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期刊信息/Journal information
安徽科技学院学报
安徽科技学院学报

顾有方

双月刊

1673-8772

ahstuxb@163.com

0550-6732247

233100

安徽省凤阳县东华路9号

安徽科技学院学报/Journal Journal of Anhui Science and Technology University
查看更多>>本刊是安徽科技学院主办的综合性、多学科性学术期刊，主要刊登本院师生撰写的有关学术论文，研究简报，文献综述以及反映最新成果的科技快报，读者对象为国内外科技工作者，高等院校师生以及基础科研人员。
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    生防菌代谢产物与化学杀菌剂对棉花枯萎病菌的抑制活性研究

    周慧段海明杨胜雨张健...
    65-70页
    查看更多>>摘要：目的:为更有效防治棉花枯萎病和研制新型生物农药提供技术依据,本研究探究生防菌代谢产物与化学杀菌剂对棉花枯萎病菌(Fusarium oxysporum f.sp.vasinfectum)的抑制活性.方法:采用对峙培养法、菌丝生长速率法测定生防菌、发酵上清液、脂肽粗提物以及化学杀菌剂对棉花枯萎病菌的抑制特性.结果:对峙培养法得出生防菌SJ06 对棉花枯萎病菌的抑制率为 78.24%.发酵上清液的浓度从 6.25 μL/mL增至 100.00 μL/mL对病菌的抑制率从 46.90%增至 80.30%,其对病菌的EC50 为 7.37 μL/mL;脂肽粗提物的质量浓度从 673.96 μg/mL增至 8120.00μg/mL对病菌的抑制率从 19.90%增至 77.30%,对病菌的EC50 为 2720.20 μg/mL.棉花枯萎病菌对多菌灵、戊唑醇的敏感性较高,戊唑醇和多菌灵对病菌的EC50 分别为 0.34、0.49 μg/mL;其次分别为腈菌唑、苯醚甲环唑和丙环唑,其对病菌的EC50 分别为 1.07、1.34、1.54 μg/mL,而丙森锌对病菌的抑制活性较差,EC50 为 63.25 μg/mL.结论:解淀粉芽孢杆菌发酵代谢物和戊唑醇等麦角甾醇生物合成抑制剂对棉花枯萎病菌具有较好的抑制活性.

    棉花枯萎病生防菌代谢产物化学杀菌剂

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    密度和钾肥及其互作对小麦茎秆形态特征与抗倒性的影响

    陶庭余王荣圆魏鹏闫素辉...
    71-76页
    查看更多>>摘要：目的:探索安徽沿淮地区小麦品种对种植密度及钾肥的响应.方法:以'华成 3366'为材料,设置2 个种植密度(240 万株/hm2、300 万株/hm2)和 3 个钾肥水平(60、120、180 kg/hm2)二因素裂区试验,对其株高、重心高度、基部第 2 节形态特征及内含物、茎秆机械强度及抗倒伏指数等指标进行测定.结果:在D2 水平下小麦的株高、重心高和节间长较D1 水平下有所增加,分别增加 3.92、2.29、0.58 cm.在D2 水平下的节间直径、节间壁厚、节间干质量、纤维素、半纤维素、木质素以及节间针刺力和节间抗折力较D1有所减少,导致茎粗系数、节间充实度、抗倒伏指数降低,分别降低 0.04、3.21 g/mm2、0.08.在K1 水平下小麦株高、重心高、节间长较K2、K3 水平下有所增加.在K1 水平下小麦节间直径、节间壁厚、节间干质量、纤维素、半纤维素、木质素以及节间针刺力和节间抗折力较K2、K3 水平下有所减少,导致茎粗系数、节间充实度、抗倒伏指数减少.相关性分析表明,株高、重心高与抗倒伏指数呈极显著负相关,与节间壁厚、纤维素呈显著正相关.结论:本试验条件下,随着钾肥水平的提高,小麦茎粗系数、节间直径和节间干质量增加,进而增强小麦的抗倒伏能力,因此可通过增加钾肥施用量提高小麦抗倒伏性能.

    小麦钾肥茎秆抗倒伏

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    大豆磷脂酶D的固定化及其催化功能

    孙红叶朱梦男姚改芳张华...
    77-87页
    查看更多>>摘要：目的:单因素试验研究大豆磷脂酶D(phospholipase D,PLD)的固定化工艺以及固定化PLD催化合成大豆磷脂酰丝氨酸(phosphatidylserine,PS)的最佳工艺.方法:首先通过非极性溶剂辅助Stöber法制备纳米级介孔二氧化硅作为固定化酶的载体,通过吸附-沉淀-交联方式将PLD固定,单因素试验优化固定化条件,并对固定化后的PLD进行结构表征和热稳定性及贮存稳定性研究;然后利用固定化PLD以大豆卵磷脂和L-丝氨酸为底物催化合成PS,并通过单因素试验确定最佳合成工艺;最后对固定化PLD的循环使用性能进行研究.结果:非极性溶剂辅助 Stöber 法制备的介孔二氧化硅 BET 比表面积为948 m2/g,气孔体积为 1.35 cm3/g,孔径为 8.20 nm,平均粒径为 335.10 nm,扫描电镜确定载体的形貌为近球形结构;当加入 5.00 mL乙醇、1.00 mL酶液(温度为 35℃、pH为 6.50)、0.40 mL戊二醛时,固定化PLD的相对酶活达到最大值(88.39%±1.00%),蛋白固定化率为 80.76%±1.30%;70℃时游离PLD的相对酶活剩余 15.30%,而固定化PLD的相对酶活仍然有 66.40%,且游离PLD被固定化后半衰期由 20d延长到 50d;当乙酸乙酯与乙酸钠/醋酸缓冲溶液的比为 6∶1,卵磷脂与L-丝氨酸的质量比为 1∶8,反应温度为40℃,pH为 6.50,固定化PLD的加入量为 40%,反应时间为 12h时,PS的产率达 86.60%±1.40%,纯度为90.30%,且固定化PLD循环使用 7 次PS的产率仍有 61.70%±1.60%,而游离PLD循环使用 4 次PS的产率只剩余 21.60%±1.80%.结论:介孔二氧化硅固定化PLD的稳定性、催化性能均显著提高,实现了PLD的回收重复使用,降低了生产成本;同时为PS的固定化酶法工业化生产提供技术支持.

