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101.
本世纪末,美国将发射它的第一座永久性宇宙空间站,一批批科学家将轮流到空间站工作。从长远考虑,这些科学家单靠从地面携带食品是不够的,最好能在太空就近种植所需的植物。许多科学家认为,建立太空植物园已成为人类开发太空的重要使命之一。 最近,美国波音飞机公司生命科学研究中心正在酝酿设计一项建造太空植物园的计划。美国航空和航天管理局已批准了这个项目。该中心对未来太空植物园的初 相似文献
102.
2015年1月底,随着第一届"中岸·新南方战略合作伙伴健康养猪芙蓉论坛"暨中岸客户联谊大会·湖南新南方成立庆典大会在湖南长沙的顺利召开,同时标志着国内养猪行业一个全新类别的公司湖南新南方养殖服务有限公司应运而生。这是一家什么样的公司?它的领军人又是何方神圣呢?日前,带着诸多谜题,本刊记者慕名前往长沙,对话湖南新南方养殖服务有限公司董事长喻正军博士,试图揭晓对于大部分猪业人士而言,既新潮前卫又颇具神秘色彩的"猪场托管服务" 相似文献
103.
104.
甬沪宁管道添加减阻剂增输试验 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决甬沪宁管道多油品、多批次条件下的增输问题,在白沙湾-长兴-石埠桥管段开展了应用减阻剂的现场试验。选择白沙湾站、长兴站作为注入点,试验分全线加剂30mg/L和40mg/L两个阶段进行,通过跟踪添加减阻剂后的油头监测数据,及时调整加剂量和站内输油泵组合,最大限度地提高管输量。两个试验阶段管道平均增输率分别为9.3%和11.6%。试验结果表明:在一定范围内增大减阻剂的用量,能够改善减阻剂的增输效果;根据管输原油种类的变化情况,通过灵活调整加剂量和输油泵组合,可以取得较好的增输效果。 相似文献
105.
【目的】 优化山羊前体脂肪细胞体外培养体系,揭示Kruppel样转录因子家族(KLFs)成员在前体脂肪细胞分化过程中的表达模式。 【方法】 于四川省简阳大哥大牧业有限公司随机选取3只7日龄简州大耳羊为研究对象。放血致死并清洗后,在无菌环境中取其皮下脂肪组织。利用Ⅰ型胶原酶消化法获得其皮下前体脂肪细胞,待细胞长至细胞密度为80%时传代至6孔培养板中(F3代),以“150 μmol·L -1油酸+10 mg·L -1胰岛素”前体脂肪细胞进行成脂诱导,并在诱导分化后0 d、3 d、5 d、7 d收集细胞,Trizol法提取细胞总RNA,利用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)检测KLF2-10, KLF 12和KLF15共11个KLF转录因子家族成员在不同分化阶段细胞中的表达水平,并利用皮尔逊系数分析各个成员mRNA总体表达水平之间的相关性。 【结果】 150 μmol·L -1油酸+10 mg·L -1胰岛素处理前体脂肪细胞24 h后细胞中开始出现小脂滴,48 h后脂滴数量增多、体积增大,诱导120 h后脂肪细胞分化程度显著增加。RT-qPCR结果显示,脂肪分化标志基因过氧化物酶体增殖物活化受体γ(PPARγ)基因随着诱导分化的进行其表达水平持续上升,其中在第7天时其表达水平极显著高于其他各组(P<0.01)。KLF2、KLF3、KLF4、KLF6、KLF7和KLF15在脂肪细胞中表达水平显著(P<0.05)或极显著(P<0.01)高于前体脂肪细胞中表达水平,其中KLF3、KLF6和KLF15在分化5 d时表达水平最高,KLF2和KLF4表达水平在7 d时最高,而KLF7则在3 d时表达水平最高;KLF5、KLF8、KLF9、KLF10和KLF12在前体脂肪细胞中的表达水平极显著高于分化后脂肪细胞中的表达水平(P<0.01),其中KLF8、KLF10和KLF12的表达水平均在5 d时达到最低,而KLF5和KLF9则在7 d时表达水平最低;相关性分析结果显示KLF家族各成员mRNA在山羊前体脂肪细胞分化过程中总体表达水平存在相关性,KLF12与6个基因具有较强的相关性,其次为KLF4和KLF9,分别与5个成员具有较强的相关性,而KLF2与其他基因均没有较强的相关性。 【结论】 明确了KLF家族在山羊前体脂肪细胞分化过程中的表达模式,解析了各个成员mRNA表达之间的相关性,为阐明山羊前体脂肪细胞分化的分子机制提供重要的基础数据。 相似文献
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分析福建省木材市场对林木资源的需求和森林资源生产情况,通过将木材消耗结构进行分类,应用马尔科夫链模型揭示了木材消耗稳态结构分布并预测了福建省2015—2020年的消耗结构比重.结果表明,福建省木材消耗结构基本分为原木、薪材、卫生筷子、人造板、木地板、二次加工板、造纸、农民自用材,其稳定状态分别为13.66%,0.96%,36.77%,8.28%,17.99%,1.86%,13.52%,6.92%. 相似文献
107.
108.
109.
110.
基于多流高斯概率融合网络的病虫害细粒度识别 总被引:9,自引:9,他引:0
为解决由于现有深度迁移学习无法有效匹配实际农业场景部署应用,而导致大规模、多类别、细粒度的病虫害辨识准确低、泛化鲁棒差等问题,该研究利用农业物联网中多种设备终端获取12.2万张181类病虫害图像,并提出了基于多流概率融合网络MPFN(Multi-stream Gaussian Probability Fusion Network)的病虫害细粒度识别模型。该模型设计多流深度网络并行的细粒度特征提取层,挖掘可区分细微差异的不同级别局部特征表达,经过局部描述特征聚合层和高斯概率融合层的整合优化,发挥多模型融合信息互补及置信耦合的优势,既可以有效区分不同类病虫害的种间微小差异,又可容忍同类病虫害种内明显差异干扰。对比试验表明,该研究MPFN模型对各类病虫害的平均识别准确率达到93.18%,性能优于其他粗粒度及细粒度深度学习方法;而平均单张处理时间为61ms,能够满足农业生产实践中物联网各终端病虫害细粒度图像识别需求,可为智能化病虫害预警防控提供技术应用参考,进而为保障农作物产量和品质安全提供基础。 相似文献