48 research outputs found

    ẢNH HƯỞNG CỦA NGUỒN CACBON, NITƠ VÀ NaCl ĐỐI VỚI SINH TRƯỞNG VÀ SINH TỔNG HỢP BACTERIOCIN CỦA CÁC CHỦNG LACTOCOCCUS PĐ14, PĐ2.9 VÀ BV20

    Get PDF
    SUMMARY THE EFFECT OF CARBON, NITROGEN SOURCES AND NaCl ON THE GROWTH  AND BIOSYNTHESIS BACTERIOCINS OF LACTOCOCCUS  STRAINS PD14, PD2.9 AND BV20 Bacteriocin production has been affected by a number of factors including media composition, such as carbon, nitrogen sources, NaCl and fermentation conditions. Bacteriocins synthesized by Lactococcus strains PD14, BV20, PD2.9 inhibit the growth of some lactic acid bacteria and especially Staphylococcus aureus, Bacillus subtilis. Optimal production of bacteriocin PD14 (795 AU/ml) was recorded in MRS broth with an initial sucrose of 25 g/l, 0.1% (NH4)2HPO4 as sole nitrogen source. Bacteriocin PD2.9 was produced in MRS broth with 15 g/l sucrose and was supplemented with (NH4)2HPO4, NH4H2PO4. Bacteriocin BV20 produced in MRS broth when glucose was replaced with 20 g/l sucrose. Bacteriocin BV20 production, on the other hand, was more influenced by nitrogen content, but increased to 795 AU/ml when glucose was replaced with sucrose, or when MRS broth was supplemented four salts as NH4NO3,(NH4)2HPO4, NH4H2PO4, NH4Cl. Keywords. Bacteriocin PD14, PD2.9, BV20, carbon, nitrogen source

    Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ đăng ký doanh nghiệp của các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Cần Thơ

    Get PDF
    Mục tiêu của bài viết là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ đăng ký doanh nghiệp của các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Cần Thơ. Dựa trên cỡ mẫu thu thập 120 doanh nghiệp và bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá kết hợp với hồi quy tuyến tính, kết quả nghiên cứu cho thấy có 7 nhân tố có tác động tích cực đến chất lượng dịch vụ đăng ký doanh nghiệp của các doanh nghiệp bao gồm: Sự cảm thông, năng lực phục vụ, sự tin cậy, sự đáp ứng, phương tiện hữu hình, thái độ ứng xử và công khai minh bạch. Nghiên cứu đề xuất một số hàm ý chính sách có thể được xem là cơ sở tham khảo cho các nhà hoạch định và tư vấn chính sách nhằm thực hiện tốt hơn công tác cải cách hành chính và nâng cao chất lượng dịch vụ hành chính công trong thời gian tới

    CÁC HÌNH THẾ THỜI TIẾT GÂY MƯA LŨ Ở TỈNH THỪA THIÊN HUẾ NĂM 2020

    Get PDF
    Based on meteorological and hydrological data series analysis and general geographical analysis, we evaluated the impact and role of weather patterns in the formation of rain and flood in Thua Thien Hue province. The results show eight primary combinations of weather patterns that caused rain and flood from 1981 to 2020. Cold air combined with storms or tropical depressions caused rain and produced the most floods (20.7%), followed by storm formation or tropical depression (18.6%) and cold air combined with high easterly winds (14.5%). Most of the significant floods occurring in Thua Thien Hue province were mainly due to the combined weather patterns causing heavy rains on a large scale. In 2020, six weather patterns caused rain and floods. In particular, the historic flood peak on October 9 resulted from a phenomenon called "floods and more floods" when a combination of four weather patterns (intensified cold air, tropical convergence band, high-altitude easterly wind development, and storm rain bands) appeared simultaneously, causing continuous and prolonged heavy rains and hence the water level on rivers to rise rapidly and remain at a high level. The results of this study are the basis for warning flood risks, serving the planning and socio-economic development of the locality.Trên cơ sở phân tích chuỗi số liệu về khí tượng và thuỷ văn, phân tích địa lý tổng hợp, chúng tôi đánh giá tác động và vai trò của các hình thế thời tiết trong việc hình thành mưa lũ ở tỉnh Thừa Thiên Huế. Kết quả cho thấy có tám tổ hợp hình thế thời tiết gây mưa, sinh lũ chủ yếu trong giai đoạn 1981–2020. Trong đó, không khí lạnh kết hợp với bão hoặc áp thấp nhiệt đới là hình thế gây mưa, sinh lũ nhiều nhất (20,7%). Sau đó là hình thế bão hoặc áp thấp nhiệt đới ảnh hưởng trực tiếp (18,6%) và không khí lạnh kết hợp với đới gió đông trên cao (14,5%). Phần lớn các trận lũ lớn xảy ra ở tỉnh Thừa Thiên Huế chủ yếu là do các hình thế thời tiết kết hợp gây nên các đợt mưa lớn trên diện rộng. Trong năm 2020, đã có sáu hình thế thời tiết tác động gây mưa, sinh lũ. Đặc biệt, đỉnh lũ lịch sử ngày 9 tháng 10 là kết quả của hiện tượng “lũ chồng lũ” khi tổ hợp của bốn hình thế thời tiết (không khí lạnh tăng cường, dải hội tụ nhiệt đới, đới gió đông trên cao phát triển mạnh và hoàn lưu của các cơn bão) xuất hiện cùng một lúc đã gây ra các đợt mưa lớn liên tục, kéo dài làm cho mực nước trên các sông lên nhanh và duy trì ở mức cao. Kết quả của nghiên cứu này là cơ sở cho việc cảnh báo nguy cơ ngập lụt, phục vụ quy hoạch, phát triển kinh tế – xã hội của địa phương

