丁卉
- 作品数：9 被引量：57H指数：6
- 供职机构：福建农林大学林学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金国家农业科技成果转化资金项目更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术农业科学生物学更多>>
- 土壤光谱重建的湿地土壤有机质含量多光谱反演被引量：13
- 2018年
- 土壤有机质是湿地生态系统的重要元素,利用多光谱遥感技术可大尺度、快速获取其含量信息,对保护湿地生态系统具有重要意义。然而,由于不同地物光谱混合给多光谱数据带来光谱畸变,影响湿地土壤有机质含量的反演精度。为了消除不同地物光谱混合,实现湿地土壤有机质含量的准确、实时监测,以闽江鳝鱼滩湿地为研究区,利用线性波谱分解技术对原始影像的像元进行分解,重建土壤光谱,分析原始光谱、重建光谱与土壤有机质含量的相关性后,建立土壤有机质含量的反演模型。结果表明:利用线性波谱分解技术可有效消除原始影像中的植被端元,减少大部分道路及建筑物的反射干扰,重建后的土壤光谱特征曲线更趋近于自然状态下土壤的光谱曲线,重建效果显著;通过两种光谱与土壤有机质含量的相关系数对比,重建光谱更能准确的反映土壤光谱与土壤有机质含量的相关性;运用重建光谱构建土壤有机质含量的反演模型,其预测精度优于基于原始光谱的反演模型,R2和F分别提高0.124和2.223,RMSE则降低0.106,1∶1线检验的预测值与实测值的拟合度更高,模型可行且有效。由此得出结论,利用线性波谱分解技术消除不同地物光谱混合,重建土壤光谱,一定程度上可实现在自然条件下湿地土壤有机质含量的大面积、准确检测,具有较好的实际应用价值。
- 陈思明陈思明邹双全毛艳玲梁文贤
- 关键词：土壤多光谱光谱重建湿地
- 施肥对圆齿野鸦椿生长及叶片三萜含量的影响被引量：5
- 2017年
- 目的:研究圆齿野鸦椿生长及叶片三萜含量与N、P、K施肥量之间的关系,提高肥料效率。方法:采用"3414"施肥方案对8年生圆齿野鸦椿进行施肥试验,测定其胸径、抽高和叶片三萜含量,分析其与施肥量的关系。结果:施用N、P、K肥对圆齿野鸦椿生长量具有显著影响。单因素施肥时,N、P、K施肥量分别为50 g/株、25 g/株和50 g/株时最有利于植株生长,最大胸径和最大抽高分别为0.41 cm和15.25 cm;回归分析得N、P、K配比施肥最佳施肥量为53.93 g/株、22.02 g/株、44.81 g/株,最大抽高为15.15 cm,胸径生长量和抽高规律基本一致;N肥和K肥对圆齿野鸦椿生长的影响之间存在显著交互作用。施用N、P、K肥对圆齿野鸦椿叶片三萜含量有一定的影响,N、P、K最佳施肥量分别为75 g/株、29.7 g/株、75 g/株;三种肥料相互存在交互作用,P、K交互作用显著。单因素施肥时,最佳N、P、K施肥量及相应三萜含量分别为47.89 g/株(8.29%)、24.34 g/株(8.07%)、47.36 g/株(8.00%)。结论:综合分析得最有利于圆齿野鸦椿生长及三萜积累的N、P、K施肥量分别为50 g/株、25 g/株、50 g/株。
- 丁卉黄福墩孙维红孙维红梁文贤李朋飞邹双全
- 关键词：圆齿野鸦椿施肥生长量
- 圆齿野鸦椿醇提物抗炎、镇痛作用的研究被引量：12
