全球环境变化对森林凋落物分解的影响

全球环境变化将对森林生态系统凋落物的分解和养分循环产生直接和间接的多重影响.就全球环境变化如全球变暖、大气CO2浓度升高、UV-B辐射增强、氮沉降等对凋落物分解影响的研究进展进行了综合述评.影响凋落物分解的内部因素为凋落物基质质量,外部因素包括生物因素(微生物和动物)和非生物因素(温度、水分和土壤性质等).全球变暖对凋落物分解的非生物作用有正效应,也有负效应.全球变暖对凋落物化学组成虽然只有轻微的影响,但可以通过影响植被的物种组成来间接改变凋落物的产量、化学性质和分解.全球变暖对凋落物分解生物作用的主要影响是增强土壤微生物活性,从而加速凋落物的分解.CO2浓度上升将增加凋落物产量,并通过影响凋落物质量(提高C/N比、木质素/N比等)和生物环境(微生物的数量和活性)而影响分解过程.UV-B辐射和大气N沉降的增加亦对凋落物分解产生直接和间接的影响,但影响效果尚不很清楚,有待进一步的研究.总起来看,全球环境变化将通过影响凋落物的分解速率而对全球碳循环产生重要影响,但由于气候变化和凋落物分解响应的复杂性以及各因子之间的相互作用,气候变化对凋落物分解的总效应尚需更深入的研究来定量化.     

柱状田头菇EST-SSR的开发及应用研究

借鉴香菇EST序列设计的40对引物对柱状田头菇进行了EST-SSR引物通用性研究。结果显示,挑选的28对引物中多态性好且稳定的有13对,通用率达46.4%。PCR扩增产物获得具有多态性条带81条,每对引物扩增条带的数目范围为2–14,平均5.86条,扩增片段大小在100–400bp之间。多态信息含量（PIC）在0.3750–0.8032,平均0.7084。研究结果表明,EST-SSR分子标记在食用菌的遗传多样性和比较基因组学研究中起到重要的作用。     

盐酸4-(β-氨乙基)苯乙酸的合成

以苯乙晴为原料,经水解、氯甲基化、取代、还原四步反应制得盐酸4-(β-氨乙基)苯乙酸。并对文献方法进行了改进。     

四株儿茶酚类铁载体高产菌株产消化酶活性及其益生特性

【背景】儿茶酚类铁载体对胃肠道菌群的生长代谢具有重要作用,研究儿茶酚类铁载体高产菌株的消化酶活性,挖掘其潜在益生特性具有重要意义。【目的】分析4株分离自健康成人粪样的儿茶酚类铁载体高产菌的产酶特性,通过分析菌株耐酸耐胆盐能力、粘附定殖能力、抗生素耐受性和急性毒性研究其益生特性。【方法】测定4株菌的蛋白酶、淀粉酶、脂肪酶、纤维素酶、植酸酶、乳糖酶和β-葡萄糖苷酶的酶活性。4株菌经人工模拟胃、肠液连续培养后分别计算其活菌数;分析4株菌的自凝集率、黏蛋白粘附率和表面疏水率;对小鼠连续7 d灌胃不同剂量的4株高产菌,观察并记录小鼠的一般体征,计算小鼠脏器指数,进行阳性细菌移位试验。【结果】在试验所测的7种消化酶中,E. coli Gut 07、E. coli Gut 12无蛋白酶和脂肪酶活性,B. cereus Gut 16无乳糖酶活性,E. coli Gut 20无蛋白酶活性,其余均具有。4株菌经人工模拟胃液培养6h后存活率均大于60%,转移到人工模拟肠液培养24 h后活菌数均大于初始菌落数;该4株菌具备在胃肠道中粘附定殖的能力,对大多数抗生素敏感,在浓度低于4.5×10~(11)CFU/m L、灌胃剂量为20m L/kg-bw时对小鼠无急性毒性,无阳性菌株移位现象。【结论】4株儿茶酚类铁载体高产菌株可作为潜在益生菌进行进一步的安全性和功能性研究。     

