雪被厚度对色季拉山急尖长苞冷杉林土壤线虫群落的影响

为了解雪被覆盖对青藏高原高寒森林土壤线虫群落的影响,选取藏东南色季拉山急尖长苞冷杉林为研究区,采用高通量测序技术分析不同雪被厚度0、10、20、30 cm下土壤线虫群落特征。结果表明：随着雪被增厚,有机质和全氮含量显著降低(P<0.05),全钾含量显著升高(P<0.05)。雪被增厚对线虫群落Shannon指数、Simpson指数、Pielou指数以及成熟度指数、线虫通路比值(NCR)均未产生显著影响,但NCR值有升高的趋势。雪被增厚使刺嘴纲(Enoplea)及食细菌性线虫的相对丰度增多,同时使20 cm和30 cm雪被下土壤线虫群落结构发生显著变化(P<0.05)。土壤有机质、全氮和全钾含量是影响土壤线虫群落的最关键的3个土壤环境因子。研究表明雪被厚度会对青藏高原色季拉山急尖长苞冷杉林土壤线虫群落产生影响,雪被增厚意味着较为稳定和温暖的土壤环境,利于土壤细菌数量增加,继而利于土壤有机质分解及钾的释放,为刺嘴纲及食细菌性线虫的增多提供了资源与环境条件。目前仍需对青藏高原地区土壤进行系统调查,以更深入的了解该生态脆弱区土壤线虫分布及其响应环境变化的规律。     

基于土地多功能的黄土丘陵沟壑区生态保护与发展情景评估及多主体模拟

黄土高原丘陵沟壑区生态环境脆弱,近几十年生态保护工程的实施带来显著的生态恢复效果,也对农户的生计策略与区域粮食安全产生了影响。刻画生态脆弱区人-地系统复杂响应过程,可以为区域可持续的土地利用管理模式提供依据。研究从土地多功能出发,着眼于黄土丘陵沟壑区河谷川地、梁峁区域、黄土塬地、土石山地以及城郊区域等不同的典型地貌类型与代表区域,采用多层次利益相关者参与式的评估框架,以农户的耕地利用行为及生态工程影响与未来发展为切入点,设置惯性发展情景、发展优先兼顾生态情景、农业优先兼顾生态情景以及生态优先兼顾发展情景,构建多智能体模型对区域土地利用与土地多功能的时空变化开展模拟。主要结果表明：(1)生态优先兼顾发展情景综合影响最高且对各维度影响相对均衡,而农业优先兼顾生态情景对区域土地的经济维度的功能和社会维度具有更为明显的提升效应;(2)根据土地多功能空间变化模拟结果,区域土地利用破碎化明显且耕地的撂荒对全域土地多功能均表现出明显的限制作用,农业优先兼顾生态情景中土地功能发生下降的面积最少;(3)发生土地功能下降的区域主要分布在土地质量较差、坡度处于5—15°范围内、地形起伏度较大以及距离道路较远...     

山西省地种蝇属一新种：双翅目：花蝇科

本文记述地种蝇属Ｄｅｌｉａ Ｒ．－Ｄ鞭阳地种蝇新种Ｄｅｌｉａ ｍａｓｔｉｇｏｐｈａｌｌａ ｓｐ．ｎｏｖ．的形态特征,并与近缘种作了比较。     

食源性致病菌激活NLRP3炎症小体及食源性功能物质的抑制机理研究进展

食源性致病菌感染是引起食源性疾病的首要因素,严重影响人类健康。炎症小体通过识别受体感知入侵宿主的危险信号进而组装形成多聚蛋白复合物,从而诱导炎症反应,是先天免疫系统中识别食源性病原菌感染和清除病原体的重要防线。NLRP3炎症小体是位于胞内的炎症反应平台,可以感知多种病原微生物的侵袭,在先天性免疫反应中起着至关重要的作用。食源性致病菌感染常引起NLRP3炎症小体的异常激活,介导多种炎症性疾病的发生和发展,因此,许多抗炎研究中常常以NLRP3炎症小体作为靶点。本文总结了食源性致病菌及其代谢产物激活NLRP3炎症小体的分子机制,以及天然产物和膳食功能物质抑制NLRP3炎症小体激活的机理,为治疗炎症性疾病、开发缓解致病菌诱导的炎症反应的功能化合物提供新的思路。     

青藏高原垫状点地梅叶际及内生可培养微生物多样性

【背景】垫状点地梅作为青藏高原最具代表性的垫状植物,其叶际和内生微生物对适应极端环境有重要意义,同时也是一种独特的资源。【目的】探究垫状点地梅叶际和叶内可培养微生物多样性,以及不同生存状态个体之间的微生物差异。【方法】采用纯培养方法分离和纯化3个不同地区垫状点地梅叶际和叶内的细菌、酵母菌和丝状真菌,并用16S rRNA基因和ITS区域序列进行分析鉴定。【结果】最终得到叶际微生物350株,鉴定为22属49种,优势种为Penicillium sajarovii;内生微生物274株,鉴定为19属45种,优势种为Bacillusmycoides;两者的优势属均为Penicillium。垫状点地梅叶际和叶内之间及不同生存状态个体之间微生物的α多样性大多无显著差异,各群落间的成员也有重叠,但物种组成存在显著的空间异质性。【结论】垫状点地梅叶际和叶内有着丰富的可培养微生物资源,来源于不同生存状态的个体或不同部位的微生物物种组成差别较大,微生物对不同环境的选择偏好形成了不同的群落模式。但这些不同来源的微生物群落之间同样存在高比例的共有菌株,这些共有菌株的异养方式和生态位并不固定,可兼共生和腐生生存,生...     

