修复白洋淀镉污染水体的沉水植物筛选试验

为了筛选出适宜修复白洋淀镉(Cd)污染水体的沉水植物,该研究通过室内模拟试验,分析了四种沉水植物黑藻、狐尾藻、金鱼藻和菹草对Cd的耐受性及对底泥Cd的富集和迁移能力。结果表明:(1)通过毒性测试研究,Cd对黑藻、狐尾藻、金鱼藻及菹草的4 d-EC₅₀(半数抑制浓度)分别为0.51、0.81、0.03、0.12 mg·L^-1,狐尾藻对Cd的耐性最强,黑藻次之,金鱼藻对Cd的耐性最低; 四种沉水植物对Cd的最大富集量分别为27.89、15.28、22.54、32.74 g·kg^-1,菹草对Cd的富集能力最强,黑藻次之,狐尾藻对Cd的富集能力最低。(2)通过Cd污染底泥修复研究,黑藻、狐尾藻和菹草体内Cd富集量整体表现为根>叶片和茎(P<0.05); 地上部、根对Cd的富集能力分别表现为黑藻>菹草>狐尾藻,菹草>黑藻>狐尾藻; 三种沉水植物对Cd的迁移能力则表现为黑藻>狐尾藻>菹草。总之,黑藻对底泥中Cd富集和迁移能力均较强,且耐性较高,是最适合修复白洋淀Cd污染水体的沉水植物。     

大数据时代的大型人群队列

大数据技术推动了生命组学数据的爆炸式增长，生命科学研究进入大数据时代。大型人群队列研究依托大数据技术获得了重要突破，为生命科学和精准医学研究提供了宝贵资源，推动着预防医学模式发生革命性变化。以大数据技术为导向，人群队列研究规模空前扩大、学科交叉创新层出不穷，如何充分高效地利用人群队列资源、实现队列间的互联互通与共享，也是队列研究亟待解决的难题。该文将重点分析大数据时代特征下国内大型人群队列研究的发展特点，并提出其未来发展趋势及面临的挑战。