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81.
S-亚硝基化是一种重要的蛋白质翻译后修饰方式, 是指一氧化氮(NO)基团共价连接至靶蛋白特定半胱氨酸残基的自由巯基, 从而形成S-亚硝基硫醇(SNO)的过程。S-亚硝基化修饰广泛存在于各有机体中, 通过改变蛋白质生化活性、稳定性、亚细胞定位以及蛋白质-蛋白质相互作用等机制而调控不同的生物学过程或信号通路。在蛋白质S-亚硝基化检测分析方法中, 最为广泛使用的是生物素转化法(biotin switch assay), 其基本原理是首先封闭未被修饰的自由巯基, 进而将被修饰的SNO基团特异地还原为自由巯基并使用生物素将其特异标记。被生物素标记的半胱氨酸残基(即被修饰位点)可进一步通过蛋白质免疫印迹和/或质谱等方法进行检测分析。该文详细描述了植物蛋白质样品的体内和体外生物素转化法的实验流程, 并对实验过程中的注意事项进行了讨论。 相似文献
82.
单纯形加速法拟合生态学中的非线性模型 总被引:6,自引:0,他引:6
本文以Logistic模型,Taylor幂法则模型,Holling功能反应模型,以及种群内禀增长力Rm等模型的拟合和参数估计为例,探讨单纯形加速法在生态模型优化拟合和参数估计中的应用.结果表明,单纯形加速法拟合生态学中的非线性模型不仅适用广泛,而且拟合过程是直接求原来非线性模型的最优拟合,因而优于生态学中通常使用的将原模型“线性化后再拟合”的方法,而与其它一些最优化方法,如:麦夸方法、枚举选优法等比较,由于单纯形法不需计算目标函数的偏导数,因而计算不受目标函数及其偏导函数复杂程度的限制,而且对于各种模型其求优计算过程十分相似,可以编制统一的计算程序.本研究所编制的计算机程序对于本文未提到的其它一些模型也是完全适用的,在应用时仅需修改定义目标函数的自定义函数语句即可.研究也发现,在求优过程中,只要搜索系数选择适当和实际数据合理,是可以保证寻优成功的. 相似文献
83.
气—质联用内标法 测定植物材料内源IAA的含量 总被引:1,自引:0,他引:1
植物激素在植物生长发育过程中起着重要的调节作用,但因其在植物体内含量很低,对于它的定量分析研究还没有一种简便易行的方法。目前,植物激素的测定方法可归纳为:生物试法,物理化学法和免疫法。气-质联用(GC-MS)内标法为物理化学法的一种,它具有灵敏度高、结果准确、内源激素提取所需植物材料量小(鲜重1g 即可)等优点,在国外1978年就开始使用了,但国内尚无文章专门介绍。本文结合我们自己的实验,详细地介绍了这种方法的原理、计算及操作程序,以便于应用。 相似文献
84.
85.
李凤民;苗云;张振万 《武汉植物学研究》1991,9(1):75-80
本文提出了一种植物生态学数学模型参数估计的新方法——线性规划法,并结合最小二乘法对模型参数的估计进行了实例分析。认为某种程度上前者更优于后者。是一种值得进一步研究的方法。 相似文献
86.
目前,生物科学的发展非常迅速,随着对各种生物大分子的深入研究,放射性同位素标记技术显得更为重要,几乎所有的生命科学都涉及到这一技术的应用。蛇毒神经毒素是一种小分子量蛋白质,用~(125)I标记后可作为研究烟碱受体的一种示踪物。碘化掺入蛋白质目前使用得最多的方法是氯胺T法,氯胺T碘化标记 相似文献
87.
本文报道用自旋非限制Hartree-Fock方法(spin unrestricted Hartree-Fock method简写UHF)对氧合血红蛋白的Fe-O2键合态进行ab initio研究。结果表明Fe(Ⅱ)、Oc和Or的Mulliken布居值分别为24.18、8.19和7.64。这说明氧合血红蛋白的Fe-O2键合态不发生电子转移。研究模型所得到的频率与实验频率基本一致。研究结果不支持Weiss提出的Fe3+O2-模型,为解释血红蛋白传输氧的作用机理提供了新的理论依据。 相似文献
88.
89.
90.
Testing parameter sensitivities and uncertainty analysis of Biome-BGC model in simulating carbon and water fluxes in broadleaved-Korean pine forests 下载免费PDF全文
《植物生态学报》2018,42(12):1131
生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。 相似文献