第一节微生物生长的基本特征 微生物的种类(可分为三大类): I、非细胞型微生物(病毒); II、原核细胞型微生物,仅有原始细胞核,如细菌、放线菌等; Ⅲ、真核细胞型微生物,霉菌、酵母菌和单细胞藻类,原生动物

细胞核具有核膜； 能进行有丝分裂； 细胞质中存在线粒体或同时存在叶绿体等细胞器； 真核微生物的特征： 具有上述特征的微小生物 真菌 单细胞藻类 原生动物 霉菌 酵母菌 覃菌（蘑菇） 丝状真菌 单细胞真菌 大型真菌 真核微生物

第一节 微生物生长的基本特征 微生物的种类（可分为三大类）： Ⅰ、非细胞型微生物（病毒）； Ⅱ、原核细胞型微生物，仅有原始细胞核，如细菌、放线菌等； Ⅲ、真核细胞型微生物，霉菌、酵母菌和单细胞藻类，原生动物

目前,共培养技术已经被很多学者用于体外生理及病理模型、组织工程、细胞分化研究,为药物研发(包括中药研发)药物分析以及药物作用机制及部位等研究热点。对有关细胞共培养方法的研究进行综述,总结各种方法的优点和不足,以促进细胞培养方法的不断改进,从而建立更加接近人体的多种细胞共培养体系,甚至模拟人体内循环的体外模型

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

第三章细胞破碎方法 一、细胞壁的组成和结构 细菌类 组成一肽聚糖(多糖、氨基酸)、脂类 肽聚糖是细菌细胞壁的主要成份,它是由n-乙酰胞壁酸(nam)、n-乙 酰葡萄糖胺(NAG)和肽“尾”(一般是4个氨基酸)组成,NAM与NAG通过B-1.4 糖苷键相连,肽“尾”则是通过D-乳酰羧基连在NAM的第位碳原子上,肽 尾之间通过肽“桥”肽键或少数几个氨基酸)连接,NAM、NAG、肽“尾”与 肽“桥”共同组成了肽聚糖的多层网状结构

把一个有用的目的DNA片段通过重组DNA技术送进受体细胞中去进行繁殖和表达的工具叫 载体(Vector).细菌质粒是重组DNA技术中常用的载体。 质粒(Plasmid)是一种染色体外的稳定遗传因子,大小从1-200kb不等,为双链、闭环的DNA分子, 并以超螺旋状态存在于宿主细胞中。质粒主要发现于细菌、放线菌和真菌细胞中,它具有自主复制 和转录能力能在子代细胞中保持恒定的拷贝数并表达所携带的遗传信息

延安大学：《组织学与胚胎学 Histology and embryology》课程教学资源（参考文献）肌源干细胞在组织工程和再生医学的应用

(1)天然药物(植物、动物、矿物和微生物发酵产物) (2)合成药物(化学药物、抗菌药物) (3)生物技术药物(细胞与基因工程等新技术药物)

广东海洋大学：生物技术系《细胞遗传与染色体工程》课程教学大纲