荧光差异二维凝胶电泳技术在植物差异蛋白质组学中的应用,吕坤,郑彩霞,蛋白质组学是后基因组时代生物学研究的主要领域之一,由于研究生物体全部蛋白质组的困难大,可行性不高,因此研究蛋白质差异表达
2024-03-03 21:30:23 437KB 首发论文
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该游戏一共有八种关卡选择,仿造植物大战僵尸,游戏音效使人身临其境,在选择完关卡后,可以选择你在本关卡想要拥有的植物,最多不能超过8种,在游戏的开始,需要通过收集阳光来种植植物,或者种植太阳花来获取,该游戏可直接利用unity打开即可。
2024-03-02 15:01:32 212.91MB unity
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松嫩草地菌根真菌和施肥对植物体磷浓度的影响,巴雷,沈晓川,植物矿质营养是生态系统实现物质循环和能量流动不可或缺的重要环节。草地生态系统中,植物对磷的吸收不仅受到施肥等因素的影响,
2024-03-01 16:36:32 356KB 首发论文
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为了研究煤矿露天开采对自然植物与土壤因子的影响;以内蒙古胜利矿区为研究区,采用野外生态学调查方法对采矿区周边不同距离草地进行植物群落调查,采集距矿区不同距离土壤样品进行实验室分析。结果表明:(1)距矿区边界100m处,草地自然植物群落以糙隐子草(Cleistogenessquarrosa)、寸草苔(Carex duriuscula)和小画眉草(Eragrostis minor)为主;距离煤矿400 m处植物群落以大针茅(Stipa grandis)、克氏针茅(S. krylovii)和冰草(Agropyron cristatum)为主,900 m处以大针茅、小画眉草和糙隐子草为主;距离煤矿1900 m处,以克氏针茅、糙隐子草和大针茅为主。(2)与对照区相比,距离矿区越近,植物多样性指数显著降低,群落相似性降低,土壤含水量、有机质(SOM)、硝态氮(NO3--N)和速效磷(AP)均显著减少。(3)远离矿区的位置土壤肥力要好于矿区附近,煤矿开采对一定范围内的土壤肥力产生影响,矿区周边土壤养分的空间异质性呈不同程度的变化趋势。(4)冗余分析(RDA)表明,植物多样性指数与土壤含水量、有机质、
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荒漠草原不同放牧制度对植物群落多样性及稳定性的影响,沈艳,李阳,以宁夏盐池县荒漠草原为研究对象,通过划区轮牧、连续放牧和封育的比较试验,研究了不同放牧制度对群落α、β多样性,多样性相关�
2024-03-01 15:53:13 349KB 首发论文
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为了正确鉴定和标准化植物物种,必须基于DNA标记开发指纹。 这些技术被广泛用于开发毫无疑问的植物鉴定方法,以保护工业领域的专利和质量控制。 在这项研究中,从巴基斯坦Qarshi Industries(Pvt。)Ltd的植物园中收集了15种巴基斯坦重要的药用植物。 目的是优化基因组DNA的提取,以用于基于PCR的随机扩增多态性DNA标记方法。 最初的方案是使用60个decamer扩增可评分的扩增子。 仅九种标记在药用植物的基因组DNA中产生了显着的条带。 这些标记产生了51条带,范围介于250和1600 bp之间。 基因组标记物最重要的特性是多态性,可以进行特异性鉴定。 所有使用的标记在15种不同植物中均显示100%多态性。 此外,六个decamer扩增了特定的波段以可靠地识别8种。 扩增的条带排列在二进制矩阵中,并通过DNAMAN版本5.2.2统计软件进行分析。 使用针对九个标记的二进制数据构建同源树,并观察到四个主要簇/进化枝。 Rose,Mentha和Stevia品系显示出明显的聚类,并分别归类为I,II和III大类。 60个decamer扩增了15个商业上有价值的登录基因的51个
2024-03-01 15:50:16 446KB RAPD 药用植物 DNA指纹图谱
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离子胁迫诱导的植物细胞程序性死亡,高媛,李秀花,植物的死亡是主动的死亡方式,受植物自身基因调控。研究发现许多的环境因子,尤其是胁迫性环境因子可以诱导细胞的程序性死亡(PCD)。
2024-03-01 15:48:18 219KB 首发论文
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神经酰胺激酶的缺失对植物细胞死亡和抗病性的影响,方策,席雪丽,鞘脂是植物及其他真核生物内膜系统的必要组成成分。神经酰胺激酶是鞘脂代谢途径中的重要酶。前期的研究表明神经酰胺激酶缺失突变
2024-03-01 15:45:45 752KB 首发论文
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番茄作物是市场上的重要主食,并且是日常食用的最常见的作物之一。 植物或农作物疾病导致生产质量和数量下降; 因此,对这些疾病的检测和分类非常必要。 感染番茄植物的疾病有很多类型,例如细菌斑,晚疫病,裁缝叶斑,番茄花叶和黄色弯曲。 早期发现植物病害可提高产量并提高其质量。 当前,智能方法已被广泛用于检测和分类这些疾病。 这种方法可以帮助农民识别类型吗? 感染农作物的疾病 当前工作的主要目的是应用一种现代技术来识别和分类疾病。 智能技术基于使用卷积神经网络(CNN)的技术,而卷积神经网络是机器学习的一部分,可以早期发现有关植物状况的信息。 CNN方法取决于从输入图像中提取特征(例如颜色,叶子边缘等),并在此基础上确定分类。 Matlab m文件已用于构建CNN结构。 从植物村获得的数据集已用于训练网络(CNN)。 所建议的神经网络已被用于分类六种类型的番茄叶片情况(一种健康的叶片植物疾病和五种类型的叶片疾病)。 结果表明,卷积神经网络(CNN)已经实现了96.43%的分类精度。 真实图像用于验证建议的CNN技术进行检测和分类的能力,并使用5兆像素相机从真实农场中获得,因为感染该星球的大多数常
2024-03-01 15:43:09 1.85MB 行业研究
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细胞骨架存在于所有真核生物中,并参与许多重要的细胞生物学过程,尤其是植物细胞的运动和发育变化。 细胞骨架由微管(MT),微丝(MF)和中间丝(IF)组成。 MT和MF是植物细胞骨架的重要组成部分。 交联因子充当MF和MT之间的桥梁。 它们在细胞生命过程中起着重要作用,一直是植物细胞生物学的热点和关键点,而IF是该领域的难点。 本文介绍了植物细胞骨架的最新研究,重点研究了MT,MF和IF的结构和动力学,总结了MT和MF之间的交联因子。 同时,展望了植物细胞骨架的未来研究方向和可能的研究热点,为人们今后继续探索植物细胞骨架的功能提供了一定的参考。
2024-03-01 15:40:58 427KB
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