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翹嘴鱖、斑鱖及其雜交子一代的分子鑒定技術(shù)
該成果提供一種快速、準(zhǔn)確鑒別翹嘴鱖、斑鱖及其雜交子一代的分子標(biāo)記方法。在鱖類種質(zhì)鑒定和保護(hù)、遺傳育種和養(yǎng)殖生產(chǎn)中有極大的應(yīng)用價(jià)值。
分子鑒定方法包括以下步驟：基因組DNA的提取、DNA目的片段的擴(kuò)增、PCR產(chǎn)物的電泳及銀染色鑒定。方法中還包括一對(duì)特異微衛(wèi)星引物和標(biāo)準(zhǔn)圖譜。本發(fā)明的分子鑒定法能快速、有效地鑒別出翹嘴鱖、斑鱖及其雜交子一代，具有客觀、快速、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)的優(yōu)點(diǎn)。
該成果采用微衛(wèi)星標(biāo)記技術(shù)對(duì)翹嘴鱖、斑鱖及其雜交子一代進(jìn)行鑒別，其反應(yīng)穩(wěn)定，重復(fù)性好，具有廣泛的適用性，與傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)鑒定相比具有檢測(cè)準(zhǔn)確性高的優(yōu)點(diǎn)。本發(fā)明通過(guò)一個(gè)微衛(wèi)星位點(diǎn)、進(jìn)行一次PCR鑒別出翹嘴鱖、斑鱖及其雜交子一代，減少了檢測(cè)時(shí)間和降低了檢測(cè)成本。
該成果有較高的產(chǎn)業(yè)化前景，實(shí)際操作性強(qiáng)，簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確，價(jià)格適中。
成果完成時(shí)間：2017年2月
華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-01-12
GLI2基因作為豬初生重性狀相關(guān)的分子標(biāo)記及制備
該發(fā)明屬于豬的分子標(biāo)記輔助選擇技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種作為豬標(biāo)記輔助選擇的與初生重性狀相關(guān)的分子標(biāo)記GLI2的克隆及應(yīng)用。該分子標(biāo)記為豬GLI2基因第8外顯子區(qū)的一個(gè)G-A多態(tài)位點(diǎn)（導(dǎo)致NcoI-RFLP多態(tài)性），該多態(tài)性位點(diǎn)各基因型與大白豬初生重、白細(xì)胞數(shù)目、淋巴細(xì)胞比率和嗜堿性粒細(xì)胞比率呈顯著關(guān)聯(lián)(P<0.05)，且AG基因型個(gè)體的初生重顯著高于GG型個(gè)體（P=0.005）。
主要技術(shù)指標(biāo)：DNA的提取，PCR-RFLP
應(yīng)用范圍：大白豬
該分子標(biāo)記可用于大白豬初生重性狀的改良，直接提取血液DNA，實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行PCR-RFLP檢測(cè)公母豬基因型，通過(guò)選配，有望提高仔豬初生重。
轉(zhuǎn)化條件：豬場(chǎng)，PCR儀，電泳儀
成果完成時(shí)間：2017年6月
華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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用于生物氣凈化分離的新型分子篩的研發(fā)及制備
SAPO-34 分子篩由于其特殊的孔結(jié)構(gòu)和量子效應(yīng)，使其在選擇性吸附與分離、能源開(kāi)發(fā)、石油煉制等方面有著廣泛的應(yīng)用前景，尤其對(duì)于垃圾生成的生物氣中甲烷與二氧化碳的分離有著優(yōu)異的性能。南開(kāi)大學(xué)與有關(guān)單位形成產(chǎn)學(xué)研合作，共同開(kāi)發(fā) SAPO-34 分子篩的制備及在生物氣凈化分離中的重要應(yīng)用。目前已完成實(shí)驗(yàn)室第一階段研發(fā)及小規(guī)模中試生產(chǎn)，并實(shí)現(xiàn)部分銷售。本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)出一種在堿性條件下超聲波老化，程序升溫晶化法合成 SAPO-34 分子篩新方法。可以有效地將老化時(shí)間降低 3/4，大大縮短工期，提高分子篩性能，將陶瓷膜分離與噴霧干燥相結(jié)合進(jìn)行產(chǎn)品的干燥、成型，成功地解決SAPO-34 分子篩晶粒較小（納米級(jí)），分離困難等問(wèn)題。采用電解與離子交換膜結(jié)合法處理工業(yè)廢水技術(shù)，做到變廢為寶，排放零污染。
