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果蝇是理想的节律、睡眠与寿命机制研究的模式生物之一.研究已表明果蝇中因表达Jetlag(Jet)蛋白,进而调节重要生物钟蛋白Timeless(Tim)的降解,使得果蝇能很快适应新的光照周期,即表现出不明显的时差反应.为了研究jet基因和时差对果蝇寿命影响,利用jet突变体果蝇进行睡眠与寿命监测,结果表明:两种同类型jet突变体果蝇的睡眠时间显著高于对照组果蝇,其睡眠次数相对较少,每次睡眠时间较长,提示Jet蛋白功能的缺失反而能促进果蝇睡眠的维持,出现嗜睡症状.进一步探讨了两种不同的时差生活环境对jet突变体与对照组果蝇寿命的影响.研究表明,两种jet突变体寿命在时差环境中表现出显著性延长,而对照组则没有明显变化.以上结果提示jet基因的缺失对于果蝇寿命可能产生部分影响,其作用机制与生物学意义还有待进一步研究. 相似文献
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建立黔产凤仙花的含量测定方法,提高凤仙花(Impatiens balsamina L.)药材的质量标准研究。采用高效液相色谱法(HPLC)以乙腈-水为流动相进行梯度洗脱,在280 nm处检测凤仙花的目标成分2-甲氧基-1,4-萘醌的含量。2-甲氧基-1,4-萘醌在0.0034~0.054 mg·mL~(-1)的范围内呈良好的线性关系(r=0.9997,n=5),加样回收率为100.05%,RSD=0.73%。实验证明该方法操作简单可靠,精密度、重现性良好,可以用于控制黔产凤仙花中2-甲氧基-1,4-萘醌的含量测定研究。 相似文献
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《贵州师范大学学报(自然科学版)》2020,(1):44-49
设PO_n是[n]上的保序部分变换半群。对n≥3和2≤m≤n-1,证明了半群PO_n中秩为n-1的高次方准幂等元的个数为4n-4m+2;当■时,半群PO_n可由秩为n-1的高次方准幂等元生成,且其秩为2n-1。 相似文献
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二维过渡金属硫族化合物(2D TMDs)在气体传感方向的应用中具有显著的"先天"优势,表现出如灵敏度高、响应速度快、能耗低以及能在室温下工作等诸多优点.相对单一的2D TMDs而言,基于2D TMDs纳米异质结的气体传感器展现出更加优越的气体传感性能.本文将系统总结2D TMDs纳米异质结气体传感器的研究进展,尤其是2D TMDs与金属氧化物、金属硫化物、碳基纳米材料以及量子点之间形成的纳米异质结设计、构效关系以及传感机理等关键科学问题.传感材料和传感机制上的创新对提升传感性能并拓展传感功能具有重要的科学意义.通过对纳米异质结气敏机理的深入探究,有望实现纳米异质结结构的人为设计和可控制备,提高室温下对目标气体的高灵敏选择性识别和检测.在纳米异质结的结构设计上,以TMDs材料为导电主体,在其表面生长各种纳米结构,通过对纳米异质结表面酸碱性、功函数、气体分子极性以及纳米异质结与气体分子之间的氧化还原反应性质进行调控,来构筑基于TMDs的纳米异质结.此外,控制负载在二维TMDs上纳米颗粒尺寸小于两倍电子耗尽层厚度,充分发挥纳米颗粒量子限域效应,以纳米颗粒充当传感的"天线分子"或"探针分子",实现对目标气体分子的高灵敏选择性识别和检测. 相似文献
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高级管理人员的薪酬作为现代企业委托代理关系中的核心问题一直是社会的焦点.本文以我国民营上市公司为样本,首先研究了公司规模、每股收益、营业收入、流动负债和高管持股比例作用于高管薪酬不同分位点处的条件分位偏效应,结果表明它们在不同分位水平下的影响各异;然后为了获得这些因素的一般边际影响,利用无条件分位回归分析了它们的无条件分位偏效应,结果指出公司规模、每股收益和营业收入与各个分位水平的高管薪酬呈不同程度的正相关而流动负债则为负相关,高管持股比例与低分位水平的高管薪酬正相关而对中高分位水平的影响不显著;最后对相关结果进行了对比,发现每个影响因素的条件和无条件分位偏效应有所区别,并且无条件分位偏效应的解释意义更具有现实价值. 相似文献
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针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ1范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时,相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。 相似文献
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基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。 相似文献