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土壤中的微塑料可通过多种方式影响植物生长,并且其在植物体内积累会最终通过食物链进入人体,厘清微塑料对植物生长的影响及机制,有助于系统掌握其在土壤-植物体系中的环境行为。微塑料的赋存状态和理化特征均可影响其对植物的作用效果,本文从粒径、形状、浓度、种类、塑料添加剂和老化程度等方面,梳理了土壤微塑料影响植物生长的主要因素及作用机制,并对未来研究的重点内容提出展望,以期为进一步明晰微塑料对土壤生态系统的影响提供参考。 相似文献
2.
介绍城市湿地公园的概念及规划的目的和目标,并研究探讨城市湿地公园规划有关方法和一般技术问题,以提高城市湿地公园的规划与建设水平。 相似文献
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AIM: To study the role of gap junction(GJ) in the pathogenesis of epilepsy. METHODS: The expression of connexin(Cx) 32 and Cx43 was evaluated in penlylenetetrazol(PTZ)-induced epilepsy rats at different time points with immunohistochemistry and real-time RT-PCR. The uncoupler of gap junction,carbenoxolone (CBX), and anti-epilepsy drug,carbamazepine (CBZ), were introduced to investigate the role of gap junction in epilepsy. RESULTS: The expression of Cx32 in the cortex and hippocampus of rats increased 2 h after PTZ administration, and was more obvious 8 h later, so was the expression of Cx43. CBX not only notably inhibited the expression of Cx32 and Cx43, but also suppressed the seizures. CBZ had no obvious effect on Cx32/43 expression. Real-time RT-PCR examination showed that the level of Cx32 mRNA went up rapidly 2 h after seizures, and began to decrease 10 h later. The level of Cx43 mRNA in PTZ group was higher than that in control group from 2 h to 5 h. CBX inhibited both the seizures and the increase in the mRNA expression of Cx32/43, while CBZ only suppressed the seizures and did not affect the expression of Cx32/43. CONCLUSION: GJ between neurons is reinforced after epileptic activities and takes part in the pathophysiological mechanism of synchronization and epilepsy. CBZ has no effect on the expression of Cx32 and Cx43, indicating that the anti-epileptic mechanism of CBZ is independent of GJ. 相似文献
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分析了目前包装工程专业发展中课程教学环节的典型问题,并针对包装测试课程理论系统性强、难度大、内容多、课时有限等突出问题,从教材、课程内容、课时分配等方面提出了系统讲述理论知识、合理安排学时、充分发挥自学等针对性的解决方法,促进包装专业教学的改革和进一步发展。 相似文献
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为解决随着大、中型联合作业机具和跨区作业的发展.农村中占机具总量大部分的小型机具出现闲置.造成了农机资源的浪费问题,提出了4条提高利用率的途径和农机主管部门应做好的5项工作。 相似文献
8.
9.
主要介绍CAN(Controller Area Network)总线在电动车门和车灯两个智能节点上的应用。本研究方法是对其选定的节点进行软硬件设计以及协议的制定,最后实现其模拟仿真。 相似文献
10.
LVQ学习矢量量化神经网络模型在旱涝预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
旱涝灾害的预测对预防灾害和保护环境有着重要的作用。运用神经网络中LVQ学习矢量量化神经网络建立了旱涝预测模型,模型输入层神经元数目为3,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目采用实验法,最终确定为7。预测结果表明:该方法与传统的预测方法及BP神经网络相比,具有更强的容错性和鲁棒性,预测精度较高且计算简单等优点。 相似文献