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目的通过掺入饲料的方式连续给予SD大鼠转cry2A~*基因大米T2A-1 52周,为其食用安全性提供基础毒理学数据。方法 144只无特定病原体(SPF级)SD大鼠按体质量随机分为三个组,每组雌雄各半。根据大米营养成分测定结果,将T2A-1大米及其亲本明恢63大米均按最大比例掺入饲料中,成长期和维持期分别为60.75%、66.75%,同时设置AIN-93配方饲料组作为营养对照。连续喂饲52周;试验期间观察并记录一般状况、体质量、摄食量等,并开展血液、血生化、尿液常规检测;试验结束时处死动物进行病理学检查等。结果转基因和亲本大米的主要营养成分含量相近。52周试验周期中,各组大鼠一般状况均良好,死亡率和肿瘤发生率组间差异无统计学意义(P0.05)。与非转基因组比较,转基因组大鼠体质量、进食量、食物利用率差异无统计学意义(P0.05);血液、血生化、尿液检测未发现有毒理学意义的改变;各组组织病理学检查均未发现有意义的病理学改变。结论在本试验条件下,转cry2A~*基因大米连续喂饲SD大鼠52周,未发现其对实验动物产生不良的影响。 相似文献
23.
为提高多功能雷达(Multi-Function Radar,MFR)波形单元的识别准确率和鲁棒性,提出一种栈式降噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoders,SDAE)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的波形单元识别方法.首先摒弃传统依赖脉冲序列分析技术对MFR信号进行处理的方法,通过分析波形单元结构并借助参数间的联合变化特征,提出一种MFR波形单元分段识别模型,将传统对脉冲序列的识别转化为对MFR波形单元的识别;然后在该模型的基础上引入SDAE,对训练样本数据、SDAE隐含层神经元节点进行加噪处理,并利用这些加噪后的样本数据训练优化SDAE网络模型,提取出样本数据的深层稳健特征;最后引入SVM算法,借助SDAE挖掘出的样本深层特征,实现SVM模型的优化,得到最终的波形单元识别模型(SDAE-SVM).仿真实验表明:提出的波形单元识别方法在相同样本数目和测试误差的条件下,与SVM算法相比,能够取得较高的识别准确率,具备更优越的识别效果.证实MFR波形单元识别模型是有效的,且通过SDAE网络的引入,使得SDAE-SVM方法能够自主地挖掘原始信号的深层特征,提高波形单元识别的鲁棒性和准确率. 相似文献
24.
25.
以2014年武汉市大气污染源排放清单为基准,结合《武汉市城市空气质量达标规划(2013—2027年)》研究工作,预测了其实施后在控制"两高"行业新增产能、污染源综合治理、淘汰落后产能、控制机动车保有量等方面对武汉市SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的减排量.利用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS),模拟分析了《达标规划》大气污染治理重点工程实施的空气质量改善效果.结果表明:《达标规划》实施后,2020年武汉市SO2、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)排放量将分别比2014年削减22%~66%、6%~37%、14%~40%和17%~46%;武汉市空气质量有所改善,但NO_2和颗粒物年均浓度仍不能达到环境空气质量二级标准. 相似文献
26.
利用粉煤灰作为吸附剂,分别对生化处理前焦化废水和生化处理后焦化废水进行了吸附处理,并将处理效果进行了对比,考察了pH值,药剂投加量,吸附时间,吸附温度等因素对处理效果的影响,得出最佳处理条件为:废水pH值为5左右时,每100 mL废水中加入6 g粉煤灰,吸附时间为40 min,处理后焦化废水的COD和色度可达污水综合排放标准(GB8978—96)中二级排放标准。对吸附处理后的焦化废水利用Fenton试剂进一步氧化处理,每升废水中投加1.40 g FeSO_4,1 mL质量分数为30%双氧水,氧化30 min后,废水中COD、色度以及含油量均达到污水综合排放标准(GB8978—96)中一级排放标准,并且此种处理方法比单独用Fenton氧化法处理,每升废水可节约3 mL双氧水和4.2 g FeSO_4,大大减少了药剂使用量,减少了废水处理的成本。 相似文献
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