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期刊信息/Journal information
大豆科学
黑龙江省农业科学院
大豆科学

黑龙江省农业科学院

刘忠堂

双月刊

1000-9841

dadoukx@sina.com

0451-86668735

150086

哈尔滨市南岗区学府路368号

大豆科学/Journal Soybean ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是黑龙江省农业科学院主办的学术期刊，是我国乃至世界大豆领域唯一的一份学报，现已成为中国自然科学核心期刊；农学农作物类中文核心期刊（位居第八）；中国科学引文数据库中被引频次最高的300种期刊之一。一直被国家科技信息中心作为统计分析我国科技论文发表情况的1000余种期刊源之一；还被国内外多家重要数据库、多家权威文摘收和引用。本刊办刊宗旨：贯彻党的方针政策，宣传我国大豆科研成果及研究进展，加强国际间的学术交流，推动大豆学术研究和生产的发展。读者对象：从事大豆科学研究的科技工作者，大专院校师生，各级农业技术推广部门的技术人员等。
正式出版
收录年代

    四种机器学习算法预测大豆蛋白质定位对比研究

    李佳楠高兴泉李卓滕小华...
    337-344页
    查看更多>>摘要：为探索不同缺失程度大豆蛋白质亚细胞定位预测的有效方法,提升大豆蛋白质亚细胞定位预测能力,本研究以1万条已知亚细胞定位位置的大豆蛋白质序列数据为研究对象,进行5％、10％、15％、20％和30％不同缺失比例完全随机缺失,分别运用SVM算法、朴素贝叶斯算法和随机森林算法和决策树4种机器学习算法预测缺失序列的亚细胞位置,对原始位置和预测后的位置进行相关性分析,对比分析不同算法的准确性和性能.结果显示:随机森林算法预测的准确率最高;朴素贝叶斯算法的运行速度最快;朴素贝叶斯算法的运行内存最小.在不考虑运行时间和运行内存因素,且对预测的准确率要求较高的情况下,随机森林算法的预测效果要优于另外3种算法;同种情况下,若对运行内存要求较高时,可优先考虑朴素贝叶斯算法.结果说明不同机器学习方法在不同缺失程度的预测需求下的适用性,可应用于大豆蛋白质数据的定位预测.

    支持向量机算法朴素贝叶斯算法决策树算法随机森林算法大豆蛋白质完全随机缺失序列位置预测

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    基于酸浆量变化的豆腐蛋白沉淀机理研究

    张志衡陈振家王晓闻李玉娥...
    345-351页
    查看更多>>摘要：为探究酸浆豆腐凝固过程中蛋白沉淀过程的机理,以实现对豆乳凝固过程的有效监测,本研究添加不同含量酸浆制备豆腐,建立凝固曲线,采用SDS-PAGE电泳分析蛋白亚基含量变化,进行粒径分布和Zeta电位分析,采用紫外扫描方法分析蛋白空间结构变化,并利用激光共聚焦分析凝胶微观结构变化,研究豆腐凝固过程中蛋白亚基的含量变化和聚集情况.结果表明:蛋白质沉淀量随酸浆添加量的增加而逐渐增大,在20％时达到最大值并趋于稳定;豆乳凝固过程中蛋白质亚基组成发生了较大变化,2％酸浆添加量是诱导蛋白质凝固和豆乳中蛋白质亚基组成改变的重要拐点,A3和β亚基最早参与凝胶形成,α和α'亚基表现出明显的聚集延迟;豆乳中蛋白质粒径和电位绝对值随酸浆添加量的增加而逐渐减小,体系的稳定性遭到破坏;随着酸浆添加量的增加,豆乳中色氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸残基逐渐暴露,豆乳疏水性增强;酸浆添加量对凝胶微观结构的影响显著,添加量低于20％时,凝胶网络结构随着酸浆添加量的增加而逐渐变得细腻.综合上述研究结果表明,在一定的酸浆添加量范围内,随着酸化速率的增大,豆乳聚集过程加快,在此过程中豆乳稳定性、豆乳中蛋白质分子结构以及形成凝胶的微观结构均发生显著变化.

    豆腐酸浆添加量凝固蛋白性状凝胶微观结构

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    外生冲击下中国大豆产业安全:现状、挑战与机遇

    杨辉林嘉柏林佳
    352-357页
    查看更多>>摘要：2018年以来,中美贸易摩擦频发,新冠疫情在全球范围内持续发酵,大豆贸易不确定性加剧.一系列的外生冲击改变了国际贸易环境,也使我国大豆产业发展面临巨大的挑战.本文通过梳理我国大豆产业的现状,分析了多重冲击给大豆国际贸易及我国大豆产业安全带来的重大影响.指出我国大豆进口来源高度集中,外生冲击引发的大豆市场动荡为我国大豆贸易的长期发展带来隐患,但也具备潜在的发展机遇.我国应当利用好外生冲击发生的时机,结合"一带一路"国家战略积极拓宽大豆进口来源,降低进口高度依赖的风险,保障我国大豆产业持续安全健康发展.

