广东始兴南山自然保护区的植物资源及珍稀植物

对南山自然保护区的初步调查结果显示,区内有野生维管植物179科565属1039种,国家二级野生保护植物9种,其他珍稀濒危的种类7种。由此可见,南山自然保护区植物资源极其丰富,野生维管植物及珍稀保护植物是其重要组成部分。其中野生维管植物资源种类繁多,蕴藏量较大,而且不少种类具有开发和可持续利用的价值,具有巨大的经济价值和生态价值。     

南迦巴瓦峰地区野生有毒植物资源多样性

为了合理保护利用南峰地区野生有毒植物资源,通过野外实地调查、查阅相关文献书籍及标本,对该地区有毒植物的科属、生活型、毒性、有毒部位以及毒理作用进行分析。结果表明：南峰地区包括野生有毒植物242种,隶属于77科167属,其中优势科是天南星科（Araceae）、毛茛科（Ranunculaceae）、杜鹃花科（Ericaceae）、豆科（Fabaceae）和菊科（Compositae）;有毒草本植物共计138种,是占比最多的生活型;有毒部位中全株或全草有毒的最多,共有109种;在毒性方面,只有3种剧毒植物和5种大毒植物,小毒植物有50种,中毒植物最多,有184种;有毒蜜源植物有19种,以玄参科（Scrophulariaceae）和毛茛科占优势;毒理作用方面,大多是神经系统中毒。南峰地区有毒植物资源种类丰富,但目前对这些资源的利用较少,要加强有毒植物认识与保护,进行合理开发利用。     

青藏高原东南部天然草地主要有毒植物调查研究

对青藏高原东南部的川西北天然草地主要有毒植物的种类、毒物成分和分布作了系统的调查与研究,首次报道了该区域天然草地有毒植物名录,统计出该区主要有毒植物226种,隶属于33科77属。有毒植物所含主要毒物成分可分为生物碱、苷类化合物、萜类化合物、苯酮类化合物、酚类及其衍生物和简单有机物等6大类。有毒植物在亚高山草甸草地中分布最多,有157种,其次是亚高山灌丛草地、高山草甸草地、高山灌丛草地和高寒沼泽化草甸草地。本调查研究为青藏高原东南部天然草地主要有毒植物的防除和开发利用奠定了基础。     

山东崂山野生有毒植物资源调查

山东崂山野生有毒植物共123种,隶属于50科94属,约占崂山野生植物的11.5%。文中对崂山有毒植物资源进行分析与评价,并提出相应的开发与保护对策。     

西双版纳野生有毒植物资源调查研究

通过野外及走访调查,对西双版纳野生有毒植物资源进行了调查,同时对其科属分布、生活型组成、毒性、有毒部位进行了分析。结果显示,西双版纳野生有毒植物289种,隶属于79科214属,其中优势科集中在豆科、大戟科、天南星科、夹竹桃科、芸香科,优势属为大戟属和茄属;生活型以草本植物居多,占36.68%;有毒部位以全株或全草有毒为主,占37.37%;毒性以小毒植物占大多数,剧毒植物有5种,大毒植物有11种。通过走访调查了解到,商陆、钩吻、相思子、曼陀罗、洋金花、油桐、蓖麻等有毒植物种类在民间曾多次发生误食中毒甚至死亡事例,需要特别注意识别。今后应加强对常见有毒植物的辨识与防范科普宣传,同时加强对有毒植物的开发和应用研究。     

福建农林大学仓山校区有毒植物资源调查

为更好的了解和掌握福建农林大学仓山校区有毒植物资源组成及毒性特点,进一步保护和利用校园有毒植物资源,促进师生普及自然科学知识,采用文献查阅、实地调查和专家咨询法,对福建农林大学仓山校区有毒植物种类、生活型、有毒部位、毒性大小等进行了调查与统计.结果表明:福建农林大学仓山校区有毒植物主要分布在72科,168属,197种....     

