基于高分辨率遥感影像的森林地上生物量估算

以南京市紫金山林区为研究区,利用e-Cognition面向对象分类方法,基于光谱和空间信息融合后的IKONOS影像提取单木树冠阳性冠幅(PoCA, Positive crown area)信息,并结合野外实测的样方生物量数据,分别建立了针叶林和阔叶林地上生物量 (AGB, Aboveground Biomass)的遥感估算模型,并利用实测森林生物量数据对模型进行了验证。结果表明,基于遥感影像提取的PoCA与实测AGB存在较好的非线性相关关系,所建针叶林AGB估算模型的可靠性优于阔叶林模型。对建模样本而言,估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R2分别为0.62 (P<0.01,n=9) 和0.56(P<0.01,n=16)。验证表明,所建AGB估算模型的可靠性较好,估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R2分别为0.55(P<0.01,n=6) 和0.52(P<0.01,n=10),但当AGB较低时,模型结果偏高,AGB较低时,模型结果偏低。研究说明通过高分辨率遥感数据的融合、提取树冠信息进行生物量估算是可行性的。     

三种回归分析方法在Hyperion影像LAI反演中的比较

借助GPS进行地面精确定位,利用LAI-2000冠层分析仅在攸县黄丰桥林场开展130个样地(60m×60m)的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量.采用FLAASH模块对Hyperion数据进行大气校正并与地面同步冠层观测数据进行拟合,通过研究地面实测LAI与Hyperion影像波段及其衍生的系列植被指数(NDVI、RVI等)的相关性,筛选出估算叶面积指数的植被指数因子.应用曲线估计、逐步回归及偏最小二乘三种回归分析技术分别建立叶面积指数的最优估算模型.结果表明:参与建模的因子中,比值植被指数(RVI)与LAI的相关性最大,敏感性最高,其次是SARVI0.1,NDVI705,NDVI,SARVI0.1,SARVI0.25;曲线估计、逐步回归分析和偏最小二乘回归三种分析方法所建的6个回归模型中,偏最小二乘回归的拟合效果最好,预测值与实测值的决定系数R2为0.84、曲线估计的拟合效果最低,预测值与实测值的决定系数R2为0.64;建模精度分析表明,选用5-6个自变量因子进行LAI建模是可靠的,以6个植被因子建立的偏最小二乘回归模型预测精度最高.     

融合表达氨基转移酶DsaD和异构酶DsaE合成L-别异亮氨酸

【背景】L-异亮氨酸(L-isoleucine,L-Ile)和L-别异亮氨酸(L-allo-isoleucine,L-allo-Ile)是自然界中广泛存在的一对同分异构体。抗感染抗生素Desotamides结构中含L-别异亮氨酸结构单元,其生物合成途径中的氨基转移酶DsaD和异构酶DsaE可以协作催化L-异亮氨酸和L-别异亮氨酸相互转化。【目的】通过理性设计,使氨基转移酶DsaD和异构酶DsaE融合表达,研究融合蛋白DsaDE催化异亮氨酸和别异亮氨酸相互转化的功能。【方法】利用PCR分别扩增dsaE基因编码区DNA片段、以及含dsaD基因编码区和114个碱基接头序列的DNA片段dsaD-linker,利用酶切位点KpnI将dsaE和dsaD-linker相连,形成das DE重组序列,并克隆至pET28a(+)中,将重组质粒pET28a-dsaDE转化至Escherichia coli BL21(DE3)中进行融合表达,利用Ni-NTA亲和层析法纯化融合蛋白DsaDE;分别以L-异亮氨酸和L-别异亮氨酸为底物进行融合蛋白的体外酶活性检测,利用高效液相色谱对酶反应产物进行分析。【结果】PCR验证、酶切验证以及测序结果证明pET28a-dsaDE重组载体具有正确序列;N-末端和C-末端融合6个组氨酸标签的融合蛋白DsaDE在E. coli BL21(DE3)中获得可溶性表达,经Ni-NTA亲和层析法一步纯化获得纯度约95%的融合蛋白,纯化的融合蛋白DsaDE具有较好的活性,能够催化L-isoleucine和L-allo-isoleucine间的相互转化。【结论】氨基转移酶DsaD和异构酶DsaE成功融合表达,经一步Ni-NTA亲和层析法纯化即可获得纯度较高的融合蛋白,融合蛋白同时具有氨基转移酶和异构酶的活性,为进一步研究L-别异亮氨酸的工业化生产奠定了基础。     

海洋真菌Xylaria sp.SOF11中细胞松弛素类化合物的研究

从海洋真菌Xylaria sp.SOF11的液体发酵提取物中分离到3个化合物,通过1H及13C NMR,2D NMR等方法,分别鉴定为19,20-epoxycytochalasin Q(1)、18-deoxy-19,20-epoxycytochalasin Q(2)和19,20-epoxycytochala-sin C(3)。化合物1～3对两株肿瘤细胞MCF-7和NCI-H460显示较弱的细胞毒活性。     

巴西蘑菇对木质纤维素的降解与转化*

巴西蘑菇能够降解棉籽壳和麦草两种培养基中木质纤维素复合体中的全部组分,属于白腐真菌;巴西蘑菇降解的有机物质的绝大部分被菌体的呼吸过程消耗掉,其绝对生物学效率较低,仅为4.41%~5.25%;在栽培前期木质素的降解速率大于纤维素和半纤维素,这对纤维素和半纤维素的降解十分有利;非木质纤维素组分主要在菌丝生长阶段被利用,而木质纤维素是子实体生长发育阶段的主要碳源;就整个栽培过程而言,巴西蘑菇生长发育所需要的82.39%~84.50%的碳源来自木质纤维素。     

