大豆过氧化物酶在毕赤酵母中功能表达

【目的】大豆过氧化物酶(SBP)作用底物广泛、比活高、热稳定性好,使其在免疫检测、工业污染废水处理领域有着广泛的应用潜力。现有的生产方法主要是从大豆壳中提取,这种方法产量低,成本高,远不能满足于工业应用要求,本研究希望实现在毕赤酵母中高效表达有功能活性的大豆过氧化物酶。【方法】将大豆过氧化物酶基因以及C末端截短20个氨基酸的基因克隆pPIC-9K载体中,并在毕赤酵母X-33中诱导表达。同时还将糖基化位点的天冬酰胺突变成为谷氨酰胺,研究糖基化位点对表达的影响。【结果】全长SBP在毕赤酵母中表达是无活性的,只有截短的SBP△20在试管发酵的表达活力达23.5 U/mL,经过糖基化位点的突变表明130、144、185、197对酶活非常重要,不能突变;211和216位点去糖基化突变对酶活有所提高。【结论】经过发酵条件的优化,在5 L的发酵罐中发酵液上清最高酶活力达510 U/mL,是目前报道的最高水平。     

氮磷添加与不同栽植密度交互对樟树幼苗土壤化学性质的短期影响

研究氮磷添加对不同密度樟树(Cinnamomum camphora)幼苗土壤化学性质的影响,以期为全球化背景下樟树人工林生态系统的土壤养分管理提供依据。以1年生樟树幼苗为试验材料,选择氯化铵(NH4Cl)作为氮肥模拟大气氮沉降,以二水合磷酸二氢钠(NaH_2PO_4·2H_2O)模拟磷添加。氮磷处理设置CK、施N、施P和施N+P 4个水平,其中N、P和N+P施肥量分别为40 g m~(-2)a~(-1)(NH_4Cl)、20 g m-2a-1(NaH_2PO_4·2H_2O)和40g m~(-2)a~(-1)(NH_4Cl)+20 g m~(-2)a~(-1)(NaH_2PO_4·2H_2O)。种植密度设置4个水平:10、20、40和80株/m~2,试验时间为2017年6月至9月。研究结果表明,在各密度幼苗土壤中,N和N+P处理引起pH值的显著下降,N、P和N+P处理的土壤有机质和碱解N含量的变化规律不明显,P处理的幼苗土壤全P含量上升,P和N+P处理的土壤有效P含量增加,N+P处理的土壤全K含量以及N、P和N+P处理的土壤速效K含量均下降。在10、20和40株/m~2幼苗的土壤中,P处理的土壤全N含量高于N和N+P处理的,而80株/m~2幼苗的土壤全N含量低于其他密度幼苗。随着种植密度的增加,各施肥处理的土壤pH、全P、有效P、全K和速效K含量均呈现上升趋势,而施N和施P处理的土壤有机质呈现下降趋势,各施肥处理的土壤碱解N含量变化规律不明显。施肥和密度处理对樟树幼苗土壤有机质、碱解氮和速效钾含量有显著的交互作用。     

区域气候变化情景下气候变率对我国水稻产量影响的模拟研究

利用中国随机天气模型将中国区域气候模式ＲＣＭ与作物模式ＣＥＲＥＳ－Ｒｉｃｅ相连接,模拟了３种气候变率（０％,１０％,２０％）水平下未来气候（２０５０年,假定此时ＣＯ２浓度为５５０ｍｇ／Ｌ）对我国水稻主产区（广州,长沙,南京）灌溉水稻和雨养水稻在考虑ＣＯ２肥效与否条件下的产量,模拟结果表明;（１）气候变率对水稻产量的影响因经营方式和研究地区的不同而有差异,对灌溉水稻来说,气候变率对其产量有负面影响,     

地黄自毒物质提取及其生物指标测定

连作障碍在药用植物地黄(Rehmannia glutinosa L.)栽培中尤其明显,同一地块上种植一茬地黄后,须经8-10a后方可再种。从怀地黄主产区河南省焦作地区采集种植1a地黄的茬后土壤,采用不同溶剂提取地黄土壤自毒物质并利用生物测试确定抑制率最强的土壤提取液作温室栽培实验以确定对植物生理指标的影响。利用高效液相色谱法(HPLC)对土壤提取液和根系分泌物进行比较,并利用高效液相色谱、傅立叶转换红外光谱(FTIR)和电喷雾离子阱质谱(ESI-MS)技术鉴定地黄连作自毒物质的化学成分。生物测试结果表明水和甲醇提取的地黄茬后土壤自毒物质对地黄生长具有最强的抑制作用;在培养器中加入浓度0.5g/mL的水和甲醇提取液对地黄胚根的抑制率分别达17%和26%,当浓度增至5.0g/mL时,抑制率增加到70%以上。盆栽结果显示甲醇提取的自毒物质导致地黄地上部叶绿素含量减少,根系活力下降,明显抑制了地黄体内超氧化物歧化酶、过氧化物歧化酶、过氧化物酶的活性,加剧了地黄膜质过氧化,以及引起地黄植体内生长素类激素含量下降。高效液相色谱法显示土壤提取液和根系分泌物具有相似图谱。电喷雾离子阱质谱分析共检测到6个特征物质:香草酸、D-甘露醇、二十六烷酸苯羟基乙酯、毛蕊花糖苷、β-谷甾醇和胡萝卜苷。     

生境变化对集合种群系统生态效应的影响

通过大量的数值模拟发现 :生境恢复或扩展将导致集合种群的强弱序由自然数的顺序规律演变为奇数种群强 -偶数种群弱 ,同时集合种群里的最优秀种群将迅速扩张、发展为更为强大的最优势种。而当生境遭受到破坏 (毁坏 ) ,集合种群里的最优秀种群将迅速地伦为最弱者。如果栖息地的毁坏率大于集合种群优势种对栖息地的占有率 ,不仅集合种群里的优势种群将不可避免地灭绝 ,伴随最优秀种群走向灭绝的种群依次还有第二、第三、第四强等的种群。同时 ,将导致集合种群的强弱序由自然数的顺序规律演变为偶数种群强 -奇数种群弱。     

