藏药五脉绿绒蒿不同部位红外光谱的识别

采用傅立叶变换红外光谱法对藏药五脉绿绒蒿花、花梗、叶以及全草进行了红外光谱图的识别分析。对五脉绿绒蒿在4000~400 cm-1范围内进行了红外光谱扫描,并对主要吸收谱带进行了基团的归属分析。五脉绿绒蒿红外光谱特征的分析结果表明,不同部位的一维光谱和二阶导数谱有明显差异。一维红外光谱谱图中主要特征谱带的相对强度比值,可对不同部位进行区分。二阶导数谱图的1517~1471 cm-1和1162~1107 cm-1波段是区分其不同部位的主要特征波段。因此,红外光谱能够快速、无损地对五脉绿绒蒿不同部位进行鉴别,为藏药五脉绿绒蒿不同部位的成分差异分析提供了一种科学有效的方法。     

绿绒蒿自然杂交种及其亲本cpDNA trnL-trnF基因的遗传学分析

对自然杂交种Meconopsis×cookei及其亲本红花绿绒蒿M.punicea和五脉绿绒蒿M.quintuplinervia的叶绿体DNAtrnL-trnF区进行了序列测定,所得序列的长度为957～961bp,其中M.×cookei的序列长度为960bp,红花绿绒蒿为961bp,五脉绿绒蒿为957bp。利用软件Clustal X对所得序列进行排序和碱基比较,排序后的序列长度为964bp,其中trnLintron为512bp,trnL3′exon为50bp,trnL-trn Fintergenic spacer(IGS)为361bp,还包括41bp的trnF5′端片段。整个trnL-trnF区序列共有25个变异位点,其中杂交种M.×cookei与红花绿绒蒿具有相同碱基的位点有21个(占84%),M.×cookei与五脉绿绒蒿具有相同碱基的位点仅有1个(占4%),余下3个位点(占12%)中,M.×cookei的碱基与两个亲本均不相同。分析结果表明,杂交种M.×cookei的叶绿体基因trnL-trnF来自红花绿绒蒿,根据质体细胞质遗传的规律,从而推测红花绿绒蒿为该杂交种的母本,五脉绿绒蒿为其父本。     

用核糖体ITS区序列验证自然杂交种Meconopsis × cookei G.Taylor

对被认为是自然杂交种的绿绒蒿植物Meconopsis×cookeiG .Taylor及其可能的亲本红花绿绒蒿(M punicea)和五脉绿绒蒿 (M .quintuplinervia)的核糖体DNAITS区进行了序列测定 ,所得序列的长度为 6 6 7～ 6 6 8bp ,其中红花绿绒蒿的序列长度为 6 6 7bp ,另外两个种的序列长度均为 6 6 8bp。利用软件ClustalX对所得序列进行排序和碱基比较 ,排序后的序列长度为 6 6 8bp ,其中ITS1长度为 2 5 4bp ,5 8S长度为 16 2bp ,ITS2长度为 2 5 2bp。整个ITS区序列共有 16个变异位点 ,占序列总长度的 2 4 0 % ,其中ITS1的变异位点 9个 ,占 5 6 2 5 % ,占整个序列长度的 1 35 % ;ITS2的变异位点 6个 ,占 37 5 0 % ,占整个序列长度的 0 89% ;5 8S的变异位点 1个 ,占 6 2 5 % ,占整个序列长度的 0 15 %。分析结果表明 ,M .×cookei同时具有红花绿绒蒿和五脉绿绒蒿的两种ITS序列 ,也就是说M .×cookei与红花绿绒蒿和五脉绿绒蒿之间在ITS基因上的变化规律符合孟德尔遗传学定律 ,从而从分子水平上证明M .×cookei是红花绿绒蒿和五脉绿绒蒿的杂交后代。     