管家基因GAPDH在肿瘤与衰老组织中作为内参应慎重

甘油醛-3-磷酸脱氢酶（glyceraldehyde 3-phosphate dehydrogenase,GAPDH）是糖酵解过程中的一个酶,编码该酶的基因为管家基因,几乎在所有组织中呈高水平、恒定表达,常用作蛋白质、RNA、DNA等分子生物学相关实验的标准化内参。但近年来,GAPDH作为内参受到质疑,特别是在肿瘤组织、衰老组织。大量研究证实,GAPDH在多种肿瘤中表达上调,衰老的骨骼肌中下调。其中GAPDH在肿瘤中的高表达可能与肿瘤的侵袭性转移和细胞增殖相关。本文就GAPDH在肿瘤、衰老组织或细胞中的表达情况以及可能机制作一综述,旨在更全面地了解管家基因GAPDH在肿瘤与衰老组织、细胞中是否恒定表达,以便在研究中可以选择最优的内参做参照。     

刺果番荔枝种子中的新环肽—刺果番荔枝环肽A

从刺果番荔枝种子中得到１个新环肽,命名为刺果番荔枝环肽Ａ（ａｎｎｏｍｕｒｉｃａｔｉｎＡ）通过多种２Ｄ－ＮＭＲ技术、ｐｏｓ．ＦＡＢ－ＭＳ和氨基酸分析,其结构确定为坏（脯－苯丙－缬－丝－丙－甘）,是１个环六肽。     

天花粉蛋白与CibacronBlueF_3GA结合特性的研究

 天花粉蛋白与ＣｉｂａｃｒｏｎＢｌｕｅＦ_３ＧＡ结合特性的研究何贤辉,柯一保,孙汛,聂慧玲（中国科学院上海细胞生物学研究所,上海２０００３１）天花粉蛋白（Ｔｒｉｃｈｏｓａｎｔｈｉｎ,简称ＴＣ８）是从葫芦科植物栝楼（Ｔｂｅｈｏｓａｎｔｈｅｓｋｉｒｉｌｏｗ?..     

广西八角莲与八角莲光响应特性的比较研究

为了解濒危植物广西八角莲对环境光强的适应性,该研究以广西八角莲同属渐危种八角莲为对照,采用Li-6400便携式光合测定系统对两种植物的光合光响应特性进行了比较研究,进而探讨广西八角莲的濒危机制。结果表明:广西八角莲与的八角莲的光饱和点分别为440和530μmol·m~(-2)·s~(-1),光补偿点为13.25和13.10μmol·m~(-2)·s~(-1),最大净光合速率为3.62和6.81μmol·m~(-2)·s~(-1),表观量子效率为0.065和0.042μmol·μmol~(-1),两种八角莲均具阴生草本植物的光合特性,但其光补偿点与饱和点均高于一般阴生草本,10%~30%阴蔽度的林下生境有利于两种八角莲的生长;两种植物相比较,广西八角莲的光合能力较弱,光饱和点较低,但其弱光下的量子效率较高。大部分光强下,八角莲的净光合速率、气孔导度和蒸腾速率均高于广西八角莲,但广西八角莲的瞬时水分利用效率却高于八角莲,表明广西八角莲的光合策略比较保守,以较低的光合积累为代价来维持较高的水分利用效率,以保持体内水分平衡。     

An intelligent two-stage evolutionary algorithm for dynamic pathway identification from gene expression profiles

From gene expression profiles, it is desirable to rebuild cellular dynamic regulation networks to discover more delicate and substantial functions in molecular biology, biochemistry, bioengineering and pharmaceutics. S-system model is suitable to characterize biochemical network systems and capable to analyze the regulatory system dynamics. However, inference of an S-system model of N-gene genetic networks has 2N(N+1) parameters in a set of non-linear differential equations to be optimized. This paper proposes an intelligent two-stage evolutionary algorithm (iTEA) to efficiently infer the S-system models of genetic networks from time-series data of gene expression. To cope with curse of dimensionality, the proposed algorithm consists of two stages where each uses a divide-and-conquer strategy. The optimization problem is first decomposed into N subproblems having 2(N+1) parameters each. At the first stage, each subproblem is solved using a novel intelligent genetic algorithm (IGA) with intelligent crossover based on orthogonal experimental design (OED). At the second stage, the obtained N solutions to the N subproblems are combined and refined using an OED-based simulated annealing algorithm for handling noisy gene expression profiles. The effectiveness of iTEA is evaluated using simulated expression patterns with and without noise running on a single-processor PC. It is shown that 1) IGA is efficient enough to solve subproblems; 2) IGA is significantly superior to the existing method SPXGA; and 3) iTEA performs well in inferring S-system models for dynamic pathway identification.