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猪沙门菌病
防
控
新技术
该成果是公益性行业(农业) 科研专项项目“动物源性沙门菌病防控技术研究与示范”的实施成果,已在江苏、安徽多个规模化猪场应用推广,取得较为显著的经济和社会效益。通过建立快速、特异、敏感的猪沙门菌病诊断技术,摸清猪场沙门菌感染状况,制订出沙门菌药物使用指南,筛选出环境友好型消毒制剂,获得高效、安全的猪沙门菌 DIVA 疫苗候选株,集成构建出猪沙门菌病防控新技术。
扬州大学
2021-04-14
中国松材线虫病流行规律与
防
控
新技术
首次创新研发了松材线虫病系列防控新技术,包括松材线虫专项自动化检测技术、媒介昆虫特异光谱引诱技术。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 首次创新研发了松材线虫病系列防控新技术,包括松材线虫专项自动化检测技术、媒介昆虫特异光谱引诱技术。解决了松材线虫病疫情监测、疫木控制和媒介昆虫防控三个关键环节的技术难题。(1)松材线虫专项自动化检测技术是国内外迄今应用的最先进的病原检测技术。(2)媒介昆虫特异光谱引诱技术弥补了生产上其他引诱技术主要只针对产卵期松墨天牛而忽略其他传播媒介天牛的不足,为病害防控开辟了新途径。 首次系统开展松树抗松材线虫病选育,为我国松树针对松材线虫病遗传改良提供了重要的抗性资源。(1)首次系统开展抗松材线虫病马尾松选择育种,为我国马尾松抗病遗传改良提供重要抗性资源。(2)引进抗病资源,建立抗松材线虫病黑松赤松基因库。(3)成功构建抗病马尾松、黑松和赤松组培繁殖体系。 获授权专利21项,省级良种5个。发表论文156篇,专著1本,国家标准1项。
南京林业大学
2022-08-15
重大猪病
防
控
技术
可以量产/n该项目提出多病因系统防控的科学构思和总体目标,针对猪病防控中存在基础研究薄弱、防控技术与产品缺乏等重大科技问题,围绕猪流感(SI)、猪细小病毒病(PPV)、猪圆环病毒病(PCV2)、猪链球菌病(SS)、副猪嗜血杆菌病(HPS)、猪萎缩性鼻炎(AR)和猪痢疾(SD)等重大猪病,重点开展新型疫苗和诊断制剂等防控技术研发,最终形成产品及防控技术的集成新,实现产业化、高效转化及推广应用。形成了45 项新产品。获8 项新兽药注册证书。疫苗系列创新产品为解决临床上重大猪病危害,多病因共
华中农业大学
2021-01-12
猪乙型脑炎
防
控
关键
技术
中试阶段/n该项目累计推广应用猪乙脑疫苗8000万头份、诊断试剂15万头份,创造直接产值1.04亿元,实现利润3600万元。有效遏制了猪乙脑的流行与传播,显著提高了养猪业的经济效益,有力保障了人民健康。
华中农业大学
2021-01-12
地下水修复与风险
防
控
技术
渗透式反应墙(PRB)是一种连续的、原位处理污染物为主要特征主体的地下水修复技术,在地下安装透水的活性材料墙体拦截污染物,当污染物通过反应墙时,在渗透反应墙内发生沉淀、吸附、氧化还原、生物降解等作用,从而实现对污染区域的风险防控与地下水修复。 团队研发了系列复合缓释功能材料,并用于化学-生物耦合新型PRB反应墙地下水修复与风向防空体系的构建,在安徽、江苏等地区进行示范性应用,取得了良好的修复效果,已授权国家发明专利2项,具有巨大的市场应用潜力。该技术目前已建立了安徽宿州1000米长的
南京大学
2021-04-14
一种光
控
RNA标记
新技术
研究开发了 “ 荧光团辅助的 RNA 邻近标记和测序技术 ” ,简称 “CAP-seq” 。 该方法通过可见光激发遗传靶向的光敏蛋白 miniSOG 产生活性氧, 介 导邻近 RNA 分子上的鸟嘌呤与具有生物正交功能把手的氨基探针进行共价交联,既而通过富集纯化与高通量测序检测,实现 miniSOG 定位的亚细胞区域内 转录 组的空间特异性标记与鉴定。 利用 CAP-seq ,他们系统研究了几个亚细胞区域的转录组,包括线粒体基质转录组 、 内质网表面 转录组 以及 线粒体外膜附近转录组。这些研究结果表明 CAP-seq 对 活细胞中开放区域的 RNA 标记具有良好的空间特异性和覆盖度 。 他们在线粒体外膜附近检测到 30 个编码氧化磷酸化途径相关蛋白的 RNA 和多达 55 个编码核糖体蛋白的 mRNA ,这一结果不仅支持了线粒体蛋白在线粒体外膜被翻译后直接转运进线粒体的模型,还暗示着线粒体功能可能与蛋白质的翻译调节有关。 CAP-seq 具有操作简单、空间选择性高、生物相容性好的特点,将成为一项适合于在多种生物系统中研究亚细胞 转录组 的新技术。
北京大学
2021-04-11
社区疫情
防
控
云平台
防控云是北京邮电大学专门为社区疫情防控研制的技术支撑平台,主要由云平台、小区防控APP、街道统计报表和决策大屏、区级统计报表和决策大屏、市级统计报表和决策大屏等五个部分构成。该平台实现了对社区居民信息的收集与管理、社区居民出入的管控与记录、社区访客出入的管控与记录,并提供面向社区、街道领导的查询和统计功能,极大支撑和解决了目前小区的疫情管控工作。 云平台已经在郑州市二七区、郑州航空港实验区、许昌市城乡一体化示范区、深圳市南山区开展了试点示范工作。