- 2018年
- 目的:探讨圆齿野鸦椿醇提物的抗炎、镇痛活性。方法:制备圆齿野鸦椿果皮、枝条、叶片和种子的乙醇提取物,采用小鼠二甲苯致耳廓肿胀法和醋酸致小鼠腹腔毛细血管通透性增加法,观察圆齿野鸦椿醇提物的抗炎作用;采用小鼠热板法和冰醋酸扭体法,观察圆齿野鸦椿醇提物的镇痛作用。结果:与对照组比较,圆齿野鸦椿果皮、枝条、叶片和种子的乙醇提取物均可显著抑制二甲苯致小鼠的耳肿胀和醋酸所致的毛细管通透性增加,并能缓解由热板法和冰醋酸所致的疼痛(P<0.05),其中圆齿野鸦椿果皮醇提物的效果最好。结论:圆齿野鸦椿的乙醇提取物具有良好的抗炎、镇痛作用。
- 黄维丁卉丁卉梁文贤倪林梁文贤邹小兴
- 关键词：圆齿野鸦椿乙醇提取物抗炎镇痛小鼠
- 圆齿野鸦椿醇提物抗肝癌作用研究被引量：11
- 2018年
- 目的:探讨圆齿野鸦椿醇提物的抗肝癌活性。方法:制备圆齿野鸦椿果皮、枝条、叶片和种子的乙醇提取物,采用MTT法体外检测这4种醇提物对人肝癌细胞HepG2、SMMC-7721和BEL-7404的增殖抑制作用,流式细胞法检测上述4种醇提物体外诱导HepG2细胞凋亡的情况,采用小鼠肝癌H22移植瘤模型进行体内抑瘤实验,探讨圆齿野鸦椿各部位醇提物的抗肝癌效果。结果:圆齿野鸦椿果皮、枝条、叶片和种子的乙醇提取物处理细胞48 h后,发现果皮醇提物对HepG2、SMMC-7721和BEL-7404肝癌细胞的抑制效果最好,其半数抑制浓度IC50可分别达到108.34、106.94、114.79μg·m L-1。采用质量浓度为200μg·m L-1的圆齿野鸦椿果皮、枝条、叶片和种子醇提物,处理HepG2细胞48 h,均可诱导HepG2细胞凋亡,其中以果皮醇提物的效果最好。体内实验以圆齿野鸦椿果皮、枝条、叶片和种子醇提物200 mg·kg-1对H22移植瘤小鼠灌胃给药14 d,其抑瘤率可分别达到47.8%、44.9%、42.5%和40.6%。结论:圆齿野鸦椿的乙醇提取物具有良好的抗肝癌作用。
- 黄维邹小兴邹小兴梁文贤丁卉邹双全
- 关键词：圆齿野鸦椿乙醇提取物抗肝癌
- 圆齿野鸦椿果实总黄酮对LPS诱导的RAW264.7细胞炎症反应的抑制作用被引量：4
- 2020年
- 探讨圆齿野鸦椿果实总黄酮(TFEP)对脂多糖(LPS)诱导的巨噬细胞RAW264.7细胞炎症反应的抑制效果.利用一氧化氮(NO)试剂盒检测不同浓度TFEP对LPS诱导RAW264.7细胞释放NO含量的变化;酶联免疫吸附法(ELISA)测定PGE2、白介素-6(IL-6)及肿瘤坏死因子-α(TNF-α)分泌物的表达;实时定量逆转录聚合酶链反应法(qRT-PCR)检测诱导型一氧化氮合酶(iNOS)、TNF-α和IL-6 mRNA的表达;蛋白质免疫印迹法(western blot)检测炎症NF-κβ/Stat3信号通路相关蛋白的表达.结果表明,TFEP对细胞产生NO的半数抑制浓度(IC50)为78.47μg·mL^-1,且各试验浓度下对RAW264.7细胞增殖均无明显抑制作用,表现出低毒性和强抗炎活性.与LPS模型组相比,TFEP能显著降低LPS诱导的NO的分泌;抑制iNOS、TNF-α和IL-6 mRNA的表达,抑制炎症NF-κβ/Stat3信号通路的激活.因此,圆齿野鸦椿果实总黄酮对LPS诱导的RAW264.7细胞炎症反应有良好的抑制作用.
