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草地贪夜蛾Sf9细胞对饥饿诱导自噬的响应 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究草地贪夜蛾对饥饿诱导自噬的响应。从草地贪夜蛾EST数据库中筛选到一段核苷酸序列,设计特异性引物,RT-PCR技术从草地贪夜蛾Sf9细胞中扩增该核苷酸序列,经过生物信息学分析该序列与昆虫自噬相关基因ATG8同源性最高,命名为SfATG8基因,并构建了pIEX-4-mCherry-EGFP-SfATG8载体转染Sf9细胞。Sf9细胞经饥饿(PBS)诱导4 h后,Lyso-Tracker染色、Western Blotting、共聚焦显微镜检测细胞对自噬的响应程度。结果表明,经饥饿(PBS)诱导4 h的Sf9细胞中出现Sf Atg8-PE的表达,共聚焦显微镜检测到Sf9细胞膜上的自噬小体。以上证据证实饥饿(PBS)能诱导Sf9细胞发生自噬,为深入研究Sf9细胞对自噬的响应奠定了基础。 相似文献
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砷在环境中普遍存在,因其高毒性,世界卫生组织将砷污染列为重大公共卫生问题。因此,科学家们在不断寻求科学有效的砷污染去除方法。人工湿地砷污染去除系统自上世纪七十年代推出以来,因其环境友好、成本低廉的特性得到蓬勃发展,快速成为绿色环保修复技术之一。人工湿地被认为是理想的砷富集去除场所,其对砷污染的去除方式主要通过植物和微生物相互作用及腐殖酸强化修复来实现。本文通过砷污染治理历史及技术发展、人工湿地的兴起及砷在湿地生态系统中的赋存状态以及人工湿地生态系统砷污染去除三个方面综述了人工湿地砷污染去除的研究进展。通过大量文献综述分析,我们认为在人工湿地砷污染去除的后续研究工作中,应着重研究砷在湿地生态系统中的扩散迁移及演变规律,构建湿地生态系统沉水-浮水-挺水植物立体结构,并不断探索植物-微生物及腐殖酸强化修复对砷污染的协同阻滞及界面作用。 相似文献
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为探究蜗壳内隔板长度对紧凑型高速磁力泵外特性与叶轮径向力的影响,根据蜗壳型式及隔板长度的不同提出6种蜗壳方案.设单蜗壳为方案一,其余双蜗壳方案根据隔板长度从小到大依次设为方案二至方案六.采用ANSYS-CFX软件对不同工况下(0.8Qd,1.0Qd,1.2Qd)各蜗壳方案泵内流场进行数值模拟,得到不同蜗壳方案的泵中心面静压分布云图,并进行径向力分析.采用方案四蜗壳作为泵实型样机进行试验,将试验值与计算结果进行对比.研究结果表明:相较于无隔板的单蜗壳泵,采用有隔板的双蜗壳泵有利于平衡叶轮径向力,在额定流量下单蜗壳在x,y方向的径向力最大分量分别为151.2,149.7 N,是双蜗壳方案四的1.5倍;随着隔板长度的增大,泵的扬程与效率均逐渐提高,叶轮径向力不断减小,3种工况下扬程的模拟值与试验值偏差均小于3.0%;试验表明数值计算结果具有可信性,研究结果可为紧凑型高速磁力泵在提高水力性能以及平衡叶轮径向力方面提供一定参考. 相似文献
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响应面法优化猪粪和玉米秸秆混合厌氧发酵产沼气工艺 总被引:1,自引:0,他引:1
利用中心组合设计试验考察粪秸比、发酵温度和发酵底物浓度3个因素对猪粪和玉米秸秆混合厌氧发酵产沼气的影响,运用响应面法对其工艺参数进行优化.研究结果表明,根据试验数据建立的二次多项式数学模型具有高度显著性(P <0.0001),相关系数R2=0.9866,说明预测值和试验值之间具有很好的拟合度.通过对二次回归数学模型解逆矩阵得到粪秸混合厌氧发酵产沼气的最优化条件为:粪秸比(玉米秸秆干物质占发酵原料干物质的质量分数)为30%,发酵温度为35℃和发酵底物浓度为12.74%.在此条件下,粪秸混合厌氧发酵的沼气产率的预测值为291.8 mL·g-1TS,试验值为288.5 mL·g1TS,二者相对偏差为1.14%.因此,利用响应面分析法进行粪秸混合厌氧发酵产沼气工艺参数的优化是可行可靠的,可以较好地预测沼气产率. 相似文献
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机械化深松技术在康平地区推广面积逐年增加。对农机深松整地多项指标进行测试及对比分析,证明机械化深松作业对农作物长势、产量及土壤容重、含水率等指标有积极影响,为该技术的进一步推广应用提供依据。 相似文献
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基于LVDS传输线延时检测技术的土壤含水率传感器 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现土壤含水率的快速准确监测,设计了一种基于LVDS差分传输线延时检测技术的土壤含水率传感器。该传感器将高频振荡信号分路为两通道LVDS差分信号,一个通道用于测试土壤含水率,另一个通道用于提供参考信号。由于土壤中水分的变化改变土壤介电常数,从而导致测试通道LVDS差分总线上信号传输延时的变化,则传感器检测该通道信号的传输延时就可以确定土壤含水率。为了获得LVDS总线设计线宽和线间距的最优值,以LVDS总线阻抗值均方误差最小化为目标,构建了线宽和线间距的最优化计算模型,并通过遗传算法求解出了最优线宽为0.178 9 mm和最优线间距为0.223 8 mm。试验表明,根据该参数设计的传感器在50 MHz频率时,对体积含水率8.31%以上的砖红壤土和黄壤土的预测模型为线性模型,决定系数R2为0.964 2,绝对预测误差在2.45%以内。 相似文献