利用甲硝唑及外加氧方法筛选耐氧产氢Klebsiella oxytoca HP1突变菌株

摘氢酶是生物制氢的关键酶,大多数氢酶因对氧极敏感而易失活,因此提高氢酶的氧耐受性对生物制氢有重要意义。本研究利用1％甲基磺酸乙酯对Klebsiella oxytoca HPl进行了两轮诱变,经40mmol／L甲硝唑和21％氧联合处理1h（第一轮诱变）或2h（第二轮诱变）进行筛选。所得突变菌株经产氢测试,结果在15％氧浓度条件下,第一代突变菌株HPl-A15产氢活性为出发菌株Klebsiella oxytoca HPl的3.70倍,在21％氧浓度条件下第二代突变菌株HPAl5-37产氢活性为HPl-A15菌株的2.75倍,是出发菌株的11倍。突变菌株HPl-A15和HPAl5-37具有较好的遗传稳定性。本试验结果说明利用MNZ和外加氧的方法适用于兼性厌氧菌耐氧产氢突变菌株的筛选。     

阴道卷曲乳酸杆菌对阴道致病菌的体外生物拮抗作用

目的研究阴道卷曲乳酸杆菌对阴道致病菌的体外生物拮抗作用。方法将阴道卷曲乳酸杆菌分别与3株阴道致病菌（金黄色葡萄球菌、大肠埃希菌、粪肠球菌）混合接种于GAM液体培养基中进行厌氧培养,通过平板菌落计数法计算阴道致病菌的菌数。结果经混合培养后阴道致病菌的菌数明显下降。结论阴道卷曲乳酸杆菌A7在体外能明显抑制3株肠道致病菌的生长繁殖。     

中华蜜蜂PLA2基因的生物信息学分析及响应高温胁迫的表达模式

磷脂酶A2 (PLA2)对细胞膜流动性、膜蛋白活性等细胞生理功能有重要调节作用。高温等环境压力对细胞的生理代谢有较大的影响,其在生物体抗逆过程中的调控作用一直备受关注。本研究以中华蜜蜂Hymenoptera: Apidae: Apis cerana cerana PLA2基因序列为基础,对其蛋白结构进行预测,分析该基因在不同温度和高温不同胁迫时间下的表达差异,以揭示该基因在中华蜜蜂抗高温过程中的生理功能。结果显示,中华蜜蜂PLA2基因包含745 bp的开放阅读框,编码169个氨基酸,蛋白分子量为19.3 kDa,无跨膜结构,不属于膜蛋白。氨基酸同源序列比对结果显示,中华蜜蜂PLA2序列与蜜蜂科昆虫的相似性最高,与其他膜翅目昆虫的相似性存在差异。qRT-PCR结果显示,PLA2在35℃、40℃和45℃处理下的表达量较高,较高的温度能诱导该基因表达的增加。同时,PLA2的表达受高温胁迫时间的影响,较长时间的高温胁迫导致PLA2基因的表达增加。本研究结果表明PLA2在中华蜜蜂应对高温胁迫时发挥重要生理功能。     

炭样小单孢菌产抗生素对水稻细菌性条斑病菌的抗菌作用及其机理

【背景】水稻细菌性条斑病菌为水稻细菌性条斑病的病原菌,土壤中分离到的一株具有广谱抗菌活性的炭样小单孢菌JXNU-1,其发酵产物(即抗生素JX)对植物病原菌具有较强的抑菌活性。【目的】研究抗生素JX对水稻细菌性条斑病菌的抗菌作用及其机理。【方法】采用杯碟法测定抑菌圈大小,二倍稀释法测定最低抑菌浓度、最低杀菌浓度,并且从菌体形态观察、电导率变化、培养液大分子漏出、蛋白质合成、核酸合成和膜电位变化6个方面探究其作用机理。【结果】抗生素JX对水稻细菌性条斑病菌的抑菌圈直径达18.84±0.28mm,最低抑菌浓度和最低杀菌浓度分别为1.39μg/m L和2.78μg/mL,且杀菌速度很快,作用12 h的杀菌率达100%。在抗生素JX作用下,水稻细菌性条斑病菌的细胞形态发生改变,培养液电导率、膜电位和大分子漏出量均随抗生素浓度增加而增大,但菌体蛋白质含量随着抗生素浓度增加而降低,同时,通过实时荧光定量PCR方法检测发现ef-p表达量下调。【结论】抗生素JX对水稻细菌性条斑病菌具有较强的抗菌作用,推测其抑菌机理是通过抑制菌体蛋白质的生物合成和影响细胞膜完整性而起作用。     