鄂东大别山野生有毒植物资源现状及开发利用

鄂东大别山区属亚热带气候,共有维管植物195科663属1461种.在野外调查和查阅文献资料的基础上,对该区的野生有毒植物资源进行了研究,结果表明:(1)鄂东大别山区共有野生有毒植物158种(包括亚种、变种).隶属于70科、117属,占全国有毒植物140科约1300种的50%、12.2%;其中蕨类植物5科6属8种,稞子植物3科3属3种,被子植物62科108属147种;(2)从有毒部位看,全株有毒的最多,共56种,占35.4%;根有毒的53种,占33.5%;叶有毒的28种,占17.7%;果实及种子有毒的24种,占15.2%;花有毒的植物最少,仅2种,占1.3%;(3)从生态习性上看,该区有毒植物中有木本植物72种、草本植物68种、藤本植物18种,分别占该区有毒植物总数的45.6%、43.0%、11.4%.对该地区的有毒资源进行了评价,并提出了保护利用的具体对策,为合理开发该区的有毒植物提供了科学依据.     

陇东子午岭林区野生有毒植物资源调查

经过三年的调查研究,首次报道了子午岭野生有毒维管植物66科127属170种.其中乔木10科 16属19种;灌木11科14属16种;木质藤本4科5属5种;多年生草本32科63属85种;一、二年生草本22科33属37科;草质藤本7科8属8种.并介绍了子午岭林区野生有毒植物的开发利用与保护建议.     

呼伦贝尔草地主要有毒植物及其开发利用

呼伦贝尔草地共有有毒植物隶属14科,28属,49种.其中分布广、密度大的有毒植物有10种.研究了天然草地主要有毒植物的种类、生态分布、家畜误食后的中毒症状、中毒后的解毒方法等,并提出了有毒植物资源的利用价值.     

武功山地区野生有毒植物资源研究

为了解武功山地区有毒植物资源情况及毒性特点,有效保护与利用武功山有毒植物资源,通过野外实地考察并结合查阅文献资料的方法,对该地区的有毒植物进行统计分析。结果显示,武功山地区共有有毒植物75科179属240种;形成以豆科(Leguminosae)、毛茛科(Ranunculaceae)、菊科(Asteraceae)、百合科(Liliaceae)4科为主的数量优势科(含10种及以上),以紫堇属(Corydalis)为主的数量优势属(含5种及以上)。该区有毒植物的生活习性以草本为主;以海拔400～499 m区域内的植物最多,且主要生长在山坡、林中、灌丛等环境中。区系地理成分复杂多样,科以泛热带分布和世界分布为主,属以北温带分布和泛热带分布为主,而种以中国特有分布和东亚分布最多。毒性以小毒为主,有毒部位以全株有毒为主;有毒化学成分颇为复杂,主要以生物碱为主,毒理类型以神经系统毒为主。     

害虫天敌的植物支持系统

保护天敌,使天敌长期有效地控制害虫是保护性生物防治的核心内容。其中,植物在维持和促进天敌控制害虫中的重要性和作用越来越受到关注。本文概述了各种支持天敌发挥效能的植物类群,论述了蜜源植物、储蓄植物、栖境植物、诱集植物、指示植物、护卫植物等在支持天敌生存和繁殖方面的生物功能,评述了研究和应用这些植物时需注意的问题,提出了科学利用这些植物以维持和增强农业生态系统中天敌发挥控害作用的植物支持系统,并指出了由于对这些植物类别的界定和定义模糊所带来的不便,给出了相应的建议。     

Establishment of a plantation from micropropagated Arnica chamissonis a pharmaceutical substitute for the endangered A. montana

Arnica montana L., like many endangered species, does not give stable yields in commercial plantations. Other Arnica species were investigated for their pharmaceutical activity and A. chamissonis Less., was confirmed as a pharmaceutical substitute for A. montana, extracts having on average 40% higher inhibition of lipoxygenase activity and reduction of superoxide and hydroxyl free radicles on a tissue dry weight basis. A micropropagation protocol was established for A. chammisonis and a plantation of 10,050 plants was established with 0.9% microplant loss at the weaning stage. The plantation is now in commercial production. This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date.     

