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《动物医学进展》2021,42(9)
以巴马小型猪为研究对象,探究静松灵对小型猪主要脑区中NO-cGMP信号系统的影响。将20头小型猪随机分为2组,生理盐水对照组5头,其余为静松灵(T1=15 min、T2=45 min、 T3=75 min)试验组各5头。收集不同脑区组织后测定NO含量、NOS活性与cGMP含量。结果显示,注射静松灵后会使小型猪不同脑区中NO含量、NOS活性与cGMP含量均下降。在大脑皮质、丘脑、海马和脑干4个脑区内NOS活性均下降,而在海马和丘脑内NO含量与大脑皮质和脑干内cGMP含量会出现显著降低。结果表明,静松灵的麻醉作用可以显著抑制NO-cGMP信号转导系统。 相似文献
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科学技术的发展,使高速加工技术、多轴数控加工技术被广泛应用到模具加工制造领域。与传统的模具加工技术相比,新型加工技术得到了广泛的运用,对新产品的研发工作具有积极的促进作用,有非常重要的推广价值。为此,文章对多轴数控加工技术在我国模具加工的应用现状进行研究探讨,并分析其未来的发展趋势。 相似文献
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杉木种子园为培育高产稳产杉木良种提供重要保障,在林业生产中具有积极意义。通过试验研究,探究杉木3代种子园土壤养分丰缺情况、养分间的平衡规律,确定杉木种子园最佳肥料配比和施肥量,以期为闽北低山丘陵红壤分布区杉木种子园提供推荐施肥配方。采用“3414”配方施肥设计方案,对闽北第3代杉木种子园开展N、P、K、Ca、Mg、B、Mo等元素施肥试验。分别设计大量元素氮、磷、钾三因素施肥水平(并增设施用钼肥处理)、中微量元素钙、镁、硼三因素施肥水平,以球果数量(质量)、出籽率、种子产量、胸径等为评价指标,拟合肥料效应函数方程,研究各养分间的作用规律,并提出最佳施肥配比和施肥量。结果表明:种子园土壤N、P、K、Ca、Mg养分含量较低,B含量属于中等水平,而Mo含量较高;N、P、Mg以及N-K、Ca-B肥料联合对种子园产量的影响达到显著或极显著水平,而单施某一肥料效应较小,其中单施K、Ca、B几乎没有效果,而肥料联合施用效果较好。综合效应分析结果,得出种子园最大产量施肥量组合为:每株施尿素100 g+过磷酸钙897 g+氯化钾150 g+石灰150 g+硫酸镁105 g+硼砂75 g,并配施钼肥。N、P2O5、K2O、CaO、Mg、B、Mo的用量依次为46.0、107.7、90.0、75.0、31.4、2.3、5.0 g,其配比为N:P2O5:K2O:CaO:Mg:B:Mo=1.0:2.3:2.0:1.6:0.7:0.05:0.1。多元素配方施肥能很好地改善杉木种子园产量和质量,单株球果产量、球果单粒重、出籽率及种子园产量等指标均比不施肥的母树有大幅度提高。本研究施肥方案,理论上种子园产量可达45.99~95.65 g/株,大量元素施肥试验的产量达到理论产量的80%~86%,中微量元素施肥试验的产量为理论产量的70%左右。现实种子园平均产量大约是预测产量的40%,通过合理配方施肥有望大幅度提高杉木3代种子园产量。 相似文献
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针对不同分类器对不同水果种类识别准确率的不均衡问题,提出一种基于多分类器DS证据理论融合的水果识别方法。该研究选择kaggle上fruits360数据集中的5种水果作为研究对象,首先对预处理后的5种水果图像的颜色、纹理、形状特征进行提取,分别选用BP神经网络、K均值、SVM三种分类器,结合被测图像在每种分类器上的识别结果和各个分类器对不同水果的分类准确率,构建基本概率函数(BPA函数),通过DS证据融合规则对分类器融合后对被测图像进行识别。试验结果表明:该方法对5种水果的识别平均准确率为95.2%,总体标准偏差为0.02993,在提高单分类器识别准确率的同时,解决了分类器对各种水果识别的不均衡问题。对10组测试集识别的平均准确率为93.5%,总体标准偏差为0.055,该方法对水果种类的识别更准确和稳定。 相似文献
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河南省地处暖温带和北亚热带地区,气候条件复杂,南北差异大,夏季气候高温多湿。河南省葡萄近年栽培面积大、品种更新快。郑州市为皖中高效城郊型观光葡萄产区。产区以高效城郊型观光葡萄园为主,产品主要供采摘和供应周边城市,栽培面积约占全省的37%,产量占全省的32%。 相似文献
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Cassiicolin毒素蛋白是橡胶树棒孢霉落叶病菌的主要致病因子。本研究对分离自海南省5个市县的橡胶树棒孢霉落叶病菌进行了鉴定,形态学鉴定结合分子生物学鉴定结果表明,病原菌为多主棒孢。利用Cassiicolin毒素不同亚型编码基因特异性引物和菌饼活体接种法分别鉴定了分离菌株的毒素蛋白类型和致病性,结果显示,分离的35个菌株都含有Cas5基因,未发现含其他类型的毒素基因,表明海南橡胶树棒孢霉落叶病菌为含Cas5毒素蛋白优势群体;所有菌株对橡胶树品种‘RRIM600’都能够致病,但是在不同抗性品种上致病性存在一定差异。 相似文献
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随着经济全球化的持续发展,现代农业智能制造的研究需求在不停增加,本文针对农机减速器的制造环境特点及系统需求分析进行农机减速器智能制造系统的搭建和方案的设计。并围绕农机减速器制造过程中数据的分析与处理,建立农机减速器制造质量多特征决策,揭示数据的关联关系以及对智能农业装备制造的影响规律,通过LLE降维算法、SVM、随机森林和DS证据理论等多种算法对采集到的数据进行降维融合和质量预测,经融合后的多分类器预测质量正确率达到93.75%,预测的正确性比单个分类器预测有所提高,解决了不同分类器决策结果的冲突问题和多特征信息造成的不确定性问题,助力中国农业装备产业的转型升级。 相似文献