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91.
植物乳杆菌ST-Ⅲ对实验性动物高胆固醇血症影响的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在建立试验用高胆固醇血症大鼠模型的基础上,观察用植物乳杆菌ST-Ⅲ制成的三个不同剂量的ST-Ⅲ活性乳对大鼠血脂水平的影响。动物实验表明:三个剂量的ST-Ⅲ活性乳均可显蓍降低大鼠血清胆固醇(TC)的含量(P<0.01),但对甘油三酯(TG)的降低作用不显著(P>0.05)。高剂量的ST-Ⅲ活性乳可显著提高大鼠血清高密度脂蛋白胆固醇(HDL-c)含量(P<0.01)。因此认为ST-Ⅲ活性乳具有辅助降血脂的功能,特别对高胆固醇血症具有良好的功效。 相似文献
92.
93.
本研究以绵羊粪和瘤胃液作菌源,测定了4类(豆科、禾本科、秸秆及青贮)、9种粗饲料及5个混合粗饲料组中的中性洗涤纤维(NDF)的体外消化率(IVNDFD),用两种菌源的可发酵纤维指数(FFI)对这些粗饲料的纤维品质进行了评定。按两种菌源的FFI的大小对所测定的粗饲料纤维品质进行的排序完全一致:青干草>玉米青贮>玉米秸>羊草>草地早熟禾>谷草>混粗C2>混粗C1>混粗D>苜蓿>沙打旺>苏丹草;并以两种菌源不能消化的NDF(unNDF)为预测因子,建立了预测绵羊干物质随意采食量(DMI)的模型,比较、分析发现两种模型等效。考虑到不需使用瘘管动物,建议在生产实践中使用以绵羊粪作菌源所不能消化的NDF(unNDF)为预测因子的DMI模型:DMI豆(g/d·kgw0。75)=43.43/unNDF(%DM);DMI禾(g/d·kgw0.75)=33.89/unNDF(%DM);DMI秸(g/d·kgw0.75)=23.84/unNDF(%DM):DMI贮(g/d·kgw0.75)=22.42/unNDF(%DM)。 相似文献
94.
利用1957-2014年气象数据和1998-2014年实测数据驱动CENTURY模型模拟海北高寒草甸草原生态系统地上净初级生产力(ANPP)的动态变化,并利用典型浓度路径RCP4.5和RCP8.5情景下5个大气环流模型的气候情景数据来模拟未来气候变化和CO2浓度变化对草地生态系统ANPP的影响。结果表明:1)研究地点1998-2014年的ANPP观测值与模拟值变化趋势吻合度较高,Pearson相关性系数为0.67,均方根误差为19.62 g·m-2,CENTURY模型适用于模拟气候变化对高寒草甸草原影响的研究。2)过去50多年,高寒草甸草原的年平均最低气温、最高气温和年平均气温都呈极显著的波动上升趋势(P<0.01),年降水量年际波动特征比较明显,降水主要集中在植被的生长季。过去50多年,高寒草甸草原ANPP平均值达到271 g·m-2,总体变化趋势为增加,但变化趋势不显著(P>0.05)。3)与基准时段(2001-2014年)相比,高寒草甸草原未来2030s(2015-2040年)、2050s(2041-2070年)、2080s(2071-2099年)时段多模型年平均降水量、年平均温度、年平均最低和最高温度变化率均为正值。不考虑CO2肥效作用下,高寒草甸草原多模型平均ANPP在RCP4.5和RCP8.5情景下分别增加2.21%,11.53%,17.78%和8.34%,21.68%,40.32%;考虑CO2肥效作用下,高寒草甸草原多模型平均ANPP在RCP4.5和RCP8.5情景下分别增加2.89%,14.29%,24.28%和11.57%,31.74%,57.29%。考虑和不考虑CO2肥效的情况下,5个大气环流模型引起的模拟结果的不确定性都在合理范围之内,多大气环流模型与CENTURY耦合模拟的ANPP结果较为一致。 相似文献
95.
近15年新疆伊犁河谷草地退化时空变化特征 总被引:1,自引:0,他引:1
以伊犁河谷为研究区,利用MODIS NDVI数据及像元二分模型,反演草地植被覆盖度,以草地植被覆盖度为评价标准,结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据及Getis-Ord Gi*冷/热点分析方法,对伊犁河谷2001-2015年草地退化的时空特征进行了分析。结果表明,1)受持续过度放牧及气候条件影响,2001-2015年伊犁河谷草地整体持续退化,15年内退化草地比例达46.18%,但退化以轻度为主;2)空间上退化草地的分布范围逐步向高海拔区域扩展,海拔1 500-3 000 m的中山和中高山区退化草地扩张最明显;3)草地生态保护政策的实施减缓了草地退化速度,草地退化与改善的空间差异逐渐明显,以退化为主的单一变化趋势有所改变;4)利用NDVI反演植被覆盖度对草地退化进行评价的方法存在对高植被覆盖区域草地退化敏感性相对较弱的缺陷。 相似文献
96.
