甾体药物合成中一步分离的各种发酵工艺

甾体药物合成中一步分离的各种发酵工艺法幼华（中国科学院微生物研究所北京１０００８０）从１９５２年ｐｅｔｅｒｓｏｎ和Ｍｕｒｒｙ发现黑根霉（Ｒｈｉｚｏｐｕｓｎｉｇｒｉｃａｎｓ）能在甾体分子的Ｃ＿（１１）位导入羟基以后￣［１］,科学家们相继发现了能在甾体分...     

中尺度底栖生态系中贝类群落对柴油污染效应的初步研究

中尺度底栖生态系中贝类群落对柴油污染效应的初步研究唐森铭,庄栋法（国家海洋局第三海洋研究所,厦门,３６１００５）ＡＰＲＥＬＩＭＩＮＡＲＹＳＴＵＤＹＯＮＴＨＥＲＥＳＰＯＮＳＥＯＦＭＯＬＬＵＳＣＣＯＭＭＵＮＩＴＹＴＯＤＩＥＳＥＬＰＯＬＬＵＴＩＯＮＳＵＳＩ...     

初析赤潮成因研究的围隔实验结果Ⅱ.浮游植物群落演替与甲藻赤潮

探讨了甲藻赤潮与浮游植物演替的关系．多次国隔生态系实验结果表明,在水体相对稳定的生态系中,富营养后总是先发生硅藻的水华或赤潮．随后浮游植物会演替成占优势的甲藻,甚至形成甲藻赤潮．维生素Ｂ（１２）的异常增多可能加速这种演替的进程．但这种稳定水体若受到扰动,将干扰演替,使硅藻水华持续不断地发展,阻碍甲藻形成优势．这可以防止甲藻赤潮的生成．     

海洋围隔生态系中赤潮发生前后浮游植物群落结构的初步分析

1990年5至7月,在国家海洋局第三海洋研究所陆基水池中进行了了围隔生态系内富营养化引起的生态效应实验。实验表明,富营养的围隔袋中,浮游植物群落结构逐渐发生了变化,组成和数量都有很大的变动。形成水华和赤潮。并发生了种群的演替。水华以硅藻开始,形成高潮之后便衰退。随后微鞭毛藻和甲藻开始较大量繁殖。金藻和甲藻在实验中形成赤潮,最高值达到6.7×10~(10)cells/m~3。甲藻和硅藻的生长似乎互相抑制。实验初期,在硅藻繁盛时,甲藻的种、属和数量都很少。而在演替的后期,硅藻衰落时,甲藻占优势。数量最高达2.6×10~8cells/m~3。实验演示了发生在硅藻水华之后的甲藻赤潮发展过程,与1986年厦门西海域发生的裸甲藻赤潮的发展过程相似。实验结果为进一步研究甲藻赤潮的形成规律及其预测预报积累了资料和经验。     

微卫星标记对12个中外牛品种群体遗传结构的研究

选用联合国粮农组织(FAO)和国际动物遗传学会(ISAG)推荐的12对微卫星引物, 采用荧光标记–多重PCR技术, 检测了9个中国地方黄牛品种和3个外来牛品种的遗传多样性。利用等位基因频率计算出各群体的平均遗传杂合度(H)、多态信息含量(PIC)和群体间的DA及DS遗传距离。基于DA遗传距离, 用UPGMA法进行聚类分析, 结果12个中外牛品种被聚为4类: Ⅰ类属于南方黄牛品种, 包括恩施牛、黎平牛、昭通牛和川南山地牛; Ⅱ类属于中原黄牛品种, 包括郏县红牛、早胜牛和平陆山地牛; Ⅲ类属于北方黄牛, 包括延边牛和长白地方牛; Ⅳ类属于外来牛品种, 包括西门塔尔牛、夏洛来牛和德国黄牛。研究结果为中国地方牛品种的保护和利用提供了理论依据。     

米索前列醇小剂量用于晚期妊娠引产

观察25μg米索前列醇对晚期妊娠引产的有效性和安全性。本次选择有引产指征,无引产及米索前列醇使用禁忌症的单胎头位,胎膜完整的晚期妊娠孕妇33例。分为A、B组,分别用米索前列醇25μg和100μg放置阴道后穹隆,间隔3—4小时,重复给药,24小时内最大剂量100μg,胎膜破裂或临产则停止用药。观察首次用药至临产时间,首次用药至阴道分娩时间,分娩方式、新生儿体重。两组比较无显著差异(P>0.05)。但宫缩过强伴胎心监护异常A相似文献   

高度近视眼黄斑区不同区域视网膜神经上皮层厚度与屈光度的关系

目的:研究高度近视眼黄斑区神经上皮层厚度的变化,并分析其与屈光度的相关性。方法:选取高度近视患眼107例,按屈光度不同分为Ⅰ组(-6 D至-8 D)、Ⅱ组(-8.25 D至-10.D)、Ⅲ组(-10 D)。采用光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)测量黄斑部9个不同分区的视网膜神经上皮层厚度,即直径1 mm(黄斑中心凹区)、1-3 mm(内环区:B1、B2、B3、B4)和3-6mm(外环区:C1、C2、C3、C4),比较期间的差别,并分析各区域神经上皮层厚度与屈光度之间的相关性。结果:Ⅰ组与Ⅱ组及Ⅲ组、Ⅱ组与Ⅲ组黄斑中心凹区神经上皮层厚度比较差异具有统计学意义(P0.05),Ⅲ组与Ⅰ组及Ⅱ组外环区神经上皮层比较差异具有统计学意义(P0.05),Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ组内环区神经上皮层厚度比较差异无统计学意义(P0.05);黄斑中心凹及外环区视网膜神经上皮层厚度与近视屈光度呈显著负相关(r分别为-0.233、0.248、0.278、0.383、0.336),差异有统计学意义(P0.05)。结论:高度近视眼黄斑部视网膜神经上皮层厚度随近视屈光度的增高而呈区域选择性萎缩变薄。     

多基因模型在肝细胞癌预后中的应用

利用较少分子信息预测肝细胞癌类型对患者的个性化治疗十分关键。探索已知的与肝细胞癌预后相关的信号通路,共发现41个关键基因。随后,运用机器学习的方法对其构建风险预测模型,并在4个肝细胞癌数据集上进行验证。结果显示,该模型能将肝细胞癌患者分成两个预后差异显著的类型:癌症基因图谱(The cancer genome atlas,TCGA)数据集交叉验证的平均log rank P值为0.03;其他测试数据集的log rank P 值分别为0.000 38、0.002 1和0.01。生物信息学分析显示肝细胞癌的预后与细胞周期等信号通路显著相关,并筛选出12个潜在的肝细胞癌分子标志物。研究结果表明,基于41个基因构建的肝细胞癌预后模型具有较好的稳健性和准确的风险预测能力。