低风险疾病情境下农村居民健康信息规避行为研究

[目的/意义]本研究旨在揭示低风险疾病情境下农村居民健康信息规避的程度、策略、成因及其关联。[方法/过程]研究采用理论抽样方法和半结构化访谈法收集了江苏省45位农村居民的相关数据。研究采用开放式编码和主轴编码方法对访谈数据进行分析,同时采用社会网络分析软件对规避策略和成因之间的关系进行可视化展示。[结果/结论]（1）农村居民在低风险疾病情境下存在全面型和选择型两种不同程度的健康信息规避。其中,全面型健康信息规避主要发生在信息需求阶段,具体的规避策略为完全不治疗;而选择型信息规避发生在信息获取阶段,具体的规避策略为自己治疗或者拖延治疗。（2）该情境下农村居民健康信息规避的成因主要包括感知风险、对信息源的信任、健康信息素养水平、文化水平、情绪、经济水平、小世界、时间和医疗资源的可及性。（3）农民健康信息规避的成因与规避策略存在特定的关联。文化水平和医疗资源的可及性只对完全不治疗规避策略有影响;情绪因素只对拖延治疗规避策略有影响;健康信息素养水平只对自己治疗规避策略有影响。该研究可为改善农村居民的健康状况提供指导建议。     

食用菌多糖抗运动疲劳研究进展

采用文献资料法对食用菌多糖抗运动疲劳的研究进展情况进行了研究。结果表明:食用菌多糖提取方法不同而食用菌多糖的提取率也不相同,超声波法+复合酶法及微波法提取食用菌多糖提取率较高,2种方法科学合理的结合提取食用菌多糖以及不同产地、品种和不同部位提取率是未来学者们需要研究的领域;目前,只是对极少部分食用菌多糖抗运动疲劳进行了研究,研究对象(动物)、模型、指标、评价单一而没有确定最佳剂量的时间而没确定的量。为此,提出了未来应加强和重视食用菌多糖抗疲劳运动多食用菌、多对象(尤其是人)、多模型、多指标、多评价、最佳剂量的研究以及量-效、构-效关系的研究建议。     

草鱼肠系膜脂肪组织高质量总RNA提取方法的研究

基于传统的酸性酚—异硫氰酸胍—氯仿一步提取法,比较分析多种优化操作步骤,摸索出一种高质量提取体质量为80~150 g草鱼肠系膜脂肪组织总RNA的改良方法。试验结果显示,相较于肝脏、脾脏、肠道等脏器组织,草鱼肠系膜脂肪组织RNA丰度低,且极易在样品前处理阶段出现顽固性降解问题。探索发现,将取样量增至约30 mg,可提升RNA产量以满足常规试验需求。针对降解难题,改良常规的样品前处理技术流程,采用鲜样液氮速冻,冻样直接放入TRIzol试剂中裂解,并即刻进行长时间机械匀浆,时长约3 min等核心操作步骤,可显著降低脂肪组织样品RNA的降解。Agilent生物分析仪检测结果显示,改良方法提取的草鱼肠系膜脂肪组织RNA完整度高,关键RIN值为8.7~9.0。研究推测,长时间机械匀浆所形成的持续剪切冲击力或许有助于TRIzol试剂中的异硫氰酸胍等成分突破油滴阻碍而有效抑制内源性RNA酶。本方法提取的草鱼脂肪组织总RNA质量可满足高通量转录组测序要求。     

信息化时代大学生信息素养教育实践研究——以沈阳理工大学图书馆为例

[目的/意义]信息素养是人们在现实生活中就信息应用方面的综合表现,信息素养是大学生必备的基本素质,对其未来发展具有重要意义。[方法/过程]以沈阳理工大学图书馆信息素养教育为例,从大学生教育、教师教学和科研发展等需求多样性出发,开展多元化信息素养教育实践,形成了“课程整合教学—资源系列讲座—学科化服务—营造书香校园”的多层级、系统化信息素养教育体系。[结果/结论]建立一支学科知识齐全的信息素养专职师资队伍,发挥新媒体技术优势,积极开展线上教育新模式,加强与国内外知名大学图书馆交流与协作,引领高校师生信息素养教育沿着正确道路稳步发展。     

