河南奶山羊及其杂种羊泌乳早期乳成分动态变化

对河南奶山羊及其杂种羊泌乳早期初乳及常乳主要常规成分进行分析。结果表明:奶山羊和杂种羊乳中干物质含量分别在泌乳的第1天和第2天最高,分别达24.14g/100g和26.17g/100g,高峰后随着泌乳期的延长总体上呈下降趋势;乳糖含量在两组羊乳中随着泌乳期的延长总体上均呈上升趋势;乳脂率均在泌乳第5天和第4天时最高,分别达6.32g/100g和5.38g/100g,随着泌乳期的延长呈下降趋势。奶山羊前5d含量所泌初乳中,乳蛋白含量逐渐升高,常乳中乳蛋白含量基本稳定,杂种羊乳蛋白含量在初乳期随着泌乳期的延长呈下降趋势,常乳中含量基本稳定。乳中的灰分含量随着泌乳期的延长总体呈下降趋势,到常乳期有波动。乳中钙含量在实验期趋于稳定,磷含量在初乳期随泌乳期延长而稍有增加,常乳期平稳下降。河南奶山羊及其杂种羊乳中主要成分随着泌乳时间的变化而变化,各主要成分含量的变化与饲养管理条件和羊只营养状况等因素存在密切关系。     

基于GRNN人工神经网络的寡核苷酸解链温度预测

解链温度预测在引物和探针设计中具有重要的作用,本研究以384条寡核苷酸的解链温度数据为材料,随机分为训练集(279条)和测试集(69条)样本,利用训练集样本对建立的GRNN人工神经网络进行训练;再利用训练好的人工神经网络对测试集样本的解链温度进行预测,发现本研究所建立的GRNN人工神经网络的平均预测误差为2.44±0.98℃,最大误差为5.77℃,说明本研究建立的GRNN人工神经网络具有较好的预测性能,完全可以用于寡核苷酸解链温度的预测.同时比较了CRNN人工神经网络与目前常用的3种邻近法在预测寡核苷酸解链温度上的差异,发现Breslauer(1986)建立的预测方法误差较大,其平均误差为6.81±3.90℃,Santalucia(1996)建立的预测方法次之,平均误差为2.41±1.96℃,Sugimoto(1996)建立的预测方法最准确,其平均误差为1.57±0.96℃,分析了各种预测方法产生误差的原因,为今后开发新的寡核苷酸解链温度预测工具提供了新的思路和方法.     

燕子山矿综放工作面停采支护工艺优化

大同矿区很多矿井综放工作面采用“双层金属网+锚索钢梁”的停采工艺，工序繁琐、支护工作量大，且撤架时顶板易出现网包甚至局部欻煤等现象，导致工作面无法按期封闭。为大幅缩短工作面停采时间，晋能控股煤业集团燕子山矿首次采用聚酯纤维网的停采工艺，通过精心组织，停采工期缩短了54%，费用缩减了29%，并在四架掩护支架辅助管控下，撤退工期缩短了25%，为工作面的封闭争取了充足的时间。