    大豆磷脂酶D固定化酶转磷脂酰化反应大豆磷脂酰丝氨酸

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    沙棘中黄酮类化合物提取及抗氧化活性

    吴翠芳刘雅宣李宇辉郝奇奇...
    88-96页
    查看更多>>摘要：目的:优化沙棘中总黄酮提取工艺,明确其抗氧化性能.方法:以沙棘为研究对象,以沙棘黄酮得率为指标值,使用乙醇溶液作为提取剂,采用超声波辅助萃取法,对提取时间(A)、提取温度(B)、乙醇体积分数(V乙醇/V总)(C)、料液比(D)进行单因素试验和响应面分析,考察 4 个因素对总黄酮得率的影响,并对沙棘黄酮的体外抗氧化活性进行检测.结果:在提取时间 23 min、提取温度 80℃、50%乙醇、料液比1∶20 条件下沙棘黄酮得率最高,为 2.316 mg/g.各因素对沙棘黄酮得率的影响大小依次为:料液比、乙醇体积分数、提取时间、提取温度.体外抗氧化结果表明,沙棘黄酮具有很好的DPPH自由基和羟自由基清除能力,当沙棘黄酮粗提取物质量浓度达到 5 mg/mL时,沙棘黄酮对DPPH自由基的清除率达87.5%,对羟自由基的清除率达到了 77.7%.结论:沙棘中含有丰富的黄酮类物质,且具有较好的抗氧化性能.

    沙棘黄酮提取工艺响应面法抗氧化

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    基于YOLOv5s的母猪基础行为识别

    陈敏权陈丰钟金鹏刘士静...
    97-103页
    查看更多>>摘要：目的:探究机器视觉技术在母猪行为识别中的应用,以及提高遮挡情况下的识别精度.方法:本研究基于YOLOv5s算法,针对母猪的站、坐、躺、爬、趴等 5 种行为,建立母猪行为识别模型.通过使用图像处理技术优化训练数据集,识别模型添加CBAM注意力模块,提高对被遮挡母猪行为的检测精度,最终实现复杂环境下母猪的行为识别,为判断母猪当前状态提供参考.结果:经过优化与反复训练,模型最终检测的精度值较高,达到 97.58％,召回率为 89.69％,单张图片识别时间约为 0.047 s,精确度比未优化前提升了 1.23％.结论:应用YOLOv5s可实现母猪的行为识别,且准确率较高,识别时间较短,识别结果与人工识别结果基本一致,符合猪场实际的养殖要求.

    母猪行为目标检测图像处理算法

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    基于Ansys Workbench的手动火灾报警按钮仿真分析和结构优化

    王一鸣乔印虎袁枝亭魏广智...
    104-110页
    查看更多>>摘要：目的:针对一款依靠压杆自身形变自锁和工作的手动火灾报警按钮的结构特点,为使其满足国标不动作试验要求,并改善应力分布情况,对手动火灾报警按钮中关键零部件进行有限元分析和优化设计.方法:通过Creo建立压杆、压板以及底板的装配模型,模拟实验的过程对模型进行约束和载荷的施加,使用Ansys Workbench完成静力学有限元分析,计算出手动火灾报警按钮应力最大值,确定多目标优化设计中目标、变量参数和约束进行,分析出各参数变量对于结果的灵敏度,使用 Optimization模块并利用Sceening筛选优化法对关键零部件进行优化设计,在满足国标要求的同时,选取拟合的最优值对压杆进行结构优化.结果:优化后的手动火灾报警按钮压杆受到的最大应力减小 19.6%.结论:使用 Ansys Workbench软件对零部件进行仿真和优化分析后,提高了产品的强度和研发效率,该研究成果也为后续手动火灾报警按钮压杆设计提供了理论依据.

    手动火灾报警按钮有限元分析结构优化

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    基于机器学习的网络异常流量检测

    沈徳松
    111-116页
    查看更多>>摘要：目的:探索基于 XGBoost 算法的网络异常流量检测方法,并评估其分类准确率.方法:根据XGBoost算法和主成分分析的技术原理,梳理了网络异常流量的类型、具体表现和异常流量的成因.采用 136.4 万条网络流量样本作为实验数据集,包括 77 个网络流量特征和 8 种网络流量类型.进一步构建XGBoost分类模型,采用多个分类器,实现对网络异常流量的有效检测和识别.结果:XGBoost算法对网络异常流量的检测准确率达到了 96.32%.结论:XGBoost算法在网络异常流量检测方面具有出色的性能和可靠性,能够有效为网络管理员提供有效的辅助决策和保护措施.

    机器学习XGBoost算法主成分分析网络异常流量

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