以畜禽粪便乙醇化利用为目的,比较超声波与碱联合以及碱预处理对畜禽粪便纤维素还原糖得率的影响,以确定碱以及超声波与碱联合预处理的最佳工艺条件。结果表明:超声波与碱联合预处理畜禽粪便能够强化预处理效果,还原糖得率明显高于碱单...以畜禽粪便乙醇化利用为目的,比较超声波与碱联合以及碱预处理对畜禽粪便纤维素还原糖得率的影响,以确定碱以及超声波与碱联合预处理的最佳工艺条件。结果表明:超声波与碱联合预处理畜禽粪便能够强化预处理效果,还原糖得率明显高于碱单独预处理时的得率;同时,超声波与碱联合预处理能够缩短反应时间,减少碱的用量。最佳工艺条件为:500 W超声波联合5%KOH预处理30 m in,能使畜禽粪便的还原糖得率达到21.47%,比5%KOH在温度100℃,单独预处理2 h的得率(17.65%)高3.82%。展开更多
【背景】随着新型台站和测序方法的迅猛发展,微生物生态学数据已经呈现出爆炸式的增长,为理解微生物在全球生态系统中的功能提供了坚实的基础。然而,这些庞大的数据集的处理和分析对传统方法来说是一个挑战,机器学习因其在处理大数据方...【背景】随着新型台站和测序方法的迅猛发展,微生物生态学数据已经呈现出爆炸式的增长,为理解微生物在全球生态系统中的功能提供了坚实的基础。然而,这些庞大的数据集的处理和分析对传统方法来说是一个挑战,机器学习因其在处理大数据方面的优势而成为解决这一问题的关键技术。【目的】基于文献计量学,本文全面探索机器学习在微生物生态学研究中的应用,包括其发展趋势、现状及热点,为未来机器学习和微生物生态研究的结合指明方向。【方法】获取并分析Web of Science(WOS)核心合集数据库中1991–2023年间发表的相关文献,运用可视化软件CiteSpace探究发文量演变特征、国际合作情况及学科交叉现状,利用Carrot2对文本数据进行挖掘,构建可视化知识图谱。【结果】机器学习在微生物生态学研究中应用的数量以2018年为界经历了稳定增长和暴发增长两个时期,相关应用正逐渐成为各国研究的热点,研究成果持续增长,相关学科之间的交叉融合越来越紧密,特别是微生物生态学与化学、物理、环境、计算机等学科之间的合作,为科学研究的进展提供了新的视角。机器学习在微生物生态学中的应用广泛。在早期,研究主要集中在序列识别和物种分类上。自2018年以来,随着深度学习和计算机视觉技术的发展,研究焦点转向复杂系统的预测。这两个时期关键词的对比展示了机器学习技术在微生物生态学中的应用从基础的数据处理和分析逐渐转向更加复杂、高级的预测模型。【结论】基于文献计量分析结果,结合机器学习在微生物生态中应用的数据缺乏、模型选择困难和可解释性差等挑战,后续研究应更加重视国际合作和数据共享,加强学科交流,推动可解释机器学习的发展。展开更多
文摘以畜禽粪便乙醇化利用为目的,比较超声波与碱联合以及碱预处理对畜禽粪便纤维素还原糖得率的影响,以确定碱以及超声波与碱联合预处理的最佳工艺条件。结果表明:超声波与碱联合预处理畜禽粪便能够强化预处理效果,还原糖得率明显高于碱单独预处理时的得率;同时,超声波与碱联合预处理能够缩短反应时间,减少碱的用量。最佳工艺条件为:500 W超声波联合5%KOH预处理30 m in,能使畜禽粪便的还原糖得率达到21.47%,比5%KOH在温度100℃,单独预处理2 h的得率(17.65%)高3.82%。
文摘采用高效液相色谱质谱法分析了湘江长沙河段水体及底泥中4种常见四环素类抗生素的含量特征及其季节变化,并采用实时荧光定量 PCR 研究了该水域相应的5种代表性抗生素抗性基因（tet A,tet C,tet G,tet M 和 tet X）的存在及丰度.结果表明,水体中四环素类抗生素的质量浓度均值在16.23~496.73 ng·L^-1之间,底泥中四环素类抗生素的质量分数为347.77~3829.75 ng·kg^-1,易受季节变化影响.5种目标抗性基因在所有样品中均有检出,其中 tet A 和 tet C 的绝对拷贝数及相对丰度较高,为湘江长沙河段的优势抗性基因.相关性分析表明：冬季水体中的 tet A 和 tet C 含量与底泥中的含量显著相关,几种目标抗生素与抗性基因之间并不存在明显线性关系.
文摘【背景】随着新型台站和测序方法的迅猛发展,微生物生态学数据已经呈现出爆炸式的增长,为理解微生物在全球生态系统中的功能提供了坚实的基础。然而,这些庞大的数据集的处理和分析对传统方法来说是一个挑战,机器学习因其在处理大数据方面的优势而成为解决这一问题的关键技术。【目的】基于文献计量学,本文全面探索机器学习在微生物生态学研究中的应用,包括其发展趋势、现状及热点,为未来机器学习和微生物生态研究的结合指明方向。【方法】获取并分析Web of Science(WOS)核心合集数据库中1991–2023年间发表的相关文献,运用可视化软件CiteSpace探究发文量演变特征、国际合作情况及学科交叉现状,利用Carrot2对文本数据进行挖掘,构建可视化知识图谱。【结果】机器学习在微生物生态学研究中应用的数量以2018年为界经历了稳定增长和暴发增长两个时期,相关应用正逐渐成为各国研究的热点,研究成果持续增长,相关学科之间的交叉融合越来越紧密,特别是微生物生态学与化学、物理、环境、计算机等学科之间的合作,为科学研究的进展提供了新的视角。机器学习在微生物生态学中的应用广泛。在早期,研究主要集中在序列识别和物种分类上。自2018年以来,随着深度学习和计算机视觉技术的发展,研究焦点转向复杂系统的预测。这两个时期关键词的对比展示了机器学习技术在微生物生态学中的应用从基础的数据处理和分析逐渐转向更加复杂、高级的预测模型。【结论】基于文献计量分析结果,结合机器学习在微生物生态中应用的数据缺乏、模型选择困难和可解释性差等挑战,后续研究应更加重视国际合作和数据共享,加强学科交流,推动可解释机器学习的发展。
