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561.
We examined dendritic protein synthesis after a prolonged blockade of action potentials alone and after a blockade of both action potentials and miniature excitatory synaptic events (minis). Relative to controls, dendrites exposed to a prolonged blockade of action potentials showed diminished protein synthesis. Dendrites in which both action potentials and minis were blocked showed enhanced protein synthesis, suggesting that minis inhibit dendritic translation. When minis were acutely blocked or stimulated, an immediate increase or decrease, respectively, in dendritic translation was observed. Taken together, these results reveal a role for miniature synaptic events in the acute regulation of dendritic protein synthesis in neurons. 相似文献
562.
牛心朴子生物碱的GC-MS分析 总被引:4,自引:2,他引:4
采用GC-MS联用技术从牛心朴子的全草中分离鉴定出12种生物碱,分别为2,4,6-三甲基吡啶;2,6-二乙基吡啶;4-(1-哌啶)-2-丁酮;苯并噻唑;3-正丙基-2,6-二苯基吡啶;娃儿藤定碱;2,2,6,6-四甲基-4-哌啶酮;Diazen,butyl[1-(2,2-dimethylhydr)];5,10-Diethoxy-2,3,7,8-tetrahydro-1H,6H-dipyrrolo[1,2-a;1^1,2^1-d]pyrazine;9-Azabicyclo[3,3,1]nonane,9-methyl-;Piperidino[2,3-b]2,3-dihtdroindene,1-methyl-4,4a-diethyl-6-methyl-;7,14-Methano-4H,6H-dipyrido[1,2-a:1^1,2^1-E][1,5]diazocin-4-one,7,7a,8,9,10,11,13,14-oc-tahydro-,[7R-(7,alpha,7a,alpha,14,alpha)]。其中后6种为首次从该植物中分得。 相似文献
563.
564.
了解拉萨河中下游原生动物群落物种分布格局及其驱动因素,为拉萨河中下游生物多样性保护及可持续利用提供基础资料。选取了拉萨河中下游17个样点,于2015年5月、8月和2016年11月进行原生动物定性和定量样品采集,共采集水样153份,分析物种组成、生物多样性及其与环境因子之间的关系,确定该流域原生动物类群组成中稀有种、偶见种和常见种对物种多样性的贡献、生物多样性格局及群落与理化因子相关性,结果表明:(1)3个季节,稀有种80种,占总物种的40%;偶见种95种,占总物种的48%;常见种21种,占总物种的11%;恒见种1种,占总物种的0.5%。(2)拉萨河中下游原生动物物种类群组成中偶见种是原生动物群落物种多样性格局的重要贡献者。(3)多样性指数表明,Richness指数和Margalef指数春季和夏季高于秋季,Shannon-Wiener指数和Simpson指数春季高于秋季高于夏季。(4)基于Bray-Curtis距离的主坐标分析和相似性分析结果表明,拉萨河中下游原生动物群落结构在不同季节和不同流域均具有显著差异,且流域差异相比季节差异较大。(5)根据Mantel检验分析原生动物与环境因子的相关性,结果表明,在所测定环境因子中,水温(WT)、总溶解性固体(TDS)、盐度(Salt)、电导率(EC)、总磷(TP)及溶解氧(DO)是影响原生动物群落结构的主要环境因子。 相似文献
565.
【目的】准确获取红富士苹果的分级指标,为实现多特征融合的苹果分级提供依据。【方法】以均值滤波、全局亮度均衡化与图像裁剪方法,预处理实验所需的苹果图像;使用K-means聚类算法、OTSU最大类间方差法,将苹果灰度图转换为二值图;利用二值图与苹果原图的异或运算,提取苹果轮廓;采用苹果的二值图计算苹果的果实区域大小;使用颜色空间转换RGB-HSV中H通道划分果实红色区域;通过构建掩膜、形态学操作判断果体是否含有缺陷及计算其面积;构建最小外接矩形计算苹果的果径及果形;利用KNN分类算法实现多特征融合的苹果在线自动分级。【结果】基于K-means聚类与KNN分类相结合的苹果在线分级方法,在优于传统图像阈值分割效果的基础上,特级果分级准确率为97.14%,一级果分级准确率为100%,二级果分级准确率为93.75%,等外果分级准确率为100%,综合分级准确率达到97%。【结论】100个苹果测试准确率达到97%,验证了该分级方法的可行性与准确性。 相似文献