    大豆产业外生冲击进口来源产业安全

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    中国大豆2021-2025年消费量和生产量预测分析

    马宏伟白荻李静赵月霞...
    358-362页
    查看更多>>摘要：中国是世界上大豆消费量和进口量最大的国家,为了较为准确地预测我国大豆未来的消费量和生产量,维护我国大豆供给安全,本研究提出Grey-Markov大豆消费量预测模型,采用GM(1,1)模型和Grey-Markov模型对2017-2020年我国大豆消费量进行拟合,并利用其中预测精度较高的模型预测我国2021-2025年的大豆消费量和生产量.结果表明:Grey-Markov模型预测精度较高,利用该模型的进一步预测结果表明,2017-2020年我国大豆供给量与需求量之间的缺口分别为10.37,10.87,11.40,11.95和12.53亿t,2021-2025年我国大豆生产量和消费量年增长率将分别为6.06％和5.01％.最后,根据预测数据提出建议:我国应力争实现大豆进口多元化、大力发展国内大豆产业,以提高粮食安全性.

    大豆Grey-Markov模型预测消费量生产量

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    大豆花叶病毒病抗性基因发掘及分子育种研究进展及展望

    张雪罗俊杰欧巧明何瑞...
    363-370页
    查看更多>>摘要：大豆花叶病毒(Soybean Mosaic Virus,SMV)病作为一种全球性病害,严重制约着大豆的高产稳产和品质.通过发掘和利用优异SMV抗性基因资源,提高抗病品种选择效率,是控制SMV危害的有效途径.然而目前国内外对SMV特性、株系划分、抗性鉴定、遗传特性及抗性基因发掘等多见于研究性报道,对相关研究现状、热点问题及其进展缺乏系统的探讨分析和梳理.本文结合国内外大豆SMV最新研究进展,从SMV的特征、株系划分及危害、抗性基因的定位及其种质资源鉴定、分子标记辅助育种方面,对该领域研究现状、最新研究进展与动态以及存在的问题进行梳理和分析,并对支撑大豆分子标记辅助育种的种质资源基因型信息数据平台构建等热点问题进行系统阐述,以期为推动大豆分子育种进程及其创新体系建设提供信息支持和参考依据.

    大豆大豆花叶病毒抗性基因分子育种

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    极早熟高产高油大豆新品种黑科71的选育及栽培技术

    鹿文成闫洪睿张雷梁吉利...
    371-376页
    查看更多>>摘要：黑科71采用常规杂交育种选育而来成的为高产优质抗病广适应性大豆品种,在适应区出苗至成熟生育日数108 d左右,需≥10℃活动积温2 080℃左右.亚有限结荚习性.株高80 cm左右,有分枝,紫花,尖叶,灰色茸毛,荚镰刀形,成熟时褐色荚.籽粒圆黄,种脐黄色,有光泽,百粒重20 g左右.粗蛋白质含量38.34％,粗脂肪含量21.22％.中抗灰斑病.2017-2018年区域试验平均产量2 786.2 kg·hm-2,较对照品种黑河45增产12.8％;2019年生产试验平均产量2 515.4 kg·hm-2,较对照品种黑河45增产11.5％.适合黑龙江省第五积温带种植,亦是黑龙江南部、内蒙、辽宁、吉林等地迟播救灾的理想品种.

    极早熟高产大豆黑科71选育遗传基础

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    绿肥大豆新品种科合202的选育及栽培技术

    张睿杨学金慧张举梅...
    377-380页
    查看更多>>摘要：豆科绿肥根系发达且穿透力较强,庞大的根系可以疏松土壤,培肥地力.科合202属于小粒豆,是适用于豆科绿肥、芽豆等的专用大豆新品种,由黑龙江省农业科学院,以引进俄罗斯的大豆材料HZDD1424为母本、加拿大大豆材料HZDD3796为父本,经过有性杂交选育而成.经农业农村部谷物品质监督检验测试中心(哈尔滨)检测,粗蛋白质(干基)含量达41.03％、粗脂肪(干基)含量达18.79％.于2021年通过黑龙江省农作物品种审定委员会审定(审定编号:黑审豆20210040),生育日数120d,适应于黑龙江省第二积温带区域种植.

    豆科绿肥科合202品种选育栽培技术

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    超高蛋白夏大豆新品种南夏豆30的选育及栽培技术

    杨文英安建刚曾召琼于晓波...
    381-384页
    查看更多>>摘要：南夏豆30是由南充市农业科学院选育的超高蛋白夏大豆新品种.2019年通过四川省农作物品种审定委员会审定,审定编号为川审豆20190003.2016-2017年参加四川省夏大豆晚熟组区域试验,两年平均产量2 153.40 kg·hm-2,较对照贡选1号增产29.7％;2018年参加生产试验,平均产量2 109.60 kg·hm-2,较对照贡选1号增产6.8％.籽粒粗蛋白质含量50.1％,粗脂肪含量17.5％,属超高蛋白大豆新品种.抗性鉴定结果:中感SC3、感SC7大豆花叶病毒生理小种.2019年参加四川省春玉米套作大豆品种适应性试验,平均产量1 555.80 kg·hm-2,较对照贡选1号增产10.4％,增产显著,适宜套作.适宜在四川省平坝、丘陵及类似生态区种植.

    大豆超高蛋白高产耐荫早熟

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    《大豆科学》征稿简则

    封3页
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