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1.
本文旨在探讨泡菜中益生菌对患有非酒精性脂肪肝病(Nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)的小鼠肠道菌群稳态和脂质水平的影响。采用蛋氨酸-胆碱缺乏饲料喂食C57BL/6J小鼠,构建NAFLD疾病小鼠模型。以市售泡菜为原料,对其中的益生菌进行分离并鉴定后,进一步增菌培养得到107 CFU/mL的菌液。将肝脂变模型小鼠分为自然恢复组和实验组,分别灌胃PBS和菌液,对照组灌胃PBS,每2周采集一次小鼠的粪便,检测菌群的多样性。结果表明:通过16S rDNA分子生物学特征鉴定从泡菜中分离得到的菌株为植物乳杆菌。肝脂变小鼠经灌胃菌液实验后,可显著提高(P<0.05)粪便中双歧杆菌和乳酸杆菌的含量,降低肠球菌、肠杆菌和脆弱拟杆菌的数量;HE染色发现实验组中脂肪粒径和肝脂含量较自然恢复组降低;血液检测表明实验组中谷草转氨酶、谷丙转氨酶和碱性磷酸酶的含量显著低于(P<0.05)自然恢复组;血清中甘油三酯和总胆固醇含量高于自然恢复组。结论:泡菜中分离的益生菌可显著改善NAFLD小鼠肠道菌群紊乱及异常肝脂水平状态。 相似文献
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为揭示采用不同水溶性聚合物制备的绒囊流体性能特征,制备出具有优良耐酸性的高性能绒囊工作液。分别采用羟乙基纤维素(HEC)、羧甲基纤维素(CMC)、羟乙基淀粉(HES)、羧甲基淀粉(CMS)与非离子型表面活性剂制备了一系列绒囊流体,并研究所得绒囊流体的流变性能,考察了氯化钠、盐酸和温度对绒囊流体性能的影响。通过六速旋转黏度计测定绒囊流体流变性能可知,采用不同水溶性聚合物制备的绒囊流体的几种性能有明显差异。不同水溶性聚合物制备的绒囊流体表观黏度大小顺序为HECCMCCMSHES,剪切稀释能力大小顺序为HESCMSHECCMC;不同水溶性聚合物制备的绒囊流体抗盐性能顺序为HECHESCMSCMC;不同绒囊流体相应耐酸性顺序为HECHESCMCCMS;采用旋转流变仪测定绒囊流体的黏度与温度的变化关系可知,不同绒囊流体的黏度与温度之间呈现各自特有的变化关系,绒囊流体耐温性能顺序为HECHESCMSCMC;对比来看,采用HEC可制备出具有优良耐温耐酸抗盐性能的绒囊流体。 相似文献
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该文以交直流混联电力系统的小干扰稳定性为研究对象,依次梳理了十几年来国内外在该方面的研究成果;从交直流混联系统间动态交互过程的角度,分别综述了含VSC-HVDC和VSC-MTDC混联电力系统小干扰稳定性的研究内容和方法,得出目前复杂交直流混联电力系统在小干扰稳定性研究中面临的主要挑战为:1)以阻抗法为代表的传统频域分析法能够清晰地阐明简单混联系统间的动态交互过程,揭示其稳定性的内在机理,但是难以在多输入多输出特性的复杂混联电力系统中得到应用;2)由于分析方法的缺失,复杂混联电力系统小干扰稳定性分析中动态交互过程对稳定性的影响机理暂不明确。基于此,指出未来的研究方向主要有:1)继续完善单输入单输出混联电力系统的机理分析体系,充实其小干扰稳定性的内在机理;2)提出适用于多输入多输出机理分析方法,揭示复杂混联电力系统的稳定性内在机理。 相似文献
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为保证根据实测应力-时间历程数据编制的应力谱最大程度反映载荷实际作用特性,提出了一种基于疲劳损伤的非等间隔应力谱编制方法。通过引入非等间隔自适应比值系数,根据损伤等效原则,建立应力谱分级数与疲劳损伤关系数学模型;考虑每个应力循环的属性特征,采用聚类分析对所有应力循环进行分类,结合支持向量机多分类进行判别,得到不同分级数下的准确率和预测图;综合考虑数学模型得到的损伤相对误差和支持向量机分类准确率,选取应力谱最佳分级数,编制了相应的非等间隔应力谱,并与目前常用的等间隔和非等间隔8级谱进行比较。分析结果表明:基于损伤等效原则,采用聚类分析和支持向量机进行应力谱分级,不仅考虑了所有应力循环的整体特征,很大程度保留了应力的局部信息和属性,且根据疲劳累积损伤理论得到的损伤与实际损伤结果差异明显降低,从而更能准确反映实测数据的应力特性和疲劳效应,可为其他实测载荷-时间历程数据进行非等间隔分级和载荷谱编制提供参考。 相似文献
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针对原始遍历式匹配模式算法的时间复杂度高以及给视频图像目标跟踪系统的计算能力带来极大考验的问题,提出一种基于提前终止判决的归一化互相关匹配算法(zero-mean normalized cross correlation based on early termination condition,ZNCC-ETC).在基于盒子滤波优化的遍历式ZNCC匹配算法(ZNCC based on Box-Filtering,ZNCC-BF)的基础上,发现ZNCC-BF算法在遍历匹配过程中存在着一个适当的阈值,一旦模板图与候选图的互相关累加值超过这个阈值,则后续任何计算即为冗余计算,而ZNCC-ETC则采用提前终止判决法实现图像的加速匹配跟踪,并通过对比实验进行验证与分析跟踪结果.分析结果表明:相对于标准ZNCC以及改进的ZNCC-BF,ZNCC-ETC算法能够在保证全局最大值收敛能力的前提下,进一步降低匹配过程中的计算量,实现加速匹配跟踪的目的. 相似文献