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1.
2020年1—11月,我国软件和信息技术服务业(以下简称软件业)持续恢复,收入增速平稳,利润增速略有下降,电子商务平台技术服务和集成电路设计收入保持较快增长。总体运行平稳回升软件业务收入增速平稳回升。2020年1—11月,我国软件业完成软件业务收入73142亿元,同比增长12.5%,增速较上年同期回落3.0个百分点,较2020年1—10月提高0.8个百分点。 相似文献
2.
3.
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。 相似文献
4.
利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果. 相似文献
5.
当前外来植物长芒苋种群在京津冀地区呈爆发性增长态势。文章在入侵植物长芒苋生长的四种典型生境,包括河岸(A)、路边(B)、荒地(C)和农田(D)设置样地采取入侵区和非入侵区土壤,利用16S rRNA高通量测序技术,分析不同入侵生境条件下土壤细菌多样性和组成的变化规律。通过双因素方差分析结果表明:除生境因素对Simpson指数有显著影响外(P<0.05),生境和入侵及二者间的相互作用对土壤细菌α多样性的影响较小;NMDS分析表明:不同入侵生境间土壤细菌群落结构区分明显。在长芒苋非入侵样地,最丰富的门类为变形菌门、浮霉菌门和芽单胞菌门。而在长芒苋的入侵生境,上述第三大优势门类的芽单胞菌门转变为拟杆菌门;LEfSe分析结果显示:不同生境下代表性优势菌有显著差异。在河岸生境下伯克氏菌科和β-变形菌目的细菌具有明显优势,在荒地生境下芽单胞菌纲和芽单胞菌科的细菌占优势,在路边生境下Sphingomonas_sediminicola占优势,在农田生境下亚硝化单胞菌科占优势。本研究表明长芒苋的入侵能显著改变土壤细菌群落的组成和结构,这种改变将通过生理生化过程影响土壤的理化性质。 相似文献
目的:探究当归芍药散对心力衰竭患者血Cysc和β2-MG水平影响并分析其机制。方法:搜集整理2014年1月至2019年12月在南阳理工学院附属医院收治的的心力衰竭门诊、住院患者的相关病历资料进行回顾性分析,将使用单纯西医治疗的患者设为对照组,使用当归芍药散治疗的患者设为治疗组。对两组患者治疗前后的血Cysc和β2-MG水平变化进行统计分析,比较其差异性。并分析治疗组Cysc和β2-MG水平变化与中医症状积分、心脏超声检查有关指标的相关性,探究相关机制。结果:治疗组与对照组心力衰竭患者治疗后28天血Cysc、β2-MG水平与治疗前比较均有降低,并且Cysc的变化较β2-MG灵敏,治疗后的14天即有明显改善,治疗组更明显,差异经统计学处理(p<0.05);使用当归芍药散治疗的治疗组患者治疗后28天血Cysc、β2-MG降低与中医症状积分降低一致(p<0.05);治疗后28天血Cysc、β2-MG降低与心脏心脏收缩、舒张功能的超声数值变化一致,LVEDV、LVESV、E/A比值降低,SV、LVEF升高,(p<0.05)结论:当归芍药散可降低心力衰竭患者血Cysc和β2-MG水平,改善其临床症状及心脏收缩、舒张功能;Cysc和β2-MG水平变化与中医症状积分、心脏超声数值变化一致,血Cysc更敏感客观。其机制与当归芍药散调理肝脾,养血活血利水有关。 相似文献
7.
8.
两个矩阵和Drazin逆新的推广式 《山东科学》2019,32(6):112-117
针对两个矩阵和Drazin逆的表示, 由Drazin逆的定义,根据矩阵分解的思想, 利用Drazin逆的相关性质, 给出了两个矩阵的和在一定条件下Drazin逆新的表示。新结果推广了现有的一些结果。 相似文献
9.
摘要: 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面;结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明:Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%;在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果. 相似文献
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