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计算机辅助教学发展至今,一般课件都太追求课件内容的规模化、完整化,就像为别人设计一套新居,选好了家具还要替人去摆设好,结果自然是好心办错事.显然,课件的微型化、积件化,才是解决这一矛盾的关键. 相似文献
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猪场废水中物质组成与其潜在的环境效应密切相关,研究废水中有机物的组成特征将可为制订科学的资源管理措施提供理论依据。通过采集江西省余江县不同养殖规模(以年出栏量计)的吴杨高(WYG,2 000头)、成林牧业(CL,5 000头)、万谷(WG,20 000头)和正邦(ZB,24 000头)等猪场自然氧化塘内的养殖废水,运用三维荧光(3DEEM)和平行因子分析(PARAFAC)模型研究废水中可溶性有机物(DOM)组成及其荧光特性。结果表明,成林和吴杨高猪场废水中化学需氧量(COD)、全氮(TN)、氨氮(NH+4)以及可溶性有机碳(DOC)浓度均显著高于万谷和正邦猪场。通过3DEEM和PARAFAC建模发现,猪场废水中可溶性有机物(DOM)主要有三个组分,其中包括两个类蛋白质组分(C1,C2)和一个类腐殖质组分(C3)。线性拟合结果表明,C1分别与C2,C3组分荧光强度间呈极显著正相关,表明不同组分间可能具有相同的物质来源或变化趋势。与养分浓度变化趋势一致,成林和吴杨高猪场DOM组分的荧光强度显著高于万谷和正邦。此外,C1和C2组分对猪场废水中DOM总的贡献率依次为成林(89.7%),吴杨高(87.9%),万谷(77.5%)和正邦(72.9%),而C3所占比例分别为成林(10.3%),吴杨高(12.1%),万谷(22.5%)和正邦(27.1%)。可见,废水中类蛋白质组分比例明显高于类腐殖质组分。与此同时,荧光指数(FI370)和腐殖化指数(humification index, HIX)的变化趋势,整体表现为正邦和万谷猪场显著高于成林和吴杨高猪场。Pearson相关性分析表明,不同的荧光指数受环境指标的影响存在一定差异,COD与DOC浓度分别与DOM组分荧光强度间呈极显著相关性。综上,不同的规模化猪场废水中养分水平在一定程度上影响着DOM组成和荧光特性的形成。 相似文献
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核糖核酸(RNA)在细胞中并非单独存在,从它们产生到被降解的过程中与大量蛋白质发生相互作用,RNA结合蛋白(RNA-binding proteins, RBPs)能与RNA结合形成RNA-蛋白质复合物(RP复合物),并以这种复合物的形式发挥生理功能。RNAs或RBPs任一组分的异常与缺失都会影响RP复合物的正常生理功能,从而导致疾病的发生,如代谢异常、肌肉萎缩症、自身免疫性疾病和癌症。因此,定性定量分析RBPs及其在正常细胞和肿瘤细胞中与RNAs靶标之间的复杂相互作用网络有助于挖掘RP复合物在肿瘤发生发展中的作用,开发肿瘤生物标志物和新的治疗方式。要深入研究和理解RNAs与RBPs的相互作用网络,须依赖组学技术对RP复合物进行大规模鉴定。而作为在组学层面系统性解析RP复合物组成、含量和功能的第一步,大规模富集RP复合物极具挑战性。为了解决这一难题,研究者们发展了各种富集鉴定策略。该文针对RP复合物富集策略的最新进展进行了综述,包括紫外光交联和免疫沉淀(crosslinking and immunoprecipitation, CLIP)及其衍生技术、基于“点击化学”的富集策略和基于相分离的富集策略,比较分析了它们的技术原理、优缺点,以方便研究者们选择合适的策略来解决感兴趣的生物学问题。该文最后总结了当前的RP复合物富集方法仍然存在富集效率低和操作繁琐等亟需解决的技术挑战,为富集策略的发展提供了研究方向。 相似文献
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以蝴蝶兰的花梗、幼叶、茎尖和根尖为外植体,对影响原球茎发生、增殖、分化、炼苗和规模化栽培等外部因子进行了系统研究.试验结果表明:幼叶与茎尖是蝴蝶兰原球茎诱导的较佳外植体;1/2 MS+3 mg/L 6 BA+10%椰子汁+3%蔗糖是蝴蝶兰原球茎增殖的理想培养基;1/2 MS+0.1mg/L NAA+2%蔗糖+15%椰子汁是原球茎分化的适宜培养基;活性炭可促进生根壮苗. 相似文献
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石墨烯晶圆是引领未来的战略材料,在集成电路、微机电系统和传感器等领域具有广阔的应用前景。实现石墨烯晶圆广泛应用的前提是高品质材料的规模化制备。可控性高、工艺兼容性强、成本低的化学气相沉积(chemical vapor deposition,CVD)法,是高品质石墨烯晶圆规模化制备的首选方法。本文将综述石墨烯晶圆的CVD制备进展:首先探讨石墨烯晶圆的制备需求,从实用牵引和应用场景出发,提出石墨烯晶圆的制备品质等级;随后重点介绍石墨烯的晶圆级制备方法和石墨烯晶圆材料的规模化制备技术;最后,对石墨烯晶圆可行的制备路线进行总结,并展望未来可能的发展方向。 相似文献
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定量蛋白质组学分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
精确测量多个不同生理或病理条件下生物样本中蛋白质表达量的变化是定量蛋白质组学(quantitative proteomics)研究的重要内容。与传统的蛋白质定量方法(见表1)相比,组学规模的蛋白质定量可以实现在一次实验中对成百上千个蛋白质的定量测定和比较分析,为规模化发现和验证疾病诊断的生物标志物以及发展新的药物靶标提供了重要手段。 相似文献
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