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1.
[目的]对白玉菇酸性磷酸酯酶进行分离纯化,并研究其酶学性质.[方法]以白玉菇为材料提取酸性磷酸酯酶(ACPase,EC.3.1.3.2),进一步将原酶液盐析、层析2种常用的蛋白纯化技术,分离得到酸性磷酸酯酶,并对该酶的酶学性质进行研究.[结果]该酶分子量约为70 kD,水解对硝基苯磷酸二钠(pNPP)最适pH为4.5,等电点为5.5,最适温度为40℃,该酶在50℃时有热激活效应;紫外吸收光谱测定结果表明,酶有2个吸收峰,分别在220和280 nm处;耐热时间表明在40℃下耐热保温40 min后,酶活力为最大活力的60.79%,并在保温20 min时酶活力最大,50℃时酶活力随着保温时间的延长而降低,保温20 min后,酶活力下降为最初酶活力的20.77%;Hg2+、Pb2+、Ag+、Cd2+4种金属离子对酶活性均有抑制作用,Ag+抑制作用最强.酶的动力学参数Km为0.031 mmol/L、Vmax为0.204 mmol/(L·min)、酶反应初速度为18.66×10-3μmol/L.[结论]酸性磷酸酯酶的活性受温度、pH、金属离子等外界条件的影响,因此在栽培过程中需要控制环境温度及培养基酸碱度等条件. 相似文献
2.
本文从法律角度出发,对当前存在的主要商业秘密侵犯行为的表现进行了深入分析,最后从可行的实践性角度,对加强商业秘密法律保护的相关对策进行了探讨。期望本文的研究能够对加强商业秘密的法律保护提供一定的思路和帮助。 相似文献
3.
4.
探讨除草剂减施对麦田杂草的防治效果,以及对小麦生长过程中叶绿素SPAD值变化的影响。结果表明,药后45 d,10%苯磺隆WP 9.00 g/hm~2处理(减施60.00%)、10%苯磺隆WP 9.00 g/hm~2+5%(唑啉草酯+炔草酯)EC 30.00 g/hm~2处理(减施60.00%)、7%双氟·炔草酯OD 63.00 g/hm~2处理(减施25.00%)和28%唑草·苯磺隆WP 16.80 g/hm~2处理(减施33.33%)对麦田阔叶杂草的鲜质量防效分别为98.64%、98.99%、98.54%和98.68%,表明除草剂减量施用对麦田杂草仍具有较好的防效。施用除草剂后,小麦叶片叶绿素SPAD值呈现先下降再上升的趋势。药后3 d、5 d、7 d,28%唑草·苯磺隆WP 33.60 g/hm~2处理(增施33.33%)小麦叶片叶绿素SPAD值显著低于7%双氟·炔草酯OD 63.00 g/hm~2处理(减施25.00%)、10%苯磺隆WP 9.00 g/hm~2处理(减施60.00%)和空白对照(CK)的叶绿素SPAD值,低于其他处理的叶绿素SPAD值。 相似文献
5.
【目的】利用套算法评定不同来源菜籽粕的鹅代谢能及营养物质利用率。【方法】选取健康、体重接近的200日龄成年公鹅30只,随机分为5组(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ组),每组6个重复,每个重复1只鹅。4种菜籽粕分别由加拿大进口油菜籽及江苏省苏州市、宿迁市、盐城市本地生产的油菜籽榨油而成。采用强饲法进行代谢试验,强饲量80 g,试验Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ组分别以4种菜籽粕替代30%基础饲粮,试验Ⅴ组强饲基础饲料,并收集内源粪便,做内源校正。【结果】①4种菜籽粕中的总能(GE)、干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、粗灰分(Ash)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)、钙(Ca)、总磷(TP)含量的平均值分别是17.48 MJ/kg、88.95%、42.22%、2.47%、7.93%、22.42%、37.81%、0.83%和1.09%。②鹅对4种菜籽粕的表观代谢能(AME)、真代谢能(TME)平均值分别为12.27和13.05 MJ/kg,且AME、TME存在显著的组间差异(P<0.05);鹅对4种菜籽粕CP真利用率平均值为44.84%,对DM、EE、Ash、ADF、NDF、Ca和TP的表观利用率平均值分别为70.71%、76.48%、38.07%、43.31%、51.67%、46.09%和48.99%,其中,CP、DM、EE和NDF利用率存在显著的组间差异(P<0.05)。【结论】菜籽粕营养成分丰富,其代谢能与豆粕、麦麸等接近;鹅对菜籽粕EE、NDF、Ca、TP利用率较高,但对CP利用率较低。鹅对不同地区菜籽粕的代谢能、CP、DM和NDF利用率有显著差异,其中,试验Ⅰ组的AME、TME高于其他3组,试验Ⅳ组的CP利用率最高。 相似文献
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7.
对土壤湿度进行的高质量时序预测对科学研究和农业生产实际都有重要的意义。利用无线传感器网络得到长时序观测数据,建立一种新的基于BP神经网络的土壤湿度时序预测方法。针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出基于动量因子和自适应学习率的BP神经网络改进方法,并且利用粒子群算法优化BP神经网络的初始阈值和权值。针对标准粒子群算法(PSO)中惯性权重线性递减、学习因子取常数,而导致的PSO收敛速度慢、易错过全局最优解等问题,将迭代次数和适应度值相结合改进惯性权重和学习因子,有效提高算法找到全局最优解的速度。选取"渤海粮仓"山东试验区东营市垦利县20个观测站2013—2014年的时间序列观测数据,分别采用本研究提出的方法和其他4种方法进行预测,结果显示本研究提出的方法预测在预测精度、收敛速度方面都优于其他4种方法。 相似文献
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