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在新的课程理念下,教学过程追求的是一种互动、交流、理解和创新。在这个过程中,农村教师应用有限的教学资源来让学生学会学习、学会思考、学会研究、学会创新。 相似文献
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21世纪的生物学--系统生物学 总被引:3,自引:0,他引:3
2003年9月,美国哈佛大学医学院开设了20年来新增的第一个研究组——系统生物学(systems biology)研究室,显示了系统生物学在医学和生物学领域中的重要地位。系统生物学是近年来发展最快的生物医学领域,其研究前景被广泛看好,它已成为生物学的重要分支之一。除哈佛大学外,同城的麻省理工学院,已率先建立了一个由80个研究和教学职位组成的以系统生物学为主的研究机构。 相似文献
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鸳鸯茉莉开花过程中花青素组成的变化 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解鸳鸯茉莉(Brunfelsiaacuminata)花色变化的机理,采用高效液相色谱(HPLC)体系检测其开花过程中花青素组成的变化。结果表明,优化的HPLC体系为:流速为0.8 mL min–1,流动相A为7.5%甲酸乙腈,流动相B为7.5%甲酸水,洗脱程序为0 min,8%A;15 min,18%A;25 min,23%A;45 min,40%A;50 min,8%A。利用优化体系检测到鸳鸯茉莉花瓣中含有锦葵色素-3-O-葡萄糖苷、矮牵牛素葡萄糖苷和飞燕草素葡萄糖苷3种花青苷,其中锦葵色素-3-O-葡萄糖苷的含量最高,飞燕草素葡萄糖苷含量最低,且在花色由深变浅的过程中3种花青苷的含量均降低。因此,鸳鸯茉莉的呈色与这3种花青苷有关,且锦葵色素-3-O-葡萄糖苷起主导作用。 相似文献
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根据2015年4月浙江沿岸定点调查资料, 分析了春季调查海域螺类种类组成、优势种、资源生物量和密度、物种多样性以及群落结构与海洋环境因子的关系。结果表明: 浙江沿岸海域春季共捕获螺类27种, 隶属于2目15科21属, 优势种主要有棒锥螺(Turritella bacillum)和褐管蛾螺(Siphonalia spadicea); 螺类平均资源生物量和密度分别为246.64 kg/km2和27.75×103 ind./km2, 总体分布趋势呈现较为明显的斑块分布特征, 但浙北海域资源密度低于浙中南部海域; 种类丰富度指数(D)、物种多样性指数(H′)和种类均匀度指数(J′)的平均值分别为0.36、0.56和0.50, 3种多样性指数均不高, 螺类群落多样性水平处于较低水平, 除物种多样性指数(H′)空间分布特征较为显著以外, 其余2个指数在调查海域整体分布较为均匀; ABC曲线显示浙江沿岸水域春季螺类群落处于中等干扰(或不稳定)状态; 典范对应分析结果表明水深、底层温度和底层溶解氧3个环境因子对研究海域螺类群落的分布起较大的作用。研究旨在探明该海域螺类资源的物种多样性, 丰富我国近海软体动物地理区系的基础资料, 同时也为浙江近海海洋生态和环境保护措施的制定提供参考依据。 相似文献
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华氏巨球蛋白血症(Waldenstr9m’s macroglobulinemia,WM)是一种罕见的,不可治愈的淋巴浆细胞淋巴瘤(lymphoplasmacytic lymphoma,LPL)。MYD88 L265P突变在华氏巨球蛋白血症患者中检出率很高(90%),可以用于疾病的鉴别和诊断,因此,开发一种高灵敏度的检测方法对这个突变进行检测具有较大的临床价值。通过将ARMS技术与Clamping PCR技术相结合,建立的新型MYD88 L265P突变富集检测体系可以满足这一需求。优化后,该检测体系检出限为102拷贝,灵敏度为0.1%,对19份临床样品的双盲试验中,检测结果准确率达到100%。所建立的方法具有灵敏、准确的优势,适用于华氏巨球蛋白血症的早期诊断,有较为广阔的应用前景。 相似文献
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前哨淋巴结(sentinel lymph node,SLN)是肿瘤淋巴结转移的第一站,SLN活检肿瘤阳性的患者需要做系统性淋巴结清扫;SLN活检阴性的患者,不需要做系统性淋巴结清扫,可以缩短手术时间,降低手术费用,减少手术并发症;目前识别SLN的方法包括生物活性染料示踪法,放射性核素示踪法,联合示踪法,纳米炭(carbon nanoparticles,CNP)标记前哨淋巴结活检技术以及吲哚菁绿(Indocyanine Green,ICG)荧光标记法。SLN活检技术在乳腺癌、甲状腺癌、胃癌、恶性黑色素瘤、宫颈癌、子宫内膜癌等肿瘤中皆有不同程度的研究。本文通过复习文献,对前哨淋巴结检测方法予以归纳及其在常见肿瘤中的研究进展予以综述,旨在为恶性肿瘤临床治疗提供参考。 相似文献
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近年来,以自然语言处理和视频图像分析为主的人工智能大模型技术得到快速发展,其基本特征是聚焦相关应用领域的共性需求,通过大数据、强算力和复杂算法的高效协同与深度融合,构建通用预训练模型,广泛适配下游任务,有力提高模型的处理性能与研发效率.因此,大模型技术为医学人工智能高质量发展提供了难得契机.本文通过全面梳理国内外大模型的研究进展、关键技术与核心算法,分析总结生物医学领域一系列标准数据集和预训练模型的发展特点,结合医学人工智能的研发实践,深入剖析医学领域大模型构建的应用需求、解决思路与研发经验,助力推动医学大模型创新发展. 相似文献