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81.
目的探讨老年男性慢性心力衰竭(CHF)患者血清睾酮(T)、醛固酮(Ald)和雌二醇(E2)水平的变化及其临床意义。方法选择老年男性CHF患者90例(其中心功能Ⅱ级者34例、Ⅲ级者46例、Ⅳ级者10例),测定其血清T、Ald和E2的水平,并与90例健康老年男性(对照组)作比较。结果与对照组比较,CHF患者T水平明显降低,Ald水平明显升高;Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级组间血清T水平依次递减,Ald水平则依次递增,差异均有统计学意义(P<0.01);E2的水平则无明显差异。结论测定老年男性CHF患者的雄激素和Ald水平,有助于CHF发病机理的探讨和评估病情及指导治疗。 相似文献
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83.
84.
85.
通过敏感抗生素对柚苷酶产生菌3-54菌株孢子致死浓度的测定,采用不同的UV照射时间对菌株孢子进行诱变处理,将诱变后的孢子涂在含纳他霉素致死浓度(2.0 U/mL)的平板筛选培养基上,获得了大量的抗药性致死突变株。从120个纳他霉素抗性基因突变株中通过透明圈初筛和多次摇瓶复筛,得到1株摇瓶发酵单位为500 U/mL的3-54-7号菌株,比出发菌株的产酶能力提高了近30%。 相似文献
86.
污泥堆肥土地利用中重金属在几种观赏植物中富集作用的研究 总被引:9,自引:0,他引:9
采用小区试验的方法,研究了上海曲阳污水厂污泥堆肥土地利用过程中小叶黄杨、海桐、杜鹃、孔雀草、一串红等植物的根部对重金属的吸收及富集作用。结果表明:几种植物对Cu均表现出比Zn更强的富集能力,而对Cd、Pb的富集能力很弱,对Cu的富集尤以小叶黄杨须根的能力最强,最高可以达到种植土壤中Cu浓度的4倍左右;对小叶黄杨、海桐、杜鹃3种灌木而言,其须根对重金属的吸收能力显著高于主根;就不同重金属的绝对吸收量而言,几种植物对Zn的吸收总量都是最高的。几种灌木类植物的须根中的Zn含量,总体呈现随土壤中Zn含量增加而上升的趋势。 相似文献
87.
巴戟天水溶性多糖分离纯化的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采取水提醇沉工艺获得了巴戟天粗多糖MOP,用离子交换柱层析方法对粗多糖进行了分级纯化,考察了不同层析缓冲液条件下,巴戟天多糖的动态吸附情况。结果表明:较高pH值和低离子强度的缓冲液有利于巴戟天多糖的吸附,确定层析用缓冲液pH值为8.0~8.5,Tris浓度为0.02mol/L,流速1.5mL/min;在此层析条件下,采用阶段梯度洗脱方式,在NaCl浓度为0, 0.1和0.5mol/L时分别获得巴戟天多糖组分MOHP-Ⅰ, MOHP-Ⅱ, MOHP-Ⅲ,用NaOH洗脱得到了MOHP-Ⅳ组分。 相似文献
88.
采用室内静态和动态土壤培养试验方法,研究了施用硫酸铵对新、老茶园土壤pH值、氮素转化和8种交换态金属离子含量的影响.静态试验结果表明:两种土壤pH值均随硫酸铵浓度增加而缓慢降低,且新茶园土壤pH值均高于老茶园土壤;新茶园土壤交换性铝含量随硫酸铵浓度增大而缓慢下降,而老茶园土壤受其影响较小.动态试验结果表明:经硫酸铵处理后,两种土壤pH值先下降至最小值后缓慢上升;新茶园土壤pH值与交换性铝含量呈负相关,而老茶园土壤交换性铝含量随时间延长而逐渐下降;两种土壤中交换性Cu、Se、Ca、Mg、Pb含量有着相同的变化趋势,即先降低后逐渐上升,且与pH值呈正相关;Mn含量与pH值呈负相关;新茶园土壤Fe含量在整个培养过程中变化不明显,而老茶园土壤中Fe含量先缓慢降低再升高.短期和长期动态试验结果表明:新、老茶园土壤铵态氮含量先下降后上升(短期)或者先上升后下降(长期);新、老茶园土壤硝态氮含量的短期和长期变化趋势与铵态氮相反.施用硫酸铵处理不同耕作时间茶园土壤pH值、氮素转化、金属离子含量的动态变化趋势基本一致,但新茶园土壤pH值和交换性铝含量的变化幅度高于老茶园土壤;在整个培养过程中新、老茶园土壤Fe含量的变化趋势不一致. 相似文献
89.
90.
基于MRE-PointNet+AE的绿萝叶片外形参数估测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确、高效、自动获取植物叶片外形参数,提出一种基于多分辨率编码点云深度学习网络(MRE-PointNet)和自编码器模型的绿萝叶片外形参数估测算法。使用Kinect V2相机以垂直姿态获取绿萝叶片点云数据,采用直通滤波、分割、点云精简算法对数据进行预处理,通过测定的叶片外形参数反演绿萝叶片几何模型,并计算几何模型的叶长、叶宽、叶面积。将不同参数组合构建的几何模型离散成点云数据输入MRE-PointNet网络,得到几何模型叶片外形参数估测的预训练模型。针对拍摄过程中存在的叶片部分遮挡和噪声问题,采用自编码器网络对点云数据进行二次处理,以几何模型离散的点云数据作为输入,经过编码解码运算得到自编码器的预训练模型,提升了MRE-PointNet网络在遮挡情况下对叶片外形参数估测的鲁棒性。试验共采集300片绿萝叶片点云数据,按照2∶1比例进行划分,以其中200片点云数据作为训练集,对预训练模型MRE-PointNet做模型迁移的参数微调,以剩下的100片点云数据作为测试集,评估模型对绿萝叶片外形参数的估测能力。采用本文算法将外形参数估测值和真实值进行数学统计与线性回归分析,得出叶长、叶宽和叶面积估测的R^2和RMSE分别为0.9005和0.4170 cm、0.9131和0.3164 cm、0.9447和3.8834 cm^2。试验表明,基于MRE-PointNet和自编码器模型的绿萝叶片外形参数估测算法具有较高的精确度和实用性。 相似文献