“最最”箭毒蛙

箭毒蛙亦称毒标枪蛙或毒箭蛙,属於毒蛙科。是世界上最毒的两栖动物,也是现在世界上已知的最小的两栖类动物,某些种类成年蛙的身长仅1．5厘米,但也有少数种类可以达到6厘米。也就是说箭毒蛙至少持有两项世界之最。它们很有可能还是世界上最美的蛙。它们通身鲜明多彩,多半带有红色、黄色或黑色的斑纹,四肢布满鳞纹。     

分享西藏·植物传奇

澄澈的阳光、满山的牦牛、脸带高原红的少女……这里就是西藏,无边的美丽吸引着每一个朝圣者的目光。它的神奇和它的美一样,同样让人神往。独特的地理环境塑造了西藏特有的植物区系,其中维管植物就有5766种,大约占我国植物种类的六分之一。如此丰富的植物资源,养育了世世代代在这里生活的人民。无数的向往之后,终于有一天,我迈出脚步,踏上了这片谱写传奇的土地……     

最新病毒研究国外信息（三）

朊病毒自外周组织入侵神经系统,先在淋巴一网状系统（lymphoreticular system,LRS）中增殖,然后再进入神经系统。作者发现自舌或鼻腔感染不一定需要经LRS感染,这一现象随朊病毒种类及动物宿主种类可有所不同。通过定量分析,发现朊病毒在LRS缺失鼠中通过鼻腔黏膜也可入侵神经系统,说明朊病毒可沿脑神经转移人中枢神经系统,构成感染（J Virol,2009,83（13）：6435-6446）。     

Assessing indica-japonica differentiation of improved rice varieties using microsatellite markers

To assess the indica-japonica differentiation of improved rice varieties, a total of 512 modem varieties including 301 indica and 211 japonica accessions were analyzed using 36 microsatellites. The Fst coefficients ranged from 0.002 to 0.730 among the loci with an average of 0.315. Significant differentiation was detected at 94.4% of the loci studied （P 〈 0.05, pairwise Fst tests）, indicating that there was a high level of indica-japonica differentiation within the improved varieties. At 18 loci, about 74%-98% of the alleles of indica and japonica accessions were distributed in two ranges of amplicon length. Linkage disequilibrium analysis showed that the distribution trends were significantly nonrandomly associated. Using the differentiation trends at the 18 loci, microsatellite index （MI） was proposed for discrimination of the two subspecies. When rice accessions with MI value greater than zero were classified as indica, and those with MI value smaller than zero were classified as japonica, about 96.1% of the accessions could be classified. This result agrees with the classification based on morphological-physiological characters, indicating that this method is feasible and effective.     

中国GALEATUS属群记述(半翅目,网蝽科)

Galeatus属群(=Péricart(1983)的"Galeatus-Hyalochiton"属群)在中国有4个属,即南网蝽属AconchusHorváth、贝肩网蝽属Dulinius Distant、贝脊网蝽属Galeatus Curtis和明网蝽属Habrochila Horváth.描述贝脊网蝽属1新种:高冠贝脊网蝽,新种Galeatus trevius Li,sp.nov;系统记述Galeatus属群的中国种类4属10种,即:广南网蝽Aconchus urbanus(Horváth)、北贝肩网蝽Dulinius conchatus Distant、短贝脊网蝽Galeatus affinis(Herrich-Schaeffer)、长贝脊网蝽Galeatus spinifrons(Fallén)、膜贝脊网蝽Galeatusinermis(Jakovlev)、闽贝脊网蝽Galeatus scitulus Drake and Maa、瘤贝脊网蝽Galeatus clara Drake和华明网蝽Habrochila chinensis Drake;描述了4个属的属征、研究历史与分类概况,详细列举了检视标本、寄主和各个种的分布,同时提供了Galeatus属分种检索表和8幅形态图.     

