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1.
本研究对水稻稻瘟病菌的拮抗菌L1形态、生理生化特性等进行测定, 结果发现其为杆状细胞、革兰氏阳性、菌落不规则有褶皱、好氧生长、颜色较深等, 初步鉴定为枯草芽孢杆菌; 拮抗菌L1培养5 d的发酵液抑菌活性最高, 抑菌率为74.57%; 拮抗菌L1对水稻稻瘟病菌的拮抗活性物质对温度不敏感; 拮抗菌L1的发酵液用硫酸铵梯度沉淀法提取粗蛋白, 在50%~60%硫酸铵饱和度下沉淀的粗蛋白质对水稻稻瘟病菌抑菌效果最好, 平均抑菌半径达0.51 cm。  相似文献   
2.
对晚期非小细胞肺癌患者采用含铂化疗是肺癌临床治疗中非常重要的方法,然而不同患者对含铂化疗的敏感性却存在着明显的个体差异,这提示发现潜在的分子标志物对预测临床中含铂化疗疗效具有关键作用。本研究旨在探索自噬通路基因多态性与晚期非小细胞肺癌含铂化疗疗效之间的相关性,以期寻找可能影响含铂化疗药物敏感性的分子标记。本研究纳入了1004例接受含铂化疗的晚期非小细胞肺癌患者,分析了自噬通路中13个基因上的99个SNP位点与含铂化疗临床获益、无疾病进展时间及总生存时间之间的相关性。研究发现,位于ULK1基因的位点rs7953348(G>A) (P=0.017, OR:0.67, 95%CI:0.49~0.93)和rs12303764(A>C) (P=0.009, OR:0.63, 95%CI:0.45-0.89)及位于ATG14基因上的位点rs17742719(C>A) (P=0.002, OR:1.83, 95%CI:1.26~2.66)、rs8003279(A>G) (P=0.006, OR:1.65, 95%CI:1.16~2.35)和rs1009647(G>A) (P=0.002, OR:1.70, 95%CI:1.22~2.37)与临床获益存在显著关联,位于DRAM基因上的位点rs7955890(G>A) (P=0.004, HR:0.63; 95%CI:0.46~0.86)和rs17032060(G>A) (P=0.006, HR:0.65, 95%CI:0.48~0.88)及位于ATG3基因上的位点rs13082005(G>A) (P=0.012, HR:1.27,95%CI:1.05~1.53)与含铂化疗的无疾病进展时间显著相关,位于ULK1基因的位点rs7953348(G>A) (P=0.011, HR:0.74, 95%CI:0.58~0.93)和位于ATG10基因上的位点rs1864183(G>A) (P=0.016, HR:0.42, 95%CI:0.21~0.85)对含铂化疗的总生存时间有着显著影响。研究结果提示自噬通路在含铂化疗敏感性中发挥着重要作用,自噬通路基因多态性可能是预测含铂化疗疗效的潜在分子标志物,这可能为临床上肺癌的个体化医疗提供一定的理论基础。  相似文献   
3.
水稻稻瘟病拮抗菌L1鉴定及抑菌特性的初步研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
本研究对水稻稻瘟病菌的拮抗菌L1形态、生理生化特性等进行测定,结果发现其为杆状细胞、革兰氏阳性、菌落不规则有褶皱、好氧生长、颜色较深等,初步鉴定为枯草芽孢杆菌;拮抗菌L1培养5 d的发酵液抑菌活性最高,抑菌率为74.57%;拮抗菌L1对水稻稻瘟病菌的拮抗活性物质对温度不敏感;拮抗菌L1的发酵液用硫酸铵梯度沉淀法提取粗蛋白.在50%~60%硫酸铵饱和度下沉淀的粗蛋白质对水稻稻瘟病菌抑菌效果最好,平均抑菌半径达0.51 cm.  相似文献   
4.
目的:探讨卡马西平联合左甲状腺素对甲状腺功能减退症患者血清胰岛素样生长因子结合蛋白-3(IGFBP-3)、25羟维生素D3(25(OH)D_3)的影响。方法:选择2017年5月~2018年6月本院接诊的103例甲状腺功能减退症患者进行研究,通过随机数表法分为观察组52例和对照组51例,对照组给予左甲状腺素口服治疗,观察组在对照组基础上联合卡马西平口服治疗,两组患者均连续治疗8周。比较两组临床疗效、治疗前后甲状功能、血清IGFBP-3和25(OH)D_3的变化情况及不良反应。结果:治疗后,观察组患者的临床疗效为94.23%,明显高于对照组患者的84.31%(P0.05);观察组血清FT3、TSH均明显比对照组低,FT4明显高于对照组(P0.05);两组患者治疗后IGFBP-3和25(OH)D_3的指标水平均高于治疗前,且观察组结果高于对照组(P0.05);观察组不良反应总发生率为5.76%,低于对照组的13.73%,两组不良反应总发生率差异无统计学意义(P0.05)。结论:卡马西平联合左甲状腺素对甲状腺功能减退症患者临床效果显著,可有效改善患者甲状腺功能,调节患者血清IGFBP-3和25(OH)D_3的表达水平,且不良反应少、安全性高,值得推广。  相似文献   
5.
果蝇是实验教学中最常用的重要生物材料之一。在果蝇实验教学中,每个学生通常需要针对上百只果蝇进行手工辨认,并记录每只果蝇身上的数个不同性状,工作量大且分类标准参差不齐。为了解决这一问题,本文将现代计算机技术融入到遗传学实验教学中,使用深度卷积神经网络来自动统计每只果蝇的性状。采用的是目标检测模型+分类模型的两阶段策略模式。在分类模型的训练设计过程中,创新性利用了关键点辅助分类的方法,有效地提升了模型的可解释性。此外,还针对任务特性改善了RandAugment方法,利用渐进式学习与适应性正则化策略,在有限的计算资源下训练了MobileNetV3架构下的多标签分类任务,并最终在每只果蝇3对性状(红/白眼、长/小翅、雌/雄)的分类任务下分别达到了97.5%、97.5%和98%的准确率。模型经过优化后,可以在手机端10 s内完成600个果蝇性状的分类,该模型具有轻量化的特点,大小不到5 MB,易于在各类安卓系统手机上安装使用。该系统的开发有利于推进以果蝇为研究对象的遗传规律验证等实验的教学,也可用于涉及大量果蝇分类统计分析的科研工作。  相似文献   
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