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期刊信息/Journal information
南京农业大学学报
南京农业大学
南京农业大学学报

南京农业大学

郑小波

双月刊

1000-2030

nauxb@njau.edu.cn

025-84395214

210095

南京市卫岗1号

南京农业大学学报/Journal Journal of Nanjing Agricultural UniversityCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本学报是综合性、多科性农业科学学术期刊，中国自然科学核心期刊。主要刊登动物遗传育种、生理生化，作物栽培、病虫害防治，园艺科学，食品科学，动物医学与动物科学，资源与环境科学，农业应用化学，农业经济与贸易，土地管理及农业工程等学科的学术论文、研究报告、科研简报和文献综述。
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    Nesfatin-1在雌性大鼠生殖轴上的表达及对其初情期的影响

    康铁柱王尧尧李海玲叶菁...
    169-175页
    查看更多>>摘要：[目的]本研究旨在探究Nesfatin-1在雌性大鼠生殖轴上的表达及其对初情期启动的影响.[方法]以雌性SD大鼠为研究对象,采用免疫组化技术对成年雌性大鼠下丘脑-垂体-卵巢轴(HPOA)上的Nesfatin-1/Nucb2蛋白进行定位;实时荧光定量PCR(RT-qPCR)法分析Nesfatin-1/Nucb2、Tac2、Gnrh mRNA在雌性大鼠的不同发育阶段(幼年期、初情期前、初情期和成年期)下丘脑转录水平的变化;对初情期前(25日龄)的雌性大鼠进行侧脑室注射Nesfatin-1,在阴门开启时取下丘脑、垂体、卵巢和血清,用RT-qPCR分析下丘脑中Gnrh、ERα,垂体中GnrhR、FSHβ、LHβ及卵巢中FSHR、LHR mRNA的转录水平变化,用ELISA检测血清E2的水平.[结果]Nesfatin-1主要分布于弓状核(ARC)、室旁核(PVN)、下丘脑外侧区(LHA)、视上核(SON)、腺垂体、卵母细胞、黄体细胞、间质细胞、颗粒细胞.Nesfatin-1/Nucb2、Tac2、Gnrh mRNA在不同发育阶段大鼠下丘脑中表达水平均呈先上升后下降的趋势,且Nesfatin-1/Nucb2与Tac2 mRNA表达变化的趋势大体一致,呈正相关(r=0.940,P<0.001),在初情期前表达水平最高(P<0.01).对25日龄雌性大鼠侧脑室注射Nesfatin-1可使初情期启动提前10 d左右,并显著增加卵巢重(P<0.05)和血清中E2浓度及生殖轴Gnrh、GnrhR、LHβ、LHR、FSHβ、ERαmRNA表达水平(P<0.05),但不影响FSHR mRNA的表达.[结论]Nesfatin-1在HPOA轴均有表达,Nesfatin-1通过上调Gnrh及其受体等生殖相关基因的表达而促进大鼠初情期的启动.

    Nesfatin-1/Nucb2初情期大鼠下丘脑-垂体-卵巢轴

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    气调包装处理对生鲜荠菜猪肉馅中微生物的影响

    王俊姣高倩妮叶可萍李冉...
    176-183页
    查看更多>>摘要：[目的]本文旨在研究不同气调包装处理对生鲜荠菜猪肉馅中微生物的影响.[方法]以生鲜荠菜猪肉馅为研究对象,设置不同气调包装组(100％N2、30％CO2+70％N2、40％CO2+60％N2、50％CO2+50％N2),以正常包装(塑料袋包装)为对照,研究其在8℃贮藏过程中,微生物数量(菌落总数、乳酸菌、肠杆菌)及感官特性的影响,并通过高通量测序技术分析肉馅在贮藏过程中菌群结构的变化.[结果]与其他处理组相比,50％CO2+50％N2组的贮藏环境对产品保鲜最有利,感官指标表现良好,对乳酸菌和肠杆菌的抑菌能力最强.高通量测序结果表明,气调包装处理可显著改变生鲜荠菜猪肉馅的菌群结构.在属水平上,对照组的优势腐败菌为乳酸菌(肉食杆菌属),气调包装组的优势腐败菌为肠杆菌(沙雷菌属、气单胞菌属)和乳酸菌(乳球菌属),且不同处理组优势腐败菌的丰度存在差异.[结论]50％CO2+50％N2处理组对样品保鲜最有利,气调包装能显著改变肉馅的优势腐败菌.

