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111.
研究孕哺期BDE 209暴露对母鼠胎盘和子代脑组织甲状腺激素脱碘酶(deiodinase, DI)基因表达的影响,及其在子鼠神经发育毒性效应中的作用。将75只雌性昆明小鼠随机分为对照组、低剂量组和高剂量组,暴露BDE 209 10 d后,与雄鼠合笼,每组选取怀孕时间相近(相差不过2 d)的8只母鼠孕期持续染毒至子鼠断乳。采用实时荧光定量PCR检测孕17~18 d胎盘、出生后60 d子鼠脑组织三种类型脱碘酶基因相对表达;利用Morris水迷宫评价出生后60 d子鼠学习记忆能力;测量第2、16、30和60 d子鼠体重,观察孕哺期BDE 209暴露对子代生长发育的作用。结果显示,BDE 209对子鼠出生时体重未见明显影响;出生后30 d,高剂量BDE 209暴露组雌性子鼠体重显著低于对照组子鼠体重(p<0.05),而低、高剂量暴露组雄性子鼠体重均显著低于对照组子鼠体重(p<0.05,p<0.01);出生后60 d,BDE 209对体重影响不明显。BDE 209暴露能够显著延长出生后60 d雌、雄性子鼠逃避潜伏期(p<0.05或p<0.01)。BDE 209暴露显著降低母鼠胎盘中三种类型脱碘酶(主要是DI-3)基因表达(p<0.05或p<0.01);同时,BDE 209暴露可诱导出生60 d后雄性子鼠脑组织中DI-1基因表达(p<0.05或p<0.01),抑制雄性子鼠脑组织中DI-3基因表达(p<0.05);BDE209暴露对出生后60 d雌鼠脑组织脱碘酶未见明显影响(p>0.05)。研究结果表明,孕哺期BDE 209暴露可能通过影响母鼠胎盘组织脱碘酶(特别是DI-3)基因表达,导致子鼠神经发育毒性效应-学习记忆能力障碍。 相似文献
112.
我国山区公路堑坡数量众多,其稳定性监控预报研究,对滑坡地质灾害防控具有重要意义。在详细介绍滑坡灾害远程监测系统设计的基础上,依托湖南宁道高速公路堑坡滑坡,建立了以深部位移、渗透压力、裂缝开合度和降雨量为监测单元的单体滑坡监测硬件系统。通过CDMA无线通讯技术,将监测数据实时传输到自主开发的基于SQLite数据库的室内接收分析软件,数据经分析处理后实时发布到互联网。该系统自运行以来,运行稳定,效果甚佳,为山区公路行车安全提供了保障。 相似文献
113.
在 T—108生产过程中,机械杂质的分离是用 C_2油将粗钡盐按2.0—2.5倍的体积比进行稀释、沉降.上层清液再(用 DZr——30油分离机)经过二遍离心分离,将半成品中机械杂质分离去.油分离机在运行过程中,需要进行周期性的C_2油冲渣及水密封,冲洗离心机后的C_2油含渣及少量水,称为渣油,是油水渣的三相乳化液. 相似文献
114.
115.
以苏州市光大静脉产业示范园区为例,介绍了如何以工业生态学理论和循环经济原则为指导,结合资源优势,以城市生活垃圾资源化利用为核心,通过科学规划,建设静脉产业类生态工业园区。并对园区建设规划、环境风险管理、污染控制体系和保障体系建设进行了分析。 相似文献
116.
采用“气浮+三效蒸发+Ic+CASS+BAF”工艺处理碳青霉烯系列医药中间体生产废水。总处理水量为84t/d:进水水质:COD:58650mg/L、氨氮:203mg/L、盐分:106000mg/L。经该工艺处理后,废水中的COD、氨氮、盐分等指标均能迭标排放。 相似文献
117.
118.
工业是国民经济的重要组成部分,大地震对工业产业链产生连锁反应,灾害损失颇大,因此工业企业的间接损失评估研究有较强的应用价值,可以为灾后经济复苏预测提供参考。该文首先简要回顾了现有的地震灾害间接经济损失评估方法,再依据地震工程属性,综合考虑工业企业在地震灾害受损影响程度,确定停减产时间,以行政区域作为评估基本单位,提出了工业企业停减产损失评估方法。该方法得到行政区域的工业企业停减产损失值,可以为恢复重建资金的分配提供依据。最后以芦山7.0级地震为例评估其工业企业停减产损失值约为125.7亿元。 相似文献
119.
我国养猪业废弃物中四环素类、磺胺类抗生素及相关抗性基因污染研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
我国是世界养猪第一大国,生猪饲养量和猪肉产量均位居世界第一。养猪业每年所产生的粪便、废水中含有大量畜用抗生素及其代谢产物,使养猪业废弃物成为环境中重要的抗生素污染源之一,随之产生的抗性基因污染及传播问题也不容忽视。本文结合近年来国内外的研究数据,对我国养猪业废弃物中四环素类、磺胺类抗生素及其相关抗性基因的检测方法、污染状况及影响抗性基因传播的因素进行了分析,并基于控制我国养猪行业抗生素及抗性基因污染的目的,提出了今后的研究重点。 相似文献
120.
为研究城市内涝事故致灾因素之间的关联性以及系统展示多因素对整个灾变过程的影响,运用贝叶斯网络和耦合度模型对暴雨灾害链的演化关键参数进行表征,分析单因素或多因素耦合对暴雨内涝的影响。研究结果表明:单因素分析时,环境因素是造成城市内涝的主要原因(80%),其次是城市硬件系统(78%);双因素分析得出城市硬件系统-环境耦合下城市内涝发生概率最大(82%);采用三因素分析得出城市硬件-环境-管理三者耦合后最易导致城市内涝(83%)。随后,以北京“23·7”特大暴雨灾害为例,得出模型评估结果与实际情况具有较好的相符性,并提出相应的预防措施。研究结果对未来城市内涝灾害防控具有指导意义。 相似文献