北京邮电大学
2021-04-11
设施蔬菜土壤障碍绿色
防
控
技术
与应用
设施蔬菜是解决我国北方冬半年蔬菜供应和促进农民增收的重要产业,辽宁是我国设施蔬菜重要产区。然而设施蔬菜连作和不科学施肥等导致的土壤障碍日趋严重,已成为制约设施蔬菜提质增效和绿色发展的瓶颈问题。为此,项目组自“八五”以来针对该问题开展了系统研究,主要创新成果如下: 1.首次探明了设施番茄和黄瓜土壤障碍的主因是偏施氮肥导致的土壤酸化,明确了均衡施肥可明显缓解土壤障碍发生,实现了设施土壤障碍的理论突破。30年蔬菜长期施肥定位试验表明,长期过量偏施氮素化肥导致土壤严重酸化,进而使土壤理化性质和微生物区系劣变,病原尖孢镰刀菌数量增加 4.3 倍,作物产量 和品质下降;而有机无机肥均衡配施,缓解了土壤障碍发生。进一步的日光温室 蔬菜有机无机肥均衡配施长期连作试验表明,番茄与自根黄瓜连作 24 茬植株长势 和产量与第 1 茬无显著异,虽土壤理化性质、微生物区系及根际酚酸类物质等 随连作茬次增加而有所变化,但未达土壤障碍程度,也未发生枯萎病等土传病害。从而证实了我国设施蔬菜土壤偏施氮肥引起的障碍远大于土壤连作障碍。 2.首次明确设施番茄和黄瓜土壤最佳营养指标,创建设施蔬菜科学施肥模 型,研制出设施蔬菜土壤健康保持施肥方案,实现了设施蔬菜绿色可持续生产的技术突破。兼顾设施蔬菜生产效率与土壤健康保持原则,明确了设施番茄和黄瓜土壤氮磷钾钙镁最佳营养指标,建立了以设施土壤最佳营养指标(A)、目标产量需肥量(W)和土壤供肥能力(Y)为核心的施肥量(M)模型,即:M= b W(b={1.5+ (A-Y)/A});综合 7100 多份北方设施果菜土壤分析结果,研制出以 有机肥为主增钾补钙的北方地区设施果菜土壤施肥方案。推广应用后,土壤健康 保持效果显著,其中 28 年间连作 56 茬日光温室番茄产量未出现显著减产。 3.首次从作物-土壤-肥料-环境互作角度分析构建了设施蔬菜土壤障碍分级标准,率先创建了设施蔬菜土壤障碍生态安全防控策略,实现了土壤消毒的农 药零使用,为设施土壤障碍的绿色防控奠定了基础。通过对全省 5465 份设施果菜土壤分析,构建了日光温室蔬菜健康土壤、轻度障碍土壤、重度障碍土壤三个等级划分的土壤理化性质、养分含量和生物学特性等参数标准,综合定位试验结 果,创建了设施蔬菜健康土壤保持、轻度障碍土壤生态安全修复和重度障碍土壤 生态安全高效利用的策略,解决了设施土壤农药消毒污染环境的弊端。 4.研制出设施蔬菜轻度障碍土壤修复和重度障碍土壤营养基质高效栽培技术,攻克了日光温室蔬菜土壤障碍绿色防控的技术瓶颈。针对轻度障碍土壤修复,构建亩施膨化鸡粪(或等量营养有机肥)2000kg+粉碎稻草 1000kg+生石灰 44kg+ 复合肥(13-7-13)30kg 和膨化鸡粪 2000kg+生物炭 500kg+生石灰 44kg+复合肥 30k 两个优良配方,降低当茬土壤尖孢镰刀菌数量 71%~93%,番茄增产 30%以上。 针对重度障碍土壤,研制的农业废弃物营养基质限根栽培和嫁接防病高效栽培技术,实现番茄与黄瓜年亩产 2.5 万 kg 高产记录,节水 23.6%,节肥 26.4%。 项目获授权发明专利5件,制定地方标准5部,发表论文133篇,编写著作与教材 16 部。近 3 年累计推广 202 万亩,增产 40 亿 kg,增收 77 亿元;并减施化肥 26%以上,少用农药 18%以上,累计节约生产成本 12.8 亿元。
沈阳农业大学
2021-05-04
设施蔬菜连作障碍
防
控
关键
技术
及其应用
项目针对制约我国设施蔬菜持续发展的连作障碍问题, 揭示了连作障碍高发成因与规律,发现了连作障碍防控的突破口;攻克了土壤连作障碍因子消除技术难点;发明了蔬菜根系抗性诱导技术,突破了优质蔬菜连作难的技术瓶颈;创建了“除障因、增抗性、减盐渍”三位一体连作障碍防控系统解决方案,实现了从传统的“大药大肥”向环境友好型消除的重大技术变革。成果应用和辐射近二十省70%设施蔬菜连作障碍高发区,实现了蔬菜稳产高效、安全和生态环保多赢。
浙江大学
2021-04-11
疫情
防
控
智能识别系统
2020年2月15日,同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统(Tongji NCP-AIS),在同济大学四平路校区大门口开始试运行,可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术,可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报,让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用,减轻学校相关管理人员的工作,实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群,可以自动发现体温不正常个体,实现拍照和跟踪,以及提醒功能。
同济大学
2021-04-10
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