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以葵花盘为原料,利用溜曲霉 Aspergillustamarii No.827 菌株,进行直接固态发酵生产微生物蛋白饲料研究.在组成为( w/ % ) :葵花盘18 ,硫酸铵1 .8 ,磷酸氢二钠0 .4 ,磷酸二氢钾0 .06 ,相对湿度82 % 的发酵培养基中,θ= (34 ±1) ℃,固态培养72 h ,产物粗蛋白含量( w) 由7 .8 % 增加至24 .28 % ,产物收率大于53 % .认为该结果为合理利用农业纤维类废弃物,开发用途广泛的生物蛋白资源提供了一条可行的工艺路线 相似文献
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赤水河流域浮游细菌群落特征及其与水质的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
赤水河是茅台酒酿造用水的水源地,其环境承载能力和水质质量与该流域微生物的群落息息相关,而目前赤水河浮游细菌群落组成、功能及其与水质之间的关系研究开展较少.本研究以茅台酒厂采水点为中心,在其上中下游设置了W1~W6共6个采样点,采用16S rDNA Miseq高通量测序技术研究了赤水河浮游细菌群落的组成及其功能.结果表明浮游细菌群落主要由55门、167纲、415目、706科、1431属组成,假单胞菌属(Pseudomonas)和马赛菌属(Massilia)是相对优势种群.此外,W1和W3采样点样品与其他采样点样品相比,群落组成差异较大.冗余分析表明CODMn、COD和DO是影响群落组成的显著因素(p<0.05),其与NH3-N、pH、TN、Novosphingobium、Stenotrophomona和Pontibacter等参数是该流域浮游细菌群落网络的重要节点.使用PICRUSt2软件对该水源地微生物群落的功能进行预测,结果显示其功能主要涉及代谢(metabolism)、环境信息处理(environmental information processing)、遗传信息处理(genetic information processing)等6类生物代谢通路和碳水化合物代谢(carbohydrate metabolism)、氨基酸代谢(amino acid metabolism)、能量代谢(energy metabolism)、辅助因子和维生素的代谢(metabolism of cofactors and vitamins)等46个子功能.本研究探明了赤水河浮游细菌群落组成和功能及其与环境因子的相互联系,丰富了赤水河地区的第一手研究资料,为改善其水域环境提供了参考. 相似文献
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发现1株对银离子有强吸附能力的蜡状芽孢杆菌HQ-1,研究了其对银离子的吸附特性及吸附机理.结果表明,菌体对银的吸附量可达91.75 mg/g,吸附过程符合Pseudo-second Order吸附动力学模型,相关系数高达0.999 9;吸附热力学很好地符合Freundlich吸附等温模型,相关系数为0.99;考察菌体浓度和温度对吸附的影响发现,菌体浓度增加有利于对银离子的吸附,温度对吸附影响较小;FTIR、SEM及EDAX实验结果表明吸附存在2种吸附机理,一为菌体表面一些含氮氧的基团对Ag+的络合作用,二为菌体分泌的胞外多糖等物质对Ag+的微沉淀成晶作用. 相似文献
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工程实践中Y分子筛在高湿度环境下吸附性能大幅降低,通过聚二烯丙基二甲基氯化铵(PDDA)预处理后进行mesoSiO2壳层生长得到Y@mesoSiO2,将聚二甲基硅氧烷(PDMS)通过化学气相沉积法接枝到Y@mesoSiO2壳层上,可获得疏水特性优异的Y@mesoSiO2-S核壳分子筛。采用SEM、TEM、XRD、XPS和比表面积及孔径分析仪对改性前后Y分子筛形貌和结构进行分析,通过静态和动态吸附实验评价其对水和甲苯的吸附性能。结果表明:mesoSiO2壳相在核相Y分子筛外表面成功生长,并将PDMS成功接枝在Y@mesoSiO2壳层后,Y@mesoSiO2-S的BET比表面积相比Y分子筛增加了2%;静态水蒸气吸附量从298 mg/g降至79 mg/g,动态水蒸气吸附量从245 mg/g降至76 mg/g,材料表面与水接触角得到显著提升。在RH80%时,Y@mesoSiO2-S和Y分子筛对甲苯的饱和吸附量分别为167... 相似文献
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为了提升二次气溶胶的模拟精度,在区域大气环境模式RegAEMS中加入了硫酸盐气溶胶的两种新生成机制(NO2+SO2化学过程和过渡金属催化氧化(TMI))以及二次有机气溶胶(SOA)生成的挥发性有机物基集(VBS)方法.模拟了2020年1月上海市两次中度污染过程,并与观测数据进行对比验证.研究发现,两次污染过程硫氧转化率(SOR)均大于0.4,PM2.5主要组分为SO42-、NO3-、NH4+等水溶性离子,占比为61.25%~63.85%.SOA占比为2.92%~3.0%.加入NO2+SO2化学过程和过渡金属催化氧化(TMI)后,硫酸盐模拟精度明显提升(相关系数(R)从0.49~0.63提升至0.58~0.67,相对标准偏差(NMB)从-35.0%~-36.5%提升至-17.3%~-14.2%).两种化学过程在污染发展阶段平均贡献占比为23.3%~27.9%,这可能是造成污染条件下SO42-浓度迅速增加的主要原因.VBS机制能够较好地模拟出SOA的变化趋势(相关系数为0.53~0.56),由于硫酸盐和SOA生成机理的改进,RegAEMS在PM2.5的模拟精度上有所提升(相对标准偏差(NMB)从-13.5%~-6.0%提升至-9.0%~-3.3%). 相似文献
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