土壤可溶性无机磷对微生物生物量磷测定的干扰

对于可溶性无机磷含量高于50mg/kg土的土壤,薰蒸处理前必须去除这部分磷,否则将严重干扰微生物量磷的测定,讨论了去除土壤中可溶性无机磷的方法。     

夏季西南印度洋叶绿素a分布特征

分析了2011年1月西南印度洋叶绿素a的分布特征及其粒级结构,并结合水动力学环境和营养盐数据探讨了其主要影响因素。结果表明,西南印度洋副热带涡流(IOSG)区表层叶绿素a浓度较低,不超过0.07 mg/m3,次表层叶绿素a浓度最大值所在水层较深,超过100 m;副热带聚集区(SCZ)表层叶绿素a浓度较高(0.164—0.247 mg/m3),次表层叶绿素a浓度最大值出现在50—70 m层。硝酸盐是该海区浮游植物生长的主要限制因素。微微型(pico)粒级的浮游植物占绝对优势,所有站位其对总叶绿素a的平均贡献率为71.1%,微型(nano)粒级次之(24.2%),小型(net)粒级所占比例最小(4.7%),其中IOSG区pico粒级对总叶绿素a的平均贡献率为77.9%,SCZ的pico粒级对总叶绿素a的平均贡献率为66.7%。IOSG区和SCZ海区之间水动力学环境的不同,可能导致了这两个海区叶绿素a的分布特征及粒级结构的较大差异。     

双歧杆菌的粘附特性及其对肠道致病菌的体外拮抗作用

本文采用体外细胞培养法, 从实验室现有的20株不同生境来源的双歧杆菌中筛选具有较强粘附能力的菌株, 并通过混合培养和牛津杯方法, 研究了具有粘附特性的双歧杆菌对肠道致病菌的体外拮抗作用。结果显示, 长寿老人源菌株A03和I06的粘附能力最强, 其菌液对金黄色葡萄球菌及大肠杆菌均具有显著的抑制性, 但是菌体及中和后的发酵液均没有抑菌性, 说明受试菌主要通过其代谢产物中的有机酸来发挥其抑菌性能; 此外, 通过分析比较受试菌和肠道致病菌分别与Caco-2细胞粘附后释放的乳酸脱氢酶量, 证实双歧杆菌与致病菌对细胞的作用具有本质上的区别, 双歧杆菌的粘附能减缓致病菌对细胞所造成的损害。     

李肖叶甲成虫数量及三维空间格局动态

对合肥地区李肖叶甲成虫数量动态及三维空间格局进行研究,结果表明该成虫5月下旬初见,6月4日至7月16日为发生高峰期,9月上旬仍有零星虫口。6月4日至9月10日种群增长模型为y=1692.2258e-0.0545t,6月4日至8月27日树冠上部部位增长模型为y=205.60e-0.0523t,树冠西部部位的增长模型为y=257.13e-0.0505t。样地中的李肖叶甲5月21日至8月13日半变异函数方程是y=0.0709x3-10.479x2+391.67x-300.71、y=-0.0122x3+1.1201x2-19.781x+317.84、y=-0.0013x3+0.1613x2-4.4862x+67.363、y=-0.0016x3+0.9177x2-11.495x+551.94、y=-0.0029x3+0.3034x2-7.5906x+103.37和y=-0.0002x3+0.0172x2-0.4975x+13.691,变程在20.3938—65.0289之间,均为聚集格局,聚集强度指标表明也均为聚集格局;树冠东、西、南、北方位的水平分布5月21日至8月13日的C值均大于1,I值均大于0,CA值均大于0,Iw值均大于1,为聚集格局;树冠上、中、下方位的垂直分布6月4日至8月13日的C值均大于1,I值均大于0,CA值均大于0,Iw值均大于1,为聚集格局;5月21日至8月13日的树冠东、南、西、北、上、中、下部位的C值均大于1,I值均大于0,CA值均大于0,Iw值均大于1,三维分布均为聚集格局。用Iwao公式计算的结果与聚集强度指标分析的结果一致。6月4日—8月13日林间李肖叶甲的种群聚集均数λ值均大于2,聚集是李肖叶甲本身的行为所致。     

三种回归分析方法在Hyperion影像LAI反演中的比较

借助GPS进行地面精确定位,利用LAI-2000冠层分析仅在攸县黄丰桥林场开展130个样地(60m×60m)的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量.采用FLAASH模块对Hyperion数据进行大气校正并与地面同步冠层观测数据进行拟合,通过研究地面实测LAI与Hyperion影像波段及其衍生的系列植被指数(NDVI、RVI等)的相关性,筛选出估算叶面积指数的植被指数因子.应用曲线估计、逐步回归及偏最小二乘三种回归分析技术分别建立叶面积指数的最优估算模型.结果表明:参与建模的因子中,比值植被指数(RVI)与LAI的相关性最大,敏感性最高,其次是SARVI0.1,NDVI705,NDVI,SARVI0.1,SARVI0.25;曲线估计、逐步回归分析和偏最小二乘回归三种分析方法所建的6个回归模型中,偏最小二乘回归的拟合效果最好,预测值与实测值的决定系数R2为0.84、曲线估计的拟合效果最低,预测值与实测值的决定系数R2为0.64;建模精度分析表明,选用5-6个自变量因子进行LAI建模是可靠的,以6个植被因子建立的偏最小二乘回归模型预测精度最高.