    Đa dạng hệ thực vật bậc cao ở đảo Lại Sơn, tỉnh Kiên Giang

    Get PDF
    Nghiên cứu được thực hiện nhằm cung cấp dữ liệu về thành phần loài thực vật bậc cao (TVBC) ở đảo Lại Sơn, làm cơ sở khoa học cho việc sử dụng, quản lý và bảo tồn nguồn tài nguyên thực vật tại đây. Các phương pháp được sử dụng bao gồm PRA; điều tra thực địa; so sánh hình thái để phân loại và tra cứu các tài liệu chuyên ngành về thực vật. Kết quả đã xác định được 663 loài thuộc 435 chi của 129 họ trong 5 ngành. Ngành Ngọc lan (Magnoliophyta) đa dạng nhất với số taxon ở mỗi bậc đều chiếm trên 86%. Các loài cây thu được thuộc 8 dạng sống và phân bố trong 6 sinh cảnh, nhưng chủ yếu là sinh cảnh rừng tự nhiên trên núi đá và vườn nhà. Nguồn tài nguyên thực vật cũng đã được thống kê với 652 loài cây có giá trị sử dụng chiếm 98,34% số loài và 46 loài cây có tên trong “Sách đỏ Việt Nam” (2007) và Nghị định 84/2021/NĐ-CP. Hệ thực vật ở đảo này có mối quan hệ gần gũi với hệ thực vật nhiệt đới châu Á

    Đa dạng nguồn tài nguyên cây có ích ở đảo Nam Du tỉnh Kiên Giang

    Get PDF
    Nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá thực trạng đa dạng nguồn tài nguyên cây có ích ở đảo Nam Du, làm cơ sở khoa học cho việc khai thác, sử dụng, quản lý và bảo tồn nguồn tài nguyên thực vật ở đảo. Các phương pháp được sử dụng gồm PRA; điều tra thực địa; so sánh hình thái để phân loại và tra cứu các tài liệu chuyên ngành về cây có ích. Kết quả đã xác định được 562 loài thuộc 388 chi của 127 họ trong 5 ngành. Đa số các taxon tập trung trong ngành Ngọc lan (Magnoliophyta) với tỉ lệ các taxon ở mỗi bậc họ, chi, loài đều chiếm trên 85%. Tất cả các loài được xếp vào 12 nhóm giá trị sử dụng, trong đó, đa dạng nhất là nhóm cây làm thuốc, làm cảnh và ăn được. Có 27 loài cây có tên trong “Sách đỏ Việt Nam” (2007) và Nghị định 84/2021/NĐ-CP. Các loài cây có ích thu được thuộc 8 dạng sống và phân bố trong 6 sinh cảnh, nhưng đa dạng nhất là sinh cảnh rừng tự nhiên trên núi đá và sinh cảnh vườn nhà

    Predicting warrant prices using an artificial neural network model: Experimental comparison with Black Scholes Metron model

    Get PDF
    The main objective of this study is to build an artificial neural network (ANN) model to predict warrant prices in Vietnam with data collected from 2019 to 2021 from nearly 300 different warrants. The ANN model is applied on a case-by-case basis depending on the status of the ITM or OTM warrants to examine further the model's pricing performance of the proposed model's price relative to the actual warrant's price. In addition, to compare with the ANN model, the Black Scholes Merton (BS) model is also used for warrant pricing. The ANN model is built with structure of 3 hidden layers using ReLU activation and 1 hidden layer using Softplus activation. The research results show that the ANN model has a more significant error performance in the case of more significant data than in the other two cases. BS model, there is no specific conclusion that applying the model, in any case, will be more effective. Regarding performance comparison between the two models, the ANN model outperforms both the BS model
    corecore