Ad5F35重组腺病毒载体研究进展

在分子生物学领域,腺病毒载体是将外源基因导入动物细胞内经常使用的载体之一。由于其靶细胞种类多,转导效率高,对增殖期及静止期细胞均有很高的转导效率,不整合到宿主基因组中,不会引起插入突变,理化性质较稳定,易于分离纯化,可容纳较大的目的基因片段等优势,因而被广泛用于基因治疗、体外基因转染及基因疫苗制备等实验及临床研究中,其中Ad5F35型腺病毒载体为近年来研究热点之一,此文就其研究进展作一综述。1腺病毒的结构和特点腺病毒为无包膜的DNA病毒,直径为60~80nm,基因组DNA呈双螺旋线形,长约36kb,在基因组两端各有一个100~150bp的…     

东洞庭湖鱼类稳定同位素的季节变化

水位波动是影响湖泊、河流等水体生态系统功能的主要因子, 对湖泊沿岸带及水体与陆源间的物质和能量交换起着重要作用1, 因而也是湖泊生态恢复和生态管理中备受关注的重要问题之一。水位的变化可引起水体的理化性质及生活其中的生物种群结构发生变化, 从而导致食物网结构在高水位和低水位时期表现不同的差异。       

禾本科牧草和草坪草雄核发育与单倍体育种研究进展

禾本科牧草与草坪草在农业可持续发展、城市绿化和生态环境保护方面起着至关重要的作用。近年来, 随着生物技术的发展, 国内外在牧草及草坪草雄核发育与单倍体育种研究方面取得了较大进展。该文在归纳总结该领域研究成果的基础上, 对影响禾本科牧草及草坪草雄核发育与单倍体育种的几个主要因素进行了探讨。大量研究结果表明, 供试材料的基因型是影响培养效率的最主要因素。小孢子发育到单核中期至晚期时有利于提高培养效率。培养前花药经过低温和甘露醇等预处理不但可以提高愈伤组织的诱导效率, 还可提高愈伤组织的质量。适宜的激素种类和配比也是影响培养成败的关键因素。同时, 总结了雄核发育再生植株的倍性鉴定方法和加倍技术, 对单倍体育种技术在禾本科牧草及草坪草育种中的应用前景进行了展望。     

桔小实蝇幼体及成虫残体DNA条形码识别技术的建立与应用

实蝇类害虫多为国内外检疫对象, 其鉴定识别方法主要依据成虫的外部形态特征, 而传统的形态学识别法对口岸经常截获的幼体及残缺的虫体, 则无能为力。本研究以桔小实蝇Bactrocera dorsalis的幼体（卵、 幼虫、 蛹）以及成虫残体（足、 翅、 头部、 胸部、 腹部）为对象, 利用 DNA 条形码技术, 构建实蝇类害虫快速鉴定技术体系, 并以其他4种常见实蝇（包括番石榴实蝇B. correcta、 瓜实蝇B. cucurbitae、 南亚果实蝇B. tau、 柑桔大实蝇B. minax）为对象对该技术体系进行应用验证。结果显示, 桔小实蝇幼体以及成虫残体的碱基序列与数据库中靶标种COⅠ基因碱基序列的一致性为99.51%~99.84%, 其他4种实蝇相应序列与数据库中靶标种COⅠ基因序列的一致性分别为100%, 100%, 99.81%~99.83%和100%; 以邻接法（NJ法）构建系统发育树, 靶标种实蝇均与数据库中对应种实蝇聚为一支, 且置信度均为100%。以K2-P模型计算种内及种间遗传距离得出, 5种实蝇的种间遗传距离为0.0597~0.2363, 平均为0.1693; 种内遗传距离为0.0000~0.0041, 平均为0.0019。这些结果表明, 基于DNA条形码的物种识别技术完全可用于口岸截获的实蝇类害虫幼体及残体的准确鉴定。     

基于MFCC和GMM的昆虫声音自动识别

昆虫的运动、 取食、 鸣叫都会发出声音, 这些声音存在种内相似性和种间差异性, 因此可用来识别昆虫的种类。基于昆虫声音的昆虫种类自动检测技术对协助农业和林业从业人员方便地识别昆虫种类非常有意义。本研究采用了语音识别领域里的声音参数化技术来实现昆虫的声音自动鉴别。声音样本经预处理后, 提取梅尔倒谱系数（Mel frequency cepstrum coefficient, MFCC）作为特征, 并用这些样本提取的MFCC特征集训练混合高斯模型（Gaussian mixture model, GMM）。最后用训练所得到的GMM对未知类别的昆虫声音样本进行分类。该方法在包含58种昆虫声音的样本库中进行了评估, 取得了较高的识别正确率（平均精度为98.95%）和较理想的时间性能。该测试结果证明了基于MFCC和GMM的语音参数化技术可以用来有效地识别昆虫种类。