科研文献|季节变化是流域尺度上土壤抗性变化的主要驱动因素

该研究揭示了季节变化是影响流域尺度土壤抗性基因(ARG)变化的主要驱动因素。通过在中国浙江省宁波市的流域内进行采样,研究发现土壤ARG的季节性差异显著,与细菌群落结构密切相关。研究运用多种统计分析方法,包括非度量多维尺度分析和随机森林模型,证实了季节性变化在塑造土壤ARG分布中的重要性,为理解环境变化对土壤抗生素耐药性的潜在影响提供了新见解。

TITLE:Seasonal change is a major driver of soil resistomes at a watershed scale
译名:季节变化是流域尺度上土壤抗性变化的主要驱动因素
期刊:ISME Comuunications
日期:2021/05/12
下载链接:https://doi.org/10.1038/s43705-021-00018-y
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1 研究介绍
空间和时间变异在塑造土壤抗性组分布方面的重要究尚未深入研究。抗生素耐药性是细菌用来抵御其他生物体释放的抗生素的负面影响的一种自然现象。细菌病原体中ARG 的发生率增加和传播速度的加快已对人类、动植物健康和食品安全造成威胁。

2 研究目的
调查土壤ARG的时空动态,并评估空间和时间对塑造土壤ARG剖面的相对重要性。

3 材料与方法
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1)采样:
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① 研究区位于中国东南部浙江省宁波市,83个采样点,覆盖单个流域(Zhangxi, 28.85–30.55 N, 120.92–122.27 E);
② 采样区域土地不同利用类型:森林(天然次生林、管理林)、农田(菜地、苗圃)和果园(补充图 S1);
③ 四个季节(春季-4月、夏季-7月、秋季-11月和冬季-1月)期间,在整个漳溪流域的城郊地区收集了319

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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