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1.
鸟类核型研究集形目9种 总被引:1,自引:0,他引:1
本文报道了蜂鹰、鸢,苍鹰、雀鹰、松雀鹰、普通鸷、鹊鹞、燕隼和猎隼9种鸟类的核型。鹰科鸟类具有与其它鸟类截然不同的核型。其特点为多而短的大染色体,长度匀称的棱型。谜种匀称的核型是由一般鸟类不匀称核型的大染色体发生了一系列着丝点分裂而形成 相似文献
2.
大黄素对豚鼠结肠带平滑肌细胞电和收缩性能的影响 总被引:5,自引:1,他引:4
联合应用平滑肌肌力张力测量技术和细胞内微电极记录技术,同步地现测豚鼠结肠带平滑肌自发的肌源性电活动和力学活动,研究了大黄素的药物作用。大黄素能缩短膜电位的波动周期,从而缩短峰电位集簇发放的周期;相应地,可使平滑肌的分节律收缩加快,幅值指数升高。大黄素又能促使细胞膜电位自发的周期性波动的出现,导致峰电位的集簇发放;相应地,可使强直收缩转化为分节律收缩,即促进收缩形式向有利于肠道推进功能的方向转化。以上结果表明,大黄素能有效地提高豚鼠结肠带平滑肌细胞的电兴奋性和收缩功能,并且对其电学和力学活动的影响之间有明确的对应关系。 相似文献
3.
土壤质量是维持陆地生态系统稳定性与功能多样性的基础。放牧作为草地资源最广泛的利用方式之一,其对草地土壤质量的影响却缺乏量化标准,且两者之间的作用机理尚不明确。以祁连山高寒草原两个季节性牧场为研究对象,结合生态系统耦合与生态系统多功能性,探究了放牧对高寒草原土壤质量的影响与潜在机制。试验结果表明:基于最小数据集,不同放牧率下土壤质量指数差异显著(P<0.05),冬季牧场和春秋季牧场放牧率分别在2.45头月-1 hm-2和0.80头月-1 hm-2时土壤质量指数最高。土壤速效磷、有机碳、氮磷比和土壤pH是决定冬季牧场土壤质量的关键因子,而春秋季牧场中则是土壤有机碳、碳氮比和土壤pH;两个季节性牧场土壤质量指数与物种丰富度指数(P<0.05)和香浓维纳多样性指数(P<0.0001)呈显著正相关。高寒草原季节性牧场放牧地植物群落物种多样性与土壤因子耦合度在0.67—0.81之间,平均耦合度为0.74,属于中度协调;随着放牧率的增加,生态系统多功能性指数逐渐减低且与土壤质量指数变化趋势相似,... 相似文献
4.
城市绿化竹子生态适应性评价 总被引:11,自引:0,他引:11
针对城市绿化竹种要求,选择生长和抗性指标,用集对分析方法,分析和评价华安竹种园200个丛生竹和散混生竹种(或变种)生态适应性,结果表明:丛生竹种中,黄竹、小叶琴丝竹、糯竹、花竹、乡土竹、妈竹、青竿竹、泰竹等在华安生态适应性好,银丝大眼竹、孟竹、大绿竹、麻竹、白节勒竹、撑篙竹、石角竹、大木竹、小刺竹、勃氏甜龙竹、鱼肚腩竹等竹种生态适应性较差,其它竹种适应性中等.而散混生竹种中,衢县苦竹、实心竹、南平倭竹、矮若竹、乌哺鸡竹、毛竹、高节竹、红哺鸡竹、毛环水竹、斑苦竹、满山爆竹、斑箨茶秆竹等竹种适应性较好;缅甸方竹、四季竹、玉山竹篌竹、花毛竹、金镶玉竹等竹种适应性较差,其它竹种适应性中等. 相似文献
5.
6.
盐胁迫是影响荒漠区土壤藻类生存的重要环境因子。集球藻是一种广泛分布于生物土壤结皮中的球状绿藻, 能够积累红色素(如虾青素)和油滴, 显示出其独特的生理特性和潜在的应用价值。目前对集球藻的生理、细胞结构以及色素积累的研究非常匮乏。以从荒漠生物结皮中分离的一种集球藻为材料, 在实验室条件下研究盐胁迫对集球藻生物量、光合活性、膜脂过氧化产物丙二醛含量、细胞可溶性蛋白质含量和可溶性糖含量以及细胞结构的影响。研究结果表明, 与对照处理相比, 盐胁迫导致集球藻生物量和光合活性的显著降低, 细胞可溶性蛋白和可溶性糖呈现一定的积累。同时盐处理导致集球藻膜脂丙二醛含量大量增加, SOD和CAT 活性升高。研究还表明, 对照处理下细胞结构完整, 细胞器形态清晰, 生长后期有大量脂肪体积累。在盐处理下藻体细胞形态结构出现阶段性破坏特征和脂肪体以及淀粉粒的积累, 此外细胞器结构模糊和消失, 细胞出现质壁分离和空泡化等。研究为更好地揭示集球藻在盐胁迫环境中的生理适应特性、微结构特征以及色素积累机制具有重要的科学意义, 并为该藻的基础和应用研究提供实验资料。
相似文献
7.
蓝藻NADPH脱氢酶(NDH-1)是一种重要的光合膜蛋白复合体,参与CO2吸收、围绕光系统I的循环电子传递和细胞呼吸。迄今为止,人们在蓝藻细胞中已鉴定出15种NDH-1复合体亚基(NdhA-NdhO)。然而,人们对NdhO亚基的研究尚不够,至今未见有反向遗传学等方面的研究。在通过构建同源重组载体、自然转化和多次继代筛选后,对转化子进行了PCR和蛋白免疫印迹鉴定。结果表明,卡那霉素基因已成功地插入到ndhO基因的保守区域,并完全破坏了ndhO基因的蛋白表达,从而获得了ndhO基因缺失的突变株,为进一步研究NdhO亚基对NDH-1复合体的稳定性和生理功能等奠定了实验基础。 相似文献
8.
9.
10.
适于癌基因表达数据集的新特征提取标准NFEC及其分类新算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
癌基因表达数据集具有小样本、高维数之特点,一般的机器学习机难以对其有效分类。因此,通常需要采用某些特征提取度量标准来进行降维处理。可是常用的一些特征提取度量标准亦会导致分类效果欠佳之问题。依据微分容量控制学习机DCCM,提出了一个新的特征提取度量标准NFEC,然后依据NFEC和DCCM,提出了适于癌基因表达数据集的特征提取算法DCCFE。实验表明,新的度量NFEC和新的特征提取算法DCCFE较之现有方法对癌基因表达数据集分类时更为有效。本文的工作意义在于:(1)提出了一个新的更有意义的特征提取度量标准;(2)DCCM可以采用比核函数更为一般的一阶可微函数,因而提出的新的特征提取算法更具普遍应用意义。 相似文献