凝结芽胞杆菌BC01对白羽肉鸡生产性能、免疫器官指数及肠道大肠埃希菌的影响

为研究在饲料中添加凝结芽胞杆菌BC01对白羽肉鸡生产性能、免疫器官指数及肠道大肠埃希菌的影响,将240只白羽肉鸡随机分为4组,试验组1、试验组2、试验组3在饲料中添加凝结芽胞杆菌BC01的终浓度分别为1×10~8、2×10~8、3×10~8 cfu/kg,对照组日粮中不添加任何微生态制剂,饲养6周。结果显示,日粮中添加凝结芽胞杆菌BC01可显著提高肉鸡平均日增重(P0.05),显著降低料重比(P0.05),降低死淘率(P0.05),胸腺指数、法氏囊指数均显著高于对照组(P0.05),降低肠道中的大肠埃希菌数量。结果表明,日粮中添加凝结芽胞杆菌BC01,对肉鸡的生长性能有一定的促进作用,提高饲料转化率,提升肉鸡的免疫力,提高肉鸡饲养的经济价值。凝结芽胞杆菌BC01的最佳添加浓度为每公斤饲料添加2×10~8 cfu/kg。     

贵州百花湖夏季浮游植物昼夜垂直分布特征

为了探讨浮游植物在水体中的昼夜垂直分布格局,于2012年7月31日至8月1日对百花湖(水库)浮游植物进行昼夜24 h定点分层研究。研究结果表明:蓝藻、绿藻、硅藻种类数在水体中具有明显的分层现象,蓝藻种类数在0.5—2 m居多,绿藻种类数在0.5—6 m明显多于7—14 m,硅藻种类数主要分布在6 m及以深的水层中。湖泊假鱼腥藻(Pseudanabaena limnetica)为绝对优势种,相对丰度为82.69%。8:00时湖泊假鱼腥藻在2—3 m处聚集程度最高,10:00时聚集程度最高的水层上升至0.5 m,10:00—12:00湖泊假鱼腥藻的细胞丰度由0.5 m向2 m扩增,12:00时在2 m处达到全天峰值,此时0.5 m处的细胞丰度是除6:00外的最小值,12:00—14:00湖泊假鱼腥藻的细胞丰度由2 m向0.5 m扩增,16:00时又大量聚集于1 m处,说明湖泊假鱼腥藻在白天具有明显的垂直迁移现象;湖泊假鱼腥藻丰度的MI指数白天在1.45—2.07之间,夜间在1.40—1.46之间,变化趋势与时间深度等值图结果相符,说明湖泊假鱼腥藻在水体中昼夜均呈聚集分布,且白天的聚集程度及变化幅度大于夜间;百花湖浮游植物总丰度的昼夜垂直分布格局与湖泊假鱼腥藻一致;水体中浮游植物总丰度和湖泊假鱼腥藻丰度夜间低于白天。光照的昼夜交替和水柱温差的昼夜变化是影响浮游植物总丰度和湖泊假鱼腥藻垂直分布格局昼夜变化的重要环境因素。     

