新疆马铃薯主产区农村居民主食消费现状分析

目的：旨在通过对新疆南北疆不同马铃薯主产区域、不同民族主食消费情况进行调研分析,了解新疆农村居民主食消费现状及马铃薯消费习惯,从而为国家马铃薯主食化战略在新疆地区整体推进提供决策依据。方法：采用入户访谈、集中调研等面对面询问的方式调查了南疆泽普县、疏勒县,北疆吉木萨尔县、奇台县农村居民220户。调查内容包括农户家庭近一年的早中晚一日三餐的主、辅食食用情况以及马铃薯的食用方式。获得有效调查问卷共192份。采用统计分析的方式,归纳总结了三餐主食食用率,小麦面粉、大米及玉米的人均食用频次以及马铃薯的食用方式。结果：新疆南北疆农村居民对于谷物（小麦面粉和大米）的人均食用频次差异不大,但对小麦面粉与大米的消耗量差异较大,小麦面粉是大米的1.6倍。马铃薯在新疆已基本达到全民消费,但在南疆地区消费量不高,且食用方式单一,仅作为菜用食用。北疆地区食用广泛,既可以做粮,也可以做菜。结论：新疆南北疆农村居民的主食消费以小麦面粉为主,对马铃薯主食化发展而言可替代性强,马铃薯主食化在新疆具有推广前景。     

以Neprilysin蛋白酶为靶标的药物筛选模型的建立及应用

目的:建立以蛋白酶Neprilysin(NEP)为靶点的高通量药物筛选模型,应用该模型筛选抑制剂。方法:利用毕赤酵母表达系统。构建重组质粒p PICZα-A-NEP,表达载体通过与酵母菌X-33基因组染色体发生同源重组,将外源基因整合于染色体后实现目的蛋白的表达。应用荧光共振能量转移法(FRET)检测蛋白酶活性,优化反应条件,建立药物筛选体系,筛选抑制剂。结果:成功构建表达载体p PICZα-A-NEP;建立了以NEP为靶标的药物筛选模型,获得模型反应动力学参数Vmax=3.6μM/s,Kcat/Km=4.5×105M-1s-1,测定模型Z-因子为0.89,说明体系稳定可用于以NEP为靶标的药物的高通量筛选;并用该模型对天然产物组分库进行筛选,在0.5mg/ml的药物浓度下,得到抑制率较高的药物为4种,并测得半数抑制浓度IC50值,其中MDCNCL01000242的IC50值最低,为(8.31±0.03)μg/ml。结论:建立的药物筛选模型较为理想,适用于NEP抑制剂的筛选,可促进药物的研发。     

气候变化和人类活动干扰下骆驼刺潜在分布格局变化特征

气候变化和人类活动是影响物种分布的最重要因素。骆驼刺是我国荒漠区的重要建群种,建群种的丧失将对荒漠生态系统产生严重损伤。因此预测气候变化和人类活动影响下骆驼刺适宜生境的变化特点对保护我国荒漠生态系统具有重要的意义。本研究采用61个骆驼分布点数据,和21个环境因子数据,运用最大熵模型（MaxEnt）预测骆驼刺当前在有、无人类活动干扰下的适宜生境分布,对影响其分布的环境因素进行了评估。并预测未来（2021-2040,2041-2060,2061-2080,2081-2100）四条共享社会经济路径（SSP126,SSP245,SSP370,SSP585）情景下,骆驼刺潜在分布区的变化特点。研究结果表明,在无人类活动干扰的情况下,骆驼刺适生区面积达132.29万km²,覆盖我国西北干旱区的大部分面积。年均降水量、最冷季度平均温、平均气温日较差、年均温、温度季节性、降水的季节性和高程被确定为影响骆驼刺潜在分布区的最重要因素。而在加入人类活动强度因素之后,骆驼刺适生区面积显著下降至71.31万km²,且呈现出破碎化状态。此时,年降水量、人类活动强度和高程是影响骆驼刺分布的最重要原因。在未来气候情景下,骆驼刺的适生区将产生一定的扩张。尤其在中高强迫（SSP370）和高强迫（SSP585）情景下,骆驼刺的适生面积将随时间推移产生显著的增加,且这种扩张主要向高纬度和高海拔地区发展。骆驼刺能保留大部分原有生境,仅在内蒙古中西部地区发生少量收缩。在气候变化条件下,骆驼刺能够在西北干旱区生存并扩张,故可将其作为防沙治沙的优良物种进行保护与开发。     

老年营养风险指数对慢性心肾综合征患者预后评估的价值分析

目的：探讨老年营养风险指数（GNRI）对慢性心肾综合征（CRS）患者预后评估的价值分析。方法：选择2017年9月—2019年6月间在我院就诊的83例慢性CRS患者作为研究对象,计算患者的GNRI,以患者随访1年期间是否发生心血管不良定义为预后不良。观察患者GNRI和其他临床资料与患者预后不良的关系。结果：不同预后患者GNRI指数存在统计学差异（P＜0.05）。预后不良和预后良好患者性别、年龄、原发病和风险因素（冠心病、瓣膜病、扩张型心肌病、肺源性心脏病）等相比较差异均无统计学意义（P＞0.05）,预后不良组收缩压、舒张压、心功能分级、NT-proBNP、Scr、尿酸、CysC水平高于预后良好组（P＜0.05）,预后不良组体质量指数、GFR、LVEF、白蛋白均低于预后良好组（P＜0.05）。多因素Logistic分析显示,中高营养风险是预后不良的风险因素（P＜0.05）,其他风险因素包括NT-proBNP、CysC（P＜0.05）,保护性因素包括LVEF（P＜0.05）。结论：GNRI与CRS患者预后相关,在预测CRS患者预后方面具有重要价值,值得临床推广应用。