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21.
记述了首次发现的短背台蚱FormosatetixbrachynotusZheng雌性。短背台蚱雄性,郑哲民已于1992年发表。 相似文献
22.
首次报道一种改良豚鼠心室肌单细胞标本制备方法.运用此方法能获取20%~60%的具钙耐受性的心室肌细胞.全细胞记录显示其静息电位和动作电位时程分别为(-69.7±3.2)mV(n=70)和(515±116)ms(n=25),同时能检测到多种电压敏感型离子通道电流.以上结果与国外同类报道一致 相似文献
23.
利用免疫组化方法,对12例胎龄14~33周人胎儿子宫肌层细胞波形蛋白、结蛋白及平滑肌肌动蛋白进行研究,结果发现:胎儿子宫肌层平滑肌细胞在发育进程中,首先表达波形蛋白及肌动蛋白,然后表达结蛋白.子宫肌层平滑肌细胞与子宫血管平滑肌细胞存在异质性;胎儿子宫肌层平滑肌细胞同时表达波形蛋白和结蛋白两种中间丝蛋白,是细胞在分过程的特征性表现.成人子宫肌层同时表达波形蛋白及结蛋白,提示成人子宫肌层平滑肌细胞有较强的增殖能力. 相似文献
24.
严强 《五邑大学学报(自然科学版)》2006,20(4):74-76
以背越式跳高动作中常犯的错误为逻辑起点,以优化背越式跳高技术的教学手段为切入口,设计了背越式跳高技术教学的理论模型,并对其进行实证研究.结果表明:背越式跳高技术教学的理论模型具有针对性较强、整体性较好、功效性显著等基本特征.实验证实,该理论模型具有相当的实践性和可行性,并能更加有效地提高背越式跳高的教学效果. 相似文献
25.
2005年4-6月,对四川南充市市郊的3个样地,共11个棕背伯劳巢的育雏行为进行了观察,重点观察其中4个巢,其它巢为补充观察.结果显示:育雏期15±1d,育雏期亲鸟的喂食模式有a,b,c3种,育雏前期,中期,后期,分别以模式c,模式b,模式a所占比重最大.雌鸟在3个育雏时期的暖雏高峰主要出现在8∶00-9∶00时和16∶00-17∶00时.喂食高峰在育雏前期和育雏中期都出现在10∶00-12∶00时和14∶00-16∶00时,育雏后期出现在12∶00-14∶00时和16∶00-18∶00时 相似文献
26.
采用NADPH-黄递酶组织化学法对草鱼、牛蛙、家鸡和大鼠小肠肌间神经丛内NOS阳性神经元的分布进行了比较研究.结果表明,NOS阳性产物在草鱼肌间神经丛中未见分布,而在其它几类动物中阳性反应明显.但在不同动物NOS阳性神经元的形态、分布、密度及神经纤维的分布存在差异.在牛蛙、家鸡和大鼠的小肠肌间神经丛中,NOS阳性神经元的分布从分散到集中,形态呈现由不规则形到规则形再到不规则形的复杂变化;神经节从无到有,神经网络由不发达趋于发达;而在每种动物中,NOS阳性神经元的密度沿肠道由前向后基本呈上升趋势,这种节段性的差异牛蛙极显著,家鸡和大鼠则不甚显著.实验结果提示,随着动物的进化,一氧化氮能神经元在肠肌间神经丛中的分布也更加复杂而有序,从而使胃肠道的调节更加精确. 相似文献
27.
在温度循环下对CdS/CdTe太阳电池的性能作了研究,测定了其I-V特性曲线,计算了串联电阻和并联电阻.结果表明:经温度循环后,串联电阻增加,并联电阻下降,导致转换效率下降,用ZnTe作背接触层可改善电池性能和其稳定性. 相似文献
28.
张明莲 《甘肃教育学院学报(自然科学版)》2004,18(1):90-93
通过教学实验,将跳高教学过程实施分层次教学,即把教学内容分程序,教学对象分层次,并对不同的教学程序和不同的教学对象给予不同的教学方法和手段.制定出相应的层次目标,结果表明,这样可以充分调动学生学习的积极性,使各层次的学生在各自的起点上获得最佳的学习效果,实现了教学方法和手段的优化组合,使教学过程具有科学性、高效性和实用性。 相似文献
29.
针对现在多功能护理床起背过程中存在摩擦皮肤、病人容易滑落、腰部存在支撑盲区等问题,基于人机工程学原理,设计了一种八杆单自由度起背机构,并构建了该系统运动学模型.通过参考座椅的人机工程学尺寸,选取和确定了机构完整的参数,并以此为依据,分别进行了MATLAB数值仿真和ADAMS虚拟样机的仿真,得到了各板的运动曲线图,通过比较验证了运动学模型构建的正确性;并且各板运动曲线光滑平缓,无速度、加速度突变,证明了起背机构设计的合理性.该研究可为多功能护理床的研发提供参考. 相似文献
30.
基于颈腰部肌电及脑电信号的疲劳驾驶检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了有效判别驾驶员的疲劳状态,结合生物力学分析提取了驾驶过程中的颈腰部肌电信号EMG和头部脑电信号EEG,并分析其特征参数在驾驶过程中的变化规律.结果表明:颈肌样本熵、颈肌复杂度、腰肌样本熵、腰肌复杂度、脑电样本熵、脑电复杂度这6个生理信号的特征参数值都随着驾驶时间的延长而逐渐降低,通过主成分分析可实现特征参数间的合理组合.基于多元回归理论,建立了能够有效预测疲劳驾驶的数学模型.状态验证结果表明,该模型对疲劳状态判别的正确率可达95%以上. 相似文献