    气调包装生鲜调理制品荠菜猪肉馅菌群结构感官特性

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    基于PSO-DNN的平养鸡舍冬季氨气浓度预测模型研究

    邹修国宋圆圆徐泽颖张世凯...
    184-193页
    查看更多>>摘要：[目的]氨气是鸡舍内影响肉鸡生长发育的主要有害气体,由于冬季鸡舍低通风量会导致氨气浓度超标,使肉鸡的免疫功能下降,导致呼吸系统疾病发生.针对鸡舍氨气预测精度不高、效率不理想等问题,提出基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化深度神经网络(deep neural network,DNN)的预测模型,实现冬季氨气浓度预警并及时调控鸡舍内氨气的浓度.[方法]选取自建平养鸡舍环境参数数据(温度、相对湿度和氨气浓度)和鸡自身情况数据(鸡龄和鸡进入鸡舍时间)建立模型,对鸡舍内未来1 h氨气浓度进行预测.PSO-DNN预测模型首先采用PSO优化DNN中的batch_size参数,以平均绝对误差(mean absolute error,MAE)作为目标函数,经过多次迭代后,得到最佳的batch_size,再以此构建DNN模型,以数据集的前70％数据作为训练集进行DNN模型训练,经过DNN的线性运算和激活运算后,采用数据集的后30％数据对模型进行验证,并对模型进行评估.[结果]将PSO-DNN模型与DNN和随机森林模型对比,PSO-DNN模型氨气预测结果的MAE为1.886 mg·m-3,DNN和随机森林模型预测的MAE分别为4.297和2.855 mg·m-3.[结论]PSO-DNN模型的预测精度最高,与DNN和随机森林模型预测结果相比,其MAE分别降低56.1％和33.9％,可为平养鸡舍内氨气浓度预测提供方法参考,有助于及时、准确地调控鸡舍内氨气浓度.

    平养鸡舍氨气浓度深度神经网络粒子群算法随机森林

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    基于时序运动特征的奶牛爬跨行为识别研究

    谢忠红刘悦怡宋子阳徐焕良...
    194-200页
    查看更多>>摘要：[目的]为了尽早发现发情奶牛并及时进行配种,提高养殖场的经济效益,本文研究了基于机器视觉的奶牛爬跨行为识别.[方法]选取3种行为视频:侧爬跨101段,追随191段,行走343段,合计635段视频,构建VideoROI_set_Extended数据集.针对每一个视频段,在分割出奶牛目标后,使用最小外接矩形(包含运动奶牛对象),计算最小外接矩形框的高度(Height,H),宽度(Width,W)和纵横比(Height/Width,Z)3个特征;以时间(T)为横轴,绘制3条奶牛运动时序曲线,并基于Improve Freeman编码法对3条曲线分别进行编码;最后将VideoROI_set_Extended视频集以8:2的比例进行随机划分后,使用K最近邻分类器(K-nearest neighbor,KNN)和BP神经网络分类器(back propagation neural network,BP)2种分类器对时序曲线进行训练和识别.[结果]采样数m=10和角度数n=6时,使用KNN分类器进行识别,单一特征Z 10次的平均识别正确率达到97.64％;组合特征W&H&Z的时序曲线识别效果最好,KNN分类器的识别正确率达到99.21％.[结论]本文提出的基于时序运动特征的奶牛爬跨行为识别方法能够有效识别奶牛的侧爬跨行为,为计算机自动识别爬跨行为的奶牛提供依据.

    牛爬跨行为发情行为时序运动曲线ImproveFreeman编码

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