简介:目的了解我国无绿藻病的发病现状及流行病学特征。方法通过对国际及国内已报道的无绿藻病相关文献的分析,归纳其病因、发病机制、临床表现、诊断治疗及预后,并对病原菌的分类、鉴定及体外药敏试验作描述。结果根据众多对无绿藻病相关文献的综合分析,导致人与动物致病的无绿藻现被确认为有3个种:大型无绿藻、中型无绿藻及小型无绿藻。而与人类疾病相关的仅是中型及小型两种。无绿藻病的临床表现主要分为3类:皮肤及皮下组织感染、滑膜炎及其纤维组织炎、系统性感染。结论随着各种原因导致的免疫缺陷患者的增多,无绿藻病的发病在全球有上升趋势,此病呈慢性、无痛性,未发现有自愈倾向。我国无绿藻病的诊断率可能远低于实际感染率,无绿藻病的治疗至今尚无明确的方案及标准。
简介:采用2种分层方法、3种确定组内取样量方法和2种个体选择方法,分析了3255份燕麦种质资源的12个农艺性状的数据,构建出13个初级核心种质样本。为确定这些样本代表性,分别与总体进行了7个指标的比较,包括数量性状的极差、符合度、平均数、表型方差、遗传多样性指数方差、变异系数及质量性状的频率分布。结果表明。2种分层方法产生的样本在代表性上差异不明显;3种确定组内取样量方法以比例法的代表性最好,对数法的代表性其次,平方根法的代表性最差;在个体选择中,聚类法明显好于随机法。因此,在燕麦核心种质的构建中,先按省份分组,再按比例法确定组内取样量,通过聚类结果选择个体为最佳取样策略。
简介:选取15%的总体取样比例,采用2种分组方法、3种组内取样量比例和2种组内个体选择方法,分析了476份广西甘薯种质资源的18个农艺性状数据,构建出13个甘薯初级核心种质样本。为确定这些样本的代表性.分别与总体进行了5个指标的比较,包括表型保留比例、表型频率方差、遗传多样性指数、变异系数、极差符合率。结果表明,按资源类型分组优于按来源地分组;组内取样量以对数法代表性最好,简单比例法的代表性其次,平方根法最差;在个体选择中,最小距离逐步取样法优于随机法。因此,按资源类型分组,再按对数比例法确定组内取样量,通过最小距离逐步取样法选择个体是甘薯核心种质构建的最佳取样策略。
简介:应用近红外反射光谱技术(NIRS)采集807份羽衣甘蓝种子光谱数据,然后挑选250份材料,用经典化学方法测试种子油含量和饼粕蛋白质含量。通过偏最小二乘法(PLS)、改良最小二乘法(MPLS)和不同光谱散射及数学处理技术来建立NIRS定量分析数学模型。种子油含量和饼粕蛋白质含量模型的交叉检验相关系数(1-VR)分别为0.9180、0.9062,交叉检验标准差(SECV)分别为1.0606、0.8720,校正标准差(SEC)分别为0.9267、0.8119。两种模型的外部检验相关系数(RSQ)分别为0.949、0.915,相对误差分别小于3.60%、2.70%,预测标准差(SEP)分别为0.881、0.779,检验偏差(BIAS)均较小分别为-0.054、-0.062。研究表明:这两个数学模型的分析结果具有较高的精确度,在品质育种中具有较好的应用前景。