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针对气压式玉米精量播种机配气系统存在各行气流分配不均、气压损失及气流速度损耗较大的问题,基于加压导管定常不可压缩湍流模型损失理论,探明了气流损失及分配不均的原因。采用等效仿真简化模型,通过 CFD (computational fluid dynamic,CFD)仿真4种不同气路结构中气压损失及气流速度损耗,分析得出最佳气流分配方式;通过正交试验,得出分配器最优结构形式;确定了配气机构连接段最优母线形状为内凹-外凸组合型曲线,连接段长度以及组合曲线内凹外凸水平长度比是2个影响配气机构性能的关键参数,连接段长度值越大,节锥角越小,且组合曲线内凹外凸水平长度比在3附近时气压损失及速度损耗最小。与常用配气机构进行对比试验,试验结果表明,常用配气机构的气压损失在30%以上,而该低损配气机构能够将气压损失减小到10%以内,气流速度损耗不显著,各行压力一致性变异系数在4%以内。 相似文献
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朊蛋白在癌症发生中的作用 总被引:1,自引:0,他引:1
<正>常细胞型朊蛋白(PrPC)是一种高度保守、在所有哺乳动物体内广泛表达的细胞表面糖蛋白,人类PrPC在胚胎发育早期即已表达。研究表明,PrP在多种癌症中表达,包括胃癌、胰腺癌、大肠癌、乳腺癌、前列腺癌、肝癌(HCC)、口腔鳞状细胞癌(OSCC)等,影响这些癌症的发生与侵袭,并在多药耐性(MDR)获得中起重要作用。因此,朊蛋白有望成为治疗多种癌症的新靶标。论文就PrP的结构、功能及其在细胞功能和疾病发生发展中的作用,以及PrP在多种肿瘤发生发展、耐药性的作用等研究进行概述,并对PrP在癌症新型疗法未来发展中的潜在影响进行分析讨论,以期为PrP相关肿瘤病的防治方面做出贡献。 相似文献
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作物的综合光合作用能力直接决定粮食产量,探明作物光合特性分布机制是开发新品种、研发新农艺的一个关键科学问题。为探究玉米植株光合特性的垂直分布规律,该研究利用荧光成像技术对不同品种和不同氮、水处理的5叶期样本进行图像采集,对植株不同叶片的荧光淬灭特性及荧光参数进行分析。荧光淬灭特性分析表明,叶片光量子产量随垂直高度的增加呈上升趋势;由非加权组平均法聚类产生的四类淬灭特性中,郑单958在不同环境中的荧光淬灭垂直分布异质性小于先玉335和浚单20。关键荧光参数分析结果表明,叶片最大光能转换效率、实际光能转换效率、光反应电子传递活性随垂直高度的增加呈上升趋势,除衰老叶片外的非光化学能量耗散差异性不显著。光合特性垂直分布分析表明,不同土壤氮含量下样本的最大光量子效率(Fv/Fm)有较为显著的二次函数分布特征,随着土壤氮含量的降低,垂直分布的异质性增大;不同品种间的稳态光适应光化学淬灭(qL_Lss)有较为显著的一次函数分布特征,郑单958表现出较强的抗逆性。基于机器学习方法,以荧光参数垂直分布数据分类植株组别的结果表明,郑单958样本的最大光量子效率(Fv/Fm)、微量土壤氮含量下样本的最大光量子效率(Fv/Fm)和干旱环境下样本的稳态非光化荧光淬灭(NPQ_Lss)判别准确率分别达0.82、0.94和0.88,与其他处理及荧光参数相比,垂直分布规律更显著;其他荧光参数的分布特征并不能有效判别样本组别。将叶片按植株形态学自下而上排序,由植株叶片光合垂直异质性关键叶片分析,第2片叶片可以作为垂直分布的\ 相似文献
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通过筛选获得高产纤维素酶细菌菌株,为纤维素酶制剂研制及纤维素酶工程菌构建提供试验材料。采用刚果红平板从牛羊粪便及腐败的玉米秸秆和木屑中分离产纤维素酶菌株,以DNS法测定酶活,根据酶活复筛产纤维素酶分离菌株;观察分离菌株的形态、染色与培养特性;应用16S rDNA通用引物扩增菌株基因组DNA,测序结果提交GenBank数据库进行Blast比对分析和相似性搜索,作出复筛菌株种的鉴定。结果表明:分离获得16株纤维素酶产量较高的细菌菌株,均为革兰氏阳性菌,菌体呈短杆状、具中央芽孢,经16S rDNA序列比对分析和相似性搜索,鉴定为10株枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)、6株解淀粉芽孢杆菌(Bacillus amyloliquefaciens)。 相似文献
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纵轴流玉米脱粒分离装置喂入量与滚筒转速试验 总被引:2,自引:0,他引:2
在玉米籽粒直收过程中,脱粒滚筒转速与联合收获机的额定喂入量相匹配才能发挥出最佳的作业效果。为了获得不同喂入量时玉米联合收获机最优的滚筒转速范围,设计了一种零部件可更换、结构参数和工作参数均可调的纵轴流玉米脱粒分离装置,并在自主研制的试验台上以脱粒滚筒转速、喂入量为影响因素,以籽粒破碎率、未脱净率为性能指标进行玉米脱粒试验。通过台架试验、回归分析和单变量求解,最终确定了不同喂入量的最优滚筒转速范围:喂入量为8 kg/s时,最优的滚筒转速为254~486 r/min;喂入量为10 kg/s时,最优的滚筒转速为278~466 r/min;喂入量为12 kg/s时,最优的滚筒转速为313~445 r/min。在以上条件下籽粒破碎率均小于5%,未脱净率小于2%,达到了国家和相关标准的要求。 相似文献
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针对目前玉米品种抗倒伏鉴定方法费时、费力,玉米抗倒伏品种选育周期长的问题,该研究采用高光谱成像技术结合统计学习方法在玉米营养生长期开展品种抗倒伏预测。于2018年和2019年开展田间试验采集不同抗倒伏的8个玉米品种的高光谱成像数据,基于区域识别方法提取感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的光谱曲线,分析抗倒样本和不抗倒样本的数据特性;然后分别采用过滤式特征选择算法ReliefF(Relevant Features)和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)结合ReliefF算法的方式,挖掘抗倒品种和不抗倒品种的光谱分类特征;最后使用交叉验证的方式,对ReliefF方法选择的原始光谱数据特征数量和PCAReliefF方法选择的主成分特征数量进行优化,分别建立ReliefF-SVM和PCAReliefF-SVM支持向量机(Support Vector Machines,SVM)分类模型,并对SVM模型的惩罚参数和核参数进行优化,以获得更好的模型预测效果。结果表明:经过特征优化,2018年试验和2019年试验分别选择了40和50个特征参与建模,且使用PCAReliefF方法选择的主成分特征与使用ReliefF方法选择的原始光谱数据特征相比,几乎不含有冗余特征;通过对支持向量机模型的惩罚参数和核参数进行优化,2018年试验ReliefF-SVM和PCAReliefF-SVM模型对预测集样本的抗倒伏分类预测正确率分别为84.17%和85.00%,2019年试验模型分类预测正确率分别为84.17%和85.83%。可见,采用高光谱成像数据和统计学习方法可以实现对玉米品种抗倒伏的早期预测,使用PCAReliefF-SVM模型比ReliefF-SVM分类模型综合性能更优,试验可为玉米抗倒伏品种的高效筛选提供方法和借鉴。 相似文献
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