绿绒蒿自然杂交种及其亲本cpDNA trnL- trnF 基因的遗传学分析

对自然杂交种Meconopsis× cookei 及其亲本红花绿绒蒿M. punicea 和五脉绿绒蒿M. quintuplinervia 的叶绿体DNA trnL- trnF 区进行了序列测定, 所得序列的长度为957～961 bp , 其中M. × cookei 的序列长度为960bp , 红花绿绒蒿为961 bp , 五脉绿绒蒿为957 bp。利用软件Clustal X 对所得序列进行排序和碱基比较, 排序后的序列长度为964 bp , 其中trnL intron 为512 bp , trnL 3′exon 为50 bp , trnL- trnF intergenic spacer ( IGS) 为361 bp , 还包括41 bp 的trnF 5′端片段。整个trnL- trnF 区序列共有25 个变异位点, 其中杂交种M. × cookei与红花绿绒蒿具有相同碱基的位点有21 个( 占84% ) , M. × cookei 与五脉绿绒蒿具有相同碱基的位点仅有1 个(占4% ) , 余下3 个位点( 占12%) 中, M. × cookei 的碱基与两个亲本均不相同。分析结果表明, 杂交种M. × cookei 的叶绿体基因trnL- trnF 来自红花绿绒蒿, 根据质体细胞质遗传的规律, 从而推测红花绿绒蒿为该杂交种的母本, 五脉绿绒蒿为其父本。     

四种绿绒蒿属植物中总黄酮含量测定

本文采用比色法测定了4种绿绒蒿属植物中总黄酮的含量,该方法线性关系良好(r2=0.9990),平均回收率为101.56%,精密度和重复性试验RSD分别为2.94%和1.22%,表明本试验的重复性较好。结果显示总黄酮含量以五脉绿绒蒿中最高,全缘和红花绿绒蒿次之,总状绿绒蒿中最低,4种药材总黄酮含量的变化与其用途差异基本吻合,与藏医用药品次习惯较为相符。本实验结果可以为绿绒蒿属药用植物资源的深入研究和开发利用提供一定的理论依据。     

气候变化下青藏高原全缘叶绿绒蒿的潜在分布变迁

青藏高原物种丰富且属于气候变化敏感区,研究气候变化对青藏高原物种的潜在分布影响,对于该区域物种多样性保护具有重要意义。该研究以一级濒危藏药植物全缘叶绿绒蒿为研究对象,利用加权平均算法(weighted average algorithm, WAA)构建随机森林(RF)、灵活判别分析(FDA)及人工神经网络(ANN)的集成模型,同时对比分析了WAA模型和不同生态位模型的预测精度。最后利用WAA模型预测了全缘叶绿绒蒿在当前(1970~2000年平均)和未来(2041~2060年平均)气候情景下的潜在分布,其中未来气候考虑了2种“共享社会经济路径”(SSP2-45和SSP5-85)。结果显示:(1) WAA模型的预测表明,基于RF、FDA和ANN的集成模型的AUC值为0.926,在AUC值最高RF模型的基础上提高了3%,在FDA和ANN模型的AUC值的基础上均提高了5%。(2) WAA模型确定,全缘叶绿绒蒿的潜在分布对年降水量和最暖季降水量最为敏感,其次是最热月份最高气温,同时对最湿月份降水量以及等温性表现出较低的敏感性。(3)当前全缘叶绿绒蒿潜在分布区主要分布在甘肃西南部、青海东部至南部、四川西部和西北部、云南西北部和东北部、西藏东部。(4)未来气候变化下青藏高原全缘叶绿绒蒿潜在分布预测表明,在2050年SSP2-45情景下,全缘叶绿绒蒿的潜在分布区大小与当前潜在分布区大小基本相同,但整体向西北方向高海拔高纬度地区迁移;在SSP5-85情景下,全缘叶绿绒蒿的潜在分布区明显收缩,且向西北高纬度高海拔地区延伸的趋势更加明显。     

我国西北地区的9种花卉

1　头花杜鹃 ( Rhododendron capitatum Maxim)　杜鹃花科 ,杜鹃花属。常绿灌木。生于海拔 2 90 0～ 4 30 0 m高山阴坡。花期 5～ 6月。2　红花绿绒蒿 ( Meconopsis punicea Maxim)　罂粟科、绿绒蒿属。多年生草本 ,生于海拔 30 0 0～ 4 60 0 m山坡草地 ,高山草甸。花期 6～ 8月。3　五脉绿绒蒿 ( Meconopsis quintuplinervia Regel.)　罂粟科、绿绒蒿属。多年生草本 ,生长在海拔 2 4 0 0～4 0 0 0 m高山草甸 ,灌丛草甸。花期 6～ 8月。4　唐古特报春、甘青报春 ( Primula tangutica Duthie)　报春花科、报春花属。多年生草本 ,生长于海…     