已與國(guó)際著名生物氣凈化分離設(shè)備供應(yīng)商 XEBEC 公司形成合作，在不斷的交流與完善中，制備的 SAPO-34 應(yīng)用于 XEBEC 研制的專利產(chǎn)品生物氣凈化處理器中，分離效果得到國(guó)外客戶的充分肯定。我們有信心將自主研發(fā)、生產(chǎn)的具有民族品牌的 SAPO-34 新型分子篩產(chǎn)品，切實(shí)應(yīng)用于“低碳經(jīng)濟(jì)”環(huán)節(jié)鏈中，充分利用廢物資源，變廢為寶。
南開(kāi)大學(xué)
2021-04-13
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一種扭簧驅(qū)動(dòng)的小衛(wèi)星星載可展開(kāi)平面結(jié)構(gòu)及其安裝方法
本發(fā)明涉及航天技術(shù)領(lǐng)域，旨在提供一種扭簧驅(qū)動(dòng)的小衛(wèi)星星載可展開(kāi)平面結(jié)構(gòu)及其安裝方法。該種扭簧驅(qū)動(dòng)的小衛(wèi)星星載可展開(kāi)平面結(jié)構(gòu)包括等邊三角形展開(kāi)單元，等邊三角形展開(kāi)單元包括薄壁桿件、節(jié)點(diǎn)、接頭、扭簧和銷軸，且相鄰的等邊三角形展開(kāi)單元之間利用不同的節(jié)點(diǎn)拼接；該安裝方法包括步驟：有效載荷的安裝，薄壁桿件與接頭的連接，薄壁桿件與六向節(jié)點(diǎn)、三向節(jié)點(diǎn)、四向節(jié)點(diǎn)以及中心節(jié)點(diǎn)的連接，雙向節(jié)點(diǎn)的安裝，導(dǎo)線的焊接，小衛(wèi)星星載可展開(kāi)平面結(jié)構(gòu)與小衛(wèi)星的連接，導(dǎo)線的連接。本發(fā)明的可展開(kāi)平面結(jié)構(gòu)利用自身關(guān)節(jié)處的扭簧驅(qū)動(dòng)展開(kāi)，可以快速?gòu)恼郫B狀態(tài)轉(zhuǎn)為展開(kāi)狀態(tài)，操作簡(jiǎn)單，展開(kāi)可靠性高。
浙江大學(xué)
2021-04-11
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基于小波分析和有限高斯混合模型EM方法的模擬電路故障診斷方法
近年來(lái)已經(jīng)建立了基于故障字典，模糊理論，專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術(shù)的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實(shí)際檢驗(yàn)中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過(guò)渡狀態(tài)，怎樣定義這個(gè)中間狀態(tài)以及其對(duì)電路有怎樣的影響，如何準(zhǔn)確描述這種影響，通過(guò)查閱文獻(xiàn)，到目前為止還沒(méi)有一種合理的方法能夠解決這個(gè)問(wèn)題。
遼寧大學(xué)
2021-04-11
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科研進(jìn)展 | 西湖大學(xué)李小波團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)巖藻黃素合成酶與合成機(jī)制
西湖大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院李小波團(tuán)隊(duì)在The Plant Cell在線發(fā)表了題為An unexpected hydratase synthesizes the green light-absorbing pigment fucoxanthin的最新研究論文，報(bào)道了"海洋雜色藻巖藻黃素(Fucoxanthin)生物合成途徑中末端酶，其催化了巖藻黃素中特征的酮基(keto)的產(chǎn)生"。
西湖大學(xué)
2023-05-04
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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波灰度圖的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波灰度圖的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，其包括以下步驟：(1)將振動(dòng)位移傳感器及振動(dòng)速度傳感器設(shè)置在旋轉(zhuǎn)機(jī)械上，利用所述振動(dòng)位移傳感器及所述振動(dòng)速度傳感器采集所述旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)；(2)對(duì)采集到的所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多尺度小波分解，以得到小波灰度圖；(3)按照預(yù)先訓(xùn)練過(guò)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入形式，對(duì)所述小波灰度圖進(jìn)行預(yù)處理；(4)將預(yù)處理后的所述小波灰度圖輸入到所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)接收到的所述小波灰度圖進(jìn)行分析診斷，以得到所述旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷結(jié)果。
