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171.
Ridgeia piscesae是唯一一种存在于东北太平洋Juan de Fuca Ridge热液区的管状蠕虫,我们成功通过RACE PCR获得Ridgeia piscesae TAK1(Rp TAK1)基因全长c DNA序列.为深入研究TAK1基因在管状蠕虫中的作用,本文通过显微注射获得Rp TAK1转基因果蝇,并在果蝇体内成功过表达Rp TAK1基因.我们发现由Rp TAK1编码的氨基酸序列具有一定保守性,可能暗示其功能上的保守性,同时也暗示TAK1蛋白在物种进化中的保守性.而过表达突变体果蝇的眼睛出现变异,包括眼睛变得粗糙、单眼排列不整齐及整体形状变小,可以看出Rp TAK1基因影响果蝇的机体发育,我们猜测在Rp TAK1基因在管状蠕虫的生长发育过程中也可能起到重要作用. 相似文献
172.
"雪球事件"以来,早期生命呈现多层次、大规模的加速演化,到寒武纪前夕,生命大爆发达到高潮;在生命剧烈演替的同时,地球环境标志也发生着响应,碳同位素剧烈漂移,并且与各个生命演化节点相对应。但是在划分最重要的地质界线,埃迪卡拉(震旦)系——寒武系界线及界线层型和点位("金钉子",GSSP)确立的问题上迄今仍存在着较大的分歧,以遗迹化石Treptichnus pedum作为该GSSP的标志化石,因其跨系、跨阶产出,生物延限长,因而在全球的生物地层划分对比中(特别在西伯利亚和中国华南地区)一直质疑声不断,而且以遗迹化石作为标志化石本身也具有一定的缺陷。中国华南地区两类古老的宏体化石——矿化管状的Cloudina和条带状的Shaanxilithes在全球范围内可以很好的对比,并且这两种实体化石的出现都对应着碳同位素的明显正漂移。本文通过研究华南震旦系顶部化石带的地层分布和地理分布,综合分析了其时空分布特点和系统演化意义,深入探讨了Cloudina和Shaanxilithes作为寒武系底界标志化石所具备的潜力,对埃迪卡拉(震旦)纪—寒武纪地层界线划分和层型选择提出了更为理想的标准。 相似文献
173.
受界面效应影响,毛细水在层状土中运移规律还难以用描述均质土中水分运移规律的Lucas-Washburn(LW)渗吸模型进行描述。基于此,本文设计了层状土室内模型试验,采用分布式的主动加热光纤法(简称AHFO)监测毛细水上升过程。根据AHFO测试结果,进一步对LW模型进行了修正,提出了适用于描述层状土中毛细水上升规律的ILW模型,并对ILW模型进行了试验验证。试验结果表明:(1)当毛细水湿润锋抵达“黏土(下部)-砂土(上部)”界面时,会产生“毛细屏障作用”,从而导致上部砂土中毛细水含水率急剧下降;(2)“毛细屏障作用”由砂土和黏土中的基质吸力不均衡造成,基质吸力大小由含水率决定;(3)当毛细水湿润锋抵达“砂土(下部)-黏土(上部)”界面时,在界面处出现“反毛细屏障作用”,从而导致上部黏土层中的含水率比相邻下部砂土层含水率更高;(4)虽然常见的LW模型可准确预测均质土中毛细水上升高度及速率,但受“毛细屏障作用”和“反毛细屏障作用”影响,LW模型在层状土中失效;(5)相比LW模型,ILW模型精度更高,能够更加准确地描述层状土中毛细水上升规律。 相似文献
174.
175.
176.
轻非水相流体(LNAPL)泄漏后会对土壤和地下水造成严重污染,为了准确探测出LNAPL泄漏范围,本文将GPR天线-目标极化的瞬时属性分析方法应用于轻非水相流体污染土壤探测的研究中。采用注入柴油的石英砂砂箱在实验室建立污染土壤模型,利用探地雷达对该污染土壤分别进行天线方位为0°、90°的测量。LNAPL土壤污染物形状、大小、结构并不规则,因此可以通过0°和90°方位天线测量来分析天线-目标极化特征,了解目标物的走向、形状等地下介质信息。通过对预处理后的包含天线-目标极化特征的信息进行瞬时属性分析,LNAPL污染范围可以被清晰地识别,提高了GPR探测能力。 相似文献
177.