藏药多刺绿绒蒿种子萌发特性研究

多刺绿绒蒿(Meconopsis horridula)为罂粟科绿绒蒿属一年生草本植物,是一种极具观赏价值和药用价值的高山植物,目前处于濒危状态,因此研究多刺绿绒蒿种子的萌发特性对其种子育苗及人工栽培具有重要意义。为了提高多刺绿绒蒿的种子发芽率,该研究以多刺绿绒蒿的种子为材料,分析了不同消毒剂、浸种时间、温度和外源植物激素对种子萌发特性的影响。结果表明:(1)最适消毒方法为75%乙醇1 min+3%H2O25 min,最适浸种时间为24 h,最适温度和光照条件为20℃/10℃(光照12 h/黑暗12 h),用无菌水浸种后的种子发芽率为49.67%。(2) GA_3100～600 mg·L~(-1)和NAA 5～30 mg·L~(-1)可以提高种子的发芽率、发芽势和发芽指数,缩短发芽启动时间和发芽持续时间,对种子的萌发有促进作用。(3) 6-BA 5 mg·L~(-1)和10 mg·L~(-1)对种子的萌发有一定的促进作用,但不显著,6-BA浓度≥15 mg·L~(-1)则抑制种子的萌发。(4)用GA3500 mg·L~(-1)浸种后的种子发芽指标最好,发芽率、发芽势和发芽指数分别为69.67%、33.00%、4.51,种子的发芽起始时间和发芽持续时间分别为10.67 d、11.67 d。     

六种绿绒蒿植物元素聚类分析和DCA分析

本文利用湿法消解结合电感耦合等离子体发射光谱仪测定了六种绿绒蒿属药用植物中元素组成及含量,采用PC-ORD数据分析软件对数据进行聚类分析和DCA分析。结果显示,同一元素在不同绿绒蒿样品中显示出不同的含量水平,以含量排序,前6种元素均依次为KCaMgFeAlNa;聚类分析将六种绿绒蒿植物聚为三个类群,即五脉、川西、红花和全缘叶绿绒蒿为第一类群,多刺和总状绿绒蒿分别为第二和第三类群;DCA分析则显示采样点海拔与六种绿绒蒿植物中各元素的富集呈负相关影响,经纬度土壤pH值则与其呈正相关影响。本实验结果可为绿绒蒿属植物资源的深入研究和开发利用提供一定的科学依据。     

傅里叶变换中红外光谱结合偏最小二乘法快速测定蕨菜总多糖含量CSCD

本文建立了一种快速预测蕨菜总多糖含量的方法。采用蒽酮-硫酸比色法测定140份蕨菜总多糖含量作为参比值,采集140份蕨菜样品的傅里叶变换中红外光谱图,结合偏最小二乘法,建立蕨菜总多糖定量分析模型。通过比较多元散射校正法、标准正态变换法、一阶导数法、二阶导数法、多元散射校正+一阶导数法、标准正态变换+一阶导数法、多元散射校正+二阶导数法以及标准正态变换+二阶导数法共8种不同的光谱预处理方法,运用多糖类化合物的中红外光谱学特征吸收筛选建模波段,对蕨菜多糖含量预测模型进行优化。结果表明:采用标准正态变换法作为光谱数据预处理方法,以1750~1600、1500~1400、1350~1290、1160~1070、1060~970、930~800 cm^(-1)作为建模波段,获得校正集相关性系数R^(2)为0.9308,校正均方差(RMSEC)为0.374%,检验集相关性系数R^(2)为0.9145,预测均方差(RMSEP)为0.418%,20组样品进行完全外部验证误差为:-0.35%~0.31%,相对误差值为:-0.83%~5.24%,所构建定量模型可用于蕨菜总多糖含量预测。     

青藏高原高寒草甸罂粟科植物种子萌发特性研究

对9种罂粟科植物种子在5个温度(5℃、10℃、15℃、20℃、25℃)下的萌发特性进行了研究.结果显示:(1)采自低海拔的小果博落回、秃疮花和白屈菜在15～25℃的萌发率高于5～10℃;采自高海拔的全缘叶绿绒蒿和多刺绿绒蒿达到最大萌发率的温度分别为5℃和10℃;而采自高海拔的红花绿绒蒿和五脉绿绒蒿只有通过5℃冷处理后才能萌发,表明种子的最佳萌发温度与采集地海拔相关.(2)萌发速率随温度升高增大,秃疮花和苣叶秃疮花在25℃萌发速率最大,其余种25℃的萌发速率略小于20℃的萌发速率.(3)萌发时滞表现出随温度升高而缩短的趋势,秃疮花、白屈菜和苣叶秃疮花在25℃萌发时滞最短,其余种25℃萌发时滞又长于20℃萌发时滞.(4)一年生植物多刺绿绒蒿在所有温度下的萌发率和萌发速率均最高,而萌发时滞最短,这可能是一年生植物适应特殊环境的一种对策.     