華中科技大學(xué)
2021-04-13
大學(xué).jpg){kind=logo}
一種基于雙向門控時(shí)空融合與自適應(yīng)小波分解的刀具磨損分類方法
本發(fā)明提出一種基于雙向門控時(shí)空融合與自適應(yīng)小波分解的刀具磨損分類方法，包括：采集原始數(shù)據(jù)，劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)小波網(wǎng)絡(luò)，按奇偶索引對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解，得到近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)；進(jìn)行插值上采樣處理，保留原始尺寸，再對(duì)近似系數(shù)實(shí)例歸一化，將其作為振動(dòng)信號(hào)的頻域特征；構(gòu)建雙向門控時(shí)空特征融合器，通過(guò)多頭門控機(jī)制動(dòng)態(tài)更新水平和垂直隱藏狀態(tài)，捕捉輸入的長(zhǎng)期磨損趨勢(shì)和局部瞬態(tài)特征；將兩個(gè)模塊的輸出進(jìn)行拼接，得到綜合特征，進(jìn)而得到刀具磨損的分類結(jié)果；通過(guò)訓(xùn)練集和測(cè)試集驗(yàn)證模型性能，得到最終的刀具磨損分類模型。本發(fā)明能更有效地識(shí)別磨損狀態(tài)，為刀具維護(hù)提供有力支持。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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一種基于自適應(yīng)半軟閾值小波變換的多路徑誤差提取方法
本發(fā)明提出了一種基于自適應(yīng)半軟閾值小波變換的多路徑誤差提取方法，應(yīng)用于全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)中多路徑誤差的消除。首先利用衛(wèi)星觀測(cè)值得到雙差偽距的殘差值，作為待處理信號(hào)；利用小波變換對(duì)待處理信號(hào)進(jìn)行多尺度分析，從中提取出待處理的多路徑信號(hào)；然后使用FIR濾波器對(duì)待處理的多路徑信號(hào)進(jìn)行過(guò)濾，得到最終的多路徑誤差信號(hào)。其中，小波變換中的閾值函數(shù)采用自定義的半軟閾值函數(shù)，并且采用自適應(yīng)法搜索閾值點(diǎn)。本發(fā)明方法計(jì)算量小，計(jì)算速度快，可實(shí)施性強(qiáng)。還可根據(jù)不同實(shí)驗(yàn)環(huán)境自適應(yīng)調(diào)節(jié)，以達(dá)到最好的抑制多路徑誤差的效果。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種基于小波變換與混合注意力機(jī)制的軸承故障診斷方法
本發(fā)明涉及一種基于小波變換與混合注意力機(jī)制的軸承故障診斷方法，具體包括：利用傳感器獲取軸承振動(dòng)信號(hào)，得到原始故障數(shù)據(jù)；對(duì)原始故障數(shù)據(jù)依次進(jìn)行小波變換、加入高斯噪聲、分塊采樣；并為采樣后的數(shù)據(jù)生成類別標(biāo)簽和位置標(biāo)簽；基于混合注意力機(jī)制、殘差結(jié)構(gòu)、可學(xué)習(xí)卷積構(gòu)建故障診斷模型；將采樣后的故障數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，作為模型的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)時(shí)監(jiān)控訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，同時(shí)將故障診斷結(jié)果可視化；在多種噪聲條件下與現(xiàn)有模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托阅堋１景l(fā)明所提出方法解決了傳統(tǒng)軸承故障診斷方法在多變?cè)肼晽l件下故障識(shí)別率較低的問(wèn)題。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12