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目的研究毕赤酵母X-33野生型菌株(wX-33)和X-33α-1,6甘露糖基转移酶(Och1p)突变株(och1 mX-33)的生理特性,为och1mX-33株进一步糖基化的研究奠定基础。方法绘制wX-33和och1 mX-33菌株的生长曲线,进行温度敏感性及刚果红敏感性试验,美蓝染色观察其形态变化,并检测细胞的存活率。结果与wX-33株比较,och1 mX-33株生长缓慢,生物量减少;对温度、刚果红敏感性增强;存在细胞壁分裂缺陷;在不适温度下,细胞存活率降低。结论糖基化突变可影响毕赤酵母X-33对温度、刚果红的敏感性,使其细胞壁层甘露糖含量降低,并可使och1 mX-33株的生理特性发生很大变化。 相似文献
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采用顶空-固相微萃取-气相色谱质谱联用(HS-SPME-GC/MS)法分析了春黄菊提取物中主要挥发性成分,并通过香气活力值鉴定了春黄菊提取物中的主要挥发性香气成分。结果表明,春黄菊提取物中的主要挥发性成分是醇类(35.313%)和酯类(22.658%),其中,花椒素(15.068%)、7-甲氧基香豆素(13.617%)和4,5,9,10-脱氢异长烯烃(10.228%)等成分含量较高;春黄菊提取物中的主要挥发性香气成分为大马酮、香兰素、苯乙酸、香豆素、乙酸、癸酸乙酯、威士忌内酯、肉桂酸乙酯、异丁酸甲酯、愈创木酚、苯乙醛、己酸、亚麻酸。 相似文献
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基于 EMD 和 Prony 算法的同步电机参数辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
Prony 算法是一种线性系统时域模态参数识别方法,对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高.鉴于此,将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与Prony 算法相结合的方法应用到同步电机参数辨识中.利用EMD 的分解能力,对采集到的同步电机三相突然短路电流进行时空滤波和平稳化处理,除去高频噪声 IMF 分量,然后用 Prony 准确辨识出同步电机的瞬态和超瞬态参数.仿真试验结果表明该方法具有精度高、抗噪性强等特点. 相似文献
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基于四阶混合平均累计量的矩阵束算法在低频振荡在线辨识中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
广域测量系统(wide area monitoring system,WAMS)的发展为电力系统低频振荡在线辨识奠定了基础。WAMS采集的信号含有高斯白噪声,经低通滤波处理后会产生高斯色噪声,因此会对模式识别的准确性产生不利影响。针对这一问题,提出以实测信号的四阶混合平均累计量(fourth-order mixed mean cumulant,FOMMC)的对角切片来代替实测信号,并结合矩阵束(matrix pencil,MP)算法对振荡模式进行识别的方法。仿真结果表明,FOMMC-MP算法能够有效从色噪声环境中辨识出系统主导模态。 相似文献
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