耐药细菌蛋白质的分泌——新抗攻击的靶点

几十年来,由于抗生素的大量使用,导致了细菌对很多药物的抗药性.为了克服细菌的抗药性问题,需要用新的思路去发掘新的抗生素,包括发掘细菌细胞中存在的抗生素作用的新靶点.蛋白质的分泌过程对于细菌是生死攸关的,它可能成为新药物的适合靶点.     

模拟根系分泌物输入对高寒退化草地土壤微生物残体的影响

微生物残体是稳定土壤碳库的重要来源，对退化生境碳的固持和积累具有重要意义。植物根系分泌物作为植物-土壤-微生物"交流"的媒介，是调控土壤微生物残体迁移转化的关键。因此，以极度退化草地土壤为对象，以氨基糖为标志物，模拟研究了不同氮浓度（低氮-LN：0.1 gN/kg；高氮-HN：0.2 gN/kg）和多样性（3种化合物、9种化合物）根系分泌物输入对土壤微生物残体的影响。结果表明：（1）根系分泌物输入可显著增加高寒退化草地土壤微生物残体含量，且主要由真菌残体贡献。其中高氮和低多样性处理增加最明显，微生物残体和真菌残体分别增加了101.14%，125.16%，而低氮和高多样性处理微生物残体和真菌残体仅增加了35.79%，33.51%。（2）根系分泌物的输入可增加土壤β-葡萄糖苷酶、土壤磷酸酶和过氧化物酶活性，促进微生物的生长，而降低β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶活性，减少微生物残体的分解。（3）回归分析结果显示，土壤微生物残体与土壤环境的C/N呈显著负相关，与微生物生物量C/N呈显著正相关。上述结果表明，在未来退化草地恢复中，可充分利用模拟根系分泌物输入的土壤固碳策略，即通过提高土壤氮的有效性，促进微生物的生长，加快代谢周转，进一步提高微生物残体含量。     

植被类型变化对土壤微生物碳利用效率的影响研究进展

植被类型变化强烈影响着土壤碳循环。土壤微生物碳利用效率（CUE）是微生物将从环境中获取的碳分配给自身生长的比例，是土壤碳循环的综合指标。研究植被类型变化对CUE的影响有助于从微生物视角理解该过程中的土壤碳动态，可以为评估植被类型变化对土壤质量及生态系统碳循环的影响提供基础，具有重要的理论及实际价值。通过系统查阅相关文献，综述了植被类型变化导致的CUE变化情况，以及该过程中影响CUE的因子与机制。目前，相关研究主要涉及以林地、草地和农业用地为起点或终点的植被变化类型。天然林（原生林、次生林）变化为人工林、林地变化为草地后CUE普遍下降，随终点植被的发展CUE可能恢复至起点水平。植被成熟度越高，发生转变时CUE变化越剧烈。植被类型变化以农业用地为起点或终点时，CUE变化方向的不确定性及幅度的变异性均增加。植被类型变化导致的CUE变化主要受到植被、土壤、微生物因子及其交互作用的驱动，指示CUE的指标、采样季节和土层也会一定程度上影响CUE的变化。今后相关研究应采用直接的CUE测定方法，拓宽研究气候区及植被变化类型，关注植被变化过程中CUE变化的土层差异及动态监测，深入对植被类型变化导致的生态环境因子变化与CUE的关系及作用机制的研究。     

叶脉结构与功能及其对叶片经济谱的影响

叶脉由贯穿于叶肉内部的维管组织及其外围机械组织构成, 多样化的脉序及网络结构使叶脉系统发生变异和功能分化。该文综述了叶脉系统结构与功能的最新研究进展。通过聚焦叶脉分级系统的结构与功能及其在叶片经济谱(LES)中的重要性, 解释叶脉性状与其它叶片功能性状之间的关系及机制。不同等级叶脉在机械支撑与水分运输方面存在功能分化, 其中1-3级粗脉在维持叶片形状和叶表面积以及物理支撑方面发挥重要作用, 有利于维持叶片最大受光面积; 4级及以上细脉具有水分调节功能, 它们与气孔相互协调, 影响叶片水分运输、蒸腾散热和光合作用速率。叶片生长过程与叶脉发育的动态变化模式决定叶脉密度, 并影响叶脉密度与叶片大小之间的关系: 叶面积与粗脉密度呈显著负相关, 与粗脉直径呈显著正相关, 而与细脉密度无关。与叶脉性状相关的叶片经济谱框架模型预测, 叶脉密度较高的叶片寿命短、比叶重较小, 叶片最大碳同化速率、代谢速率以及资源获取策略潜力较高。     

大麦水孔蛋白基因HvTIP2;1及其启动子的表达特性分析

组织特异性启动子作为基因工程的一种重要调控元件,在生物反应器、转基因新品种培育等领域有重要的应用前景。基于芯片数据的基因数字化差异显示分析,筛选到一个根特异表达的大麦水孔蛋白基因Hv TIP2;1,利用实时荧光定量RT-PCR方法了解该基因在不同组织和处理条件下的表达特性,并对基因启动子及功能进行了研究。结果表明,Hv TIP2;1表达具有根特异性并受植物生长发育的调控,其在成株期的表达量明显高于苗期。ABA激素处理组,Hv TIP2;1表现先上升,处理10h后又下降的表达变化趋势;铝、锰有毒金属离子处理组,Hv TIP2;1表达量明显高于对照组,但表现出上升-下降-上升的波动变化特征;盐胁迫导致Hv TIP2;1表达量持续下降,而干旱诱导Hv TIP2;1表达量不断升高,处理24h后表达量迅速下降,低于对照水平。利用PCR方法克隆位于基因编码区上游的启动子序列Hv1310p,该序列含有多个与根特异表达和胁迫响应有关的顺式作用元件。通过5'端缺失法分别构建514bp和1 258bp启动子的融合GUS报告基因表达载体,转基因烟草的GUS活性检测表明两个启动子片段都具有根特异性的启动活性。     

