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141.
仙客来(Cyclamen Persicum Mill)胚性愈伤形态和组织结构的动态观察 总被引:2,自引:1,他引:2
用仙客来(Cyclamen persicum Mill)成苗叶柄作为外植体,培养在附加2,4-D和KT的1/2MS培养基上诱导体细胞胚性愈伤组织的发生,对体细胞胚性愈伤组织发生过程中外部形态和组织细胞学结构进行了 动态观察。结果表明,叶柄组织发化的起始部位在维管束的维管束鞘细胞,启动时间是培养后2d;叶柄外植体培养至20d左右,愈伤组织呈松散透明状态,胚性细胞出现,标志着进入胚性愈伤组织阶段,胚性细胞多发生在所形成的愈伤组织的表层或近表层细胞,细胞大而壁薄,与非胚性细胞联系疏松,细胞核大,并位于细胞中央,细胞质浓厚,分别观察有单细胞、二分体和四分体状态。 相似文献
142.
复杂目标近场散射特性的预估计算 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了用物理光学计算复杂目标近区散射特性的理论模型,利用像素法及面片法计算了典型形体及几种复杂目标近区RCS.结果表明复杂目标近区RCS特性与其远区相比有很大不同,近区RCS特性要复杂得多.这项研究在现代战争中有重要的工程价值. 相似文献
143.
提出了用氟化镧单晶膜作为敏感接点组成氟选择性电池测定水中氟化物的方法。建立了测定氟化物的实验条件 ;确定氟离子浓度的测定范围为 0 2~ 10 0mg·L- 1 ,相对误差小于 3% ,结果表明 ,此方法简便、实用、快速并能满足准确度要求 ,这种测定水中氟化物的方法 ,是一种值得推荐的好方法 相似文献
144.
Internet的普及和发展 ,使互联网中的信息量与日俱增 ,人们普遍采用搜索引擎进行各种信息检索 ,但效率及精确度偏低 .从用户的角度及检索机制上 ,比较客观地分析了目前造成这种现象的原因 ,并从多方面给出了提高信息检索精度的几种策略 .实验结果表明 ,检索效果有一定的提高 相似文献
145.
分析了在高速车用发动机中应用非配气凸轮形线的必要性,阐述了非对称配气凸轮形线的优点,推导了高次多项式非对称凸轮型线的解析式,并通过计算证明:采用非对称凸轮型线确实可以在保证足够的砉满系数的条件下,降低气门落座的速度和加速度。 相似文献
146.
考察了葡萄糖或谷氨酰胺限制的批培养中杂交瘤细胞的生长、代谢和单抗生成。葡萄糖或谷氨酰胺限制时最大活细胞密度基本相同,为(1.0±0.1)×106cells/mL。葡萄糖限制时,乳酸生成减少,YLac/Glc降低,YCell/Glc增加,提示葡萄糖更多地参与三羧酸循环。谷氨酰胺限制时,氨和丙氨酸生成减少,YAmm/Gln增加,YAla/Gln减小,提示谷氨酰胺的能量利用率提高。谷氨酰胺缺失时异亮氨酸、亮氨酸、胱氨酸、缬氨酸、色氨酸、组氨酸等替代谷氨酰胺,维持细胞生长和单抗合成,产物是甘氨酸和天冬氨酸。单抗生成与细胞生长关联,并且细胞停止生长后单抗仍生成。细胞死亡阶段的qMAb约是生长阶段的一半。葡萄糖和谷氨酰胺共限制下细胞对单抗的生产能力比葡萄糖和谷氨酰胺单独限制时小。 相似文献
147.
镁离子对鼠角质细胞生长和分化的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
利用无血清培养基培养角质细胞,研究Mg^2 对鼠角质细胞生长和分化的影响。实验结果表明,培养基中Mg^2 浓度为5.0mmol/L时,细胞贴壁率、克隆形成率明显增加,细胞分化比例和老化比例均达到最低。当Mg^2 浓度达到10.0mmol/L时,细胞增殖水平没有显著提高,角质细胞分化比例和老化比例却有一定程度的提高。培养基中加入一定浓度的Mg^2 能够刺激角质细胞的增殖,抑制角质细胞的分化,并且延缓细胞的老化。 相似文献
148.
Visual C++调用Matlab的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
董桂生 《河南师范大学学报(自然科学版)》2003,31(4):29-31
用VC开发界面是十分方便的,Matlab用作科学计算是非常容易的,把二结合起来,能够实现优势互补.本研究了VisualC 调用Matlab的几种常用方法,充分利用二的优点,能大大提高程序的质量. 相似文献
149.
人工智能技术在搜索引擎中的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
介绍了搜索引擎的分类、工作原理,并具体分析了搜索引擎的体系结构,包括信息的搜集系统、索引系统以及查询接口.基于现在人工智能技术的迅速发展,对于在搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究,且着重分析了搜索引擎重要模块Robot的智能化、智能代理技术以及查询接口的智能化,有力地描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法,对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望. 相似文献
150.
沉积物对汽油机碳氢排放物形成的预测与实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了汽油机燃烧室沉积物处未燃碳氢生成和氧化模型,测量了有、无燃烧室沉积物时发动机排气中的碳氢摩尔浓度.实验结果表明:沉积物的存在将增加发动机碳氢排放量,在本实验用机及实验条件下,沉积物将使发动机排气中的碳氢摩尔浓度增加20%~30%.计算结果表明:本模型能较好地预测出沉积物形成的排气碳氢摩尔浓度 相似文献