底泥中红霉素耐受菌群的多样性分析

为了正确评估抗生素残留的环境风险,了解长期受低浓度红霉素污染条件下,水体底泥中红霉素耐受菌群结构的变化特点,采用传统的微生物培养法和分子生物学方法对长期受低浓度红霉素污染的水体底泥中红霉素耐受菌群结构的多样性进行了分析.结果表明:采用传统的培养方法,从底泥中可分离筛选出3株对红霉素有耐受能力的菌株,根据其形态学特征及16S rDNA序列分析,初步鉴定为赖氨酸芽孢杆菌(Lysinibacillussp.)、土壤芽孢杆菌(Solibacillus silvestris)以及蜡样芽孢杆菌(Bacillus cereus),其中敏感菌蜡样芽孢杆菌经低浓度红霉素诱导对红霉素表现出一定的耐药性.进一步构建底泥耐药菌群16S rDNA克隆文库发现,底泥中红霉素耐受菌群可分为三大类群,其中未获培养的细菌(Uncultured bacterium)在整个文库中比例最大,占65.06%,其次为芽孢杆菌纲(Bacilli)和梭菌纲(Clostridia),分别占文库比例33.73%和1.20%.文库中可培养的耐药菌优势类群为芽孢杆菌纲,与传统培养方法得到的结果相一致.上述研究表明,在长期受低浓度红霉素污染的环境中,红霉素耐药菌的存在具有一定的广泛性和潜在性,将可能威胁人类健康和生态系统,应当重视其生态风险评价与管理.     

拯救你的“电脑脖”

众所周知，“鼠标手”是因为操作电脑时间过长造成的。但是，对于电脑给人们带来的另外一种伤害——“电脑脖”恐怕并不引起人们的注意。     

煤层底板突水危险性预测的熵权-正态云模型

为克服煤层底板突水危险性分级时的不确定性和模糊性,建立一种用于煤层底板突水危险性分级预测的熵权-正态云模型。选取13个影响因素构建评价指标体系,通过熵权法(EWM)得到各评价指标权重,利用正态云模型计算综合不确定度,进而得到预测结果,以肥城矿区的14个地质块段作为检测样本,预测底板突水危险性等级。结果表明：该模型的预测结果基本与实际情况相符,且较层次分析法(AHP)在预测准确性和误差上更具优势,准确性提高7.14%,平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低0.21、0.35、0.069、0.27。     

拯救你的“电脑脖”

众所周知,"鼠标手"是因为操作电脑时间过长造成的。但是,对于电脑给人们带来的另外一种伤害——"电脑脖"恐怕并不引起人们的注意。什么是"电脑脖"人体有七块颈椎骨,它上承头颅下接躯干,神经血管交错密集,可以说是全身