生物肥料可以定义为含有微生物的制剂，该微生物能够固定氮（N）和促进植物生长的磷酸盐增溶作用。 这些被归类为促进植物生长的细菌（PGPB）的微生物群体定居在根际和土壤中。 在这项工作中，液体生物肥料是由橙，香蕉和葡萄，小麦和稻壳，辣木叶子，土壤和红糖（作为碳源）与水混合并在厌氧条件下培养两周而制得的。 筛分的培养物在室温下储存在密闭的PVC容器中，用于微生物种群的生化分析。 分别使用阿什比的甘露醇Azotobacter培养基和Pisvikoya的PSB培养基分离固氮细菌（Azotobacter sp。）和磷溶解细菌，而芽孢杆菌Bacillus sp。 用芽孢杆菌琼脂分离。 进行了田间试验，研究了生物肥料相对于氮/磷/钾（NPK）化肥的性能以及对照对玉米（Zea mays）生长的影响。 实验设计包括生物肥料，化学肥料（NPK）和对照的三种处理，一式三份。 使用单向方差分析以P <0.05分析收集的数据。 结果表明，与用NPK和对照处理的生物肥料相比，施用生物肥料的玉米的生长和产量有了显着改善。 用生物肥料处理过的植物没有表现出昆虫侵袭的迹象，在用NPK和对照处理过的叶片上很容易观察到昆虫侵

泻肝补肾法对慢性细菌性前列腺炎前列腺组织TNF-α、IL-1βmRNA表达的影响，赵乔，周安方，目的: 观察慢性细菌性模型组大鼠前列腺组织中TNF-α、IL-1βmRNA的表达及泻肝补肾法对它们的影响。方法: 对45只3月龄雄性wistar大鼠行前列�

细菌不饱和脂肪酸合成代谢研究进展，余永红，马建荣，与真核生物脂肪酸合成途径不同，细菌采用II型脂肪酸合成代谢途径。本文综述了细菌不饱和脂肪酸合成代谢在不同菌体中的多样性，以�

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hog特征提取matlab代码BacteriaImageProcess 这是为了我们的项目：分割细菌图像并识别该图像中的细菌种类。 从本质上讲，这是对细菌数据的深度学习应用程序。 我们在matlab中实现了卷积RBM，以完成我们的任务。 cdbn-github是使用卷积RBM进行无监督特征学习的代码，我们使用GMM / BMM进行初始化，这可以缩短训练过程。 在特征提取之后，我们利用liblinear工具箱进行监督分类。 我们项目的第一部分在cdbn文件夹中，在其中展开了所有代码，包括我编写的CRBM代码。 编写GMM来初始化第一层，使用BMM来进行第二层的初始化。 （请注意，初始化非常重要，有关更多详细信息，请参阅Sohn等人的论文：“有效学习稀疏，分布式，卷积特征表示以进行对象识别。” Aslo，要训练卷积深度信念网络，您可以进行分层预训练，这意味着首先训练第一层，训练后冻结第一层的参数，然后训练第二层....） 在第二部分中，我们尝试识别此图像中的细菌种类，因此我们手动标记前景斑块，并将其标记为17类，因为一些毗邻的斑块涉及物种和背景，因此我们也将它们考虑在内，因此，共有18个课

水体常见8类微生物（显微+动画图片）数据集（这是变形虫、草履虫、细菌、水螅等微生物的图像数据） 水体常见8类微生物（显微+动画图片）数据集（这是变形虫、草履虫、细菌、水螅等微生物的图像数据） 水体常见8类微生物（显微+动画图片）数据集（这是变形虫、草履虫、细菌、水螅等微生物的图像数据）

连续器 介绍 CONTIGuator 是用于 Linux 环境的 Python 脚本，其目的是加快细菌基因组的整理过程，利用可用于对齐和解析使用最新测序技术获得的重叠群的相对位置的大量近基因组并因此设计一组 PCR 引物以填补空白并在完成过程中更进一步。 它还可以用于使用众所周知的 artemis 比较工具 (ACT) 获得对基因组结构的初步了解。 CONTIGuator 使用 megaBlast 算法创建所谓的“contig profile”，其中每个 contig 和参考基因组的区域被划分为高度相似的区域； 这导致了更多的 PCR 引物，这些引物是由 ABACAS 使用引物 3 和 Mummer 运行生成的。 程序的输出可以使用 Artemis 比较工具 (ACT) 进行可视化，用户可以在其中清楚地了解基因组草图的结构基因组特征（重叠群分析步骤的结果）并可视化位置和长度推定的 PC

本文档中详细按照细菌觅食算法的思想，用matlab实现的觅食算法程序，对初学该算法的学习者会有很大的帮助哦！

QT小游戏细菌病毒战-源码更新.rar

食品类检测仪器设备说明书90份资料压缩包（包含气相色谱、分析仪、离心机、细菌检测仪、雾化器、恒温恒湿箱、三聚氰胺检测试剂盒等）.zip