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家蚕体形自然突变新石蚕的遗传学研究

家蚕体形自然突变新石蚕的遗传学研究

复合性状转基因作物及产品检测与溯源技术研究进展

重庆市遗传学会第一届学术年会暨纪念孟德尔规律再发现100周年学术讨论会

作者：代方银鲁成向仲怀西南农业大学蚕丝学院

自黑缟（浓型）系统P’000中发现自然突变新石蚕,其性状特征为:壮蚕腹部节间膜隆起,环节呈凹陷状,形似石蚕,而体不及石蚕硬。遗传研究结果:新石蚕为不同于石蚕的常染色体隐性突变基因,其性状表达以第2连锁群的斑纹基因黑缟（P’）为条件... 详细信息

自黑缟（浓型）系统P’000中发现自然突变新石蚕,其性状特征为:壮蚕腹部节间膜隆起,环节呈凹陷状,形似石蚕,而体不及石蚕硬。遗传研究结果:新石蚕为不同于石蚕的常染色体隐性突变基因,其性状表达以第2连锁群的斑纹基因黑缟（P’）为条件,在普通斑及姬蚕中不能发现,但新石蚕基因不属于第2连锁群.将其命名为new stony,基因记号:stn。

关键词：家蚕突变新石蚕遗传学

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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农业机械学报 2017年第5期48卷 117-127页

作者：李鑫星周婧许文涛焦伟华刘恒一张领先中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 中国农业大学食品科学与营养工程学院北京100083 山东财经大学农业与农村经济研究中心济南250014

随着农业育种水平的进步与发展,现有的单一性状转基因作物已经不能满足农业的需求,聚合多种优良性状的复合性状转基因作物已成为转基因作物发展的趋势。在总结和整理国内外研究文献的基础上,阐述了复合性状转基因作物的检测方法。基于... 详细信息

随着农业育种水平的进步与发展,现有的单一性状转基因作物已经不能满足农业的需求,聚合多种优良性状的复合性状转基因作物已成为转基因作物发展的趋势。在总结和整理国内外研究文献的基础上,阐述了复合性状转基因作物的检测方法。基于蛋白质的检测技术,包括免疫试纸检测技术和ELISA检测技术。基于核酸的检测技术,包括PCR检测技术、基因芯片技术、等温扩增技术和第二代测序技术。除此之外,还阐述了转基因作物及产品的溯源技术。综述结果表明,转基因检测技术逐渐向高通量、高准确度和高灵敏度方向发展,同时一些新的检测技术也开始出现并发展;构建溯源系统需要将计算机技术与信息技术相结合;为了综合多种技术的优点,溯源系统的开发势必需要将多种信息技术结合起来使用。

关键词：复合性状转基因作物安全评价检测溯源

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稻虫生态管理

西南农业大学学报（自然科学版） 2000年第6期22卷 496-500页

作者：李剑泉赵志模侯建筠西南农业大学植保系重庆400716 西南农业大学资环院重庆400716

害虫综合治理 (IPM)理论上的局限性使IPM的实施仍以有毒农药的使用为主要手段 ,结果合成农药销量有增无减 ,导致环境质量继续恶化 ,传统的植物保护对化学农药的依赖性越来越高。害虫生态管理 (EPM)已成为IPM的发展方向 ,它按照生态学、... 详细信息

害虫综合治理 (IPM)理论上的局限性使IPM的实施仍以有毒农药的使用为主要手段 ,结果合成农药销量有增无减 ,导致环境质量继续恶化 ,传统的植物保护对化学农药的依赖性越来越高。害虫生态管理 (EPM)已成为IPM的发展方向 ,它按照生态学、经济学和环境保护学的原理、原则和方法 ,在不断搜集有关信息、随时对系统进行监测与预测的基础上 ,以系统失衡时的虫口密度为阀值 ,采取自然控制与人工调节相结合的防治策略 ,维持生态系统的长期稳定性和提高系统本身的自我调控能力。随着耕作制度的改变、品种的更换、栽培技术的改进 ,稻田害虫群落也在发生相应的演变。因此 ,稻田害虫的管理对策要以作物为中心 ,以当地的主要害虫为对象 ,充分发挥天敌、品种、生境等自然因素对害虫的控制作用 ,开发关键技术。

