芡实生物学特性的研究

试验采用对角线取样法,每点取5株芡实作为研究对象,从幼苗期开始对芡实的植物学特征,生长状况以及农艺性状等方面进行研究．结果表明,芡实叶柄长156．5cm,直径2．6cm,单茎重0．94kg,单株叶柄数10个,产量为20848．4kg·hm-2;芡实种子单粒重0．22g,直径6mm,单株果数15个,产量647．1kg．hm-2,每公顷可为农民增收99572．1元,具有非常高的经济价值和广阔的发展前景．     

Rhodobacter sphaeroides 偶氮还原酶三级结构同源建模与分析

利用同源建模方法构建了Rhodobacter sphaeroides偶氮还原酶AZR的三级结构模型.结果表明,AZR为α/β型结构的黄素氧化还原蛋白,5个相互平行的β折叠形成分子中间的平面,5个α螺旋分列于平面的两侧;在β折叠的C端非共价结合的黄素单核苷酸(FMN)作为氧化还原反应中心.根据序列对齐分析,将依赖黄素的偶氮还原酶分为两个家族,但结构对比分析表明,它们具有类似的三级结构和活性区域.对AZR的结构研究为发现新的偶氮还原酶和深入研究其功能奠定了基础.     

TRAF6表达与乳腺癌侵袭能力的关系

目的:探讨TRAF6在不同侵袭能力的乳腺癌组织及细胞系中的表达.方法:(1)应用免疫组化方法检测TRAF6在正常乳腺组织和乳腺癌组织中的表达.(2)应用Western blotting方法检测TRAF6在高、低侵袭能力癌细胞系MDA-MB-231、MCF-7及正常乳腺细胞系MCF-10A中的表达.结果:(1)正常乳腺组织中TRAF6的阳性表达率低于乳腺癌组织(P0.05),在导管原位癌的阳性表达率显著低于浸润性导管癌中(P0.01).(2)TRAF6蛋白在MCF-10A中的表达低于乳腺癌细胞系中的表达,MCF-7中的表达量低于MDA-MB-231中的表达量.结论:TRAF6蛋白表达量随着乳腺癌的侵袭能力的增加而增加,说明TRAF6可能与乳腺癌侵袭能力有关.     

人骨形态发生蛋白6(hBMP6)在毕赤酵母中的分泌表达

以重组质粒pcDNA6A-BMP6为模板PCR扩增hBMP6成熟肽cDNA编码序列,将该序列克隆到酵母分泌表达表达载体pPIC9K中.重组质粒pPIC9K-hBMP6经SacI酶切线性化,电击转化毕赤酵母GS115,PCR法筛选阳性转化子,利用梯度浓度G418筛选到七株高拷贝整合的阳性转化子。用甲醇进行诱导表达,SDSPAGE及Western-blot检测结果表明hBMP6成熟肽以分子量约为34和18 kD两种不同糖基化修饰的单体形式存在,具有良好的免疫原性.     

溶剂对TCNQ的红外和紫外-可见吸收光谱的影响

测量了7,7,8,8-四氰基对苯醌二甲烷(TCNQ)在5种溶剂中的红外和紫外-可见吸收光谱,用分子间相互作用的理论模型进行了分析,并通过建立LSER方程验证了频率变化是由于给体和受体配合所致.结果表明:TCNQ氰基的伸缩振动频率随溶剂电子受体数的增加而发生红移;吸收频率随溶剂极性参数ET(30)和ENT的增加而发生蓝移,并且ETN参数比ET(30)能更好地描述TCNQ的溶剂极性.     

区际技术扩散的内在机理研究 ——基于创新极的跨期模型设计

我国作为非均质后发大国,需要在国际技术扩散基础上,同步建立以区际技术扩散为主的内向型区域创新体系。基于创新极的区际扩散跨期模型显示,影响区际技术扩散的地缘因素与非地缘因素应被差别对待。空间距离对区际技术扩散的影响呈现出“U”型曲线关系。超出一定范围后,当综合考虑空间差异和时间差异时,区际技术扩散不存在明显的路径依赖,由技术发展速率水平所决定的技术承接能力是决定区际技术扩散强弱的主要因素。     

摩托车排气消声器声学性能仿真及结构改进

针对某244S摩托车排气消声器,采用有限元法建立了该消声器的声场模型和流场模型,利用SYSNOISE软件对该消声器进行了三维声学仿真,在声场仿真基础上提出对原消声器的改进方案,优化了原消声器内部结构。通过对改进后的消声器进行仿真与台架试验对比,改进后的结构比原消声器在中、高频的消声能力有显著的改善,仿真和试验结果吻合较好,同时流场仿真结果显示,改进后消声器功率损失变化不大,表明对原消声器结构的改进是有效的。     

图书馆长尾理论的有效利用

探讨了长尾理论在图书馆内的发展过程,分析了目前图书馆长尾理论存在资源浪费的情况,进一步讨论了长尾理论在图书馆中的有效利用。     

特大型贯通工程准确贯通的技术措施

介绍了某矿回风立井与主井分别相向掘进三盘区辅助运输巷的测量工作过程。贯通工程贯通距离长、精度要求高、技术难度大,为了保证巷道准确贯通,在实际工作中采用了全站仪、陀螺仪等先进仪器和加测陀螺定向边、两次独立对中、增加测回数等技术措施,有效保证了测量精度。     

低分辨率条件下鞋类的自动分类方法

根据视频监控中行人所穿鞋的鞋型搜索犯罪嫌疑人是公安机关常用侦查技战法。然而在现实案件中很多视频监控分辨率较低,公安民警不能精确识别到具体鞋型,且消耗大量的时间和警力。针对这一问题,提出一种对低分辨率视频监控下的鞋类进行自动分类的方法。参考全国制鞋标准化技术委员会2017年制定的制鞋标准,初步将鞋类分为皮鞋和运动鞋两大类;构建鞋类数据库,包括59 853幅皮鞋和47 878幅运动鞋图像;进而基于卷积神经网络,设计一种适用于鞋类自动分类的鞋类识别网络模型。实验结果表明,鞋类自动分类模型在测试阶段对鞋分类的准确率达到了95.7%,可见基本能准确识别皮鞋和运动鞋两类鞋。