为获取皱纹盘鲍(Haliotis discus hannai)个体生长模型所需的6个关键参数,设计了饥饿耗能、温度对耗氧的影响等相关生理实验,计算得到各项参数值。单位体积维持耗能率的值 、形成单位体积结构物质所需的能量值 、单位体积最大储存能量 和储备能量值 4个参数,通过连续测定皱纹盘鲍饥饿过程中呼吸耗氧率和软组织干重不断下降直至保持稳定时的能量值计算;温度函数中Arrhenius温度 的数值根据皱纹盘鲍在不同温度梯度下的单位干重耗氧率测定、计算;形状系数δm值通过统计测量的壳长、软组织湿重等生物学参数拟合回归得到。结果显示,皱纹盘鲍在饥饿后,呼吸耗氧率和软组织干重分别降低了26.3%和70.0%,呼吸耗氧率由2.69 mg/(ind.?h)逐渐降低并稳定在0.8 mg/(ind.?h),软组织干重由(5.21±0.89) g降低至(3.84±0.22) g;根据公式计算得 和 的值分别为20.18 J/(cm3?d)和8120 J/cm;皱纹盘鲍饥饿前后有机物含量分别为80%和58%,经过换算, 和 的值分别为2726 J/cm3和32583 J/g。不同规格的皱纹盘鲍在水温为5℃~20℃范围内,温度与单位干重耗氧率呈正比;当水温超过20℃之后,温度与单位干重耗氧率呈反比。在转折点20℃之前,单位干重耗氧率的ln值与温度(热力学温度,K)的倒数呈线性关系,线性回归方程斜率的绝对值为Arrhenius温度 值( =7196 K)。生物学统计分析鲍壳长(L)与体积(V)呈三次函数关系:V=0.0639 L3.1621(R²=0.9852),根据公式对软组织湿重的立方根与壳长进行线性回归,所得的斜率即为形状系数δm值(δm=0.43)。本研究对建立以DEB理论为指导的皱纹盘鲍个体生长模型提供了数据支撑。 相似文献
97.
虾类是海洋生态系统功能群的重要组成部分,其生物量变化受到多重因素的影响。本研究在开展黄海和东海北部水域虾类白斑综合征病毒(white spot syndrome virus, WSSV)流行病学调查的基础上,利用梯度随机森林模型(gradient random forest model, GFM)和广义加性混合模型(generalized additive mixed models, GAMM),分析了2016—2018年间黄海和东海北部水域WSSV流行对虾类生物量的影响。分子检测结果显示,调查所获取的26种虾类中,11种被检测为WSSV阳性;2016、2017和2018年WSSV阳性采样站点的比率分别为48.40%、38.75%和21.74%,虾类样品中WSSV阳性检出比率分别为16.86%、9.60%和4.80%。GFM模型分析显示,解释变量“阳性样品数的对数(ln_posi)”对响应变量“虾类生物量的对数(ln_Abu)”的重要性最高。GAMM分析中,根据赤池信息准则(Akaike information criterion, AIC)最小原则筛选出的最优模型为:ln_Abu~WSSV阳性率(P_rate)+ln_posi+经度(Long),该模型中ln_posi和P_rate是影响虾类生物量的极显著相关因子,ln_Abu随着P_rate的升高而降低。研究表明,WSSV在黄海和东海北部水域虾类中流行,推测对该海域的虾类生物量存在影响。 相似文献
98.
海带(Saccharinajaponica)是一种常见的大型经济褐藻,是海洋生态系统重要的初级生产者,也是我国北方沿海主要的养殖藻类。本研究旨在建立海带个体生长数值模型,并以此预测中国北方近海大规模筏式养殖条件下海带的生长情况。本研究以桑沟湾养殖海带为例,利用可视化模型软件STELLA描述海带生长的关键过程及其与环境参数的关系,以净生长量(N_(growth))=总生长量(G_(growth))–呼吸作用(resp)–枯烂(E_(kelp))为基本框架,模拟和预测海带的生物量和叶片长度变化。海带的总生长用光照、温度、盐度、海带体内营养盐(包括N和P)等强制函数定义,其中,光照参数来自桑沟湾气象记录,盐度、温度和营养盐为现场调查实测值。模型模拟桑沟湾养殖海带的长度与干重结果与实测值的拟合度R~2值分别为0.936、0.963,说明该模型能够很好反映海带的真实生长情况。可靠的个体生长模型是评估海带养殖容量的基础,并可为水产养殖区的空间规划提供决策依据。 相似文献
99.
数据库安全技术分析及改进策略 总被引:1,自引:0,他引:1
杨灵鑫 《河北北方学院学报(自然科学版)》2008,24(2):59-62
研究数据库的安全性就是为了保护数据库,以防止其中的数据被泄露、更改或破坏.基于Oracle数据库系统,对数据库存储及传输加密、用户口令认证,安全审计机制等给出了技术实现,并通过存储过程、函数和程序包的方法对现有的数据库系统安全功能加以改进,并给出了一种将冗余和多样性技术相结合,有效整合入侵检测和容忍入侵的技术整体部署,外层防御,中间入侵检测,内层容忍入侵的安全增强数据库系统的模型. 相似文献
100.
对SVM分类器进行了分析,提取了汉语动词短语的静态特征和动态特征,构造了动词短语的向量空间模型,提出了基于SVM的汉语动词短语分类算法.实验表明:与基于规则的分类方法比较,SVM方法大大减少分类器更新所需要的学习步骤和时间,是一种较好的分类算法. 相似文献