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从大鲵皮肤cDNA文库中,筛选出大鲵铁蛋白重链AdFTH的cDNA序列,其全长为864 bp,开放阅读框为531 bp,编码176个氨基酸,5′和3′非翻译编码区(Untranslated region,UTR)分别为120 bp和214 bp,预测蛋白质的分子量为20.6 kD,理论等电点PI为5.41,预测蛋白无信号肽及跨膜结构,在5′-UTR的22—51 bp处有一个特殊的铁反应元件(Iron response element,IRE)。同源性和系统进化分析表明,铁蛋白重链在进化上有着较高的保守性。实时定量PCR结果表明,大鲵铁蛋白重链mRNA在各个组织中广泛表达,其中肝脏的表达量高于其他8种组织,表明肝脏是大鲵主要的参与铁储存代谢的器官。成功构建了大鲵铁蛋白重链的重组表达载体pET32a-AdFTH,利用大肠杆菌Escherichia coli BL21表达系统和Ni2+亲和层析方法,获得了纯度较高的重组大鲵铁蛋白,并证实重组大鲵铁蛋白(Recombinant AdFTH protein,rAdFTH)具有氧化和吸收铁离子的功能,为进一步制备AdFTH抗体了解其在大鲵体内的多种作用机制打下坚实的基础。 相似文献
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中国部分黄牛品种mtDNA遗传多态性研究 总被引:53,自引:4,他引:49
对我国8个黄牛品种22个个体的mtDNA D-loop区910bp全序列进行了分析。结果表明:8个黄牛品种D-loop区序列中,A T平均含量为61.65%;经比对,共检测到66个核苷酸多态位点,约占核苷酸总数的7.25%;D-loop全序列突变类型有5种,即转换、颠换、插入、缺失及转换与颠换共存,它们分别占核苷酸多态位点的81.82%、6.06%、7.57%、3.03%及1.52%。以欧洲牛mtDNA D-loop全序列为标准,8个黄牛群体D-loop的平均核苷酸变异率分3个层次:西镇牛、蒙古牛、黑白花牛及秦川牛的核苷酸变异率最低,分别为0.37%、0.44%、0.52%和0.66%;南阳牛与郏县红牛的核苷酸变异率居中,分别为1.91%和2.02%;晋南牛与岳阳牛的核苷酸变异率最高,分别为4.47%和4.73%。中国黄牛品种内D-loop区序列歧异度为0.55%~5.39%,品种间序列歧异度为1.21%~6.59%。在所测黄牛个体中,mtDNA D-loop序列由19种单倍型组成,单倍型比例为86.36%,说明中国黄牛mtDNA遗传多态性很丰富。由此构建了中国8个黄牛品种的NJ分子系统树,聚类分析表明:所测黄牛的mtDNA D-loop序列表现为3个单倍型组,从而揭示中国黄牛可能有3个母系起源,以普通牛起源和瘤牛起源为主。 相似文献
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凡纳滨对虾各月龄性状的主成分与判别分析 总被引:8,自引:0,他引:8
为了研究凡纳滨对虾各性状增长规律和判定最佳生长季节凡纳滨对虾的体格与月龄的关系,选择1~6月龄凡纳滨对虾各1000只,选择全长、体长、第一腹节背高、第三腹节背高、第一腹节背宽、头胸甲长和体重共7个性状,进行主成分与判别分析.结果表明:各月龄凡纳滨对虾性状之间均呈现显著的正相关(P<0.01), 其中以全长与体长的相关性最为明显,1月龄凡纳滨对虾体重与形态性状的相关系数较小.各月龄凡纳滨对虾的主成分有所不同,1~2月龄凡纳滨对虾的第一主成分为长度因子,第二主成分为宽度因子,第三主成分为高度因子;3月龄凡纳滨对虾的第一主成分与1~2月龄凡纳滨对虾一致,但第二主成分为高度因子,第三主成分为体重因子;4~6月龄凡纳滨对虾的第一主成分为体重因子,第二主成分为高度因子,第三主成分为宽度因子.1~3月龄凡纳滨对虾形态性状的增长优先于体重, 4~6月龄凡纳滨对虾体重优先于形态性状的增长.错过最佳生长季节的凡纳滨对虾的与体格大小相符的月龄可通过建立的判别式来判断,总的判别准确率为98.98%,其中2~4月龄凡纳滨对虾的判别准确率为100%. 相似文献
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在气候箱试验条件下,用密闭箱法研究了开花结实期小麦植株NH3、N2O、NO和NO2挥发特征及规律.结果表明:(1)只保留小麦根系处理有明显挥发NH3的作用,但在气候箱控制、白昼有相对良好的光照条件下,小麦地上部没有显著净挥发NH3作用效果;(2)开花结实期小麦植株有明显从空气吸收NO和NO2的效应,NO净吸收速率在0.5~2.7 ug·pot-1·h-1之间,NO2净吸收速率约0.4~1.6 ug·pot-1·h-1;(3)小麦根系是产生N2O的重要部位,只保留小麦根系和保留完整小麦植株处理均有显著净挥发N2O的作用效果.研究发现,开花结实期小麦植株氮素挥发损失是以N2O为主而不足NH3;这一时期小麦植株有净吸收NO、NO2明显效应,但其吸收速率远低于小麦植株N2O排放速率;开花结实期小麦N2O排放速率基本可以表征其氮素挥发损失数量. 相似文献