多刺绿绒蒿中的一个新生物碱类化合物（英文）

多刺绿绒蒿在藏区是一种非常重要的民间用药。该植物中已发现多种生物碱,其中很多都具有显著的生物活性。用正相硅胶、ODS柱色谱从多刺绿绒蒿的地上部分分离得到了三个生物碱,根据其质谱、红外、核磁等波普数据鉴定结构,分别为(6a-S)-des-N-methyl-(+)-cryprochine(1),华紫堇碱(2)及原鸦片碱(3),其中化合物1为新化合物,化合物2为首次在该植物中分离得到。     

短丝绿绒蒿, 青海罂粟科一新种

该文描述了自青海南部发现的罂粟科绿绒蒿属一新种,短丝绿绒蒿。此种可能隶属琴叶绿绒蒿亚属,滇西绿绒蒿组,滇西绿绒蒿系,与此系其它种的区别在于此种的披针状条形花瓣,较少、较短的雄蕊(花丝长1～5 mm),无花柱的雌蕊,和被具短毛的硬毛的子房。     

付里叶自去卷积法及其应用于无水紫膜菌紫质的二级结构研究

本文扼要地介绍了付里叶自去卷积理论,用以处理红外谱图的方法及去卷积谱线与二级导数谱和原谱组分的关系.用去卷积和二级导数谱研究了无水紫膜内菌紫质的二级结构,与水合条件下菌紫质的红外谱图相比较,无水菌紫质显示出一些新的特征吸收组分,对此作了结构识别,并断定1640cm~(-1)组分为紫膜的特征吸收.     

付里叶自去卷积法及其应用于无水紫膜菌紫质的二级结构研究

本文扼要地介绍了付里叶自去卷积理论,用以处理红外谱图的方法及去卷积谱线与二级导数谱和原谱组分的关系.用去卷积和二级导数谱研究了无水紫膜内菌紫质的二级结构,与水合条件下菌紫质的红外谱图相比较,无水菌紫质显示出一些新的特征吸收组分,对此作了结构识别,并断定1640cm~(-1)组分为紫膜的特征吸收.     

基于UPLC-Q-TOF-MS技术和PLS-DA分析的五个基原绿绒蒿化学成分差异研究CSCD

该研究对不同基原绿绒蒿的化学成分差异与品种分类基础进行了分析。采用超高效液相色谱-四级杆-飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF-MS)对多刺绿绒蒿、总状绿绒蒿、五脉绿绒蒿、全缘绿绒蒿、红花绿绒蒿共49个批次绿绒蒿药材进行检测,ESI源正、负离子扫描模式,将数据结果导入PeakView 1.2软件,以Formula Finder、Mass Calculators、XIC manager等功能及二级碎片裂解规律进行定性分析,并将定性结果建立已知成分筛查表。将数据代入SIMCA-P 14.1软件中,进行可视化处理,构建主成分分析(principal component analysis,PCA)及偏最小二乘法-判别分析(partial least squares discrimination-analysis,PLS-DA)数学模型。结果共检测并分析出75种化学成分;PCA及PLS-DA结果表明从所含化学成分的种类角度出发,多刺绿绒蒿和总状绿绒蒿所含的化学成分种类基本一致,能较好聚集,其他3个基原的绿绒蒿所含化学成分种类差异较大。该研究根据现有文献报道,对绿绒蒿属植物化学成分进行汇总,结合质谱裂解规律对各样品中的化学成分进行推测与对比,为绿绒蒿的品种分类鉴别奠定了基础。     

