基于社会网络分析法的生态工业园典型案例研究

以丹麦卡伦堡和广西贵港生态工业园为例,应用社会网络分析法分析典型生态工业园的组织结构和网络结构。用簇系数、平均最短距离、传递性以及核心-边缘结构来衡量其稳定性,分析其不同结构特征。卡伦堡生态工业园的簇系数为0.715,远高于贵港生态工业园的0.246,说明其聚合性较好;从最短距离长度来看,卡伦堡和贵港分别为2.110和2.236,复杂性弱;从传递性来看,两者传递性皆低于25%,节点之间联系性不够强;从核心-边缘结构来看,卡伦堡各节点之间的异质性(0.057)高于贵港(0.005),可见贵港参与主体的中心性较为均衡,而卡伦堡差异性较大。两者都以一个产业或者企业集团为网络核心;网络内其他节点联系不够紧密,长链条联结较少;网络复杂性弱。     

植物GLKs生物学功能及分子作用机理研究进展

GLKs (GOLDEN 2-LIKEs)是一类植物特有的转录因子,靶向调控光合作用相关基因的表达,调控叶绿体的发育、分化并维持其机能,并参与调节果实的营养积累、叶片衰老、免疫反应及逆境胁迫应答等。GLKs受多种激素或环境因子的影响,是植物细胞调控网络的关键节点,也是改造作物光合能力的重要基因。基于国内外在植物GLKs研究中取得的众多进展,文中全面阐述了GLKs基因的生物学功能、分子机制及其育种实践,并构建GLKs介导的信号网络模型,为后期GLKs的理论与应用研究提供借鉴。     

基因组规模代谢网络模型构建及其应用

微生物制造产业的发展迫切需要进一步提高认识、设计和改造微生物细胞代谢的能力,以推动工业生物技术快速发展。随着微生物全基因组序列等高通量数据的不断积聚和生物信息学策略的持续涌现,使全局性、系统化地解析、设计、调控微生物生理代谢功能成为可能。而基于基因组序列注释和详细生化信息整合的基因组规模代谢网络模型(GSMM)构建为全局理解和理性调控微生物生理代谢功能提供了最佳平台。以下在详述GSMM的应用基础上,描述了如何构建一个高精确度的GSMM,并展望了未来的发展方向。     

七星瓢虫和异色瓢虫四变种成虫对茶蚜蜜露的搜索行为和蜜露的组分 …

采用培养皿,①承接茶蚜自然分泌蜜露;②惧蜜露浓缩后点于培养皿中心。逐头释放瓢虫于分别胃这２类蜜露的培养皿中心进行生物测定,两个试验均证明：①蜜露强烈地吸引七星瓢虫和异色瓢虫,随着蜜露浓度呈梯并地增大,搜寻时间极显著地延长（Ｐ〈０．０１）;②蜜露可激发瓢虫的搜索行为由广域搜索型转换为地域集中搜索型。前０￣５ｓ局限在较小范围内不断地转向,即搜索速度小,转动角度大。七星瓢虫和异色瓢虫 变种最敏感,搜索和     

系统发育树的构建方法

构建系统树是为了鉴定菌株的分类学地位,应该使用正确的方法构建。具体要求如下:1.将鉴定菌的16S rRNA序列递交GenBank,用Blast软件搜索相似的16S rRNA,然后一起构树。     

数据噪音构建基因布尔网络模型的方法

在分析基因数据时,往往有噪音出现,因此借用基因表达谱数据中的噪音来建立卡诺图,可以得到布尔网络逻辑函数。而且利用此方法确定蛋白质与蛋白质之间的逻辑关系,建立蛋白质的逻辑网络。通过该方法可以寻找直系同源簇蛋白质数据的逻辑关系。     

全新的教学方式——Motic数码互动实验室

数码互动实验室系统是一种全新的教学方式,通过先进的数码、网络技术．提供清晰的多画面实时显示和丰富的交互手段。通过此系统教师只需一台电脑就可以同时控制学生端多台数码显微镜,并可对每一台数码显微镜的实时图像进行单独调整,及时掌握学生实验的最新动态,并给予指导。     

生物信息学与eQTL作图:问题和展望

阐述生物信息学在基因表达QTL作图中的应用。主要对后基因组时代的研究的新领域——遗传基因组学的概念的提出、研究方向和发展进行论述,同时,就eQTL作图的统计学策略、生物信息学软件工具以及遗传网络构建等方面进行讨论,并对今后遗传基因组学的发展前景进行分析。     

Genome shuffling筛选ε-聚赖氨酸高产菌及其对代谢流量分配的影响

【目的】从代谢流量分配的角度,探讨Genome shuffling导致链霉菌ε-聚赖氨酸合成量提升的原因。【方法】从葡萄糖耐受型的亲本菌株Streptomyces sp.AS32和ε-聚赖氨酸耐受型的亲本菌株Streptomyces albulus F15出发,进行三轮Genome shuffling,筛选得到ε-聚赖氨酸产量提高的链霉菌株Streptomyces sp.AF3-44,采用通量分析方法构建链霉菌ε-聚赖氨酸合成代谢网络,并对上述3株菌的代谢通量进行比较。【结果】AF3-44的ε-聚赖氨酸摇瓶产量为3.1 g/L,较AS32和F15分别提高了34%和29%。3株菌株中AS32三羧酸循环(TCA)的代谢通量最高;F15磷酸戊糖途径(PPP)代谢通量最高;AF3-44流向赖氨酸合成前体天冬氨酸以及ε-聚赖氨酸的通量最高,TCA和PPP通量位于两亲本菌株的中间水平,其中TCA中流向异柠檬酸的通量分别为AS32和F15的77%和116%,PPP中流向5-磷酸核酮糖的通量分别为AS32和F15的149%和92%。【结论】Genome shuffling导致了代谢流的重新分布,流向前体赖氨酸和ε-聚赖氨酸通量的增加,以及PPP和TCA通量配比的改变是链霉菌ε-聚赖氨酸合成量增加的重要因素。     

北京松山自然保护区森林群落物种多样性及其神经网络预测

物种多样性是群落结构和功能复杂性的一种度量,物种多样性的空间分布格局受许多环境因子的影响.运用多样性指数,多层感知器网络,分析了松山保护区森林群落物种多样性与群落类型、结构和生境之间的关系.结果表明:(1)大果榆+山杨混交林、油松+青杨混交林物种丰富度、多样性和均匀度均较高,而大果榆林、华北落叶松林的各项指数值均较低.Patrick指数和Shannon-Weiner指数在森林群落中均表现为草本层＞灌木层＞乔木层;Pielou指数在榆林中表现为草本层＞乔木层＞灌木层,而在其他森林群落中表现为灌木层＞草本层＞乔木层.(2)功能层物种多样性在海拔梯度上的变化趋势不同,在乔木层,丰富度、多样性和均匀度随海拔的升高逐渐降低;在灌木层,丰富度、多样性和均匀度均呈比较明显的单峰曲线变化趋势;在草本层,丰富度和多样性随海拔的升高都呈下降趋势,而在草本层,均匀度变化不大.(3)用多层感知器网络预测功能层多样性效果很好,结果发现坡向对乔木层和灌木层物种多样性的影响最大,而海拔高度对草本层物种多样性的影响最大.