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利用PCR-SSCP方法检测了CRP基因在中国荷斯坦奶牛群体中的单核苷酸多态性,并用各种网络分析软件分析了单核苷酸改变对其功能的影响。结果表明:CRP基因在P1引物扩增片段中存在PCR-SSCP多态性并引起编码氨基酸的改变。经测序分析可知,位于P1引物扩增片段内存在G→T突变,该突变位点使编码的氨基酸发生Q→H的改变。对引起编码氨基酸的P1位点进一步进行生物信息学分析发现,由于编码的改变引起新的转录结合们点vaccinia-term-s的产生,但没有引起其它CRP二三级结构的变化。这一分析结果可为奶牛CRP基因突变所产生的性状功能的改变提供分子水平的解释。 相似文献
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秦岭西段天然落叶阔叶林乔木种间关联性 总被引:2,自引:0,他引:2
为研究小陇山林区天然落叶阔叶林种群的自然生长状况和群落结构特征,解决森林经营中树种选择的问题,2009年6—9月,采用典型抽样的方法,对以锐齿栎为主的落叶阔叶林进行了调查。在小样方(10m×10m)尺度上,调查了乔木树种的分布情况,计算了其重要值;用2×2列联表,以方差比率VR、Jaccard指数、χ2检验,对37个树种666个种对间的关联性进行定量研究。结果表明:群落中锐齿栎重要值最大,其他均为伴生树种;37个树种总体呈现显著的正关联,且总体达到显著水平;χ2检验结果有7个种对呈极显著关联性,占总种对数的1.05%,19个种对呈显著关联性,占总种对数的2.85%;结合AC值,5个种对呈极显著正关联,2个种对呈极显著负关联;640个种对无关联或关联程度未达显著水平,占总种对数的96.10%。群落处于较为稳定的次生演替阶段。研究结果对天然次生林经营及造林树种的选择具有指导意义。 相似文献
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秦岭细鳞鲑(Brachymystax lenok tsinlingensis Li)的亚种分类地位自命名以来一直饱受争议。研究运用单因素方差分析、主成分分析、判别分析、聚类分析及差异系数检验法, 对秦岭细鳞鲑和黑龙江流域的尖吻细鳞鲑(B. lenok lenok)和钝吻细鳞鲑(B. tumensis)的5项可数性状和34项标准化后的比例性状进行统计分析。单因素方差分析结果表明, 尖吻细鳞鲑、钝吻细鳞鲑和秦岭细鳞鲑在32项比例性状和5项可数性状上存在极显著差异(P<0.01); 主成分分析结果显示, 贡献率较大的前3个主成分的累计贡献率为92.779%; 以逐步判别分析方法选用14个判别效果较好的比例性状构建了3个细鳞鲑类群的判别函数, 综合判别率为99.4%。基于欧式距离矩阵法构建的形态学聚类图显示, 秦岭细鳞鲑和尖吻细鳞鲑距离较近, 而与钝吻细鳞鲑距离较远。据Mayr 75%亚种识别和划分规则, 34项比例性状和5项可数性状中, 尖吻细鳞鲑和秦岭细鳞鲑第一鳃弓外鳃耙数目的差异系数大于1.28, 而钝吻细鳞鲑和秦岭细鳞鲑有31项比例性状和2项可数性状的差异系数高于1.28。据分析结果, 结合秦岭细鳞鲑地理隔离的事实及其与尖吻细鳞鲑和钝吻细鳞鲑的形态差异, 推断秦岭细鳞鲑与黑龙江流域内的尖吻细鳞鲑的形态差异程度至少已达亚种水平。 相似文献
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生物组织漫射光模拟计算的改进杂合模型 总被引:2,自引:0,他引:2
结合近源处Monte Carlo法的精确性和漫射理论计算的快速性,在用漫射理论计算漫反射系数时,采用了辐射对背半球的积分形式,即考虑光强度和通量两项对它的贡献,建立了基于Monte Carlo法-漫理论的更为精确、有效的改进的杂合模型,模拟计算了板状生物组织漫反射光的分布。结果表明,在保证高计算速度的前提下,进一步提高了计算精度;同时,此模型也适用于强吸收介质漫反射光分布的模拟计算。 相似文献
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凡纳对虾形态性状对体重的影响效果分析 总被引:59,自引:1,他引:58
选择 6月龄凡纳对虾 176只 ,测定了体长、头胸甲长、胸宽、胸高、额剑上刺数、额剑下刺数、尾长和上市体重共 8个性状 ,采用相关分析和通径分析方法 ,剔除了与体长及头胸甲长有共线性的自变量尾长 ,计算了以形态性状为自变量对体重作依变量的相关系数、通径系数、决定系数及相关指数 ,定量地分析了形态性状对体重的影响效果。结果表明 ,凡纳对虾 5个形态性状与体重的相关系数达到极显著水平 (P<0 .0 1) ;通径分析揭示了多元分析中多个自变量与依变量的真实关系 ,体长、头胸甲长、胸宽、额剑下缘刺数目对体重的通经系数达到显著水平 ,它们是直接影响体重的重要指标 ,其中体长对体重的直接影响(0 .4 2 8* * )最大 ,是影响体重的最主要因素 ,其次为头胸甲长 (0 .2 90 * * )和胸宽 (0 .2 4 5 * * ) ,额剑下缘刺数对体重的直接影响(0 .0 70 * )较小 ;胸高与体重的相关程度很大 (0 .792 3) ,但它与额剑上缘刺数对体重的直接影响都非常小 ,主要通过其他性状间接影响活体重 ,是影响体重的次要因素 ,均被剔除 ;决定系数分析结果与通径分析结果有一致的变化趋势 ;所选形态性状与体重的复相关指数为 R2 =0 .92 13,说明影响体重的主要自变量指标已经找到 ;多元回归分析建立了体长 (X1 )、头胸甲长 (X2 )、胸宽(X3)、 相似文献