饲料中狐狸、水貂、貉子和狗源性的五重实时荧光PCR检测方法的建立

为了快速鉴别饲料中的狐狸、水貂、貉子和狗源性成分,根据线粒体16S r DNA种间保守序列,设计合成针对狐狸、水貂、貉子和狗的特异性引物和探针,通过对荧光PCR反应体系和反应条件的优化筛选,建立了多重实时荧光PCR方法,在同一PCR反应体系中可以同时完成4种动物源性成分检测。通过对15种其他物种的源性成分的检测,结果表明所设计的引物和探针具有很好的物种特异性,且灵敏度高,狐狸、水貂、貉子和狗的DNA检出限为0.01ng。对40份样品检测,其中5份检测出貉子、狐狸和水貂源性成分。结果表明,该方法可以有效地鉴别出饲料中狐狸、水貂、貉子和狗源性成分,同时适用于相关动物产品中。     

云南菜食花植物资源与食花文化调查

为了摸清云南省菜食花植物资源种类、自然分布与食用地区、食用方法等土著知识,对云南省16个地州102个县(市)农贸市场、地方菜餐馆、民间食花者进行了访问调查,对菜食花植物进行了植物学实地鉴定。调查到云南省菜食花植物140种,隶属52科108属,其中木本植物82种,草本植物58种;人工栽培76种,人工驯化栽培14种,野生资源50种。首次报道苦绳(Dregea sinensis Hemsl.)、云南山楂(Crataegus scabrifolia(Franch.)Rehder)、滇海水仙花(Primula pseudodenticulata Pax)、长毛黄葵(Abelmoschus crinitus Wall.)、尖叶美容杜鹃(Rhododendron caloplytum var.openshawianum(Rehd.et Wils.)Chamb.)、大纽子花(Vallaris indecora(Baill.)Tsiang et P.T.Li)、大花虫豆(Cajanus grandiflorus(Benth.ex Baker)Maesen Vaniot der Maesen)、须弥葛(Pueraria wallichii DC.)、白花灯笼(Clerodendrum fortunatum L.)等9种植物的花可以做菜食用。菜食花植物自然分布区与食用地区并非完全重叠,食用地区一般分布有该植物,而分布有该植物的地区不一定食用;食用种类具有从南向北逐渐减少的特点,与食花植物丰富度和少数民族有一定的关系;食花习俗具有一定的民族性,主要体现食花的种类和烹饪口味上。不同菜食花食用的部位不同,烹饪方式也呈多样化。本文针对食用花传统文化的消失与野生菜食花资源的开发利用提出了相关建议。     

寄生被子植物的种子生理及其与寄主的相互关系

介绍了近年来有关寄生被子植物在种子萌发、吸器形成以及生长发育过程中与奇主的相互关系的研究进展情况。     

独岛枝芽胞杆菌MCCC 1A00493产生的4-乙烯基苯酚鉴定和作用南方根结线虫特性研究

【目的】根结线虫危害严重,难防难控,前期研究发现一株深海来源的独岛枝芽胞杆菌(Virgibacillus dokdonensis) MCCC 1A00493对南方根结线虫具有良好的体外拮抗效果,本研究分离鉴定菌株发酵液中杀线虫活性物质,对其作用线虫的多种模式进行研究,为菌株有效控制植物病原线虫的应用奠定理论基础。【方法】采用硅胶柱层析和半制备高效液相色谱对独岛枝芽胞杆菌发酵上清液中的杀线虫活性物质进行分离纯化,采用液相色谱质谱联用、核磁共振对纯化物进行结构鉴定;并对其趋避、诱杀、熏杀和卵孵化抑制活性进行检测。【结果】结构鉴定确定独岛枝芽胞杆菌MCCC 1A00493发酵液中分离的杀线虫活性物质为4-乙烯基苯酚。4-乙烯基苯酚对线虫具有触杀、熏杀、卵孵化抑制和高浓度驱避低浓度引诱活性,15μg/mL 4-乙烯基苯酚72 h触杀线虫校正死亡率为71.23%±9.06%;20 mg/mL 4-乙烯基苯酚24 h熏杀线虫死亡率达100%;100μg/mL4-乙烯基苯酚作用线虫卵10d后,卵孵化抑制率达66.2%;在琼脂平板上,10mg/mL的4-乙烯基苯酚对线虫有驱避作用,1 mg/mL的4-...     

基于神经网络的马尾松叶绿素含量高光谱估算模型

分析不同生长期的马尾松冠层反射光谱特征与相应叶绿素含量的相关关系.利用36个红边参数逐一筛选,最终确定7个与叶绿素含量相关性较高的红边参数作为光谱特征参数,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型;同样,筛选出4个植被指数作为光谱特征参数,同时,将对原始光谱进行主成分分析降维后的前4个主成分作为BP神经网络的输入变量,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型.结果表明: 将红边参数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的决定系数(R²)分别为0.5205、0.7253,均方根误差(RMSE)分别为0.1004、0.0848,相对误差分别为6.3%、5.7%.将植被指数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的R²分别为0.5392、0.7064,RMSE分别为0.0978、0.0871,相对误差分别为6.2%、6.0%.基于主成分分析的BP神经网络模型的预测效果最好,R²为0.7475,RMSE为0.0540,相对误差为4.8%.     

低氧生境中好氧甲烷氧化菌的缺氧耐受机理及种群结构研究进展

甲烷生物氧化在全球大气甲烷平衡和温室气体的控制中起着重要作用.氧气是甲烷生物氧化过程中的重要影响因素之一.生境中氧浓度不仅影响好氧甲烷氧化菌的种群结构、活性及甲烷碳的分配,而且好氧甲烷氧化菌在不同氧浓度下具有不同的代谢途径.理解低氧生境中好氧甲烷氧化菌的缺氧耐受机理和甲烷生物氧化过程,对甲烷驱动型生态系统的碳循环和生物多样性有着重要意义.本文以好氧甲烷氧化菌为对象,综述了低氧生境中好氧甲烷氧化菌的活性及其种群结构、好氧甲烷氧化菌的缺氧耐受机理以及低氧生境中甲烷氧化菌与非甲烷氧化菌的关系,并对今后的研究方向进行了展望.