气候变化对物种分布影响模拟中的不确定性组分分割与制图——以油松为例

物种分布模型是预测评估气候变化对物种分布影响的主要工具。为了降低物种分布模型在预测过程中的不确定性,近期有学者提出了采用组合预测的新方法,即采用多套建模数据、模型技术,模型参数,以及环境情景数据对物种分布进行预测,构成物种分布预测集合。但是,组合预测中各组分对变异的贡献还知之甚少,因此有必要把变异组分来源进行分割,以更有效地利用组合预测方法来降低模型预测中的不确定性。以油松为例,采用8个生态位模型,9套模型训练数据,3个GCM模型和一个SRES(A2)排放情景,模型分析了油松当前(1961-1990年)和未来气候条件下3个时间段(2010-2039年,2040-2069年,2070-2099年)的潜在分布。共计得到当前分布预测数据72套,未来每个时间段分布数据216套。采用开发的ClimateChina软件进行当前和未来气候数据的降尺度处理。采用Kappa、真实技巧统计方法(TSS)和接收机工作特征曲线下的面积(AUC)对模型预测能力进行评估。结果表明,随机森林(RF)、广义线性模型(GLM),广义加法模型(GAM)、多元自适应样条函数(MARS)以及助推法(GBM)预测效果较好,几乎不受建模数据之间差异的影响。混合判别分析模型(MDA)对建模数据之间的差异非常敏感,甚至出现建模失败现象。采用三因素方差分析方法对组合预测中的不确定性来源进行变异分割,结果表明,模型之间的差异对模拟预测结果不确定性的贡献最大且所占比例极高,而建模数据之间的差异贡献最小,GCM贡献居中。研究将有助于加深对物种分布模拟预测中不确定性的认识。     

Fisher 判别在肺磨玻璃结节CT鉴别诊断中的应用

目的:探讨Fisher判别对肺磨玻璃结节(ground-glass opacity,GGO)CT鉴别诊断的价值。方法:回顾性分析苏州大学附属第一医院2009年8月~2015年8月收治的经病理证实的GGO患者80例,对结节主要CT形态特征进行评价,采用卡方检验行单因素分析,以两组之间有统计学意义的CT征象为判别指标行fisher判别,采取刀切法估计误判率。结果:80例GGO分为两组,良性者29例,恶性者51例,单因素分析显示良恶性GGO结节形态、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征、空泡征以及病灶界面比较差异有统计学意义,以其为判别指标行Fisher判别,所得Fisher判别公式为Z=-1.864X1+1.434X2+2.091X3+1.154X4+0.492X5+0.996X6+0.677X7-1.008,误判率为13.7%,敏感性达91.7%,特异性78%,准确率86.3%。结论:Fisher判别模型诊断GGO具有较高的敏感性、特异性、准确性及临床实用价值。     

水稻苗期抗寒性的杂种优势分析

通过观察12个水稻杂交组合(包括父母本)的苗期叶片的相对电导率和植株的成苗率,来探讨水稻苗期抗寒性的杂种优势.分析表明:在经过4℃、2 d的冷处理后,12个杂交组合的相对电导率的超亲优势值都为负数,中亲优势值在-37.27%～+21.02%之间,成苗率在-30.80%～+7.20%之间,杂种优势表现为中亲优势.     

外源水杨酸对总状绿绒蒿种子萌发及生理特性的影响

以总状绿绒蒿（Meconopsis racemosa Maxim.）为实验材料,通过不同浓度水杨酸（SA）浸种处理,研究了SA在不同温度条件下对总状绿绒蒿种子萌发质量和相关生理特性的影响。结果表明,在5~30℃条件下,对总状绿绒蒿种子萌发都有不同程度影响,但在15~25℃条件下,萌发效果比较显著（P<0.05）,其中20℃萌发效果极为显著（P<0.01）;0.1~1.0 mmol·L^-1 SA浸种预处理明显促进了总状绿绒蒿种子的萌发,其萌发指数、发芽势、萌发率在0.1~0.7 mmol·L^-1 SA范围内呈显著增长趋势,其中0.7 mmol·L^-1 SA处理效果极为显著（P<0.01）;（3） SA浸种后总状绿绒蒿种子内可溶性蛋白质和脯氨酸含量的变化同种子的萌发和生长呈相似趋势,用0.7 mmol·L^-1 SA处理后,种子内可溶性蛋白质和脯氨酸的含量达到最高。通过SA浸种可以提高总状绿绒蒿种子的萌发率;并且SA在高温和低温条件下对其萌发有一定的缓解作用。