最新动物病毒分类简介

多次预告又几经推延的《病毒分类-国际病毒 分类委员会(ICTV)第8次报告》(以下简称第8次 报告),终于在2005年9月面世。虽然之前在网上 已陆续发布了一些内容,但翻阅此书,仍有一睹为快 之感,某些内容与事先网上发布的不尽相同,科属的 分类有所增添或改动。与2000年出版的第7次分 类报告相比,也有较大变化。该书的首席主编换成 了植物病毒学家Fauquct,出版社成了Elsevler Ac- ademic Press。而第7次报告首席主编为动物病毒 学家Van Regenmortel,出版社为Academic Press。 1995年出版的第6次报告仅586页,第7次报告 1162页。第8次更厚,达1259页,而且配有彩色图 文。不仅用丰富的色彩显示病毒的立体结构,如经 深冻电镜(cryoelectron microscope)电子成象 的 蓝舌病毒(BTV)构象彩照,还对各科属内的正式 成员、暂定成员等用不同颜色的文字印刷,比黑白两 色的第7次报告自然更加悦目和清晰。     

科学家公布人类X染色体基因序列草图

人类X染色体99．9％基因测序工作已基本完成,结果发表在最新一期英国Nature杂志上。     

二月兰形态性状的变异分析

二月兰(Orychophragmus violaceus)是集食用、保健、饲用和观赏于一身的优良地被植物。其遗传背景单一、生长周期短,是发展模式植物的优良材料。为了开发其育种价值,我们对二月兰的形态变异式样进行了初步分析。共选取了北京和南京地区的7个居群的34个表型性状进行观测。通过计算分析发现:株高、茎和花序分枝等性状受环境影响较大,因而其分类价值不大;叶形、毛被、叶缘锯齿等性状的变异在居群内是连续的,所以也不是可靠的分类性状;而花部性状的一些变异,包括花瓣的颜色、大小、形态,基本不受环境影响,且这些变异在居群内是不连续的,所以其分类价值相对较高。对17个数值性状的方差分析和多重比较结果表明,在同一年度内,大部分性状在不同地区间差异不显著,在居群间差异极显著;而在不同年度内,居群间差异不显著。最后,对7个居群和30个表型性状进行了数量分类:Q分析表明北京颐和园、南京紫金山山顶公园和南京中山植物园居群比较相似,而北京圆明园、北京海淀区后八家苗圃、南京情侣园和北京天坛公园居群较相似。R分析揭示了二月兰花部、叶部、反映植株毛被和颜色以及表现植株生长量的性状间均具有一定的相关性。这些研究可为种下等级的划分和进一步的遗传研究以及品种培育提供一定的参数资料。     

桃花水母

介绍了桃花水母的生活习性、形态、生理、分类、分布,讨论了桃花水母的研究意义及经济价值。     

植物大片段 DNA 的研究进展

植物大片段 DNA 的研究成为了基因组学研究的一个重要方面．对它的研究得益于容纳大片段 DNA 片段载体的发展．对构建植物大片段 DNA 的载体、植物大片段 DNA 的提取方法、植物大片段 DNA 的主要应用领域的最新进展进行了介绍．     

人类 Y 染色体多态性标记及其应用

随着人类基因组计划的迅猛发展,已有越来越多的 Y 染色体多态性遗传标记被发现,它们在探索人类起源、进化和迁移规律等方面,提供了非常有价值的遗传标记,同样在法医学中也有着广阔的应用前景．对 Y-DNA 的多态性及其相关应用的研究进展进行了综述．     

RAPD技术在我国鱼类研究中的应用

论述了RAPD技术的原理,RAPD技术在我国鱼类遗传进化、遗传多样性、分类、种群亲缘关系、种质鉴定、育种和杂种优势利用等研究方面的应用及其取得的效果。     

我国植被数量分析方法的研究概况和发展趋势

植被数量分析是现代植被研究的重要手段,数量分类和排序是现代植被生态学研究最重要的,也是应用最广泛的生态学技术。数量分析方法在20世纪50年代引入植被生态学研究领域,我国学者在70年代后期开始研究植被的数量分类和排序。本文主要从相关资料、应用研究、新方法研究三个方面论述了我国植被数量分析方法的发展,重点阐述了从20世纪70年代后期以来出现的并且被广泛应用的新方法及其应用研究概况,并在此基础上分析了植被数量分析方法未来的发展趋势。     

中国产3种防己科植物细胞学研究

报道了3种国产防己科植物的染色体数目。金线吊乌龟Stephania cepharantha Hayata为二倍体2n=22,部分居群的一些个体存在B染色体;轮环藤Cyclea racemosa Oliv．为二倍体2n=24;木防己CDcculus orbiculatus(L)DC为四倍体2n=4x=52.3个种的染色体基数分别为x=11,12,13。观察了木防己的小孢子母细胞减数分裂过程,其减数分裂过程正常,且花粉粒具较高活性。     

结合基因功能分类体系Gene Ontology筛选聚类特征基因

使用两套基因表达谱数据,按各基因的表达值方差,选择表达变异基因对样本聚类,发现一般使用方差较大的前10％的基因作为特征基因,就可以较好地对疾病样本聚类。对不同的疾病,包含聚类信息的特征基因有不同的分布特点。在此基础上,结合基因功能分类体系(Gene Ontology,GO),进一步筛选聚类的特征基因。通过检验在Gene Ontology中的每个功能类中的表达变异基因是否非随机地聚集,寻找疾病相关功能类,再根据相关功能类中的表达变异基因进行聚类分析。实验结果显示：结合基因功能体系进一步筛选表达变异基因作为聚类特征基因,可以保持或提高聚类准确性,并使得聚类结果具有明确的生物学意义。另外,发现了一些可能和淋巴瘤和白血病相关的基因。