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《自然辩证法》课程教学资源:电子讲义(共十三章)
文档格式:DOC 文档大小:123KB 文档页数:14
第一章:导论 第四章:科学技术前沿的哲学问题 第五章:人与自然的关系与可持续发展 第六章 科学发展模式 第九章 科技、经济、社会的协调发展 第十一章:科学观察与科学实验 第十二章 科学思维 第十三章 科学假说与科学理论
华中农业大学:《细胞工程学》课程教学资源(电子教案,柳俊,共十章)
文档格式:PDF 文档大小:664.23KB 文档页数:82
第一章 实验室设置及技术原理 第二章 细胞全能性与形态发生 第三章 离体培养下的遗传与变异 第四章 植物组织和器官培养 第五章 植物细胞培养及次生代谢产物生产 第六章 原生质体培养 第七章 植物体细胞杂交 第八章 人工种子 第九章 植物种质资源离体超低温保存 第十章 动物细胞工程概述
《分析化学》课程电子教案(PPT课件讲稿)第十三章 高效液相色谱法
文档格式:PPT 文档大小:782KB 文档页数:34
第一节 概述 高效液相色谱法:以气相色谱为基础,在经典液相色谱实验和技术基础上建立的一种液相色谱法; 一、HPLC与经典LC区别 二、HPLC与GC差别 三、高效液相色谱仪流程图 四、特点 第二节 基本理论和条件选择 热力学理论:塔板理论——平衡理论 基础 动力学理论:速率理论——Vander方程 一、塔板理论 二、速率理论 三、HPLC法中分离条件的选择 第三节 各类高效液相色谱法 一、液固吸附色谱法(LSC) 二、液液分配色谱法(LLC) 三、化学键合相色谱法(BPC) 第四节 影响分离的因素 第五节 高效液相色谱仪
《化学分析》课程教学资源(PPT电子课件讲稿)第十三章 高效液相色谱法
文档格式:PPT 文档大小:782KB 文档页数:34
第十三章高效液相色谱法 第一节概述 高效液相色谱法:以气相色谱为基础,在经典液相色谱实验和技术基础上建立的一种液相色谱法 一、HPLC与经典LC区别 二、HPLC与GC差别 三、高效液相色谱仪流程图 四、特点
上海中医药大学:《中医实验学》课程教学资源(电子教案)第八章 细胞生物学研究方法
文档格式:DOC 文档大小:50.5KB 文档页数:4
1.细胞生物学研究的主要技术 2.细胞生物学在中医药研究中的现状,经验和教训。 3.中医的细胞培养研究范例的合理与不合理多媒体设备
北京化工大学:《仪器分析》课程电子教案(课件讲稿)第七章 核磁共振波谱法(NMR)Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy(主讲教师:胡高飞)
文档格式:PDF 文档大小:9.81MB 文档页数:162
概述 NMR原理 基本原理 化学位移及其影响因素 自旋偶合与裂分 NMR谱仪 NMR实验技术及应用 1H-NMR
上海中医药大学:《分子生物学技术在中医药研究中的应用》课程教学资源(电子教案)第五讲 DNA实验
文档格式:DOC 文档大小:85KB 文档页数:11
1.了解某一特定组织或细胞某一特定mRNA转录量的变化,如 RT-PCR、 Northernblot等 2.了解某一特定组织或细胞全部mRNA转录量的变化,如 DD-PCR、基因芯片等。 3.获得某一特定组织或细胞全部mRNA,以便建立cDNA库等
上海中医药大学:《分子生物学技术在中医药研究中的应用》课程教学资源(电子教案)第二讲 重组质粒
文档格式:DOC 文档大小:38KB 文档页数:3
1.放大某一基因片段,用于探针、基因功能检测、报道基因研究等。方法是:把某 DNA片段插入到相应的载体(比如质粒、噬菌体、哺乳类细胞表达载体等),给予扩 增,用以标记探针、测序、cDNA库建立、基因功能检测等多种分子生物学实验
西安石油大学:《软件工程 Software Engineering》课程教学资源_电子教案
文档格式:DOC 文档大小:164.5KB 文档页数:16
教学目的:通过本课程的学习,使学生掌握传统的软件工程方法学,并掌握需求分析、系统设计、测试、集成和管理等一系列技术。 要求:按软件工程化的标准规范分析、设计、建模和编程;准备好每一堂课的讲义;围绕案例引导学生掌握知识点;加大实验力度,强化工程化训练。 难点:分析到建模;设计到设计建模; 重点:各种建模方法的理论与具体应用,特别是结构化方法;
《生物信息学》课程教学资源(电子讲义)第七章 微阵列芯片
文档格式:PDF 文档大小:397.92KB 文档页数:27
随着cDNA微阵列和寡核苷酸芯片(下文没有特别说明时,统称为DNA微阵列)等 高通量检测技术的发展,我们可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mrNA 在本章中,基因表达数据特指基于DNA微阵列实验得到的反映mRNA丰度的数据,而 不包括基因表达最终产物—蛋白质丰度的数据。由于生物体中的细胞种类繁多,同时基因 表达具有时空特异性,因此,基因表达数据与基因组数据相比,要更为复杂,数据量更大, 数据的增长速度更快
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