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山东农业大学:《农业生态学》课程教学资源(试题习题)试卷答案5
文档格式:PDF 文档大小:142.9KB 文档页数:3
一、名词解释(每个2分) 1.生态系统:生态系统是生物与生物之间以及生物与其生存环境之间密切联系、相互作用,通过物质交换、能量转化和信息传递,成为占据一定空间具有一定结构、执行一定功能的动态平衡整体,称为生态系统。 2.农业生态系统:是人类为满足社会需求,在一定边界内通过干预,利用生物与生物、生物与环境之间的能量和物质联系建立起来的功能整体
华中农业大学:《食品化学与分析 Food Chemistry and Analysis》课程教学资源(教材)第五章 氨基酸,肽和蛋白质
文档格式:PDF 文档大小:2.63MB 文档页数:125
蛋白质是生物体的重要组成部分,在生物体系中起着核心作用,占活细胞干 重的50%左右。虽然有关细胞的进化和生物组织信息存在于DNA中,但是,维持 细胞和生物体生命的化学和生物化学过程全部是由酶来完成。众所周知,每一种 酶在细胞中是高度专一的催化一种生物化学反应,酶是具有催化功能的蛋白质 此外,有的蛋白质,例如胶原蛋白、角蛋白和弹性蛋白等,在细胞和复杂的生物 体中作为结构单元,对于细胞的结构和功能起着重要作用
华中农业大学:《食品化学与分析 Food Chemistry and Analysis》课程教学资源(教材)第五章 氨基酸、肽和蛋白质
文档格式:DOC 文档大小:5.29MB 文档页数:125
蛋白质是生物体的重要组成部分,在生物体系中起着核心作用,占活细胞干 重的50%左右。虽然有关细胞的进化和生物组织信息存在于DA中,但是,维持 细胞和生物体生命的化学和生物化学过程全部是由酶来完成。众所周知,每一种 酶在细胞中是高度专一的催化一种生物化学反应,酶是具有催化功能的蛋白质。 此外,有的蛋白质,例如胶原蛋白、角蛋白和弹性蛋白等,在细胞和复杂的生物 体中作为结构单元,对于细胞的结构和功能起着重要作用
华中农业大学:《食品化学与分析 Food Chemistry and Analysis》课程教学资源(教材)第五章 氨基酸 肽和蛋白质
文档格式:PDF 文档大小:2.63MB 文档页数:125
蛋白质是生物体的重要组成部分,在生物体系中起着核心作用,占活细胞干 重的50%左右。虽然有关细胞的进化和生物组织信息存在于DNA中,但是,维持 细胞和生物体生命的化学和生物化学过程全部是由酶来完成。众所周知,每一种 酶在细胞中是高度专一的催化一种生物化学反应,酶是具有催化功能的蛋白质。 此外,有的蛋白质,例如胶原蛋白、角蛋白和弹性蛋白等,在细胞和复杂的生物 体中作为结构单元,对于细胞的结构和功能起着重要作用
延安大学:《医学微生物学与免疫学》精品课程PPT教学课件(医学免疫学)第六章 细胞因子(cytokine,CK)
文档格式:PPT 文档大小:1.34MB 文档页数:33
细胞因子(cytokine,CK)是因免疫原、丝裂原或其他因子刺激细胞(免疫细胞、非免疫细胞),由细胞合成、分泌的具有生物活性的低分子量蛋白质或多肽的统称。 CK为生物信息分子,具有调节固有免疫和适应性免疫应答,促进造血,以及刺激细胞活化、增殖和分化等功能。 第一节 细胞因子的共同特点 第二节 细胞因子的分类 第三节 细胞因子的生物学活性 第四节 细胞因子受体 第五节 细胞因子与临床
科学出版社:《生物信息学》课程教材PPT课件(第四版)第四章 蛋白质结构分析
文档格式:PPTX 文档大小:2.69MB 文档页数:35
第一节 蛋白质结构组织层次 第二节 蛋白质结构的测定与理论预测 第三节 蛋白质对接 第四节 蛋白质折叠与疾病
科学出版社:《生物信息学》课程教材PPT课件(第四版)第五章 真核生物基因组的注释
文档格式:PPTX 文档大小:6.33MB 文档页数:30
第一节 基因组学概述 第二节 蛋白质编码基因的注释 第三节 RNA基因的注释 第四节 重复序列的注释 第五节 假基因的注释 第六节 案例分析:黄瓜基因组的注释
科学出版社:《生物信息学》课程教材PPT课件(第四版)第六章 转录组学
文档格式:PPTX 文档大小:7.29MB 文档页数:34
第一节 转录组学概述 第二节 试验设计和测序流程 第三节 转录组数据核心分析 第四节 功能分析 第五节 RNA-seq数据分析案例
科学出版社:《生物信息学》课程教材PPT课件(第三版)第三章 序列比对原理
文档格式:PPT 文档大小:3.18MB 文档页数:36
第一节 序列比对相关概念 第二节 序列比对打分方法 第三节 序列比对算法 第四节 序列比对工具 第五节 多序列比对 思考题
科学出版社:《生物信息学》课程教材PPT课件(第四版)第十二章 统计学习与推理
文档格式:PPTX 文档大小:1.67MB 文档页数:35
第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 MATLAB的应用实例
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