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1.
中国考古出土的蚕业实物及蚕的艺术形象比较丰富,蚕的艺术形象如蚕纹、陶蚕蛹、牙雕蚕、玉石蚕、铜蚕、金蚕等,可统称为"蚕的模拟形态"。对蚕的模拟形态的功用,已有的诸多解释都有待完善。研究表明,蚕的模拟形态或艺术形象表达的功用或为饰品,或为装饰图案,或有待进一步考究。但无论哪种功用,用"蚕"这一形象都蕴含了特有的用意。通过对中国古代生命观的考察,文章认为蚕的艺术形象折射出相应的中国古代哲学生命观,即中国古人追求的死而复生、生生不息、羽化成仙、长乐无极等观念。 相似文献
2.
生物胺是存在于发酵食品中的一类有机物,过量摄入会危害人体健康。多铜氧化酶中的某些酶具有降解多种生物胺的活性,在减控发酵食品中的氨(胺)类危害物方面具有良好的应用前景。研究多铜氧化酶的分泌表达,对酶的特性改造和工业化生产与应用具有重要意义。本研究通过在解淀粉芽孢杆菌来源的多铜氧化酶N端融合信号肽PhoA实现了多铜氧化酶在大肠杆菌中的分泌表达,胞外酶活为69.8 U/L。通过优化诱导条件和酶的分泌确定了多铜氧化酶最优发酵条件为诱导温度25℃、IPTG浓度0.05 mmol/L、诱导时菌体OD600=1.0、诱导6 h后添加150 mmol/L甘氨酸;发酵40 h时胞外多铜氧化酶酶活达到238.1 U/L,是优化前的3.4倍。 相似文献
3.
现有文献针对计及转子变流器(RSC)控制的双馈感应风电机组(DFIG)定子短路电流解析表达,将定子磁链当作一阶直流衰减分量或忽略功率外环控制。基于DFIG电压、磁链和RSC控制方程,得到定子电流关于定子电压和定子功率的传递函数,提出定子电流的精确解析表达式。基于RSC内、外环PI参数关系,推导直流分量衰减时间常数和角频率关于PI参数的表达式。分析了RSC内外环PI参数对定子电流直流衰减分量的影响。仿真结果验证了解析表达式的准确性,为PI参数选取和保护装置测量、整定提供依据。 相似文献
4.
为了使用低自由度水平的执行器构建引起用户特定情绪感受的表达性模式,提出智能终端产品的最简情感表达方法,首先在统一的效价-唤醒度情感模型下对灯光、音乐、运动和振动4种低自由度执行器的情感表达能力进行分析;然后通过实验得出各执行器在不同的参数条件下可以表达的情感范围,以及执行器自由度水平的取值与用户所感受到的情感愉悦度、唤醒度的相关关系.在实验结果的基础上,设计与开发了一款最简情感表达设计辅助工具,用于辅助设计师在智能终端产品的设计研发过程中对产品的情感表达能力进行快速原型搭建. 相似文献
5.
根据基因组序列信息,利用cDNA末端快速扩增技术(rapid-amplification of cDNA ends,RACE)得到了红色红曲菌中组蛋白去乙酰化酶mrsir2基因的完整cDNA序列,其编码序列(coding sequence,CDS)为1539 bp,编码512个氨基酸,含有一个SIR2蛋白保守结构域。根据大肠杆菌的密码子的偏好性对mrsir2序列进行优化,优化后的序列与p ET-28b载体连接后转入宿主菌E.coli BL21中进行IPTG诱导表达,并优化表达条件。实验结果表明:在16℃条件下用终浓度为0.25 mM的IPTG诱导培养16 h后,目的蛋白Mr Sir2可溶性表达效果良好。Ni2+柱亲和层析纯化后的Mr Sir2重组蛋白在SDS-PAGE上显示为一条约75 ku大小的条带,蛋白定量浓度达1.97 mg/mL,经Western blot鉴定为目的蛋白,测定酶活为78.5(OD/min/mg),780μM的二氢香豆素(dihydrocoumarin,DHC)对Mr Sir2蛋白的酶活抑制率为47%。Mr Sir2蛋白的可溶性表达为全面了解其酶学特征提供了材料,也为体外分析蛋白相互作用奠定了基础。 相似文献
6.
7.
8.
9.
《食品与发酵工业》2019,(23):21-28
玉米皮是玉米淀粉加工的副产物,玉米皮纤维降解酶的开发对提高玉米皮的利用价值有重要意义。通过测定玉米皮纤维为唯一碳源发酵培养裂褶菌的转录组,共获得23 656个Unigene,平均GC含量为0. 589 7。序列分析显示共有5个木聚糖酶基因,分别属于糖苷水解酶第10家族和第11家族;有6个α-L-阿拉伯呋喃糖苷酶基因,分别属于糖苷水解酶第43、51和62家族。克隆了糖苷水解酶62家族蛋白基因Sabf32,该蛋白编码序列全长975 bp,N端有21个氨基酸的信号肽序列;完成了Sabf32在毕赤酵母中的表达,并验证了Sabf32的α-L-阿拉伯呋喃糖苷酶催化活性,其最适温度为40℃,最适pH为4. 0,在pH 3. 5~5. 5和40℃下较稳定; Sabf32比酶活力为16. 18 U/mg,K_m和V_(max)分别为(3. 98±0. 32) mmol/L和(2. 59±0. 09)μmol/(min·mg)。 相似文献
10.
数据表达方法和文本分类的效果密切相关。文本分类中常用的数据表达方法主要包括基于词典的共现频率方法、基于隐性语义空间(LSA/SVD)的方法、基于神经网络语言模型的方法。该文提出一种利用单词的统计特征创建文本分类中特征空间的表达方法。该方法利用单词的7种常见的统计特征,通过相关性分析选取相对独立的统计特征创建特征空间。该方法能够有效降低文本向量空间的维度,同时降低了语义空间内的计算复杂度。情感分类实验的结果表明,与现有的单词的数据表达方法相比,该方法能够显著提高分类算法的准确率和召回率。 相似文献