开放式空气二氧化碳浓度增高对小麦氮素吸收利用的影响

2001—2003年,利用我国唯一的农田开放式空气CO₂浓度增高 (free-air carbon dioxide enrichment,FACE) 技术平台,研究了FACE条件下冬小麦宁麦9号不同生育期N含量、吸收、分配和N效率的响应.结果表明：与对照相比,FACE处理使不同生育时期植株含N率显著降低,降幅达4.4%～13.4%;不同生育时期吸N量显著增加(7.4%～25.4%),生育中期的增幅明显大于生育前、后期;不同生育时期茎鞘的N积累能力相对增强,叶片N积累能力相对减弱,而对麦穗N积累能力的影响因生育进程而异;FACE处理使小麦不同生育时期N物质生产效率(5.5%～10.3%)、成熟期N收获指数(16.3%)和N籽粒生产效率(9.3%)均显著或极显著增加;增施N肥,使小麦不同生育时期N含量和吸收量呈增加趋势,使N效率呈下降趋势,而对N在各器官中分配的影响较小.     

昆虫内共生菌及其功能研究进展

昆虫内共生菌与宿主之间的互作关系已逐渐成为昆虫学的研究热点之一。昆虫内共生菌具有协助宿主营养代谢、 逃避天敌攻击和增强抗药性等功能： 通过协助宿主营养代谢, 提供食物中缺乏的营养物质来弥补食物中营养物质的不足; 分泌抗菌肽、 毒素等物质以增强对外源寄生物等的防御能力, 抑制对宿主的不利影响; 同时, 也可以增强宿主抗逆性, 调控植物生理反应, 抑制植物对宿主的不利影响; 利用对抗逆性基因精确的表达调控来增强宿主抗药性等。因此, 内共生菌介导的宿主生物学性状的改变, 扩大了宿主昆虫的生态位, 成为昆虫生长发育过程中的重要调控因子。目前, 昆虫内共生菌的功能往往是通过研究宿主感染共生菌前后性状的变化而证实。近几年, 转录组学、 蛋白质组学、 基因组学等技术的进步, 促进了内共生菌与宿主昆虫共生机制研究的发展。通过研究内共生菌及其功能基因在昆虫种群动态中的作用, 特别是内共生菌感染对宿主生殖、 存活、 适应环境能力的影响, 将有利于揭示内共生菌与宿主的共生机制, 并最终为开发新的防控技术提供理论依据。本文针对昆虫内共生菌的功能进行了综述, 并对日后的研究方向进行了展望, 提供了研究昆虫内共生菌与宿主互作关系的方法及建议。     

光照、盐分和埋深对无芒隐子草和条叶车前种子萌发的影响

光照、盐分和埋深对无芒隐子草(Cleistogenes songorica)和条叶车前(Plantago lessingii)种子萌发的影响研究结果显示,无芒隐子草和条叶车前种子为萌发需光性种子。随着盐(NaCl)浓度的增加,2种植物种子的发芽率呈直线下降趋势(P<0.01),但以条叶车前下降较为缓慢。当盐分浓度为0.4 mol.L-1时,2种植物种子皆不能萌发。低浓度的盐分促进胚根的生长,高浓度则表现为抑制作用;盐分对胚芽的生长则一直起抑制作用。2种植物种子发芽率随埋深的增加而减小,当埋深>2 cm时不能萌发。     

基于机器学习的药物-靶标相互作用预测*

近年来,随着计算机硬件、软件工具和数据丰度的不断突破,以机器学习为代表的人工智能技术在生物、基础医学和药学等领域的应用不断拓展和融合,极大地推动了这些领域的发展,尤其是药物研发领域的变革。其中,药物-靶标相互作用(drug-target interactions, DTI)的识别是药物研发领域中的重要难题和人工智能技术交叉融合的热门方向,研究人员在DTI预测方面做了大量的工作,构建了许多重要的数据库,开发或拓展了各类机器学习算法和工具软件。对基于机器学习的DTI预测的基本流程进行了介绍,并对利用机器学习预测DTI的研究进行了回顾,同时对不同的机器学习方法运用于DTI预测的优缺点进行了简单总结,以期对开发更加有效的预测算法和DTI预测的发展提供帮助。