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1.
2.
东北虎微卫星DNA遗传标记的筛选及在亲子鉴定中的应用 总被引:61,自引:0,他引:61
利用18个家猫微卫星基因座,在东北虎(Panthera tigris sibilia)DNA中扩增结果有4个基因座没有产物,8个基因座为单态,6个基因座为多态性。同时利用苏门答腊虎的微卫星序列设计了8对引物,在东北虎DNA中有4对具有多态性。微卫星基因座的多态性百分率为38.5%。在供试的27只东北虎中,发现等位基因间的变异均为偶数碱基长度变化,对有准确谱系记录的个体研究表明,这10个微卫星DNA遗传标记符合孟德尔遗传规律,所以这些微卫星DNA可以有效的应用于东北虎的亲子鉴定。利用这10对多态性引物,我们成功地鉴定了7个父子关系不清的后代。收集的样品包括23只毛发样品和4只血液样品,实验结果表明,毛发和血液样品均可以得到清晰的微卫星条带[动物学报49(1):118—123.2003]。 相似文献
3.
4.
多年来 ,在捕蛇中经常发现虎斑游蛇颈背部在挣扎过程中挤压出一种乳黄色粘液 ,手触感粘滑液体。解剖虎斑游蛇发现颈背部背鳞皮下长有两串米粒大小腺囊 ,充盈时带有乳黄色腺液 ,腺液排空后肉色囊状 ,长约 3.0 cm,宽 0 .8cm,左右对称两排似葡萄样腺体 ,无腺导管与口腔牙基连接 ,口开在脊鳞鳞片之间绞合区 ,经挤压分泌出乳黄色或带有血丝样乳白色不透明粘稠状液体 ,用生理盐水稀释振摇后不易起泡沫。作者用虎斑游蛇的这种皮下腺体分泌液做动物试验 ,现报告如下。1 实验材料与方法 实验于 2 0 0 2年 4月 1日上午 9:0 0在龙岩市黄晓军中医外… 相似文献
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虎斑游蛇是常见的蛇种之一 ,一直被认为是“无毒蛇”,去年我院曾收治 1例被该蛇咬伤引起全程肉眼血尿 ,肢体远端多处皮下出血的病例 ,经治疗痊愈出院 ,现报告如下。1 病例报告 患者 ,男 ,50岁 ,农民。于 1 999年 1 0月 1 4日在田间劳作时 ,捕得 1条约 30 0 g重的“无毒蛇”持于手上与另两人一起逗耍 ,不想激怒该蛇 ,被其咬伤右手示指中节背侧 ,当时除感到被咬伤部位有轻度的疼痛外 ,无其他不适 ,未作任何处理。1 5日、 1 6日感困倦、乏力 ,1 7日开始出现全程肉眼血尿 ,四肢远端及腰部多处散在出血点 ,并逐渐加重。 1 0月 1 9日到我院就… 相似文献
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7.
热环境对虎斑颈槽蛇卵孵化期、孵化成功率和孵出幼体特征的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
用恒温(24、27、30和33C)和波动温度(平均26.1C,范围20.1—32.7C)孵化虎斑颈槽蛇(Rhabdophis tigrinus lateralis)卵,检测热环境对孵化期、孵化成功率和孵出幼体的影响。孵化热环境显著影响孵化期、孵化成功率和胚胎畸形率,对孵出幼体性别无显著影响。孵化期随孵化温度升高而缩短,24、27、30和33C的平均孵化期分别为45.0、32.7、27.3和26.0d,波动温度的平均孵化期为37.9d。33C孵化成功率最低(16.7%),胚胎畸形率最高(100%)。孵出幼体总性比(雌性/雄性=0.6)不显著偏离1:1。孵出幼体的尾长显示两性异形,雄性尾长大于雌性;其它被检幼体特征无显著的两性差异。24、27和30C以及波动温度孵出幼体的所有被检指标均无显著差异。33C孵出幼体的体重和个体大小小于其它热环境中孵出的幼体,并特征性地具有较小的躯干、较大的剩余卵黄。33C中胚胎发育的能耗显著大于其它热环境中胚胎发育的能耗。33(‘孵出幼体的灰分含量较低,但孵出卵卵壳较重。33C孵出幼体不能运动;其它热环境中孵出的幼体在跑道上表现良好,这些幼体的不问断运动的最大距离、每分钟运动距离和每分钟停顿次数无显著的差异。结果表明,持续将虎斑颈槽蛇卵暴露在33C条件下不利于该种胚胎发育并可能对胚胎具有致死性影响,波动温度孵卵有利于拓宽存活孵化温度范围。 相似文献
8.
描述蚊蝎蛉科1新属和3新种:新属Decoribittacus gen.nov.,新种美脉华美蚊蝎蛉Decoribittacus euneurus sp.nov.,斑点华美蚊蝎蛉Decoribittacus stictus sp.nov.和长翼卡拉蚊蝎蛉Karattacus longia latus sp.nov..同时修订了卡拉蚊蝎蛉属Karattaus的属征.所有的化石标本都来自内蒙古宁城县道虎沟中侏罗世九龙山组地层,模式标本现在保存于首都师范大学生命科学学院. 相似文献
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东北虎个体的自动识别是种群数量评估和制定有效保护策略的重要基础。以东北虎林园和怪坡虎园38 只虎为研究对象,将目标检测方法首次应用到东北虎个体识别研究中,采用多种深度卷积神经网络模型,以实现虎个体的自动识别。首先通过相机在不同角度对 38 只东北虎进行拍摄取样,建立包含13579张图像的虎样本数据集。由于虎的体侧条纹信息不具有对称性,所以运用单次多盒目标检测(Single Shot MultiBox Detector, SSD)方法,对虎的躯干左侧条纹、右侧条纹以及脸部等不同部位图像,进行自动检测并分割提取,极大节省手工截取时间。在检测分割出的左右侧及脸部不同部位图片基础上,运用上、下、左、右平移变换进行数据增强,使图片数目扩大为原来的5 倍。采用LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG16、ResNet34共5 种卷积神经网络模型进行个体自动识别。为了提高识别准确率,运用平均值和最大值不同组合方式来优化池化操作,并在全连接层引入概率分别为0.1、0.2、0.3、0.4的丢弃(Dropout)操作防止过拟合。实验表明,目标检测模型耗时较少,截取分割老虎不同部位条纹能达到0.6 s/张,远快于人工截取速度,并且在测试集上准确率能达到97.4%。不同姿态下的目标部位都能正确识别并分割。ResNet34模型的准确率优于其他网络模型,左右侧条纹以及脸部图像识别准确率分别为93.75%、97.01%和 86.28%,右侧条纹识别准确率优于左侧条纹和脸部图像。研究为野生虎自动相机影像的识别提供技术参考。在未来研究中,对东北虎个体影响数据进行扩充,选取更多影像数据进行训练,使网络具有更强的适应性,从而实现更准确的个体识别。 相似文献