青天葵叶斑病病原菌的分离鉴定及其生物防治

来源 :北方园艺 | 被引量 : 1次 | 上传用户:bai408
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
以感染叶斑病的野生兰科药用植物青天葵(Nervilia fordii(Hance) Schltr.)叶片为试材,采取组织块分离法对其组织的病原菌进行分离并结合形态学和分子生物学方法对病原进行鉴定,依据柯赫氏法则对分离菌株进行致病性检验。随后,通过平皿对峙法筛选拮抗青天葵叶斑病的内生真菌,以期探究为害青天葵叶斑病害病原,并为有效防治该病奠定理论基础。结果表明:对青天葵叶片产生病害的病原鉴定为变灰尾孢菌(Cercospora canescens)。采用平皿对峙法,共得到8株对病原菌具有拮抗效果的青天葵内生真菌,具有较好的生防开发潜能,抑菌率达44%以上;其中青霉属(Penicillinum sp.)的1151菌株的抑菌效果最好,抑制率达59.8%。
其他文献
火药武器的改进与大规模的应用极大地改变了战争的性质,由此引发了一系列社会变革,加速了近代欧洲社会的转型,一些历史学家将一系列的变化称之为“军事革命”或“火药革命”。在这次技术变革的东风中,奥斯曼帝国凭借着邻近欧洲的地理优势,在与巴尔干诸国的交往中,接触到了火药武器,成功地将其纳入到原有的军事体系当中,帮助奥斯曼帝国迅速崛起。同时也深刻地影响了奥斯曼帝国历史的发展脚步。本文一共包括三大部分。绪论章节
骨关节炎(osteoarthritis, OA)是临床上常见的一种关节退行性疾病,2型糖尿病是老年人群中常见的慢性疾病。相关研究表明,2型糖尿病是OA发生的危险因素,2型糖尿病和OA的发生发展存在密切的联系,高血糖和胰岛素抵抗是2型糖尿病诱发OA的重要因素。本文从高血糖促进OA发展和胰岛素抵抗促进OA发展2个方面对2型糖尿病与OA关系的研究进展进行了综述。
本文提出打造高素质专业化审计组概念,分析了必要性和当前存在的问题,并从"人格化"对待、组织化提升、精细化管理、立体化作战和专业化建设等方面展开研究。
作为高铁旅客到达城市的“首站”,高铁站是乘客对城市第一印象。站前广场的景观质量直接反映了城市的形象,影响着城市的吸引力。为避免各城市站前广场“似曾相识”和“千篇一律”的现象,作者选择旅游城市富阳市高铁站前广场景观设计为实际案例,通过对国内外相关案例研究并进行了全面系统的分析,基于文献题录数据进行大数据分析,得出国内外相关研究的差异性,对研究现状进行了综述,发现问题获得启示,对富阳市高铁站前广场做出
纵观国内外音乐治疗的演变过程,可分为五个相互交叠的阶段。第一阶段可追溯至民族音乐学中与音乐相关的传统医治实践;第二阶段标志着20世纪近现代音乐治疗的多样性起源;第三阶段是音乐治疗理论体系和方法流派发展的鼎盛时期,诺道夫罗宾斯音乐疗法、奥尔夫音乐疗法、音乐引导想象等诸多治疗方法产生。随着音乐治疗在国际临床领域的广泛应用,以诊断为导向、以循证医学为标准的音乐治疗实践研究成为第四阶段演变的核心。然而,由
明末清初的景德镇制瓷被学界称为“过渡期”,被认为是中国陶瓷工艺史上的一个高峰。本文将着眼点此期景德镇窑青花瓷器上的人物纹饰,通过对此一时期纹饰中人物身份的梳理,归纳出了当时画工们所绘的人物有文人隐士、普通民众与神话人物等三种身份,并采用了精密与抽象两种艺术风格加以表现。之所以出现这些人物形象和艺术风格,首先便是受到了当时文人绘画的影响,为画工提供了可兹参考的粉本。同时也由于当时官窑的衰落,民窑的兴
<正>国家提出普惠金融发展,旨在让所有市场主体享受到金融服务。贵州省作为巩固脱贫成果任务最为繁重的地区之一,缩小城乡收入差距是解决发展不平衡问题的重要方向。作为率先发展大数据产业的省份,近年来,“数字贵州”建设取得明显成效,但仍处于全国平均水平之下。本文使用贵州省内市县面板数据进行研究,在一定程度上丰富完善了我国普惠金融的研究内容。本文研究要点在于数字普惠金融如何影响贵州省城乡收入差距,以及如何利
期刊
<正>随着教育改革的不断深入,基层学校党建工作面临着新机遇新挑战,如何加强基层学校党建工作,创建和谐校园,是新时期学校工作的新课题。走出抓教育教学与抓基层学校党建工作"两张皮"的误区,正确定位学校党建工作,把学校党建工作由"虚"变"实"、由"软"变"硬"、由"弱"变"强","围绕教学抓党建,抓好党建促教学",充分发挥党建在教育教学工作中的地位和作用,值得研究和思考。
期刊
互联网技术的飞速发展导致数据问题日益加重,推荐算法成为了解决信息过载问题,高效利用数据和提升用户体验的主阵地。电影行业随着互联网红火发展,每个电影平台都包含着海量的电影视频,而且每年都有上千部新电影上映。虽然推荐算法中的协同过滤技术已经在电影领域得到了应用,但是大多数推荐算法主要提取用户具体的行为信息作为推荐预测依据,随着电影的规模种类越来越丰富,用户行为数据规则差、算法准确率低、用户信息利用率不