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81.
通过采用乙醇溶剂提取蛋黄粉中的卵黄油 研究了工艺参数对卵黄油及磷脂提取率的影响 试验表明 :温度和乙醇浓度对卵黄油的提取率影响较大 ;温度、作用时间和乙醇添加量是影响磷脂提取率的主要因素 相似文献
82.
Cytochrome c activates apoptosis specific protease XCPP32 when being added to Xenopus laevis egg extracts, and induces apoptosis in this cell-free system. During apoptosis, cyto-skeleton proteins in egg extracts are degraded. Western blot assay indicates that 42-ku acidic keratin in egg extracts has been degraded by XCPP32. The degradation of 42-ku keratin may be crucial in apoptosis. 相似文献
83.
通过对蚕种的盐酸浸泡来实现家蚕的人工孵化是国内外蚕桑业普遍采用的方法,它的优点是孵化效果好,但缺点是成本较高,处理的要求较严,最令人烦恼的是盐酸会对环境产生污染,影响操作人员的健康。作者用电晕技术对冷藏蚕种进行处理,发现蚕卵的孵化率不亚于浸酸处理的对照组,而且还发现,电晕对丙2、丁1期胚子进行短时间的刺激后,再送回冷库冷藏4-7天,可以取得同样的孵化效果。 相似文献
84.
张建社 《湖南师范大学自然科学学报》1987,(4)
本文研究了镛鱼第Ⅳ时相卵母细胞发育成熟为第Ⅴ时相成熟卵子的细胞学演变程序。水温25—26度,镛鱼卵母细胞历经15(1/2)时,完成第Ⅳ时相到第Ⅴ时相的过渡,完成成熟排卵。在卵子成熟过程中,卵内各种有形物质发生有规律的移动和安排。注射后3小时,卵核开始移动。至注射后12(1/2)小时,胚泡破裂,相继产生两次成熟星光。注射后15(1/2)小时,卵核完成第一次成熟分裂,进入第二次成熟分裂中期。随着卵母细胞的成熟,精孔细胞逐渐溶解,最终消失殆尽,受精孔敞开,细胞质汇集动物性极,形成胚基。最终,成熟卵子突破滤泡膜,游离排出体外。本文还对家鱼卵细胞成熟过程中的有关基础理论问题进行了分析讨论。 相似文献
85.
86.
新疆石河子的墨蟋,经鉴定为沙漠墨蟋(MdanosryllusdesertusPallas),经过饲养和观察,对其形态特征、生活习性及药剂防治进行了较详细的记述。 相似文献
87.
88.
目的:通过研究藏鸡FSHβ、POU1F1和FSHR的基因多态性及其与产蛋性能的关系,在分子水平上分析其产蛋性能低下的原因,目的是筛选出高产基因型以帮助选育高产藏鸡,为保护纯种藏鸡、促进规模化养殖提供理论依据和指导.方法:以高产蛋量鸡品种罗曼鸡为对照,选择禽类繁殖调控轴上的促卵泡激素β亚基(FSHβ)、垂体特异性转录因子1(POU1F1)和促卵泡激素受体(FSHR)三个基因,克隆、分析这三个基因部分编码区(CDS区)单核苷酸序列多态性(SNP)及其与藏鸡产蛋量的相关性.结果:1.藏鸡与罗曼鸡FSHβ基因第2外显子和第3外显子种内、种间均不具有多态性,表现为单一基因型.2.POU1F1基因exon3,exon4和exon6在藏鸡和罗曼鸡种间存在SNP位点,具有各自独特的基因型.exon3上藏鸡为AA基因型,罗曼鸡为AB基因型;exon4上藏鸡为CC基因型,罗曼鸡为CD基因型;exon6上藏鸡为TT基因型,罗曼鸡为TW基因型.而该基因第5外显子序列在两物种的种内和种间均未表现出多态性.3.FSHR基因exon1和exon4在藏鸡和罗曼鸡种间存在SNP位点.exon1上藏鸡为EE基因型,罗曼鸡为EF基因型;exon4上藏鸡表现为3种基因型(GH,GI,HI),而在罗曼鸡上仅具有一种基因型(GH),且罗曼鸡的基因型与藏鸡种群内的一种相同.结论:1.FSHβ基因不具有多态性,与产蛋量间的关系有待进一步研究.2.POU1F1基因exon3,exon4和exon6具有多态性.此3个片段的核苷酸突变位点的等位基因频率和基因型频率在两个种群间呈极显著性差异(P0.01),这6个SNP与藏鸡产蛋量具有显著相关性.3.FSHR基因的exon1和exon4具有多态性.此2个片段的核苷酸突变位点的等位基因频率和基因型频率在两个种群间呈极显著性差异(P0.01),该基因的SNP与产蛋量具有显著相关性. 相似文献
89.
90.
为了提高基于脑电信号(electroencephalogram, EEG)情感识别的准确率,提取了脑电信号的时域与频域特征,并且将其进行组合形成时频域组合特征,作为不同识别模型下的输入。采用集成决策树(bagging tree, BT)、贝叶斯线性分析(Bayesian linear discriminant analysis, BLDA)、线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)及支持向量机(support vector machine, SVM)四种浅层机器学习算法对EEG在效价与唤醒度上进行二分类情感识别。实验结果表明,DEAP数据集在效价上,基于时频域组合特征在BT分类器下的识别精度平均达到92.54%,在唤醒度维度上基于时频域组合特征在SVM下平均识别精度达到94.62%。 相似文献