在海外选区研究阶段,盆地勘探程度极低,资料贫乏,导致常规深水沉积分析工作很难开展。而陆坡形态与陆坡迁移轨迹富含丰富的地质信息,可借助二者的组合对深水沉积进行宏观分析。以二维地震资料为基础,应用陆坡形态-迁移轨迹组合法寻找大型富砂深水扇的有利发育区。A盆地发育上升型、平直型、下降型三种陆坡迁移轨迹类型,其中平直-下降型迁移轨迹对应的陆坡进积距离更大,更有利于发育大型深水扇沉积;同时A盆地发育上凸型、下凹型、直线型和坡坪型四种陆坡类型,上凸型与下凹型陆坡的坡度更缓,宽度更大,更有利于重力流的砂泥分异,从而形成富砂深水扇沉积。将同一时期的大型、富砂深水扇的有利分布区相叠合,重叠区域即为该时期大型富砂深水扇的有利发育区,主要位于盆地东部拐角带与盆地西部。同时应用组合法还可建立盆地漂移期的沉积演化模式,分析漂移期沉积演化历史。 相似文献
178.
基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引:8,自引:3,他引:5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
179.
芨岭铀矿是中国北方最典型的钠交代型铀矿床之一,文章通过对芨岭矿床ZKJ9-4钻孔深部所见含矿蚀变闪长岩、近矿蚀变闪长岩、远矿蚀变闪长岩、闪长岩原岩地球化学特征和组分迁移计算及矿体中心部位的淡粉红色方解石脉流体包裹体特征、均一温度、盐度和激光拉曼光谱研究,认为芨岭钠交代型铀矿床的成矿流体含有大量碳酸铀酰络合物[UO_2(CO_3)_2]~(2–)和[UO_2(CO_3)_2]~(4–)的同时还含有丰富的SiO_2、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Fe~(2+)、Mn~(2+)、∑REE、U、Th、Ga、Sr、Zr、Ba、Rb、Nb、Mo、Cd、Sn、Hf、Ti、Ta、CO_2、H_2S和CH_4等组分,成矿流体具有较强的还原性,并对MnO、K_2O、Cr和Co具有较强的交代溶蚀作用。成矿流体是起源于岩浆演化晚期的再平衡岩浆水,热液温度为(300±20)℃,盐度为2.99 wt%~4.57 wt%NaCl,密度为0.75~0.77 g/cm~3。流体沸腾是芨岭钠交代型铀矿成矿物质的早期卸载机制,晚期成矿流体中加入了大量的大气降水,流体混合作用进一步促进了成矿物质的卸载。 相似文献
180.
贵州泥堡金矿构造蚀变体(SBT)为产出于茅口组(P_2m)和龙潭组(P_3l)或峨眉山玄武岩(P_3β)之间沉积间断面-不整合界面附近的一套硅质蚀变岩石组合。采用光学显微镜及ICP-MS研究SBT样品岩相学及元素地球化学特征,结果显示,SBT矿石样品中主要矿物有石英、黄铁矿、褐铁矿、萤石、白云石和辉锑矿等,蚀变类型主要为黄铁矿化、白云石化和硅化,微观结构主要为砂状、岩屑-凝灰碎屑结构、交代结构等,构造主要有浸染状、块状、角砾状、条带状和脉状构造。SBT微量元素标准化曲线以Au、As、Sb、Hg、Te的强烈富集,Li、Sc、Cr的亏损和Cd、Ta的富集为特征。稀土元素CI球粒陨石标准化配分模式图表现为轻稀土富集的右倾型,LREE/HREE为6. 98~19. 91,"四分组"效应明显,重稀土分馏不明显,解释为受热液作用强烈; SBT微量元素标准化图及稀土元素配分曲线均表现出与围岩相似,表明继承了原岩的元素组成;δEu为0. 80~1. 84,显示Eu从明显负异常到明显的正异常;δCe为0. 72~1. 25,显示Ce从明显负异常到弱正异常,认为流体来源于深部或至少经历过对富含斜长石源区的水-岩反应,而不是含矿地层的改造热液。 相似文献