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藻胆蛋白(phycobiliprotein)是蓝藻和红藻藻胆体的组成部分,是光合作用集光复合体的组成部分,一般由α和β亚基构成,每个亚基含1~4个辅基色素,从而使藻胆蛋白具有特定的光谱吸收性质。根据这些吸收光谱性质,可以将藻胆蛋白分为:别藻蓝蛋白(APC)、藻蓝蛋白(PC)和藻红蛋白(PE)等,在某些缺乏PE而有异形胞的蓝藻中存在充当PE天线捕光功能的藻红蓝蛋白(PEC)〔1〕。藻胆蛋白可用于天然食用色素、化妆品色素和制药行业,还可作为免疫检测、荧光显微技术和流式细胞荧光测定法技术方面的荧光探针。特别是本工作研究的层理鞭枝藻(简称M.laminosu… 相似文献
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多枝柽柳气体交换特性研究 总被引:30,自引:9,他引:30
在美国柽柳(Tamarix L.)被列为臭名昭著的十大我来杂草之一,而在中国,它则作为一种濒危物种生存状况堪忧。对多枝柽柳(Tamarix ramosissima L bd.)气体交换进行研究,探讨其蒸汽压差(VPD)、叶水势、气孔导度(g)和水分利用效率(WUE)之间的联系,结果表明,柽柳之所以能在沙漠生存又能在美国河岸地带疯狂扩展,主要原因可能是:①柽柳属地下水湿生植物,发达的根系能直达地下水。②柽柳适应性生境很广,作为一种阳性树种,柽柳非常耐旱,能够在很低的叶水势(φ)条件下(-4.59Mpa)进行光合作用,而较低的光补偿点和暗呼吸速率又反映出其耐阴湿的特点。③灵敏的气孔适应性调整:其g对VPD的灵敏性随着干湿季其体内的水分状况变化而变化,调整蒸腾速率,从而影响其WUE;gs与φ成显著正相关(P≤0.05);gs与WUE显著相关(P≤0.05),但只有当gs处于正在下降的时候,光合作用和蒸腾作用两个交换过程受轻微限制时,可得到水消耗和CO2吸收的最优协调,WUE达到最大值。这些适应性调整可能是柽柳能在美国河岸地带疯狂扩展的主要原因。实验结果表明,柽柳完全能够适应荒漠生长环境,因而导致柽柳在我国处于濒危状况的根本原因不是传统认为的干旱的自然环境,而主要是人为因素造成地下水位下降以及过度砍伐所致。 相似文献
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Effects of forest gap size on initial decomposition of twig litter in the subalpine forest of western Sichuan,China 下载免费PDF全文
《植物生态学报》2018,42(1):28
林窗调控的土壤水热环境和分解者群落结构可能深刻影响凋落物分解过程, 已有的研究结果具有不确定性。为了解高海拔森林林窗面积对凋落枝分解的影响, 采用凋落物分解袋法, 于2012-2016年冬季和生长季节, 研究了川西亚高山森林255-290 m 2(FG1)、153-176 m 2(FG2)、38-46 m 2(FG3) 3种面积林窗和林下对岷江冷杉(Abies faxoniana)凋落枝质量损失的影响。结果显示: 林窗面积大小显著改变了林窗和林下的雪被厚度、温度和冻融循环频次; 雪被厚度和温度以FG1林窗最高, 林下最低; FG1、FG2、FG3林窗和林下枝条分解4年后的质量残留率分别为59.9%、59.5%、62.1%和55.3%, 分解系数k值分别为0.127、0.131、0.120和0.135, 95%分解时间分别为23.6、22.7、25.0和22.2 a; 与林下相比, 林窗显著增加了第一年和第二年生长季节的质量损失速率, 降低了第一年和第四年冬季的枝条质量损失速率; 林窗大小对质量损失速率的影响随分解时期变化差异明显, 质量损失速率在第一年和第三年冬季随林窗面积增大而增大, 在第三年生长季节随林窗面积增大而降低; 枝条质量损失的比例在第一年最高, 随林窗面积增加而增加, 且冬季高于生长季节。综上所述, 林窗环境变化深刻影响亚高山森林凋落枝分解, 但这种影响随林窗面积和分解时间有所差异。 相似文献
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通过筛选获得3株吸附Au3+能力较强的真菌。对其中一株芽枝状枝孢(Cladosporimmcladosporioides AS 3.3995)进行了吸附Au3+的条件研究。结果表明,溶液的pH值、温度、时间和Au3+的浓度对菌的吸附作用有影响。最适pH为5以下,温度在30—50℃之间。该菌的最大吸附量为140 mgAu3+/g(干细胞)。电镜观察表明,Au3+在细胞壁的表面上慢慢地还 相似文献
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利用线性混合效应模型模拟杉木人工林枝条生物量 总被引:2,自引:0,他引:2
基于福建省将乐林场45株人工杉木解析木的572组枝条生物量数据,采用线性混合效应模型方法,建立杉木人工林枝条总生物量和枝、叶生物量的预测模型,并利用独立样本数据对模型进行检验.结果表明: 线性混合效应模型比传统多元线性回归模型的拟合精度高.不同随机效应参数的组合,其混合模型的精度不同.考虑异方差结构的混合模型能够消除数据间的异方差性,其精度更高,其中,对于枝条总生物量和叶生物量模型,以指数函数作为异方差结构时的模型精度最高;对于枝生物量模型,以常数加幂函数作为异方差结构时的模型精度最高.模型检验结果表明:对于杉木人工林枝条生物量预测模型,考虑随机效应和异方差结构的线性混合模型的检验精度比传统多元线性回归模型的精度有明显提高. 相似文献