菌丝内生细菌及其宿主真菌共生体系研究进展

微生物共生普遍存在于自然界中,真菌-细菌联合体能以多种方式相互作用,共同发挥各种生态功能。有些细菌驻留在真菌菌丝内部,借以调控真菌的生长、发育、分布和次级代谢过程,这些细菌被称为菌丝内生细菌（endohyphal bacteria, EHB）。EHB的研究揭开了微生物生态学的一个新篇章,是真菌与细菌共生关系中最紧密的代表。在逆境条件下,EHB可以调节寄主生殖机制相关的关键成分或步骤,诱导植物激素类物质的产生,对寄主真菌具有辅助性保护作用。研究最深入的真菌-EHB共生体系是植物致病性根霉菌Rhizopus sp.与伯克霍尔德氏菌Burkholderia sp.,引起水稻幼苗枯萎病所必需的植物毒素——根霉素是由伯克霍尔德氏菌所产生的,而非寄主根霉菌本身产生的。EHB也会影响定殖于高等植物的内生真菌的生态和多样性。在某些情况下,EHB还有助于激活参与识别、转录调节和初级代谢蛋白合成过程的相关基因。目前已开发出了无菌培养分离EHB的方法,然而对真菌-EHB共生体系的研究尚不够深入。综述了菌丝内生细菌EHB及其与宿主真菌的共生体系,阐述这些伴侣之间复杂微妙的相互关系,以及EHB对宿主真菌和宿主植物生长和发育的影响,并对该领域的研究方向提出了建议。     

基于WTS的DEM数据互操作研究

分析数据互操作在GIS发展中的重要意义和地形可视化服务重要作用,阐述了WTS（Web TerrainService）和地形数据可视化的处理流程,对涉及的多分辨率地形渲染、多级缓存和异步刷新等关键技术进行了说明。基于WTS开发了网络地形可视化系统原型,证明基于WTS的DEM互操作的有效性。     

开封市东护城河河流污染调查与综合治理研究

在对东护城河流域水文现状、污染源数量及分布、废水及污染物排放情况、排污口分布、河流水质、地下水水质、流域内排水管网和环境卫生状况进行认真调查的基础上,对其存在的环境问题及其成因进行了详细分析,并提出了具体的流域综合治理建议.     

CTAB存在下酚磺乙胺的电化学测定

多壁碳纳米管在硫酸介质(pH=1.5)中对酚磺乙胺有显著的电催化作用.在十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)存在下,酚磺乙胺溶液与其氧化峰电流在5.0×10~(-8)～1.0×10~(-5)mol·L~(-1)范围呈良好的线性关系,检测限为2.0×10~(-8)mol·L~(-1)(信噪比为3).在同一修饰电极表面和每次重新修饰电极后分别连续测试30次和10次,其氧化峰电流测定的标准偏差分别为2.6%和3.5%,表明修饰电极具有良好的重现性.采用该方法对血清和尿样中酚磺乙胺的含量进行了测定,获得了满意的结果.     

连续梁桥的减隔震设计

在对桥梁减隔震原理进行分析的基础上,依据连续梁桥在地震作用时受力的特点,对连续桥梁的固定支座进行了减隔震设计,将原来的固定支座改为相对固定.对该桥在地震荷载作用下的抗震性能分析表明,采取减隔震措施后,固定墩的受力情况得到明显改善,主梁的纵向位移以及梁、墩的相对位移虽有所增大,但即使在8°的地震荷载作用下,位移幅度仍在支座允许的位移范围内.     

微柱高效液相色谱法测定Cu(HQ)2和HQ

研究了用微柱高效液相色谱法测定8-羟基喹啉铜中的8-羟基喹啉(HQ)和8-羟基喹啉铜[Cu(HQ)2]的方法,8-羟基喹啉铜样品用甲醇溶解,然后以WatersXterraTMRP18(1.0×50mm,2.5μm)微柱为固定相,60%的甲醇(内含0.05moL/LpH值为4.0的醋酸-醋酸钠缓冲盐)为流动相分离,用紫外二极管矩阵检测器检测测定,方法标准回收率在99-102%,相对标准偏差在0.58-0.65%之间,结果满意.     

试论大学生自我可持续发展意识和能力的培养

当代大学生成为可持续发展人才是新世纪人才的必然要求，因此，当代大学生自我可持续发展意识和能力培养的具体内容就成为我们关注的重点．     

多目标问题的逼近于理想解的排序方法研究

针对多目标系统的优选问题,提出了改进的ＴＯＰＳＩＳ法。与现有文献中的逼近于理想解的排序方法相比,该方法充分地利用了决策矩阵的信息。实例分析表明,本文所提出方法,可用于实际多目标系统优选决策分析。     

考虑风力发电的系统无功优化模型和算法

针对风力发电需要吸收电网大量无功而影响电网无功分布和电压稳定的问题,研究了含风电场的系统无功优化,给出了风电场在恒功率因数运行情况下其并网点处无功补偿容量的计算方法．在满足风电场无功补偿的前提下,建立了以全网的有功网损最小为目标函数的无功优化模型,并用遗传算法求得最优解．将风电场接人IEEE-30节点系统进行仿真计算,验证了该方法和程序的有效性和实用性．     

基于精英反向学习粒子群算法的光伏电池参数辨识

快速准确辨识光伏电池参数对于电池输出功率预测及电池故障诊断模型的研究具有重要意义.针对传统智能算法应用于光伏电池参数辨识时存在准确性低、易陷入早熟的问题,提出一种精英反向粒子群算法(EOPSO),在算法进化过程中,对当前种群中的优秀个体根据概率进行精英反向学习,生成精英反向种群,并将精英反向种群与当前种群进行竞争,当算...