视黄酸X受体α促进猪前体脂肪细胞分化

采用细胞转染、油红O染色、油红O染色提取法、GPDH活性测定、semi-qRT-PCR等方法研究了视黄酸X受体α (retinoic acid X receptor α, RXRα)在猪原代前体脂肪细胞分化中的作用及其机理.结果表明,转染pRXRα-EGFP促进了猪前体脂肪细胞RXRα 的表达,脂肪细胞分化能力随之增强, 脂肪细胞GPDH活性、分化转录因子PPARγ和C/EBPαmRNA表达水平均显著升高(P<0.05). 结果提示,RXRα可能通过调控过氧化物酶体增殖物激活受体γ(peroxisome proliferators-activated receptor-γ, PPARγ)和CAAT/增强子结合蛋白家族（CCAAT/enhancer binding proteins, C/EBP）C/EBPα 基因表达变化促进猪前体脂肪细胞分化.     

尖吻蝮蛇蛇毒中一种新型酸性磷酯酶的纯化和表征

从尖吻蝮蛇蛇毒中, 通过嗜硫色谱、Sephadex G-75、Blue胶和POROS HQ20离子交换色谱,分离纯化得到纯组分AA-PLA₂-I,并证明其为新型酸性磷酸酯酶A₂ 经鉴定,该酶为分子量14.4 kD的单体蛋白,等电点5.66,不含中性糖基,N端序列为SLIQFETLIMKVVKK,其磷酸酯酶A2活性的最适温度和pH条件分别为50 ℃ 和 pH 10此外,该酶蛋白酶活性较弱,无出血毒性,但具有抗凝血活性,且其抗凝血活性耐热至70 ℃.     

8-氯腺苷诱导的组蛋白H3K79双甲基化促进NBS1和p21的基因转录激活

组蛋白H3第79位赖氨酸甲基化（H3K79me）修饰有单甲基、双甲基及三甲基3种形式,是常染色质的标志.然而,对于组蛋白H3K79三种甲基化各自在基因转录、DNA损伤修复中所起的作用尚不十分清楚.本研究以8-氯腺苷（8-Cl-Ado）为DNA双链断裂（DNA double-stranded breaks,DSB）诱导剂,采用Western 印迹,在人肺癌细胞H1299检测出了DNA修复分子NBS1、细胞周期检验点相关分子p21,并发现H3K79me1、H3K79me2和H3K79me3三种甲基化修饰的组蛋白明显增加;染色质免疫共沉淀结合实时定量PCR实验显示,只H3K79me2与DNA损伤检验点分子p21、DNA修复分子NBS1的启动子区域相结合,说明H3K79双甲基化修饰与这些基因的转录激活有关.结果提示,在8-氯腺苷引起 DSB时,是H3K79me2、而不是H3K79me1和H3K79me3参与NBS1和p21基因转录激活时的染色质重塑.8-氯腺苷诱导H3K79双甲基化增强、促进H3K79me2所在染色质区域的NBS1和p21基因转录激活可能是8-Cl-Ado抑制肿瘤细胞生长作用机制之一.     

大熊猫精液和包皮菌群组成及潜在致病菌调查

[目的] 大熊猫是我国国家一级保护动物,其种群面临着传染病和栖息地破碎化等持续威胁,其中生殖系统的细菌感染和菌群失衡会影响大熊猫生殖健康,严重者可导致流产,是引起大熊猫繁殖障碍的原因之一。本研究对精液与包皮分泌物样本的菌群组成情况及分离培养潜在致病菌开展研究。[方法] 通过采集13份大熊猫包皮分泌物和12份精液样本,采用16S rRNA扩增子测序技术、细菌培养及PCR鉴定的方法,确定样本中的细菌种类。[结果] 菌群组成分析结果显示,在门水平上,厚壁菌门（Firmicutes）的细菌丰度在大熊猫包皮与精液中均为最高;在属水平上,不同时期的雄性大熊猫包皮的菌群可能会发生改变,棒状杆菌属（Corynebacterium）和Dolosicoccus是Ⅰ期包皮样本中最丰富的微生物菌群,相对丰度分别为15.45%和12.40%;链球菌属（Streptococcus）和埃希氏菌属（Escherichia）是Ⅱ期包皮样本中最丰富的微生物菌群,相对分度分别为37.94%和9.68%;拟杆菌属（Bacteroides）和普雷沃氏菌属（Prevotella）是精液样本中最丰富的微生物菌群,相对丰度分别为14.40%和12.88%。菌群多样性分析结果显示,精液样品高于Ⅰ期包皮样品和Ⅱ期包皮样品,Ⅰ期包皮样品和Ⅱ期包皮样品之间无显著差异。通过细菌分离培养得到肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumonia）在内的多种潜在性致病菌。[结论] 本研究分析了大熊猫精液和不同时期包皮分泌物的菌群组成,其优势菌属存在差异,大熊猫包皮与精液中存在潜在性致病菌,这可能对大熊猫的生殖系统健康带来威胁,其致病性有待进一步研究。     

