基于电子鼻和分光测色仪技术的茶树叶片氮营养诊断

【目的】利用电子鼻和分光测色仪建立一套快速检测茶树叶片氮含量的无损伤检测方法。【方法】供试样品为茶树顶芽向下第3~4片无损伤叶片。在预实验中优化了气体收集瓶体积、顶空预热温度和顶空时间等参数。采用电子鼻自带Winmuster软件将经过优化后的传感器响应特征值进行主成分分析(principal component analysis,PCA)、线性判别法分析(linear discriminant analysis,LDA)和负荷加载分析(loadings analysis,LA),筛选出灵敏性最好的传感器。同时用分光色差仪对茶树叶片色度值进行测定。样品的测量部位是叶肉区,每组20次重复。色度值主要包括L (表示黑白或者亮暗)、a (表示红绿)、b (表示黄蓝)值。采用Origin 8.0软件对测色仪L、a、b值分别进行一元线性回归分析。利用SPSS 16.0软件采用LSD法进行单因素方差分析(one-way Anova),并进行t检验。对分光测色仪中色差指标进行筛选,以获得相关系数最高的参数。采用凯氏定氮法测定茶叶总氮含量。正式试验第二步是以不同氮含量下的电子鼻和分光测色检测数据为基础,分别建立气味、颜色、气味结合颜色的3种氮含量预测模型,并进行比较分析。【结果】通过预备试验,建立了气体收集器体积为50 mL、顶空预热温度为30℃、顶空时间为30 min的电子鼻检测体系。正式试验第一步确定了以对氮氧化合物灵敏(S2),对甲烷灵敏(S6),对无机硫化物灵敏(S7),对醇类、醛类、酮类物质灵敏(S8),对有机硫化物灵敏(S9)的传感器为主要传感器。根据L、a、b表色系统,b值与叶片缺氮程度呈线性相关。正式试验第二步利用气味、颜色、气味结合颜色建立的3个氮含量预测模型都具有可行性,其中气味结合颜色建立的预测模型准确率最高,达到90%。【结论】用气味结合颜色的预测模型预测茶树叶片氮含量准确度较高,可在实际工作中进行运用。

山东茶园土壤几丁质降解菌的分离、鉴定及产酶特性研究

为了筛选到适合山东茶园土壤环境的几丁质降解菌,以提高土壤几丁质的降解速率,本试验以胶状几丁质为唯一碳源,从山东省泰安市茶园土壤中筛选出两株高活性几丁质降解菌,命名为J4、J17。通过生理生化、形态观测和分子鉴定,确定J4属于鞘氨醇杆菌属,J17属于芽孢杆菌属。产酶特性研究表明,最优产酶条件菌株J4为培养温度30℃、pH值7.0、转速200 r/min,J17为培养温度25～30℃、pH值7.0、转速180 r/min;混合菌株J4+J17的产酶能力比J4、J17单一菌株的产酶能力高,分别高出9%和23%。本研究结果可为后续菌剂的制备及工厂化发酵研究奠定基础。

高校思政课教师参与课程思政的制度建构

教师是课程思政工作的关键实施主体,基于思政课程与课程思政核心内涵的一致性与高校思政课教师自身优势的现实考量,高校思政课教师理应成为课程思政工作的示范者、引领者和推动者。然而,当前高校思政课教师在参与课程思政工作时存在着主观工作动力不足与客观工作环境缺失等问题,其实质是高校思政课教师与专业课教师之间的协同未能真正形成。高校应以优化思政课教师参与课程思政工作的制度建构为突破口,进一步发挥出思政课教师自身优势,与专业课教师协同形成思政合力,切实提升课程思政育人成效。