叶脉网络系统的构建和系统学意义研究进展

为了解国内外叶脉网络系统的研究状况,综述了基因、激素对叶脉网络系统发育的调控机理,并剖析了叶脉的功能和系统学意义,分析了光、温度、水和外力破坏等环境因子对叶脉密度、叶脉直径等结构性状的影响。同时,综合考量植物碳投入经济权衡,阐明了叶脉网络系统是在遗传控制基础上由环境与碳投入共同调控建成。最后,对植物叶脉网络系统研究中存在的问题与未来发展方向进行了展望。     

黄斑巨鳖分布的历史变迁

通过考古、文史和动物学文献的考证,对黄斑巨鳖Rafetus swinhoei分布的历史变迁进行了研究,该种历史上曾广泛分布于黄河、长江、太湖、钱塘江、红河、马江流域和台湾澎湖水道,这些区域历史上记录的"鼋"都应为黄斑巨鳖而非亚洲圆鳖Pelochelys cantorii。黄斑巨鳖在台湾澎湖水道仅记录于1万年前,主要是由于人为影响,黄河种群自11世纪后未再有记载,近代其分布区更是急剧缩小,长江中游种群于19世纪末即已绝灭,长江下游和钱塘江种群在20世纪中叶绝灭,太湖流域目前已野生绝灭,红河和马江流域分布区虽未有明显变化,但在最近30年中密度急剧下降,野生种群濒临灭绝。建议重点在红河流域开展研究和保护工作。红河与钱塘江之间是否有分布仍存疑问,需要进一步研究。     

降水量对川西北高寒草甸牦牛粪分解速率的影响

青藏高原高寒草甸的降水年际变化很大,而且在未来全球气候变化的背景下可能进一步增大.为了研究降水量变化对川西北高寒草甸牦牛粪分解的潜在影响,通过塑料膜覆盖(去除降水)、模拟额外增水(增水量为实际降水量的50％)和对照(野外无干扰情形)形成3种不同的水分处理.测定了牛粪的含水量、干重及氮磷含量,并统计了主要分解者(手捡法获取粪食性甲虫及其幼虫)的种类和数量.结果发现:覆盖处理显著地降低了牛粪含水量、牛粪中的粪食性甲虫数量与牛粪分解量,但增水处理并没有显著影响牛粪的分解进程,可能与实验期间降水量较高有关.在牛粪分解前期,粪食性甲虫数量与牛粪含水量之间正相关,而牛粪分解量与粪食性甲虫数量之间正相关,说明牛粪含水量的高低影响了粪食性甲虫数量,进而决定了牛粪分解量.但是,降水量的人为增加或减少均没有显著地改变牛粪中的全氮和全磷含量.总体上看,在高寒草甸的放牧生态系统中,降水量的减少将会降低牛粪的分解速率、延长牛粪分解过程,从而可能会降低生态系统的生产力水平.     

岷江上游油松与云杉人工林土壤微生物生物量及其影响因素

以立地条件和营林方式相同的约30a林龄油松与云杉人工纯林为对象,测定地表微气候、土壤理化性质以及微生物生物量C、N、P(MBC、MBN、MBP),揭示林分结构、土壤性质与微生物生物量间的关系,以及两林分间的差异性。结果表明:两个林分地表环境荫湿,土壤肥力较低,土壤微生物生物量低,林地土壤碳积累低,土壤生态服务功能不强。相对而言,云杉林比油松林相对湿度大而地表温度低、林地土壤肥力高、土壤微生物生物量高,因此更有利于林地土壤生态服务功能的恢复。综合分析发现,林分结构、土壤养分状况及地表小气候影响着土壤微生物生物量与肥力转换过程,降低乔木冠层密度可以改善地表小气候,为有机物分解与养分归还创造良好的条件,从而改善土壤肥力与林地土壤生态服务功能。     

松栎林天然更新模拟与不确定性分析

森林天然更新的复杂性和不确定性是森林生态系统动态预测中的关键问题。本研究引入贝叶斯技术和全局敏感性分析,构建基于竞争、气候和地形3类因子的秦岭松栎林天然更新模型。备选模型形式以泊松(Poisson)模型、负二项(negative binomial,NB)模型、零膨胀泊松(zero-inflated Poisson,ZIP)模型和零膨胀负二项(zero-inflated negative binomial,ZINB)模型为基础。同时,根据模型参数传递的不确定性量化分析结果,阐释影响森林更新小概率事件的主导因子。结果表明: ZINB模型在油松和锐齿栎更新模拟中均优于其他模型。林分总断面积、光截留、坡位和生长季最低温是影响松栎林中油松天然更新的最关键因子;而林分总断面积、坡向与海拔的组合、年均温和最热季节降水量则是影响松栎林中锐齿栎天然更新的关键因子。油松更新模拟中,各类因子对模型输出的不确定性贡献率从小到大依次为: 竞争因子(25%)＜气候因子(29%)＜地形因子(46%);锐齿栎更新模拟中为: 气候因子(12%)＜竞争因子(24%)＜地形因子(64%)。油松天然更新数量对生长季最低温和最干季节降水量为正响应,对最干季节均温为负响应;锐齿栎天然更新数量对年均温、生长季最低温和最热季节降水量为正响应,对最干季节均温为负响应。基于贝叶斯技术的ZINB模型可以量化森林更新的影响因子,并解释参数传递的不确定性,是预测森林天然更新的有力工具。