- 陈路遥邹小兴丁卉丁卉梁婷婷黄维
- 关键词：圆齿野鸦椿总黄酮炎症RAW264.7细胞脂多糖
- 植物涝渍胁迫应激机制研究进展被引量：7
- 2016年
- 涝渍胁迫使植物从有氧呼吸转变为无氧呼吸,为了适应水淹环境,植物会根据自身特点启动应激机制。从植物形态、植物生理代谢、植物应激反应以及植物根际土壤微生物的变化阐述了植物对涝渍胁迫的应激机制,并对微生物生态响应机制与涝渍胁迫的关系方面的研究提出了展望,以期为植物抗性应激机制研究提供参考。
- 季艳林赖慧灵郑茹萍丁卉孙维红邹双全
- 关键词：涝渍胁迫微生物生态
- 不同种植模式对茶花生长及土壤理化性质的影响被引量：6
- 2018年
- 以茶花为供试植物,分别将茶花与竹柏、红叶石楠混合种植,研究茶花在不同种植模式下的土壤理化性质及茶花生长的变化情况。结果表明,茶花与竹柏、茶花与红叶石楠混合种植会降低0~20 cm土层土壤的透气和贮水能力,对20~60 cm土层物理性质影响不显著。茶花与红叶石楠混合种植能够显著提高土壤速效钾、有效磷以及水解氮含量,加速土壤中化学元素的转换,有利于土壤有效肥力的提高,显著促进茶花树高和冠幅生长,与纯茶花种植相比树高提高15.88%,东西冠幅提高16.11%,南北冠幅提高19.14%;而茶花与竹柏混合种植不利于茶花生长。此外,茶花生长受土壤物理性质影响较小,而与土壤中矿质元素含量呈显著相关性;土壤偏酸性,全钾含量越低,速效钾、全磷、碱解氮和全氮含量越高越有利于茶花生长。研究结果对于苗圃育苗和园林应用中茶花的搭配种植和施肥具有指导意义。
- 丁卉李朋飞孙维红吴玲娇袁雪艳邹双全
- 关键词：茶花土壤理化性质
- 基于不同建模方法的湿地土壤有机质含量多光谱反演被引量：9
- 2018年
- 为了提高湿地土壤有机质含量的预测精度,以闽江鳝鱼滩湿地土壤为研究对象,通过分析多光谱不同波段反射率与土壤有机质含量的相关性,引入OIF指数提取显著性波段,然后基于全波段和显著性波段,采用多元逐步回归方法(MLSR)、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVR)3种方法,构建湿地土壤有机质含量的反演模型,并进行模型验证与对比,确定最优的土壤有机质含量反演方法。结果表明:各波段的反射率(Spectral reflectance,R)与土壤有机质含量存在着负相关关系,147波段组合的OIF指数较高,波段间的独立性强,能有效反映数据内的信息;采用MLSR、BPNN和SVR这3种方法进行建模。在全波段中,SVR的建模效果最显著,BPNN次之,MLSR的建模效果最差。在显著性波段中,BPNN的建模效果最显著,SVR次之,MLSR的建模效果最差;对比基于全波段与显著性波段的建模效果,发现基于全波段的预测效果更为显著,最佳模型为基于全波段的土壤有机质含量支持向量机模型,但利用显著波段建模,可降低波段间的信息重叠,且模型简单、运算量少等特点。该研究可行有效,对湿地土壤有机质含量的快速、大范围精准估测提供技术可行性。
- 陈思明陈思明毛艳玲邹小兴丁卉
- 关键词：土壤有机质多光谱支持向量机回归湿地
- 圆齿野鸦椿枝叶提取物抗肝癌作用的研究
- 邹小兴黄维刘宇梁文贤丁卉倪林邹双全
