一种针对樟树胚性愈伤组织的分级过滤装置及方法

    公开(公告)号:CN118513228A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410843209.8

    申请日:2024-06-27

    Abstract: 本发明公开了一种针对樟树胚性愈伤组织的分级过滤装置及方法,包括若干组从上至下依次连接且顶部为中空的壳体,若干组所述壳体内均设有筛网,所述壳体内且位于筛网的上方设有分配组件,所述分配组件包括设于筛网上方的接料座,以及一端连通接料座,另一端连通出料座的传料软管,所述出料座通过驱动机构设于筛网上方。本发明在筛网上设置有分配组件可沿筛网的长度方向往复移动,将樟树胚性愈伤组织均匀分配于其下方的筛网上,避免樟树胚性愈伤组织在筛网上局部位置堆积,一方面提高筛网对樟树胚性愈伤组织的过滤质量,另一方面降低樟树胚性愈伤组织之间的相互挤压,保证樟树胚性愈伤组织的完整性,还降低了筛网的负担,延长筛网的使用寿命。

    一种樟树CcLis基因及其表达蛋白和应用

    公开(公告)号:CN115851790A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211314894.2

    申请日:2022-10-25

    Abstract: 本发明公开了一种樟树CcLis基因及其表达蛋白和应用,属于植物基因工程技术领域。本申请对诱导表达的重组蛋白分别添加底物GPP,进行重组蛋白催化活性检测,通过GC‑MS检测成分,结果表明本发明提供的CcLis是樟树芳樟醇合成的关键酶,在进行体外催化生产芳樟醇方面具有重要的应用价值。本申请利用注射法将已含pCambia1300S‑CcLis植物过表达载体的农杆菌转入受体材料中,瞬时转化后CcLis基因在受体材料中大量表达。表明本发明提供的CcLis是芳樟醇合成酶基因,在植物基因工程中,作为芳樟醇合成的关键基因,在促进植物芳樟醇合成方面具有重要的应用价值,因此本发明具有良好的应用前景。

    一种植物叶片氮含量检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115327023A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202211127028.2

    申请日:2022-09-16

    Abstract: 本发明公开了一种植物叶片氮含量检测方法及系统,所述检测方法包括以下步骤:采集叶片洗净晾干,于电热恒温杀青并烘干至恒重,然后经粉碎机粉碎成粉末状,干叶粉末样品装袋保存;通过凯氏定氮法对一部分叶片粉末进行含氮量检测;另一部分叶片粉末装入培养皿中,置于近红外光谱仪器上进行光谱测定;基于化学计量学软件分析粉末含氮量,结合红外光谱仪器检测结果进行建模。本发明检测系统通过同时采集叶片的光谱图像信息以及叶片的化学成分信息,并通过分析模块分析叶片的光谱图像信息以及叶片的化学成分信息,通过两个数据综合分析,再基于分析数据建立模型检测叶片的含氮量,检测精度高。

    一种樟树油材兼用林培育用树冠杂枝修剪装置

    公开(公告)号:CN118511752A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410831771.9

    申请日:2024-06-26

    Abstract: 本发明公开了一种樟树油材兼用林培育用树冠杂枝修剪装置,包括安装架以及位于安装架顶部一端的剪刀组件,还包括:夹持组件,位于所述安装架的顶部另一端;驱动结构一,位于剪刀组件同侧的安装架外壁,包括绞盘件和拉绳一,所述拉绳一的一端连接绞盘件;以及,驱动结构二,位于剪刀组件同侧的安装架外壁且与拉绳一的另一端连接,所述驱动结构二还与剪刀组件和夹持组件传动连接。本发明在将剪刀组件、夹持组件对准所需修剪的树冠杂枝后,收卷拉绳一驱使驱动结构二使得夹持组件先对待剪切的树冠杂枝夹持后,再驱动剪刀组件对夹持的树冠杂枝剪切,有效的防止剪切的树冠杂枝在剪切后自然掉落,误伤到行人或者操作人员,降低安全隐患。

    一种基于近红外光谱技术鉴别樟属植物品种的方法

    公开(公告)号:CN115436318A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202210759921.0

    申请日:2022-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱技术鉴别樟属植物品种的方法。本发明借助近红外光谱仪扫描采集猴樟、黄樟、油樟、银木4个樟属植物叶片的近红外光谱信息,结合聚类分析(Cluster,Clu)方法对不同樟属植物叶片的近红外光谱进行分析,以Segment 5 Gap5的3点二阶泰勒求导对数据进行预处理,选择4400~4800,5400~6600,7800~10000cm‑1波段范围内的数据建立鉴别模型,为樟属植物的鉴别提供一种新技术。利用所建模型对外部验证集中的40个样品进行识别,识别率为97.5%,说明此模型能够用于这4种樟属植物的鉴别。

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