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991.
目的 分析甘蓝型油菜的过氧化物酶(Peroxiredoxin, PRDX)家族成员的生物学信息,以期为油菜及相近植物中PRDX的酶学特征及植物抗氧化的分子机制研究提供依据.方法 利用生物信息学方法,分析NCBI(National Center for biotechnology information)数据库中注册的7种油菜PRDX蛋白质的理化性质、信号肽、磷酸化位点、糖基化位点、蛋白质二级结构、三级结构及系统进化特点.结果 甘蓝型油菜PRDX蛋白质比较稳定;氨基酸序列中无信号肽,且不是分泌蛋白;该家族蛋白质中存在较多潜在糖基化位点和磷酸化位点;蛋白质二级结构、三级结构预测结果显示其结构具有极大相似性,且主要以α-螺旋和无规则卷曲为主;系统进化树将该家族成员分为了两个亚家族.结论 本研究为进一步探索植物PRDX家族的生物学功能提供了参考依据. 相似文献
992.
高精度森林机载-地基点云配准能够极大提高点云数据完整性,为森林生态参数反演提供良好的数据支撑。针对森林环境特征稀疏下的机载-地基点云配准问题,提出了一种基于树冠体素特征的机载-地基激光点云数据无控配准方法。通过包围盒位置方向初始化、树高-频数的树冠点云滤波、树冠点云体素化、基于滑动模板匹配的特征提取以及旋转矩阵求解等步骤实现机载-地基点云配准。通过不同森林结构复杂度的4组数据对所提出的方法进行了实验验证,获得的平均距离差异分别为0.245m、0.238m、0.184m以及0.020m。与最近邻迭代法、人工配准及二者组合方法这3种方法进行对比实验,结果表明,本文提出的无控配准方法在精度和稳定性上均优于这3种方法。 相似文献
993.
探究张家口地区湿生扁蕾的最佳药用部位、采收期、贮存条件,为湿生扁蕾的资源开发及利用提供实验依据。采用薄层色谱法检测不同药用部位、采收期、贮存条件湿生扁蕾样品中所含木犀草素,并计算醇提物的干浸膏率;采用可见分光光度法测定各组湿生扁蕾样品中总黄酮含量。湿生扁蕾茎叶部位木犀草素、总黄酮含量和干浸膏率均显著优于根部,且差异具有统计学意义(P<0.05);不同采收期和贮存条件湿生扁蕾茎叶部位总黄酮具有显著性差异(P<0.05),以9月中下旬采收最佳,阴凉干燥处贮存最宜。本实验为张家口地区湿生扁蕾药材的开发利用提供实验依据。 相似文献
994.
995.
衰老是所有生命体面临的一种自然现象,伴随着健康水平的下降和疾病发病率的增加.为延缓衰老过程的发生,研制新型抗衰老药物来恢复机体的抗氧化防御系统成为了研究热点.近年来,天然产物虫草素已被报道具有多种生物活性,但其抗衰老功能及相关作用机制还鲜有研究.基于此,本工作采用高时空分辨率的纳米电化学技术,原位定量监测了虫草素对单个衰老细胞内谷胱甘肽稳态的调控作用.进一步的机理研究表明,虫草素能够通过激活PI3K/Akt信号通路上调细胞内抗氧化水平,进而抑制氧化损伤,实现抗细胞衰老.本工作提出了一种新型分析策略,揭示了虫草素对于衰老过程的潜在治疗功效,为在亚细胞水平研究各种疾病的发病机制及药理学提供了新的思路. 相似文献
996.
观察参麦注射液联合灯盏花素注射液改善急性缺血性脑卒中患者神经功能、颈动脉粥样硬化斑块、血管内皮功能的临床效果.选取武威市中医医院于2018年1月至2019年10月收治的90例急性缺血性脑卒中患者为研究对象,按照随机数字表法分为对照组和观察组各45例.2组患者入院后首先给予一般治疗,对照组在一般治疗的基础上给予奥扎格雷钠... 相似文献
997.
提出一套视点无关的Web3D协作式全局光照渲染系统,以解决Web3D动态光照实时渲染问题。整套系统由负责全局光照的云渲染器和负责直接光照的Web渲染器构成,并把用户行为作为计算全局光照范围和频率重要参考依据。云渲染器在光照贴图中渲染光照数据,流式化传输到Web渲染器;Web端在对场景进行直接光照渲染后,通过采样光照贴图信息以获得包含全局光照信息的强真实感场景渲染效果。经实验表明,本系统在云端和Web端均有优异的效率表现,并体现出渲染计算强度轻量化、渲染效果真实化。 相似文献
998.
《山西大同大学学报(自然科学版)》2020,(4)
目的分析脂联素、白介素-32(IL-32)和P-选择素在急性肺损伤大鼠模型中的表达情况。方法将40只大鼠,随机分为生理盐水对照组(NS组)和脂多糖急性肺损伤组(LPS组)。LPS组通过注射LPS建立大鼠急性肺损伤动物模型。观察2组大鼠注射后2、6、24和72 h肺组织及血清中脂联素、IL-32和P-选择素指标的变化。结果注射后不同时段LPS组大鼠血清及肺组织中IL-32和P-选择素水平均明显高于NS组(均P <0.05);而LPS组大鼠血清及肺组织中脂联素水平低于NS组(P <0.05)。结论脂联素、IL-32和P-选择素可能参与大鼠急性肺损伤的炎症反应。 相似文献
999.
在体素化输入的三维卷积基础上,通过引入高分辨率保持模块,提出了一种基于三维卷积的高分辨率保持网络.该网络以体素化的深度图为输入,进行三维卷积.不同于先前大多数从低分辨率特征中恢复高分辨率特征的方法,构建的网络引入不同分辨率子网络并行的结构,在处理低分辨率特征图的同时保持高分辨率特征图,从高分辨率子网络卷积得出每个关节点在3D体素中的分布概率,最终计算出每个关节点的三维空间坐标.实验表明:该算法相较于先前的基于沙漏模型的三维卷积网络能更准确地进行关节点估计. 相似文献
1000.