关键词：害虫生态管理区域性EPM模式稻田

基于产权价值的农地承包经营权流转价格评估方法研究

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广东农业科学 2011年第15期38卷 181-184页

作者：高艳梅刘海英李景刚华南农业大学公共管理学院广东广州510642 华南农业大学信息学院广东广州510642

从农地承包经营权价值分析入手,认为农地承包经营权价值构成来源于承包农地的生产收益权价值和我国特殊国情下的社会保障权价值。在此基础上,探讨了农地承包经营权转包、转让、出租、入股等流转方式所反映的价格表现形式及其价值基础,... 详细信息

从农地承包经营权价值分析入手,认为农地承包经营权价值构成来源于承包农地的生产收益权价值和我国特殊国情下的社会保障权价值。在此基础上,探讨了农地承包经营权转包、转让、出租、入股等流转方式所反映的价格表现形式及其价值基础,并构建了相应的价格评估模型,以期为农地承包经营权流转价格的确定提供方法论基础。

关键词：产权价值承包经营权价格评估模型

基于BP神经网络的猪舍有害气体定量检测模型研究

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安徽农业科学 2009年第23期37卷 11316-11317,11329页

作者：俞守华张洁芳区晶莹华南农业大学信息学院广东广州510642 华南农业大学公共管理学院广东广州510642

为寻找适合猪舍混合有害气体浓度识别的神经网络模型,建立了基于误差反向传播(BP)神经网络的猪舍有害气体定量检测模型,分别使用trainbr函数、traingdm函数及trainlm函数训练该神经网络,对有害氨气和硫化氢组成的混合气体浓度进行识别,... 详细信息

为寻找适合猪舍混合有害气体浓度识别的神经网络模型,建立了基于误差反向传播(BP)神经网络的猪舍有害气体定量检测模型,分别使用trainbr函数、traingdm函数及trainlm函数训练该神经网络,对有害氨气和硫化氢组成的混合气体浓度进行识别,并利用MATLAB软件的神经网络工具箱进行仿真。结果表明,采用trainbr函数训练的网络对该混合气体的平均识别精度高,速度较快,对噪声不敏感,适合猪舍有害气体的浓度识别。这为猪舍有害气体智能化监控提供了参考依据。

关键词： BP神经网络猪舍气体定量检测

新农村建设背景下农业院校大学生创业素质的培养途径

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广东农业科学 2012年第6期39卷 170-172页

作者：刘月秀刘辉华南农业大学信息学院广东广州510642 华南农业大学公共管理学院广东广州510642

大学生创业素质包括思想道德素质、专业素质、文化素质、身体素质和心理素质。新农村建设对大学生创业素质提出了新要求,农业院校应深化教育教学改革,将创业教育列入人才培养计划。通过建立大学生创业实习实训基地,实施本科生导师制,开... 详细信息

大学生创业素质包括思想道德素质、专业素质、文化素质、身体素质和心理素质。新农村建设对大学生创业素质提出了新要求,农业院校应深化教育教学改革,将创业教育列入人才培养计划。通过建立大学生创业实习实训基地,实施本科生导师制,开展"三走进三了解三提高"社会实践活动和大学生创新实践活动,努力培养大学生创业素质。

关键词：新农村建设创业素质培养途径

基于偏最小二乘通径模型的农民工信息能力综合评价

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农业系统科学与综合研究 2011年第4期27卷 495-501页

作者：区晶莹张淞琳俞守华华南农业大学公共管理学院广东广州510642 华南农业大学信息学院广东广州510642

针对农民工信息能力建立评价指标体系,利用偏最小二乘通径模型,建立了农民工信息能力PLS通径模型,并以广东省8个城市的农民工群体为例,计算分析了模型通径系数和各城市农民工信息能力的综合排名。结果表明信息运用能力、信息吸收能力和... 详细信息

