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81.
抵抗素是一种与肥胖以及肥胖相关疾病密切相关的脂肪细胞因子.近年研究表明,该因子参与炎症的发生过程.文章从抵抗素与炎症因子和C反应蛋白的相关性,与内皮细胞的相互作用以及炎症相关的临床和试验研究几个方面阐述了抵抗素与炎症的关系. 相似文献
82.
83.
提出用于中型灌区节水配套紧迫程度评价的指标体系和方法.运用基于博弈论的综合赋权法将主观权重和客观权重相结合,尽可能地保留了各主客观权重值的信息,使获得的指标权重更具合理性;鉴于灌区节水配套紧迫程度评价具有模糊性,使用模糊数学的方法,建立模糊评价模型.运用上述方法对青岛市8个中型灌区节水配套紧迫程度进行评价研究.评价结果表明:此方法能够用于评价青岛市中型灌区的节水配套紧迫程度,评价结果合理、接近客观实际,对将要进行的中型灌区节水改造具有指导意义. 相似文献
84.
85.
为明确澳大利亚外来昆虫物种组成及入侵区系,以在线数据库、公开发表文献以及图书等资料为数据源集成澳大利亚外来昆虫数据集,对其物种组成、原产地、空间分布、传入途径进行统计分析。结果显示,收集的澳大利亚外来昆虫数据集共包括382种,隶属于8目78科277属。鞘翅目昆虫的种类最多,有325种,其中象甲科昆虫最多,有74种,其次是隐翅甲科和叶甲科昆虫,分别有27种和20种。澳大利亚外来昆虫主要来源于亚洲,占外来昆虫原产地总记录频次的28.47%,其次是欧洲和非洲,占比分别为19.79%和16.32%。整体上来看,澳大利亚外来昆虫丰富度呈现东高西低的空间分布格局,密度呈现东南密西北疏的格局;从传入途径来看,无意传入的昆虫占91.89%,有意传入的昆虫占8.11%,且主要通过运输污染物和运输偷运物2种途径无意传入。基于澳大利亚外来昆虫现状,考虑我国在全球气候变化背景下面临的跨境生物入侵威胁,建议我国在外来物种入侵防控工作中加大口岸检疫监管力度,规范引种管理,同时加强防范入侵的宣传教育。 相似文献
86.
87.
提要:利用56株解析木,分析了不同密度、坡向、坡位刺槐林生长分化特征。研究表明:不同密度、坡向、坡位的林分生长量、速生期长短不一,导致了林木分化。分化过程主要表现在分级木的相互转换中。刺槐林以树高、胸径表述的转换率分别为:35.7%,21.4%。将坡向按转换率从高到低的排序为:阳坡、半阳坡、阴坡。不同坡向以树高、胸径表... 相似文献
88.
一种农杆菌介导稻瘟病菌的遗传转化 总被引:3,自引:0,他引:3
以农杆菌C58C1及携带潮霉素抗性的质粒pBIG2RHPH2为介导,以广泛不致病的野生型稻瘟病菌CY2为出发菌株,开展稻瘟病菌T-DNA插入转化条件的研究。农杆菌OD600为0.1条件下,乙酰丁香酮(AS)200μmol/L,用IM培养基(pH5.2)共培养。结果表明,在潮霉素、头孢噻肟钠和壮观霉素为200μg/mL,2mm滤纸条筛选培养,转化效率最高,平均可获得329.0个转化子/1×104个孢子。通过对转化子的继代稳定性和PCR检测,证明转化子均获得了T-DNA插入片段,且能稳定遗传。采用接种法,在不同遗传背景的44个抗稻瘟病的水稻近等基因系接种8000个转化子,获得20个致病突变体。 相似文献
89.
小波变换在土壤有机质含量可见/近红外光谱分析中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
使用高光谱仪ASD Field Spec在波长范围400~1 000 nm内采集有机质含量不同的土壤原始光谱;之后,求取土壤原始光谱及其A值的一阶导数(一阶导数光谱);对以上两类一阶导数光谱进行小波去噪处理;并分析这两类一阶光谱在去噪前、后,光谱形态的变化情况,以及它们与有机质含量相关性的改善程度。结果表明:(1)土壤原始光谱及其A值的一阶导数中含有大量噪声,严重影响了对光谱曲线波形轮廓、特征信号点和有机质吸收特征的识别。(2)经小波去噪处理后,土壤原始光谱及其A值的一阶导数中的噪声被有效去除,一阶导数光谱的清晰度明显改善,光谱质量显著提高。(3)去噪后的土壤原始光谱的一阶导数,呈开口向下的"喇叭口"状,波长范围567~598 nm内与有机质含量呈较为稳定、显著的负相关性。(4)去噪后的土壤原始光谱A值的一阶导数,波形呈"凹"状,波长范围524~535 nm内与有机质含量呈比较稳定、显著的正相关性。 相似文献
90.
基于高光谱数据的土壤有机质反演是土壤遥感及精准农业的重要研究内容,然而不同的光谱处理及建模方法使得模型的估算能力及精度差异明显,限制了模型之间的通用性。为了构建陕西省土壤有机质含量估算的最优模型,以陕西省9种主要土壤类型的216个土样的光谱反射曲线和土壤有机质含量为数据基础,将光谱反射曲线进行一阶微分d(R)、倒数对数log(1/R)、倒数对数一阶微分d[log(1/R)]和包络线去除N(R)4种变换,结合一元线性回归(SLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种建模方法构建了不同的土壤有机质含量估算模型。结果显示:不同类型土壤的反射光谱曲线总体态势基本一致,吸收特征位置基本相同,且土壤有机质含量与光谱反射率呈负相关态势;基于d [log(1/R)]光谱变换构建的SVR估算模型精度最高,建模集和验证集的判断系数(R~2)分别为0.9210、0.8874,验证均方根误差(RMSE)为2.18,相对分析误差(RPD)达到2.8751,是估算陕西省土壤有机质含量的最优模型,PLSR次之,SLR最差。 相似文献