承德市武烈河流域水源涵养功能的时空特征

承德市武烈河流域是京津冀水源涵养功能区的重要组成部分,对国家可持续发展议程创新示范区的建设具有重要意义.本研究基于InVEST模型估算了1990-2018年武烈河流域的水源涵养量时空分布特征.结果表明:1)当Zhang系数为3.7时,模拟效果最佳,29年来,研究区多年平均水源涵养深度为83.85 mm,平均水源涵养总量...     

3株不同血清型沙门菌感染ICR小鼠模型的建立

旨在建立3株不同血清型沙门菌的小鼠感染模型,为抗沙门菌疫苗或药物的研发提供动物评价平台.分别用鸡白痢沙门菌、肠炎沙门菌和鼠伤寒沙门菌腹腔注射4～6周龄ICR雌鼠,根据不同剂量下小鼠的生存曲线来确定最适感染剂量.小鼠按最适感染剂量攻毒后20 h处死,测定脾脏、肝脏、空肠、回肠和盲肠部位细菌载量,并对脾脏和肠道进行病理学观...     

北京鸭生长曲线模型的比较和分析

Z型北京鸭是在北京鸭基础上经过多年选育而成的新品系,具有早期生长快,饲料利用率高,繁殖力高,生活力以及适应性强等特点,无论平原、丘陵地带和山区,在我国各地均可饲养。对Z型北京鸭的生长曲线进行拟合研究和分析,可以全面的了解Z型北京鸭的生长发育规律,并且生长曲线特征作为重要的综合经济指标,可以为以后的选育提供依据。本试验测定了Z型北京鸭的体重数据,利用生长模型的拟合参数分析了试验鸭的发育规律,并且比较了不同家系的差别,以期为Z型北京鸭的选育提供参考依据[1-2]。1材料与方法1.1试验材料以北京鸭的Z4、Z2以及Z4*Z2的杂交…     

VB实现以线性规划为模型的饲料配方方法

目前，大型专业饲料公司己使用专用的计算机饲料配方软件进行配方，但专用的饲料配方软件价格不菲，其核心算法就是线性规划。线性规划法是目前应用最广泛的一种优化饲料配方技术。其优化结果是产生一个满足约束条件的最低成本配方，它受原料的营养成分、约束条件值（配方营养素水平）及原料价格等的影响。文章主要对核心算法线性规划用vb代码进行阐述。     

用SAS的mixed过程拟合林分的线性差分生长模型

本研究的目的在于研究如何用SAS的proc mixed过程拟合线性代数差分模型。所用数据来源于148个集约经营火炬松人工林。直接拟合了一个胸高断面积的收获模型,而非代数差分生长模型。模型拟合过程如下:i).同时确定随林分变化的参数和最优拟合的方差结构模型;ii).依据AIC、BIC和极大似然比检验化简期望模型;iii).用代数差分法将拟合的收获模型转化为代数差分生长模型。     

戴云山羊体尺与体重的回归分析

文章运用SAS软件分析了戴云山羊体尺与体重间的相关、体尺对体重的直接和间接影响以及体尺对体重的决策程度,最后建立了体重与体尺的最优回归模型。结果表明:各体尺性状因素都在不同程度上影响戴云山羊的体重。所以选育戴云山羊时应以胸部为主并兼顾体高,以取得较好的选育效果。戴云山羊体尺对体重的最优回归模型为:Y=7.545 6+0.248 7X1+0.762 1X4-0.285 1X5。     

新型非酒精性脂肪性肝炎小鼠模型的建立

为了开发与人类非酒精性脂肪性肝炎(Non-alcoholic steatohepatitis,NASH)特征相似的动物疾病模型,本试验利用肝脏特异性Dicer1基因敲除(KO)小鼠,经高脂高糖饮食诱导12周构建了一种新型NASH小鼠模型。试验分为4组包括正常饮食的野生型小鼠组(CW组)、正常饮食的KO小鼠组(CK组)、高脂高糖饮食的野生小鼠组(HW组)、高脂高糖饮食的KO小鼠组(HK组,本试验模型组)。研究结果显示,HK组小鼠体重和肝脏比重升高,谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)水平显著升高;HK和HW组肾周白色脂肪和附睾白色脂肪比重均明显升高;血脂相关指标显示,HK组甘油三酯(TG)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白(LDLC)水平明显升高;口服糖耐量测试(OGTT)结果显示,HW、HK组糖耐量降低;组织病理学方面,HK组和CK组均可见肝脏脂肪变性、肝小叶炎症及纤维化,且HK组程度更为严重;此外,HK组还可见肝细胞气球样,个别肝细胞胞浆内Mallory-Denk小体,以及单个肝细胞凋亡。而HW组仅存在肝细胞脂肪变性。油红O染色证实肝细胞中的空泡为脂肪滴。天狼星红染色显示,HK和CK组存在肝纤维化。综上所述,本试验构建了一种新型非酒精性脂肪性肝炎小鼠模型,与人类NASH在诸多方面特征相似,包括体重增长快、肝功异常、白色脂肪蓄积、血脂异常、糖耐量降低、以及NASH相关的肝脏病理特征。此外,该模型相对诱导周期短,且饮食结构与引起人类NASH的常见的膳食结构相似。这一新模型的建立将有助于NASH疾病机制以及治疗方面的研究。     

畜牧业产业集聚对畜牧业碳排放的影响——基于库兹涅茨曲线与空间间接效应分析

为了探究畜牧业产业集聚对畜牧业碳排放的影响,研究基于2001—2020年我国31个省(自治区、直辖市)的畜牧业面板数据,在对畜牧业产业集聚、畜牧业碳排放总量和强度进行测算的基础上,使用Moran’s I指数探究其空间自相关性,通过构建库兹涅兹曲线模型与空间杜宾模型(SDM)探究畜牧业产业集聚对畜牧业碳排放的作用机制。结果表明：各地区畜牧业碳排放总量与强度近年来均有所降低,但西部地区仍然远高于其他地区。畜牧业产业越来越集中于中西部地区,东部地区的畜牧业产业集聚程度有下降的趋势。畜牧业碳排放强度与产业集聚度均存在显著集聚的空间自相关性,前者以低低聚集为主,后者以高高聚集和低低聚集为主。畜牧业产业集聚与畜牧业碳排放之间存在倒“U”型关系,在产生抑制作用前会促进畜牧业碳排放。畜牧业产业集聚对畜牧业碳排放强度有正向空间间接效应,能够提高邻近地区的畜牧业碳排放强度。畜牧业产业集聚的短期直接效应、间接效应和总效应均小于长期效应。因此,应当制定合理的碳排放目标,尽快提高畜牧业产业集聚水平,发挥集聚效应与示范效应,达成农业领域的碳减排目标。