国家公园类型划分与空间识别——以云南省为例

国家公园是我国推进生态文明建设的重大制度创新,如何科学地对国家公园进行类型划分及空间识别,是国家公园布局和建设中的基础性工作,既有必要性也有紧迫性。本研究以中国国情为基础,参考国际经验,将国家公园划分为荒野导向型、生态优先型、游憩导向型与遗产导向型,构建了一个比较完整的国家公园分类体系。并以自然和人文多样化程度较高的云南为案例,以“双评价”为基础建立了一套指标体系和区划规则,利用人工神经网络建立土地利用演化学习算法,利用融入自适应惯性机制的元胞自动机展开时空模拟,对云南全域进行高分辨率不同类型国家公园的空间辨识,并通过收缩-膨胀原理对识别区域进行比较、修正和优化,进而提出未来云南国家公园布局的综合方案。结果表明: 云南省国家公园主要集中在三江地区与横断山区、滇西以及西南部地区,这3类地区可作为未来国家公园区划与分类保护的重点。本研究所建立的国家公园类型划分和空间识别的一般性可推广的研究范式和工作流程可作为全国应用的参考。     

Role of calcium in differentiation of murine erythroleu-kemia cells

Calcium plays a crucial role in the normal and abnomal cell metabolism.The role of calcium in the differentiation process of murine erythroleukemia cells(MELC)remains controversial.Here,based upon quantitative measurement of fluorescence in single cells,a method was developed to investigate the intracellular free calcium[Ca^2 ]i concentration and DNA contents simultaneously,by employing the fluorescent probe,fluo-3 acetoxymethyl ester and DNA dye Hoechst 33342.During MELC differentiation.[Ca^2 ]i concentration incresed.We also demonstrated that calcium ionophore,A23187,enhanced the HMB-induced MELC differentiation,while verapamil,an inhibitor of calcuim uptake,slightly reduced differentiation.These results suggested that an increase in the [Ca^2 ]i level was an essential step in HMBA-induced MELC differentiation.     

浙江古田山亚热带常绿阔叶林叶衰老物候影响因子研究

该文选取浙江省古田山亚热带常绿阔叶林72种木本植物,探究气候因素、系统发育关系和功能性状对亚热带常绿阔叶林叶衰老物候的影响。结果表明,叶变色期在9—12月,落叶期在10—12月。每月落叶物种数与月均温、月均降水量和月均日照时数没有显著相关性,每月叶变色物种数与月均温和月均日照时数呈弱相关;落叶性对叶变色期和落叶期具有显著影响;植物间系统发育关系对叶变色期和落叶期没有显著影响。因此,生物和非生物因子都会影响常绿阔叶树种的叶衰老,这对于提高秋季物候预测模型具有重要价值。     

不同预处理对小鼠粪样菌群高通量测序分析结果的影响

应用高通量测序技术比较不同预处理对小鼠粪样菌群结构的影响,以期为后续相关研究提供参考依据。采集昆明小鼠新鲜粪样,分为原始粪样组、生理盐水处理组和PBS处理组,提取粪样DNA,采用Illumina MiSeq平台进行测序对3组样本的16S rRNA V3~V4区基因文库进行生物信息学分析。结果显示,3组样本拥有共同的OTUs 188个,不同预处理对粪样微生物多样性和丰度产生影响,生理盐水处理组、PBS处理组和原始粪样组分别检出14、11、12个门,3组样本共有门11个;分别检出24、21、21个纲,3组样本共有纲20个;分别检出62、55、59个科,3组样本共有科26个;分别检出147、126、137个属,3组样本共有属117个。总体来看,生理盐水处理组微生物多样性和丰度相对最高,原始粪样组次之,PBS处理组最低。粪样经生理盐水处理后,能在一定程度上提高肠道菌群检测的准确性。     

ploidyfrost: Reference-free estimation of ploidy level from whole genome sequencing data based on de Bruijn graphs

Polyploidy is ubiquitous and its consequences are complex and variable. A change of ploidy level generally influences genetic diversity and results in morphological, physiological and ecological differences between cells or organisms with different ploidy levels. To avoid cumbersome experiments and take advantage of the less biased information provided by the vast amounts of genome sequencing data, computational tools for ploidy estimation are urgently needed. Until now, although a few such tools have been developed, many aspects of this estimation, such as the requirement of a reference genome, the lack of informative results and objective inferences, and the influence of false positives from errors and repeats, need further improvement. We have developed ploidyfrost , a de Bruijn graph-based method, to estimate ploidy levels from whole genome sequencing data sets without a reference genome. ploidyfrost provides a visual representation of allele frequency distribution generated using the ggplot2 package as well as quantitative results using the Gaussian mixture model. In addition, it takes advantage of colouring information encoded in coloured de Bruijn graphs to analyse multiple samples simultaneously and to flexibly filter putative false positives. We evaluated the performance of ploidyfrost by analysing highly heterozygous or repetitive samples of Cyclocarya paliurus and a complex allooctoploid sample of Fragaria × ananassa. Moreover, we demonstrated that the accuracy of analysis results can be improved by constraining a threshold such as Cramér's V coefficient on variant features, which may significantly reduce the side effects of sequencing errors and annoying repeats on the graphical structure constructed.