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121.
中国沿海亚历山大藻(Alexandrium)核糖体rDNA部分序列分析及该藻属分子系统进化研究 总被引:4,自引:1,他引:4
分析了几株自南海及东海分离的亚历山大藻的rDNA部分序列信息,其中包括核糖体大亚基(LSU)rDNA的5′端D1-D2区序列,以及5.8SrDNA和ITS区序列;同时也对实验室保种的部分来自其它国家和地区的亚历山大藻相关序列进行了测序和分析,并以此作为序列分析中的参考。采用ClustalX及MEGA2软件对所得到的序列信息进行了综合分析与对比。结果表明,分离自南海的塔玛亚历山大藻(Alexandriumtamarense)和分离自东海的链状亚历山大藻(A.catenella),即便是在ITS区和LSUrDNA等高变区,其序列信息也完全一致。与基因库中搜索到的其它亚历山大藻rDNA序列信息相比较,中国沿海的塔玛/链状亚历山大藻序列更接近于塔玛复合种的“亚洲温带”基因型。对于分离自南海的另外两株未定种的亚历山大藻,通过对比序列信息,发现它们与相关亚历山大藻(A.affine)非常接近。分离于我国台湾地区的微小亚历山大藻(A.minutum)在序列上与分离自新西兰的藻株相似,而与分离自欧洲的微小亚历山大藻藻株相差较大。中国沿海亚历山大藻rDNA序列信息的获得为针对有毒藻种设计特异性核酸探针,发展灵敏快速的生物检测技术奠定了基础。 相似文献
122.
1 .IntroductionNowadays tremendous efforts have been devotedtothe analysis of randomseismic responses .Forexample ,American PetroleumInstitute (API) has declared that the analysis of randomseismic re-sponsesis a useful tool for safety inspection. Owing to the complexity of platformand randomness ofload,it is difficult to carry out the randomresponse analysis of a jacket platform. The conventionalrandomvibration methods ,such as square root of the sumof squares (SRSS) and complete quadratic… 相似文献
123.
离子色谱分析在黄土和粉尘研究中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
黄土中存在着大量的碱金属及碱土金属,以往的测试方法多为原子吸收和ICP—MS,离子色谱法在测试黄土样品的碱金属和碱土金属元素含量中应用不多。将黄土地质标准样品进行消解后用离子色谱进行测试,测试效果良好,重复测试的相对标准偏差小于5%,与推荐值的相对误差小于5%,准确度和精密度符舍相关的质量控制要求。本实验方法测试的离子含量都在仪器响应呈线性的最佳测试范围之内,标准曲线经回归后相关系数均达到0.9999。黄土样品的分析结果与粉尘气溶胶样品的离子分析结果对比表明,此方法对于探讨粉尘起源以及沙尘暴天气的研究具有重要意义。 相似文献
124.
油田水动力系统与油气藏的形成 总被引:6,自引:0,他引:6
油田水中存在“沉积承压水”和“地表渗入水”两个相对独立而又相互作用的水动力系统,前者由上覆地层重量所引起的地静压力以及地静压力等引起的异常孔隙流体压力所形成,具有内循环承压式水交替特征,后者为大气降水和地表水向储集层的渗入而形成,以外循环渗入或水交替为特征。这两大系统(尤其是前者)的作用在很大程度上控制了含油气盆地中油气的运移、聚集和保存,油气聚集区主要位于水文地质带中的交管阻滞一停滞带内,沉积交替强度的低值区是油气富集区,沉积水的离心流使凹陷中的油气围绕凹陷中心呈带状分布。 相似文献
125.
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127.
128.
129.
福建深沪湾潮间带全新世有孔虫及其环境意义 总被引:2,自引:1,他引:2
本文对深沪湾西部潮间带表层沉积物和两个钻孔岩芯共30个样品的有孔虫组成进行了定性和定量分析。结果表明,表层沉积物中有孔虫群分布规律明显,随着离岸向海越远,水深越大,有孔虫娄量从1倍数上升到5位数,种数为9-69种,多变度V31-44,复合分异度H(s)3.25-3.25。从钻孔岩芯中的全新世有孔虫群特征可看出,中全新世以来海面升降和海洋环境可分为2个阶段:(1)海水初到钻孔位置,有孔虫数量和种数较少,分异度不高,海相性程度较低。(2)后期(埋深1.8m和2.0m以浅),海面有所升高,变为潮间带(高潮位→中潮位→低潮位)环境。 相似文献
130.
基于EMD与神经网络的机械故障诊断技术 总被引:2,自引:0,他引:2
经验模式分解 (EMD)是分析非线性、非平稳信号的有力工具 ,它将信号分解为突出了原信号的不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数 (IMF)分量。本文通过将各 IMF分量输入到 BP网络中进行训练学习和故障诊断 ,比直接输入原信号可以提高 BP网络对故障诊断的准确率 ,而且减少了训练时间。 相似文献