中药有效成分对动物疫苗的免疫佐剂效果及相关机理研究进展

佐剂作为疫苗的重要组成部分，其自身的安全性及对疫苗的免疫增强效果受到广泛重视。动物疫苗佐剂种类较多，包括铝佐剂、油乳佐剂和脂质体佐剂等。但由于可应用的佐剂有限，疫苗的需求量增大，因此寻求更加安全有效的疫苗佐剂成为新的研究热潮。中药具有易获取、毒性低和免疫活性强等特点，有潜力成为新型疫苗佐剂。笔者对中药有效成分的佐剂活性、联合疫苗后的免疫调节效果及作用机制进行综述，阐明中药有效成分作为动物疫苗佐剂的可能性及研究进展，为新型佐剂的研制提供理论依据。     

住宅排水管道系统存水弯有关问题的探讨

存水弯是城市中建筑中极为重要的一个排水结构,存水弯的存在,为人们的居住质量提高做出了极大的贡献。存水弯指的就是建筑室内卫生间或者其他部位排水管道上所装配的一种弯道内可以封存水体的弯曲管道,本篇文章全面详细的介绍了存水弯安装过程中所存在的相关问题,并对所存在问题进行了深入的探讨,以期为其它建筑工程建设过程中提供参考。     

基于SCE-UA算法的小麦穗分化期模拟模型参数优化

以河南省商丘市为研究区,首先采用OAT(One-at-a-time)方法对WheatGrow模型的输入品种参数进行敏感性分析,在此基础上以抽穗期的开始日期作为约束条件构建代价函数,引入SCE-UA(Shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法求解得到最优作物品种参数组合,并利用2015—2016年度和2016—2017年度田间实验资料对SCE-UA算法的有效性进行验证。结果表明,基本早熟性参数对穗分化期的模拟结果影响最显著,温度敏感性参数比光周期敏感性参数和生理春化时间参数具有更高的敏感度,生理春化时间的敏感度最低。基于优化后的参数得到的穗分化期模拟值与观测值之间的平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)和均方根误差(Root mean square error,RMSE)均小于3 d,表明SCE-UA算法可以有效地获取WheatGrow模型最优品种参数组合。本研究可为WheatGrow模型品种参数的调整优化和模型的推广应用提供依据。     

基于SHAW模型的冬小麦叶温模拟

叶温是反映冬小麦健康状况的关键指标，但获取麦田叶温动态变化过程及廓线分布存在着较大困难。本文以河南省商丘市为研究区，引入表达土壤-植被-大气能量传输的SHAW模型，对其进行本地化标定，在垂直方向上0~60cm高度以10cm为间隔进行分层，模拟冬小麦拔节期至抽穗期间的叶温时序曲线及廓线，并结合田间同期不同高度的叶温实测数据，对模拟结果进行分析。结果表明：SHAW模型可有效地用于麦田叶温时序曲线和廓线模拟，决定系数达0.8476，夜间模拟效果显著优于白天，决定系数分别为0.8622和0.7602。对叶温日平均值、最低值和最高值的分析表明，均方根误差范围为1.36~4.09℃，且最低温模拟效果最好，平均值次之，最高温误差最大。叶温廓线模拟分析表明，各高度决定系数均达到0.82以上，且随高度的增加而增大，均方根误差范围为2.41~3.35℃，平均误差均小于0℃；叶温总体上呈现出夜间随高度增加而降低的趋势，而白天随高度增加而升高的趋势。