基于网络药理学的杜仲-山茱萸配伍治疗糖尿病的作用机制

为探讨杜仲-山茱萸治疗糖尿病的作用机制。研究利用网络药理学的方法,首先通过中药系统药理学数据库筛选出杜仲和山茱萸的活性成分和相关靶点,再利用DisGeNET、DrugBank等数据库筛选出糖尿病的潜在靶点。以STRING数据库对活性靶点构建蛋白互作网络(PPI)分析,采用Cytoscape3.7.0软件绘制其“成分-靶点-通路”的相互作用网络,通过CludterProfiler对靶蛋白进行生物过程、细胞组分及分子功能分析;京都基因与基因组(KEGG)的代谢通路分析。实验结果筛选得到杜仲-山茱萸有效成分30个,其中槲皮素、山奈酚、β-谷甾醇等成分对PTGS2、DPP4、ADRB2、PPARG等相关靶点通过IL-17信号通路、钙信号通路、脂肪细胞脂解的调控等参与氮化合物代谢过程、血液循环、脂肪细胞分化和血压调节等过程。综上,杜仲-山茱萸配伍治疗糖尿病存在多成分和多重药理作用机制,为进一步研究其治疗糖尿病药理实验提供了参考,也为其他中药的相关研究提供借鉴和参考。     

Caveolin-1基因沉默促进乳腺上皮细胞ERα36 介导的PI3K/AKT信号通路的激活

Caveolin-1(窖蛋白-1)单倍不足可以促进正常乳腺细胞的早期转化, 与新型雌激素受体亚型ERα36介导的膜始动雌激素信号通路的激活有关, 但是关于其机制并未被研究清楚. 本文利用siRNA技术建立了Caveolin-1低表达而ERα36高表达的稳定传代细胞模型MCF10ACE, 采用基因芯片技术检测了ERα36高表达时雌激素信号通路基因表达谱, 研究了ERα36在雌激素激活的PI3K/AKT信号通路中的作用及其与乳腺细胞转化的关系. 结果表明: (1) Caveolin-1表达降低时可以以雌激素依赖性方式促进ERα36表达增加; (2) ERα36高表达可介导MCF10ACE细胞雌激素抗凋亡信号通路(PI3K/AKT)的激活, 促进其与增殖信号通路MEK/ERK之间的交叉对话, 从而使人乳腺细胞增殖加快, 逐渐转化. 结果提示, Caveolin-1与ERα36相互作用调节膜起始的雌激素信号通路是控制乳腺细胞转化的重要机制.     

北方冬小麦/夏玉米轮作体系土壤氨挥发的原位测定

采用通气法测定了北方冬小麦／夏玉米轮作体系田间土壤的原位氨挥发。结果表明,与冬小麦施用基肥相比,夏玉米追肥后土壤的氨挥发速率很快升高,但军发高峰期持续时间较短,最大氨挥发速率亦低于冬小麦,冬小麦拨节期追肥,氨挥发速率低且呈波动变化,未出现高峰值,从整个生长季节来看,冬小麦不施氮和每公顷施氮120、240、360kg时的累计挥发量分别为4．4、6．9、13．0、38．4kgN/hm^2,夏玉米为8．4、15．1、20．0、26．1kgN/hm^2。按我国北方冬小麦／夏玉米播种面积1864．4万hm^2计,每年由氨挥发向大气排放的氨素达23．8－120．2万t,其中17．2－96．4万t来自氮肥,相当于氮肥投入的2．1％－9．5％。     

衣藻质体分裂相关基因CrFtsZ2的克隆及其进化分析

ＦｔｓＺ(ｆｉｌａｍｅｎｔｉｎｇｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｅｎｓｉｔｉｖｅ)是一类从大肠杆菌温度敏感型突变体中分离到的基因 .该基因与Ｅ .ｃｏｌｉ细胞分裂密切相关 .突变体由于细胞分裂受阻而呈现“长丝状”[1] .此类基因于 1980年首次被克隆[2 ] .随后的研究表明 ,ＦｔｓＺ蛋白在Ｅ .ｃｏｌｉ分裂细胞的凹陷处形成环状多聚体 ,Ｚ环 ,是Ｅ .ｃｏｌｉ细胞分裂的限制因子[3 ] .衣藻属于绿藻 ,在现存的所有单细胞真核藻类中 ,绿藻是与陆生植物亲缘关系最近的一支[4] .由于衣藻为单细胞真核生物 ,并且仅含有一个巨大的叶绿体 ,因而是研究…     

糖皮质激素非基因组效应的研究

在过去的几十年间,人们认为糖皮质激素（glucocorticoid,GC）仅仅是通过改变基因的表达来发挥其生理作用,这个过程需要几个小时来完成。然而,近年来越来越多的证据表明GC对激素分泌、神经元兴奋性、机体行为及细胞形态、糖类代谢等具备快速效应,这些过程往往在数秒钟或者分种内完成,这种作用机制被称为GC的非基因组作用机制。GC的非基因组作用主要可能通过两种不同的机制起作用：（1）通过细胞膜上或者细胞质内结构未知的糖皮质激素受体（glucocorticoid Recptor,GR）来发挥非基因组作用,即为特异性非基因组效应,（2）GC主要通过改变细胞膜理化作用来发挥效应。也称为非特异性非基因组效应（non-specific nongenomic effects,NSNE）。本文通过阐述近年来GC的非基因组的作用的最新研究进展并且讨论了这些非基因组作用临床治疗过程中的联系。对糖皮质激素基因组和非基因组作用机制的深入了解有助于指导我们在临床合理用药并减少其副作用。