科研产出
油酸对灵芝液态深层发酵合成羊毛甾醇代谢流分布的影响
《菌物学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要:通过代谢通量方法在3L搅拌式发酵罐上研究了油酸对灵芝液态深层发酵代谢终产物羊毛甾醇代谢流分布的影响。结果表明,在灵芝的液态深层发酵过程中,添加油酸使合成羊毛甾醇的代谢通量提高45.29%;副产物麦角甾醇的含量由3.84 mg/g降低至0.02 mg/g;羊毛甾醇合成途径(LP)、三羧酸循环(TCA)、磷酸戊糖途径(PP)和糖酵解途径(EMP)的代谢通量比对照组分别提高了29.09%、14.52%、12.22%和2.11%。因此,添加油酸能够加强灵芝液态深层发酵过程中的整体代谢流分布,减少副产物麦角甾醇的积累,提高羊毛甾醇的代谢流量。该研究为下一步灵芝液态深层发酵中灵芝三萜得率的提高奠定研究基础。
关键词: 灵芝 液态深层发酵 油酸 代谢流分析 羊毛甾醇 麦角甾醇
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以李玉院士为榜样建设食用菌强国
《菌物研究 》 2023
摘要:中国食用菌产业发展取得了举世瞩目的成就,这是全体食用菌人共同努力和集体奋斗的结果,李玉院士正是无数食用菌人的杰出代表。在李玉院士80岁寿辰之际,回顾和总结了李玉院士4个方面的先进事迹,即坚持面向世界科技前沿,打造一流水平的菌物学科体系;坚持面向食用菌产业进步,推动脱贫攻坚和乡村振兴事业发展;坚持面向国家重大需求,促进菌物粮仓建设和菌物种业振兴;坚持面向人民生命健康,大力推进菌物药学科发展。进一步强调了中国食用菌产业正面临着新的发展机遇,宣传和学习李玉院士先进事迹,有助于深刻把握中国食用菌产业发展的时代之变,以新的观点、立场和方法迎接新的发展机遇,以新境界创造新未来。
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平湖农业对接上海的对策思考
《上海农村经济 》 2023
摘要:平湖与上海地缘相邻、人缘相亲、文化相通、经济相融。平湖农业自然禀赋优异,特色鲜明,加强平湖农业对接上海战略,是地缘经济发展必然要求,也是两地发展的共同需要。中共中央、国务院《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》的印发,使长三角一体化发展上升为国家战略,给平湖农业对接上海战略注入了新的动力,平湖把全面接轨上海、
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近五年灵芝物理诱变育种研究进展
《食用菌学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要:灵芝(Ganoderma spp.)是一类药食两用的大型真菌,灵芝具有免疫调节、抗肿瘤、抗炎症、降血糖、降血脂等功能。不同的灵芝品种对以其为原料开发的保健食品和药品的有效性和质量稳定性具有重要影响,因此,优良新品种的选育对灵芝产业的发展具有重要意义。物理诱变是当今工业微生物育种中重要且有效的技术之一,笔者总结近五年物理诱变技术在灵芝育种中的应用,分析灵芝物理诱变育种中存在的问题,展望采用物理诱变育种创制灵芝新品种的前景,以期为今后的灵芝育种研究提供有益参考。
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饲粮中过量镁对新杨黑羽蛋鸡鸡蛋暗斑和蛋壳微生物组成的影响
《中国农业科技导报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要:为研究饲粮中镁对新杨黑羽蛋鸡鸡蛋暗斑形成和蛋壳微生物组成的影响,选取35周龄、所产鸡蛋易发暗斑的新杨黑羽蛋鸡48只,随机分成3组,每组16只(单笼饲养),分别饲喂镁浓度为843.55(A)、2 009.80(B)和3 206.05 (C) mg·kg-1的试验饲粮,为期5周,检测鸡蛋暗斑、鸡蛋品质、蛋壳微生物的差异。结果表明,与B和C处理相比,A处理鸡蛋的暗斑等级极显著降低(P<0.01),蛋白高度和哈氏单位均显著提高(P<0.05)。通过16S rDNA测序,在蛋壳表面共检测到969个OTUs,其中,A、B、C处理分别检测到670、787、848个OTUs;随着储存时间的延长,微生物OTU类别数增加;1级暗斑等级的OTU类别数极显著低于暗斑等级较高的鸡蛋(P<0.01)。综上述所,饲粮中较低的镁浓度会减少鸡蛋暗斑,提高蛋白高度和哈氏单位。
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发芽糙米的品质比较分析
《上海农业学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要:为选择γ-氨基丁酸含量高、食味品质优良的上海地产发芽糙米品种,首先通过测定发芽糙米的感官品质选择出食味品质较好的品种,再通过发芽糙米的特性、蒸煮品质、糊化特性和γ-氨基丁酸含量分析发芽糙米的品质.结果表明:根据最佳蒸煮时间、吸水率和体积膨胀率综合评价得出,'松香粳1018'的蒸煮时间较短;根据感官评分、质构特性及糊化特性综合分析得出,'松香粳1018'食味品质较好,且γ-氨基丁酸含量高.综上,'松香粳1018'可作为发芽糙米开发的优良品种.
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基于卷积神经网络的黄瓜白粉病智能识别算法研究
《上海农业学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要:采用AlexNet、VGG16、GoogLeNet和ResNet50 等4 种CNN模型对黄瓜 4 个病害级别的白粉病叶片图像进行反复迭代训练,探究迭代次数、BATCH_SIZE参数对4 种模型识别分类效果的影响,分析不同CNN模型的性能,以选择出应用于黄瓜白粉病识别的最优模型.结果表明:从训练集损失函数的损失率、识别准确率及训练时间综合考量,在当前试验样本条件下,迭代次数为 40 次,BATCH_SIZE值等于 90 时,ResNet50 模型结果最优,其训练用时为24 min,模型识别准确率为 91.30%,对黄瓜白粉病不同病害级别智能识别具有较好的分类性能.
关键词: 黄瓜白粉病 卷积神经网络 模型 深度学习 智能识别算法
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