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1.
灌区节水改造对塔里木河流域治理的作用 总被引:3,自引:0,他引:3
在对塔里木河“四源一干”及流域大型灌区存在主要问题分析的基础上,探讨了大型灌区建戌节水改造,对工业及城镇生活需水增长、灌溉及周边生态环境用水、流域综合治理和社会经济可持续发展的作用,深入阐明大型灌区续建配套与节水改造对区域水资源合理配置生态及环境发展的重大意义。 相似文献
2.
3.
Ignacy Misztal Ignacio Aguilar Daniela Lourenco Li Ma Juan Pedro Steibel Miguel Toro 《Journal of animal science》2021,99(6)
Genomic selection (GS) is now practiced successfully across many species. However, many questions remain, such as long-term effects, estimations of genomic parameters, robustness of genome-wide association study (GWAS) with small and large datasets, and stability of genomic predictions. This study summarizes presentations from the authors at the 2020 American Society of Animal Science (ASAS) symposium. The focus of many studies until now is on linkage disequilibrium between two loci. Ignoring higher-level equilibrium may lead to phantom dominance and epistasis. The Bulmer effect leads to a reduction of the additive variance; however, the selection for increased recombination rate can release anew genetic variance. With genomic information, estimates of genetic parameters may be biased by genomic preselection, but costs of estimation can increase drastically due to the dense form of the genomic information. To make the computation of estimates feasible, genotypes could be retained only for the most important animals, and methods of estimation should use algorithms that can recognize dense blocks in sparse matrices. GWASs using small genomic datasets frequently find many marker-trait associations, whereas studies using much bigger datasets find only a few. Most of the current tools use very simple models for GWAS, possibly causing artifacts. These models are adequate for large datasets where pseudo-phenotypes such as deregressed proofs indirectly account for important effects for traits of interest. Artifacts arising in GWAS with small datasets can be minimized by using data from all animals (whether genotyped or not), realistic models, and methods that account for population structure. Recent developments permit the computation of P-values from genomic best linear unbiased prediction (GBLUP), where models can be arbitrarily complex but restricted to genotyped animals only, and single-step GBLUP that also uses phenotypes from ungenotyped animals. Stability was an important part of nongenomic evaluations, where genetic predictions were stable in the absence of new data even with low prediction accuracies. Unfortunately, genomic evaluations for such animals change because all animals with genotypes are connected. A top-ranked animal can easily drop in the next evaluation, causing a crisis of confidence in genomic evaluations. While correlations between consecutive genomic evaluations are high, outliers can have differences as high as 1 SD. A solution to fluctuating genomic evaluations is to base selection decisions on groups of animals. Although many issues in GS have been solved, many new issues that require additional research continue to surface. 相似文献
4.
探讨不同年龄组家兔胃肠道各段CD8+T细胞的分布特征,为进一步研究CD8+T细胞的作用奠定形态学基础。采用免疫组织化学技术对不同年龄组(幼年组、青年组、老年组)家兔胃肠道内CD8+T细胞进行染色、观察及统计分析。结果显示,家兔的CD8+T细胞多呈圆形、椭圆形或呈不规则形。在不同年龄组家兔,胃肠不同部位的分布有如下特点:家兔的CD8+T细胞主要分布于胃肠道的固有层中;青年组CD8+T细胞的分布数量显著高于幼年组和老年组;各肠段之间CD8+T细胞分布的数量差异不显著,但其分布的总量按照小肠、大肠、胃的顺序依次降低。研究结果显示,CD8+T细胞在家兔小肠的分布最多,并且其数量随着年龄的增长呈现先上升后下降的趋势,青年家兔胃肠的分布最为丰富。 相似文献
5.
6.
建立大体积进样,离子色谱法(IC)测定饮用水中不同数量级F-,BrO3-,Cl-,Br-,NO2-,NO3-,SO4-等7种无机阴离子的新方法。采用离子色谱碳酸盐等度淋洗系统,高容量色谱分析柱AS-23,DS5电导检测器,500μL定量环直接进样分析饮用水中7种无机阴离子的保留时间等,并通过峰面积法定量各种阴离子含量。该法各离子线性相关性好(R>0.999 0),精密度高(RSD<3.6%),准确度好(平均回收率96.5%~102.4%),检出限低(3.56~6.74μg/L,以500μL进样量计算)。可同时测定饮用水中不同数量级浓度的7种无机阴离子,检出限低,操作简便,快速准确,不仅能够满足水质监测要求,而且大幅提高检测效率。 相似文献
7.
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9.
应用透射电镜技术,对15只正常中华鳖小肠和大肠黏膜上皮细胞的超微结构进行了研究。结果表明,中华鳖小肠黏膜上皮为单层柱状上皮,以高柱状吸收细胞为主,具有发达的微绒毛、线粒体、粗面内质网和膜包小囊泡,其结构的发达程度已接近高等哺乳动物和鸟类。吸收细胞之间可见少量低电子密度的亮细胞,其种类需进一步确定。杯状细胞明显可见,胞质内含大量黏液性颗粒,细胞游离面形成明显的微绒毛。内分泌细胞很少。大肠黏膜上皮细胞排列松散,全部由上下粗细不均的柱状细胞组成。大肠上皮内未见专门的杯状细胞,但上皮细胞顶部胞质内含大量黏液颗粒,细胞器分布于黏液颗粒团之下的胞质中。细胞间隙宽大明显,有利于黏膜免疫细胞出入上皮。小肠和大肠均未见腺体分布。 相似文献
10.
Fisher大间距线性分类器 总被引:1,自引:0,他引:1
作为一种著名的特征抽取方法,Fisher线性鉴别分析的基本思想是选择使得Fisher准则函数达到最大值的向量(称为最优鉴别向量)作为最优投影方向,以便使得高维输入空间中的模式样本在该向量投影后,在类间散度达到最大的同时,类内散度最小。大间距线性分类器是寻找一个最优投影矢量(最优分隔超平面的法向量),它可使得投影后的两类样本之间的分类间距(Margin)最大。为了获得更佳的识别效果,结合Fisher线性鉴别分析和大间距分类器的优点,提出了一种新的线性投影分类算法——Fisher大间距线性分类器。该分类器的主要思想就是寻找最优投影矢量wbest(最优超平面的法向量),使得高维输入空间中的样本模式在wbest上投影后,在使类间间距达到最大的同时,使类内离散度尽可能地小。并从理论上讨论了与其他线性分类器的联系。在ORL人脸库和FERET人脸数据库上的实验结果表明,该线性投影分类算法的识别率优于其他分类器。 相似文献