中国植物园五十年

概述了中国 14 0多个植物园过去 5 0年发展的历史过程、分布和特征 ,以及植物园在研究、保护、展示和利用生物多样性等方面的功能。评述了中国植物园早期在经济作物烟草、药用植物薯蓣和野生果树资源研究中对社会和经济发展的贡献 ,以及近年来在种子科学、物种保护、经济植物引种驯化和育种等方面的理论和应用研究成果。介绍了中国植物园活植物收集的现状。其中木兰科、姜科、苏铁类、药用植物、猕猴桃属和杜鹃属等收集圃的建设已属世界领先。介绍了植物园科普和旅游的发展和中国植物园特有的盆景艺术园和硅化木收集园     

药用植物细胞的选育与培养生产次级代谢产物

目前,在医药行业的销售和研发领域中,植物药是健康产业的热点。然而长期的盲目采挖已造成我国当前药用植物资源的匮乏。为解决这一问题,实现药用植物资源的可持续利用,人们从药用植物细胞的选育、细胞培养生产药用植物药用成分等方面进行了研究。本文概述国内外药用植物细胞的选育和大规模培养技术研究中已取得的进展,并提出了目前存在的问题和今后研究的发展方向。     

中国植物园五十年

概述了中国140多个植物园过去50年发展的历史过程、分布和特征,以及植物园在研究、保护、展示和利用生物多样性等方面的功能.评述了中国植物园早期在经济作物烟草、药用植物薯蓣和野生果树资源研究中对社会和经济发展的贡献,以及近年来在种子科学、物种保护、经济植物引种驯化和育种等方面的理论和应用研究成果.介绍了中国植物园活植物收集的现状.其中木兰科、姜科、苏铁类、药用植物、猕猴桃属和杜鹃属等收集圃的建设已属世界领先.介绍了植物园科普和旅游的发展和中国植物园特有的盆景艺术园和硅化木收集园.     

植物虫瘿

虫瘿是造瘿昆虫诱导植物组织不正常生长产生的,它们通过释放某些酶或者植物激素刺激寄主植物细胞增大或增殖产生了特异形态的虫瘿,而这种特异形态就是造瘿昆虫遗传基因的体外表达。但虫瘿产生的分子机制不是十分清楚,文章主要对目前植物虫瘿的形态特征、形成机制等方面进行综述。     

水生观赏植物的调查和研究

水生绿化观赏植物是美化园林水景的重要植物材料,作者通过几年的调查研究和引种栽培,提出了28种(其中荷花含18个品种,睡莲含20个品种)水生绿化观赏植物,同时介绍了20种(其中荷花含6个品种)观赏价值较高的水生绿化观赏植物。     

植物糖基转移酶在植物抗病过程中的研究进展

植物在复杂的环境中进化出了各种反应来应对危害,其中糖基化作用就是植物利用的一种主要的生理机制.糖基化作用通过改变受体化合物的生物活性及其细胞内的定位来降低外物质对自身的影响,从而达到植物体生理代谢的稳态.植物中的糖基转移酶就是专门负责实现这种糖基化反应的酶类.简要概述了糖基转移酶在植物抗性过程中的研究方法、分类及生物学功能,并对其研究方向加以展望.     

Computational aspects underlying genome to phenome analysis in plants

Recent advances in genomics technologies have greatly accelerated the progress in both fundamental plant science and applied breeding research. Concurrently, high‐throughput plant phenotyping is becoming widely adopted in the plant community, promising to alleviate the phenotypic bottleneck. While these technological breakthroughs are significantly accelerating quantitative trait locus (QTL) and causal gene identification, challenges to enable even more sophisticated analyses remain. In particular, care needs to be taken to standardize, describe and conduct experiments robustly while relying on plant physiology expertise. In this article, we review the state of the art regarding genome assembly and the future potential of pangenomics in plant research. We also describe the necessity of standardizing and describing phenotypic studies using the Minimum Information About a Plant Phenotyping Experiment (MIAPPE) standard to enable the reuse and integration of phenotypic data. In addition, we show how deep phenotypic data might yield novel trait?trait correlations and review how to link phenotypic data to genomic data. Finally, we provide perspectives on the golden future of machine learning and their potential in linking phenotypes to genomic features.