壤中的迁移是影响农业系统磷利用效率的关键因素之一.应用同位素32P示踪和放射性同位素自显影技术,研究了滴施磷酸一铵在灰漠土中的运移.结果表明:与不施磷处理相比,滴施磷肥可以增加0~15?cm土层有效磷的含量.在0~20?cm土层均有不同比例32P的分布,但大部分32P仍集中分布在表层,0~10?cm土层中的32P占总量的72.7%~89.5%,最高可达99%.不同施肥时期磷的运移距离有很大差异,T3(0~20?cm)>T2(0~10?cm)>T1(0~5?cm),这可能是由于干湿交替导致土壤孔隙率变化,进而影响了磷的移动距离.平行于滴灌带方向上磷的运移距离比垂直于滴灌带方向更远.随着正磷酸盐浓度增加,磷的运移距离变大,滴施磷酸一铵处理32P的移动距离达到对照的2倍.
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食源性单核细胞增生型李斯特菌lmoF23650032基因克隆及序列分析
《江苏农业科学 》 2020 北大核心
摘要：对食源性单核细胞增生李斯特菌LM5567的lmoF23650032基因进行克隆和序列分析,利用PCR方法对lmoF23650032基因进行扩增,将扩增产物连接到pMD19-T载体上,筛选阳性菌株进行测序比对分析.结果显示,扩增获得的lmoF23650032基因序列长度为811 bp,克隆得到lmoF23650032基因的阳性转化子;生物信息学分析表明,lmoF 23650032蛋白属于跨膜蛋白,无信号肽序列;二级结构中无规则卷曲和延伸链结构占比较大,分别是37.86%和36.89%;序列比对结果表明,LM5567菌株lmoF23650032基因的核苷酸序列与02-6680菌株(4b,奶酪,加拿大)、10-0811菌株(1/2b,螃蟹,加拿大)的相似性均为99.7%;与10-0809菌株(4b,粪便,加拿大)、81-055菌株(4b,脑脊髓液,加拿大)、02-1103菌株、02-1792菌株(4b,奶酪,加拿大)、81-0861菌株(4b,卷心菜,加拿大)的相似性均为99.8%;LM5567 lmoF 23650032基因编码的氨基酸序列与上述菌株相似性均为94.7%.试验成功克隆了lmoF 23650032基因,可为进一步探究lmoF23650032基因功能奠定基础.
关键词： 食源性单核细胞增多李斯特菌 0032基因','','MjQ4MTMxNFFZZz09Q1FEa2FMRzdHTlNqcjQ5R1ptREc3cjVXdmhFUTZ6NTFUQW5nMmhSSERNU2RRZFdkWitSdkZpRGtXcjdCSQ==') >lmoF23650032基因 PCR 生物信息学分析
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基于划口预处理的不同品种核桃破壳分析研究
《农机化研究 》 2019 北大核心
摘要：为了提高核桃的破壳率同时减小核桃仁损伤,以新丰核桃和新早丰为研究对象,进行了有限元分析,以简化试验过程,再通过静态压力试验和划口预处理对破壳影响的正交试验进行分析。静态压力试验结果表明:划口预处理后核桃更易破壳;划口位置与加载力位置重合时比划口所在方向与加载力方向垂直时核桃更易破壳;划口位置与加载力位置在肚部重合时核桃最易破壳。正交试验结果表明:新丰与新早丰核桃一次破壳率和高露仁率因素的主次顺序均是划口深度>划口长度>划口宽度;当划口深度1.5 mm、划口宽度2.55 mm、划口长度19 mm时,可以得到较好的破壳效果。
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高地隙喷杆喷雾机喷架设计及分析
《农机化研究 》 2019 北大核心
摘要：针对目前喷杆喷雾机喷幅小、喷杆升降折叠稳定性差等问题,设计了一种高地隙宽幅喷架。对喷架的升降机构、折叠机构进行了理论分析及机构设计,建立了三维模型,包括中央喷架、平行四边形升降机构、安装座及喷杆折叠机构。为验证设计合理性及可靠性,利用Ansys有限元分析软件对喷杆在工作状态下进行了静力学分析。结果表明:最大应力为152.7MPa,喷杆末端形变量最大,最大变形量为4. 6mm,最小安全系数为1. 63,符合设计要求。场地试验表明:设计满足工作要求。
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24个种源文冠果在新疆的生长结实性状分析
《经济林研究 》 2019 北大核心
摘要：为了给文冠果优良单株选择和品种选育提供参考,以引进的24个文冠果种源为材料,在新疆石河子地区对文冠果生长结实性状进行变异分析、相关分析、主成分分析及聚类分析。结果表明:在参试种源中,生长指标地径变异系数最大(21.9%),叶长变异系数最小(13.1%),结实性状中总果数变异最大(74.3%),种子纵径变异最小(14.3%)。单株产量与总果数、干果质量、种子横径、种子纵径呈极显著正相关(P <0.01),与鲜果质量、果实横径、果实纵径、小叶数呈显著正相关(P <0.05)。在主成分分析中,共提取3个主成分,累计贡献率达到86.053%。聚类分析结果显示,可将参试的24个种源分为5类。第1类为G-9种源,属于产量最高等级;第2类为坤156种源,处于较高产量水平;第3类为Q-2等种源,处于中等产量等级;第4类为G-23和建2种源,位于较低产量水平;第5类为BD-7等种源,位于最低产量水平。24个文冠果种源中以产量水平最低的第5类居多,产量水平差异较大。
关键词： 文冠果 生长性状 结实性状 相关分析 主成分分析 聚类分析
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拖拉机自动导航单因子控制系统设计
《农机化研究 》 2019 北大核心
摘要：针对当前拖拉机自动导航转向控制系统结构复杂、算法繁琐及对上位所检测机位置姿态信息要求较高等特点,设计了一种基于51单片机为中央控制载体的拖拉机自动导航执行系统。本系统在不改变原车的液压转向控制系统的前提下,通过加装以步进电机为动力的驱动装置带动方向盘转动实现前轮转向;同时利用角度传感器不断检测前轮转角,为系统在进行转向决策时提供反馈,并且在执行过程中采用涡轮电机控制齿轮啮合与分离。控制系统采用单因子补偿控制算法,通过判断当前车辆的横向偏差走势判断当前的车身偏角。为验证程序算法以及结构设计的可行性,以TN954为实验对象,构建了转向系统和车身偏角的数学模型,运用Matlab/Simulink进行仿真。结果表明:拖拉机以3 km/h作业速度行驶时,在初始横向轨迹偏差设定在5 cm的调整过程中,稳态误差达到2%,单因子补偿控制算法所需的平均调整时间为1. 4 s,满足当今拖拉机自动驾驶控制实时性的要求。
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