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1.
日常生活工作中跌打损伤十分常见。如果不幸骨折了,需要手术治疗,术后需要休养。许多人认为"伤筋动骨100天"就应该老老实实休息100天,别下地走动,以免骨折愈合不好或再次骨折。这种理解正确吗?术后如何疗养才能够有效的康复?1.骨折后是如何愈合的动物和人骨折后的愈合过程都需要经历3个时间段:炎症反应期、原始骨痂形成期和骨痂塑形期。 相似文献
2.
3.
梳理了电商直播行业建设在后疫情时代的必要性,分析了电商直播作为一种扶贫农产品营销手段,在带动农产品等相关产品销售上存在的主要问题,研究提出了加强顶层设计,强化政府引导,加强组织保障,发挥政府作用等建议,重点围绕组织培训、利用官媒、制定细则、加强物流等方面开展工作,为进一步推动农产品电商直播健康有序发展、助力产业扶贫,助推实现与乡村产业振兴有效衔接提供思路借鉴. 相似文献
4.
随着血液标本量的连年提升,真空采血管自动准备装置的重要性愈发显现。目前的真空采血管自动准备装置主要有滑道式、箱盒式、抽屉式和机械手式四种类型,它们各具特色,互有优劣,但仍无法同时满足多种类型大量采血管的快速存储、快速定位、稳定性好且体积小的要求。 相似文献
5.
6.
7.
研究工作将针对现阶段我国田间玉米的病害防治技术应用做出相应的探索和阐述,并且会结合现阶段田间
玉米主要遇到的病害问题进行相应的研究与方法的提出,希望能够通过该方法的应用为后续的田间玉米病害防治工
作开展提供一定的帮助与参考。 相似文献
8.
为进一步提升烟叶采烤质量,降低烟农用工成本,2018—2020年在三门峡市陕州区开展了烟叶采烤一体化试验实施.结果表明,互助型和"1248"专业化型2种采烤一体化模式与烟农自烤模式(CK)相比,表现为"两降两升",即用工量、烘烤成本降低,采分合格率和烤后烟叶经济性状显著提升;与CK相比,互助型、"1248"专业化型处理的总用工量分别减少2和5个/炕;烘烤总成本方面,分别降低了0.67和1.56元/kg;鲜烟分类合格率方面,三者之间差异显著;与CK相比,互助型、"1248"专业化型处理均价分别提高了0.77和2.22元/kg,且"1248"专业化型处理与CK之间差异显著;互助型模式适合户均规模在0.67~2.00 hm2的烟农,"1248"专业化型采烤模式具有组织化、流程化、标准化和精准化的特点,适合户均规模3.33 hm2以上的烟农;2种采烤一体化模式均实现了"提质增效、减工降本"的预期目标. 相似文献
9.
【目的】以条锈菌和白粉菌胁迫的普通小麦(Triticum aestivum L.)为研究对象,分析由可变剪切(alternative splicing,AS)形成的TaNAC结构变异转录本,同时分析TaNAC基因的microRNA调控位点,为进一步解析TaNAC基因通过转录后调控参与小麦响应真菌胁迫奠定基础。【方法】普通小麦兼抗种质N9134在被白粉菌和条锈菌分别侵染后,各8个时间点取样并混合,然后从混合样本中克隆得到大量TaNAC转录本。参考中国春小麦基因组注释信息(IWGSC RefSeq v1.1)进行比对,选择由可变剪切形成的TaNAC序列结构变异转录本,分析它们的序列结构特征。利用生物信息学软件和在线工具,对这些TaNAC结构变异转录本编码产物的功能结构域、高级结构、理化性质、亚细胞定位等特征和变异情况进行比对分析。同时,利用洋葱表皮细胞瞬时表达系统验证其中1对TaNAC结构变异转录本的亚细胞定位预测结果,并选取5组TaNAC基因的可变剪切序列结构变异转录本进行酵母转录自激活试验,研究序列结构变异对TaNAC基因转录调控活性的影响。此外,利用miRBase数据库收录的小麦中已报道的miRNAs和TaNAC基因,进行靶基因预测分析,建立小麦TaNAC家族成员与miRNAs的靶向关系。【结果】以条锈菌和白粉菌侵染的普通小麦兼抗种质N9134为材料,克隆得到的TaNAC转录本中的35条序列结构变异转录本由13个TaNAC基因可变剪切形成。通过分析发现,同一TaNAC基因由可变剪切形成的不同结构变异转录本的核酸序列结构存在差异,而且其对应编码产物的功能结构域、高级结构、理化性质和亚细胞定位等方面均会存在差异,同时也会表现出不同的转录调控活性;不同TaNAC基因的可变剪切方式存在差异,而且它们的结构变异转录本及其编码产物在结构特征、理化性质和转录调控活性等方面也均呈现出多样性的特征。通过分析TaNAC基因与其在编码序列区域的靶标tae-miRNAs,发现具有可变剪切转录本的TaNAC基因与tae-miRNA的结合位点均在其非可变剪切区域。【结论】TaNAC基因可以通过可变剪切这种转录后调控方式参与小麦对真菌胁迫的响应;同时发现,调控TaNAC基因的tae-miRNA可以独立于可变剪切这种转录后调控方式行使功能。 相似文献
10.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献