牡丹籽粕提取液对连作土壤特性及小麦全蚀病防治研究

为充分利用牡丹籽粕中杀虫抑菌等作用成分,确定不同浓度牡丹籽粕提取液对连作土壤性质的影响。本研究通过结合单因素和正交实验、土壤化学性质分析方法及小麦全蚀病室内生物活性测定方法,确定了牡丹籽粕中有效成分最优提取条件为60%乙醇浓度、120 W超声功率、50℃提取温度;发现牡丹籽粕提取液在一定浓度范围内可降低连作土壤pH、改善土壤碱性,对土壤养分中有机质含量、全氮、碳氮比、全磷、灰分均表现出低浓度促进作用,高浓度抑制作用“低促高抑”作用,并有益于真菌、放线菌数量及纤维素酶和脲酶活性的增加;此外,牡丹籽粕提取液浓度为0.8 mg/mL (T4)时,其对小麦全蚀病治疗作用防效达63.42%。本研究结果可为牡丹籽粕废弃物的资源化利用及植物源环保型杀菌剂的开发奠定基础。     

花生壳黄酮的提取纯化工艺

本文采用酶法预处理结合超声波辅助提取的方式，最大程度地提高了花生壳总黄酮的得率，并优化大孔树脂纯化工艺，提高了有效成分的纯度。花生壳黄酮的最佳提取工艺为：花生壳粉与水混合，半纤维素酶与木聚糖酶按1:1（m/m）复配，用量0.25‰，50℃酶解30 min后，按料液比1:20（m/V）加入乙醇至终浓度60%，于功率1000 W，55℃超声波辅助提取60 min，花生壳总黄酮的得率约为2.5%。选用D101型大孔树脂，上样缓冲液为pH 5.0的60%乙醇溶液，洗脱液为pH 10.0的70% 乙醇溶液，上样与洗脱流速为0.75 BV/h和1.5 BV/h。纯化后的花生壳总黄酮和木犀草素的纯度分别为10.54%和5.85%，提高了90%和120%。     

太子参须提取物对鸭流感病毒体外试验初探

为尝试性探究太子参须提取物对鸭H9N2亚型流感病毒体外生长的抑制作用,本文基于TCID50试验检测鸭H9N2亚型流感病毒体外感染不同处理组的MDCK细胞。结果表明,太子参须提取物高低剂量组(75%、25%)和黄芪多糖阳性对照组均对鸭H9N2亚型流感病毒体外生长产生抑制,且太子参须提取物高剂量组(75%)的抑制作用最优。结论:太子参须提取物对鸭H9N2亚型流感病毒在MDCK细胞上的体外增殖具有一定抑制作用,且呈相应剂量关系。     

2000—2015年西南区县域土地利用变化特征及驱动力分析——以重庆市奉节县为例

综合分析重庆市奉节县土地利用格局时空演变及其驱动力,为优化西南区县域尺度的土地利用规划、生态大保护和区域可持续发展提供理论参考和数据支持。基于RS和GIS技术,利用四期（2000、2005、2010和2015年）土地利用基础数据,从土地利用动态模型和地学信息图谱等方面出发,揭示区域2000—2015年的土地利用动态变化特征及时空演变规律。依据主成分分析模型和线性回归分析模型,并基于奉节县社会经济统计数据,探究研究区土地利用驱动机制。研究期内,研究区土地空间格局呈现以林地和耕地为主体,同时交错分布其它土地类型的特点。耕地、草地和未利用地土地面积分别减少 78.84 km²、3.73 km²、2.54 km²,而林地、水域和居民工矿用地面积分别增加23.36 km²、46.67 km²、9.03 km²。受三峡移民影响,区域土地利用分布格局由整体无序向局部有序的方向发展。研究期的前10年间,土地利用类型转移主要发生在林地、草地和耕地之间,林地→耕地和草地的面积总和分别为849.38 km²和425.17 km²;2010—2015年间林地和居民工矿用地新增面积分别为9.93 km²和7.09 km²。从产业结构调整、政策影响和社会发展等方面探究区域城镇化的驱动机制,城镇化因素、政策因素、经济因素、社会发展因素和农业因素是影响奉节县土地利用类型变化的主要驱动力。     

河南省农业干旱脆弱性分析

为减轻旱灾损失,根据2005、2015年河南省统计与气象数据,采用10项指标和灰色关联分析法,以最劣值为参照系列分析了该省农业旱灾脆弱性。结果表明,豫西的济源、三门峡、洛阳,豫东的开封、漯河与豫北的鹤壁是河南省干旱脆弱性较强的区域,而豫东南的商丘、驻马店、信阳,豫北的新乡、豫西南的南阳则脆弱性较弱,其他地区居于两者之间;2005—2015年河南省干旱脆弱性呈明显的增加趋势。河南省是中国粮食生产核心区,首先要依靠科技创新,大力发展节水农业、循环农业;其次要重视水资源的节约与保护、加大农业投入以降低干旱的脆弱性,确保粮食安全。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.