云南红豆杉细胞培养和紫杉醇生产

研究了在固体和液体培养条件下云南红豆杉 (Taxusyunnanensis)细胞系TY6生长和紫杉醇积累的动态及培养基中无机氮源形式对其生长的紫杉醇形成的影响 .结果表明 ,在固体和液体培养条件下 ,云南红豆杉细胞的生长和紫杉醇积累动态相似 ,但液体培养时细胞生长周期缩短了 7d,紫杉醇含量降低了 1倍 ;新形成的细胞需要经过一段时间生长后才有较高的紫杉醇合成能力 ;培养基中硝态氮浓度高有利于细胞生长 ,铵态氮浓度高有利于紫杉醇形成 ;在培养第 1 2d时用铵态氮培养基更换硝态氮培养基可使悬浮细胞的紫杉醇产量达到 8.5mg·L- 1 ,比对照高 1 .6倍     

油菜素内酯对羊草人工草地产量及其品质的影响

本文对羊草人工草地上的羊草,在返青期、拔节期、孕穗期分别喷施不同浓度的油菜素内酯(BR),对羊草产量及品质的影响进行了初步地研究.实验结果表明,喷施不同浓度的油菜素内酯(BR),以2×10-4 mmol·L-1处理效果最佳.羊草株高、地上部分干重分别比对照提高6.23%和4.61%,中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗蛋白质(CP)含量分别比对照提高4.52%、9.76%、32.75%.外施BR可增加羊草产量,改善羊草品质.     

油菜素内酯对羊草人工草地产量及其品质的影响

本文对羊草人工草地上的羊草,在返青期、拔节期、孕穗期分别喷施不同浓度的油菜素内酯(BR),对羊草产量及品质的影响进行了初步地研究。实验结果表明,喷施不同浓度的油菜素内酯(BR),以2×10-4mmol.L-1处理效果最佳。羊草株高、地上部分干重分别比对照提高6.23%和4.61%,中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗蛋白质(CP)含量分别比对照提高4.52%、9.76%、32.75%。外施BR可增加羊草产量,改善羊草品质。     

两种红豆杉离体细胞中紫杉醇含量的调节

以矮壮素、水杨酸和甘露醇为诱发子,研究了短叶红豆杉(Taxus brevifolia)和墨西哥红豆杉(Taxus globosa)离体细胞中紫杉醇含量的变化.实验结果表明:矮壮素、水杨酸和甘露醇不同程度地提高离体细胞中紫杉醇含量.短叶红豆杉的紫杉醇含量比墨西哥红豆杉的高,但诱发子诱导墨西哥红豆杉紫杉醇相对增加量大.0.5 mg*L-1水杨酸和0.5 mg·L-1矮壮素分别使短叶红豆杉和墨西哥红豆杉细胞中紫杉醇含量达到最高,分别是对照的1.8和15倍.还讨论了紫杉醇含量与愈伤组织生长的关系.     

种子细胞的生长时相和紫杉醇生产的关系研究

处在生长周期不同时相的红豆杉细胞作为种子细胞,接入含来自红豆杉树皮的真菌诱导子的生产培养基中,紫杉醇的生产和种子细胞的生长时相有明显的对应关系.来自对数生长后期和稳定前期的细胞,胞内紫杉醇含量分别为26.8μg·g-1和58.1μg·g-1;来自稳定后期的细胞对诱导子反应最敏感,紫杉醇含量比来自延迟期和对数生长初期的细胞中的紫杉醇含量提高了两个数量级,达421μg·g-1.     

4种生物源化学诱抗物质对温室黄瓜幼苗盐胁迫逆境的诱抗效果比较

以黄瓜(Cucumis sativus L.)为材料,在温室生产环境条件下,采用根际施用结合叶面喷洒的方法,分别施用不同浓度水杨酸(Salicylic acid,SA)、油菜素内酯(Brassinolide,BR)、壳聚糖(Chitosan,Cts)、亚精胺(Spermdine,Spd)溶液,利用200 mmol.L-1NaCl进行盐胁迫,运用灰色关联度分析,研究了4种生物源化学诱抗物质对黄瓜幼苗盐胁迫逆境的诱抗作用以及在盐胁迫逆境条件下对黄瓜幼苗生长的影响,比较了不同生物源化学诱抗物质及其不同浓度的诱抗效果。结果表明,4种生物源化学诱抗物质对黄瓜幼苗盐胁迫都有较强的诱抗作用,都能促进盐胁迫逆境下黄瓜幼苗的正常生长;生物源化学诱抗物质具有明显的浓度效应,必须选用适宜的浓度才能收到良好的应用效果;综合评判结果以BR最优,且以BR为0.01 mg.L-1处理最好,适宜浓度范围为0.005~0.050 mg.L-1;SA对盐胁迫的诱抗效果相对较弱;Cts,Spd,SA最适宜的处理浓度分别是150,100,150 mg.L-1,适宜浓度范围分别为150~200,100~200,100~150 mg.L-1。     

油菜素内酯对仙人掌愈伤组织诱导的影响

研究了不同浓度的油菜素内酯(Brassinolide,BR)对仙人掌外植物体愈伤组织诱导的影响.结果表明,BR促进仙人掌嫩芽、茎、幼叶等外植体愈伤组织的诱导和芽增殖.最适培养基为MS BR 0.2 mg·L-1.这对仙人掌组织培养快繁技术的改进和对同属其他植物的快速繁殖具有积极意义.     