针对农民工信息能力建立评价指标体系,利用偏最小二乘通径模型,建立了农民工信息能力PLS通径模型,并以广东省8个城市的农民工群体为例,计算分析了模型通径系数和各城市农民工信息能力的综合排名。结果表明信息运用能力、信息吸收能力和信息创新能力是影响农民工信息能力的关键因素,广州市农民工信息能力位于广东省的首位。

关键词：农民工信息能力偏最小二乘通径模型

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竹类种质资源图像采集实时定位方法

江苏大学学报（自然科学版） 2020年第3期41卷 328-333页

作者：武翠云徐静岳想想李绍稳安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

针对目前竹类种质资源数据采集方式单一、费时费力等采集方式落后的问题,提出了基于Android平台的竹类种质资源图像采集实时定位模型和方法.选择将COO定位与GPS定位结合的移动定位方法,研究了实时定位算法—利用最小平方法消除无损Kalma... 详细信息

针对目前竹类种质资源数据采集方式单一、费时费力等采集方式落后的问题,提出了基于Android平台的竹类种质资源图像采集实时定位模型和方法.选择将COO定位与GPS定位结合的移动定位方法,研究了实时定位算法—利用最小平方法消除无损Kalman滤波法中的异常值从而产生一种新的改进算法,最后探讨了数据与图像的整合方法的实现,采用EXIF格式实现图像、GPS信息、方位、文本等一体的图像表达.结果表明,该改进算法能有效去除异常值,为更加准确有效地对竹类种质资源数据进行采集提供了技术支持.

关键词：竹类种质资源实时定位 Kalman滤波信息采集

一种基于改进YOLOv4算法的茶树芽叶采摘点识别及定位方法

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复旦学报（自然科学版） 2022年第4期61卷 460-471页

作者：徐凤如张昆明张武王瑞卿汪涛万盛明刘波饶元安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

针对复杂环境下农业采茶机器人无法快速、准确地识别与定位茶树芽叶采摘点的问题,本文采用改进型YOLOv4-Dense算法和OpenCV图像处理方法,对茶树芽叶采摘点的定位问题进行研究。首先,基于YOLOv4算法,将CSPDarkNet53主干特征提取网络中的R... 详细信息

针对复杂环境下农业采茶机器人无法快速、准确地识别与定位茶树芽叶采摘点的问题,本文采用改进型YOLOv4-Dense算法和OpenCV图像处理方法,对茶树芽叶采摘点的定位问题进行研究。首先,基于YOLOv4算法,将CSPDarkNet53主干特征提取网络中的ResNet单元替换为DenseNet单元,使用改进后的算法模型对采集的茶树数据集进行芽叶目标检测;其次,运用OpenCV图像处理方法进行RGB-HSV颜色转换获取芽叶的轮廓,并基于形态学算法定位采摘点的位置;最后,开展采摘点定位方法的对比实验,分别与矩函数法、最小外接矩形中心点法的定位结果进行对比。实验结果表明:1)改进型YOLOv4-Dense算法在芽叶目标检测上的精确率为91.83%,召回率为68.84%,AP值为86.55%,F1分数为0.79;与YOLOv4模型的精确率、召回率、AP值、F1分数相比分别提升了2.21%,2.00%;2.05%,0.02;与YOLO v3模型相比它们分别提升了,5.56%,15.26%;9.13%,0.13;2)针对自然条件下的茶树芽叶,采用OpenCV图像处理方法定位采摘点的精确率为80.8%,召回率为83.2%,与矩函数法、最小外接矩形中心点法相比,分别提升了3.5%,7.1%;1.4%,6.1%。实验数据说明本研究方法对于芽叶采摘点的准确识别与定位具有一定的借鉴意义。

关键词：图像处理茶树芽叶采摘点深度学习

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