动物中呼吸代谢测量检测方案(动物代谢检测)
衰老是医学和生物医学研究中最具挑战性的问题之一，也是进化生态学中一个令人费解的现象。衰老会损害动物的体温调节能力。实验啮齿类动物生理学的核心是通过控制代谢产生的热量来调节其体温，即主动产热。选择增加新陈代谢水平是否会以及如何影响体温调节性能的老化？令人惊讶的是，尽管对三个特征（新陈代谢，体温调节和衰老速率）之间的关系进行了无数的研究，但这个问题显然尚未得到解决。
来自波兰科学院实验生物研究所的恒温动物生理学科研团队于2020年在《Frontiers in Physiology》发表了“基于选择实验的河堤田鼠衰老相关的代谢产热特征Age-Related Changes in the Thermoregulatory Properties in Bank Voles From a Selection Experiment”一文，实验中采用SSI模块式（测量产热能力VO2）和FMS便携式多通道能量代谢(测量静息代谢率RMR，呼吸水分丧失EWL)技术，以及植入式温度记录仪（测量核心体温）测试了72只4月龄（年轻）、65只22月龄（老年）在7个环境温度（13-32℃）下的核心体温及新陈代谢指标。实验设计分为4个实验组（A组，最大的游泳诱导最大代谢，即高有氧代谢组）和4个对照组（C组，随机繁殖的田鼠，空白组），选择标准是在18分钟的游泳试验中达到的最高1分钟耗氧率，并根据体重差异和其他混杂因素（如性别和测量日期）进行调整。游泳试验在38℃的水温下进行，接近田鼠的体温（Tb）以确保代谢率的增加是由于运动，而不是由于体温调节。
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动物营养与健康
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枸杞中品种品质研究检测方案(高光谱仪)
该研究使用一种新的混合卷积神经网络（New-Hybrid-CNN）架构，充分利用像素信息，将每个产地的枸杞样本划分为2500个3D斑块，并将不同产地的枸杞样本随机分为训练集（70%）和测试集（30%），随机选取训练集的20%作为验证集。再使用具有3×3×3卷积核的同构3D卷积架构从高光谱立方信息中提取光谱-空间联合信息，然后使用深度可分离卷积（DSC）来学习空间信息，结合3D卷积和DSC的优点，有效地提取了深层光谱-空间联合信息，使架构更加轻量化。并将3D-CNN、HybridSN和SVM与所提出的方法在同一参数下进行比较，发现New-Hybrid-CNN表现出了更优的分类效果（如下左图），并且所需参数数量最少、用时最短以及最稳定。
实验结果表明，充分结合了高光谱成像中光谱和空间信息的New-hybrid-CNN分类方法能够有效识别不同产地的枸杞，并且具有普适性，有助于解决食品分类和农业应用中的类似问题。
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品种品质研究
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水文气象要素中观测模拟检测方案(土壤测定仪)
准确预测作物蒸散量对制定精准的灌溉制度和提高水分利用率至关重要。为进一步研究识别气象要素对作物蒸散的影响，本文采用五道沟水文实验站SoilScope控制型蒸渗实验系统（大型称重式蒸渗仪）实测资料及气象资料，利用灰色关联法分析了玉米蒸散量与14个水文气象要素间的关联度，建立12个不同影响因素组合下的GM（1，n）逐日蒸散量预测模型。结果表明：淮北平原夏玉米蒸散量与各影响因素的灰色关联度从大到小排序依次为：水汽压力差>日最高气温>地温100cm>地温30cm>地温10cm>地温50cm>日平均气温>相对湿度>绝对湿度>叶面积指数>饱和差>日最低气温>日照时数>风速；不同影响因素组合下的建模结果表明输入要素个数为4-8时，模型预测精度均合格，后验差比值均小于0.45，小误差概率均大于0.8，可用于蒸散预测。采用GM（1，7）模型时，模型精度最高。
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植物生理
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叶绿素中荧光监测中国北方草原生产力对干旱的响应检测方案(叶绿素)
太阳诱导叶绿素荧光 (SIF) 已应用于广泛的生态研究，例如监测和评估干旱、植被生产力和作物产量。 以往研究表明，SIF与总初级生产量（GPP）高度相关，但其与地上生物量（AGB）的相关性仍需进一步探索。在本研究中，我们探讨了 SIF 在监测和评估气候变化和气象干旱对中国北方草原草地 AGB 变化影响方面的潜力。 通过研究轨道碳观测站2 (OCO-2) SIF 与干旱指数之间的关系，我们评估了北部草原生产力对气象干旱条件的响应。结果表明，SIF对气象干旱非常敏感，可以捕捉到干旱事件和不同草地类型的草地生长动态。 SIF、干旱指数和AGB之间的相关性因草地类型而异。梯度提升决策树（GBDT）用于探索草地生态系统中SIF与影响变量之间的关系。 我们发现气候因素（例如，年平均生长季降水量、年平均生长季温度和年平均蒸汽压亏缺）和人类活动（例如，放牧强度）显著影响草地生产力的年际变化。研究结果表明，SIF 变化可以反映中国北方草原植被生长的季节性动态。因此，SIF可以作为评估陆地生态系统模型在模拟该地区生态系统生产力方面表现的基准数据。 SIF 对干旱的高度敏感性表明它是监测和评估干旱事件的有用工具。
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植物生理
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深根和浅根作物根须中对土壤硝酸盐淋失的影响检测方案(根系监测系统)
硝酸盐(NO3-) 的淋失已被公认为一个世界性问题，而NO3-是地下水和地表水中的主要污染物。残留 NO3- 逐渐淋失到根区以下的土壤层是作物生态系统中氮 (N) 损失的主要方式。 地下根系截留 NO3-对作物或蔬菜利用N至关重要。
然而，很少有研究在深根和浅根植物间作下NO3-淋失的机制。
浙江大学的科研人员以蒸渗仪作为种植平台，在温室中，选择深根和浅根植物进行单季间作种植试验，并利用土壤溶液采样器收集渗滤液。通过比较 NO3- 、N利用效率和参与硝化作用的微生物，揭示了单一栽培和间作系统之间的N转化过程。
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对土壤硝酸盐淋失的影响
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仪器信息网行业应用栏目为您提供342篇其他检测方案，可分别用于理化分析检测、营养成分检测、重金属检测、前处理检测，参考标准主要有等