纤维素降解混合培养物的16S rRNA基因序列分析

以牦牛瘤胃内容物为接种物,以滤纸为唯一碳源富集到一个降解纤维素的混合培养物.构建混合培养物的16S rRNA基因文库,共获得49个序列,分为7个OTU.其中19个序列与已培养细菌的16S rRNA基因相似性>97%,占总序列的38.8%;2个古菌的序列与甲烷菌的16S rRNA基因相似性分别为99%和98%,占总序列的4.1%;28个序列属于未培养细菌,占总序列的57.1%.未培养的序列形成4个独立的系统发育分支,其中3个未培养分支与在其他环境中的黏附在纤维素上的瘤胃细菌的16S rRNA基因序列相似性>97%,推测这3类微生物可能与纤维素降解相关.

大数据学习分析技术对传统教育的变革及影响研究

在当前的学校教育中,基于远程学习、在线课堂的学习方式已经成为常态,在此过程中可以产生庞大的有关学生行为的数据资源。学习分析技术利用这些不同的数据,可作为教师教学决策、优化教学的有效支持工具,也可为不同学生提高自我导向学习、学习危机预警、阶段性学业的自我评估以及个性化推荐资源提供数据参考。本文从对大数据学习技术分析的内涵出发,引入经典的学习分析技术模型,从而分析学习分析技术对教学、学习产生的变革,最后分析了在未来教育中的前景和挑战。

高校“综合评价招生”政策发展反思

当前高校综合评价招生的发展主要有不均衡、不统一、随着新高考改革的推进而快速发展、实践模式多样化等特征。综合评价招生可能受影响的原因来自于两方面:实践层面上能否平衡各方的利益与风险是关键,理论层面上综合素质难于量化是难点。加强高校综合评价招生的改革,需要坚持'利益为本、防范风险、稳步推进、分散进行、提高规格'。