BR、Ti和GA对菠菜生长量与品质的影响

本文研究了BR(表油菜素内酯)和Ti(钛螯合物)以及它们分别与GA(赤霉素)混合施用对菠菜的生长及品质的影响,结果表明:BR促进菠菜幼苗生长的浓度以0.05mg·kg~(-1)为最好,BR和Ti对菠菜的生长均有促进作用,特别是当它们与GA混合施用时,增产效果更显著,同时还能提高菠菜的维生素C(Vc)、可溶性糖及叶绿素的含量,并能显著降低菠菜的NO_3~-(硝酸盐)含量,从而有效地提高了菠菜的品质。     

油菜素内酯对仙人掌愈伤组织诱导的影响

研究了不同浓度的油菜素内酯(Brassinolide,BR)对仙人掌外植物体愈伤组织诱导的影响。结果表明,BR促进仙人掌嫩芽、茎、幼叶等外植体愈伤组织的诱导和芽增殖。最适培养基为MS BR 0.2 mg.L-1。这对仙人掌组织培养快繁技术的改进和对同属其他植物的快速繁殖具有积极意义。     

红豆杉细胞聚集体悬浮培养生产紫杉醇

建立了中国红豆杉(Taxuschinensis)细胞聚集体两步法悬浮培养生产紫杉醇的培养体系.红豆杉细胞于含LH1g/L,NAA0.1mg/L,2,4-D0.5mg/L及6-BA0.8mg/L的细胞聚集体形成的培养基中生长并形成聚集体,10d后转入生产培养,较大细胞聚集体的生物量比和紫杉醇产量分别较对照组提高了53.7%和82.1%;提高细胞聚集体的生物量比能显著增加紫杉醇产量.四种基本培养基中B5最适合诱导细胞聚集体的形成.生长培养12d后细胞悬浮培养物按1∶1(体积比)直接转入生产培养对细胞生长、细胞聚集体和紫杉醇形成最有利.在100μmol/L茉莉酸甲酯作为诱导子下本体系紫杉醇产量较对照组提高了一倍.     

动物能量密度(能值)分布规律的研究

为了考察动物能量密度的分布规律，考虑到目前动物能量密度研究多限于陆生动物，补充测定了72种常见水生无脊椎动物的能量密度，对近230种动物的能量密度的分布规律进行了分析研究，并经Kolmogorov-smimo检验，首次证实了动物能量密度分布规律为正态分布。     

低红外发射率材料的研究

叙述了在铝粉外包覆红外透明粘合剂设计低红外发射率材料的实验过程，讨论了填料、粘合剂、涂层厚度等影响发射率的几个关键因素，结果表明用该方法所研制的样品发射率最低可达到0．678，表明了该途径的可行性。     

多层片式PTCR注浆成型工艺的研究

研究了BaTiO3基的片式PTCR陶瓷的注浆成型工艺，包括浆料的制备、粘合剂PVA用量及与粘度等之间的关系，采用PMAA-NH4为分散剂，加入适量PVA(质量分数wp为1％～2％，占粉料)可获得固相质量分数w为75％～80％的浆料，后烧成的瓷片与轧膜成型、(Gelcasting(凝胶注膜)成型方法获得的瓷片进行了主要性能比较，同时采用注浆成型工艺成功制备出了多层PTCR热敏电阻器。     

一种低功耗时钟芯片的设计

讨论了一种低功耗时钟芯片的设计，从CMOS电路功耗产生原因入手，在振荡分频电路中减小电路工作电压，在时序电路中采用门控技术，达到降低功耗的目的，经流片后测试表明该芯片工作电流0．17mA，满足低功耗要求。     

具时滞的细胞神经网络的全局稳定性的新定理

提出了判定具有时滞的细胞神经网络渐近稳定性的一条新定理，可以证明，该定理的结论使得直到目前为止的所有全局渐近稳定性定理或推论均为其特例，并且证明简单，条件判定也较容易实现。     

基于属性标识位的面向对象时空数据模型

在时空数据模型发展的基础上，提出了一种新的基于属性标识位的面向对象时空数据模型．将时空数据库分为一般基本属性库、有效时空属性库和历史时空属性库三部分存储，利用属性标识符标识数据对象在各部分库中的存在与否，进而对操纵语言进行基于新的数据模型的扩展。     

矢量控制感应电机参数变化的影响研究

在感应电机数学模型的基础上，分析了在转子磁场定向恒磁通矢量控制感应电机控制系统中转子电阻和电机电感变化的影响，证明了电机电感的变化对电机转速和电磁转矩不产生影响，建立了考虑电机参数变化时电机矢量控制的数学模型，仿真结果表明该模型具有结构简单和分析方便等优点。     

板料成形过程中的质点变形不同步效应

提出了板料成形时质点变形不同步效应这一新概念．通过有限元数值分析发现：在板料成形过程中，板料凸缘上到凹模口的垂直距离相等且相互邻近的一些质点，如果移动和变形状态不同步，就能有效地减小成形过程中的流动阻力，从而大幅度地提高板材的成形性能．对这一效应的原理给出了较为深刻的分析．     

一种GIS支持下的点源污染数值模型

利用地理信息系统先进的空间数据管理功能和模型分析能力，将流域水环境质量、水污染状况及地理信息等集合在一起，用先进的技术手段，对其进行综合分析、计算、评价，建立了水质模型，在GIS系统内开发了一套适体坐标下的深度平均的点源污染模型，经验证，效果良好。     

基于自组织映射网络的齿轮故障分类识别

分析了自组织映射网络算法，在U-矩阵方法基础上提出了一种改进的可视化训练结果方法，并应用于齿轮故障的模式识别，研究表明，自组织映射网络能对齿轮状态进行正确分类，有效识别故障模式，改进的可视化方法能更加清楚地显示网络训练结果，两者结合可以扩展应用于机械设备的状态监测和故障识别。