广州市主城区城市地形类型与风环境评价

对城市地形组合类型及其地形对风场影响的研究,有助于城市风场机理的认识与生态环境的优化。以高层建筑密集的广州市主城区为例,在确定城市宏观地形类型的基础上,基于最小成本路径（LCP）辨识了风道,并对风环境质量进行评价。主要结论有：（1）将城市地形简要概括划分为4个一级地形、11个二级地形类型。（2）以LCP路径与盛行风交角不超过22.5°的标准,筛选确定通风路径作为风道。根据LCP格网的密度与频次,结合不同风向下风速与风频,评价分析了风环境类型与空间分布。（3）根据自然与城市地形的配置,北风风环境质量远高于西北风和东风;东风由于风频与风速最低,因此通风条件较差。（4）珠江航道在三种风向下都是尺度最宽贯穿城市最好的风道;区域性的风道与风环境较好的地段集中在与主风向平行的主干道上,但以近似南北走向的居多;由于广州城市地形高度以珠江新城峰林为中心向外递减,以低地地形为主的主城区外围通风优于中心区域,特别是珠江新城峰林与网络状台地为主的老城区,通风环境较差。基于LCP的评价结果需要同其他方法相互验证,才能使其不断完善优化。     

陕西省黄河湿地冬季鸟类群落初步研究

1998～2008年,采用直接计数法对陕西省黄河湿地冬季鸟类群落组成、鸟类物种多样性及数量变化进行了调查.在预先设置的5条调查样带中共记录到鸟类14目33科117种.观察结果表明,该地区鸟类多样性指数和均匀度指数分别为4.497和0.654.栖息地可分为人工渔塘、芦苇沼泽、滩涂湿地、农田和人工林5种类型.这些生境中鸟类组成及物种多样性差异均较大,其鸟类多样性指数分别为2.826、3.571、3.202、1.205、2.496,以芦苇沼泽中的鸟类多样性指数最高,滩涂湿地中鸟类数量最多,农田中鸟类优势度最高.通过对该地区鸟类群落组成及多样性分析研究以及黄河湿地冬季鸟类栖息地现状评价,为湿地鸟类资源的保护提供科学依据.     

环境因子对大亚湾人工鱼礁上附着生物分布的影响

通过对深圳大亚湾人工鱼礁区7个月(2008-04～2008-10)挂板实验,同时监测相应的环境因子指标.以附着生物丰度数据进行了除趋势对应分析(DCA),并根据附着生物丰度数据和7个环境因子进行了典范对应分析(CCA).共鉴定出附着生物54种,物种鉴定结果表明实验试板上的常见种有华美盘管虫 (Hydroides elegans)、三角藤壶( Balanus trigonus)、细肋肌蛤(Musculus mirandus)等.DCA种类排序图可明显地看出每种附着生物都有自己的分布中心和分布区域;CCA分析结果表明深度、透明度、溶解氧是影响附着生物群落变化的最主要环境因子,其次是盐度和温度.CCA排序图较好地反映了人工鱼礁上附着生物分布与各环境因子的相互关系.     

广州市农作物系统与大气的CO2交换

在广泛收集资料和实验分析的基础上,研究了广州市各种农作物系统与大气CO2交换.分析了各种农作物系统净生产力吸收CO2的能力和碳汇功能大小.结果表明:2005年广州市8种农作物系统作物净生产力吸收CO2 4 032 366t·a-1,其土壤CO2排放3981753t·a-1,吸收大于排放,对大气CO2而言,整个农作物系统是一个弱的碳汇;水稻、甘蔗、木薯和果用瓜4种连作或高杆作物系统每年作物净生产力吸收CO2量大于土壤CO2的排放量,系统具有较大的碳汇功能,花生、大豆、花卉和蔬菜4种矮杆作物系统每年作物净生产力吸收CO2量小于土壤CO2的排放量,系统起着碳源作用;果实或经济产量生长在地上部分的作物其单位面积吸收CO2能力比果实(块根)生长在地下的作物大;除花生在生育期间生物量吸收CO2量少于同期土壤排放以外,其余7种作物在生育期间生物量吸收CO2的量大于同期土壤排放,大多数农作物在生育期间具有碳汇功能,在撂荒期才体现碳源作用.     

2008年中国植物科学若干领域重要研究进展

在国家各类重大研究计划的持续支持和推动下, 2008年中国植物科学研究继续快速发展, 中国科学家在植物科学各领域中取得了大量的原创性研究成果, 尤其是在水稻株型功能基因组、水稻开花控制和种子发育、生殖隔离机制以及转基因生态安全研究等方面取得了一系列重大进展, 受到了国内外的广泛关注。该文对2008年中国本土科学家在植物生命科学若干领域取得的重要研究进展进行概括性评述, 旨在全面追踪当前中国植物科学领域发展的最新前沿和热点事件, 并展现我国科学家所取得的杰出成就。     

Multi-scale trajectory analysis:powerful conceptual tool for understanding ecological change

The model at the basis of trajectory analysis is conceptually simple.When applied to time series vegetation data,the projectile becomes a surrogate for vegetation state,the trajectory for the evolving vegetation process,and the properties of the trajectory for the true process characteristics.Notwithstanding its simplicity,the model is well-defined under natural circumstances and easily adapted to serial vegetation data,irrespective of source.As a major advantage,compared to other models that isolate the elementary processes and probe vegetation dynamics for informative regularities on the elementary level,the trajectory model allows us to probe for regularities on the level of the highest process integrity.Theories and a data analytical methodology developed around the trajectory model are outlined,including many numerical examples.A rich list of key references and volumes of supplementary information supplied in the Web Only Appendices rounds out the presentation.