灰色GM（1,1）模型的性质及其应用

灰色ＧＭ（１，１）模对生态预测有重要应用，本文讨论了它的一个改进模ＧＭ（１，１），并深化了文（１）提出的两个问题，给出了较简明的证法，还确定了文（１）所希望的一个“合适的”常数。     

双管基因枪介导的基因瞬时表达技术在拟南芥中的应用

基因瞬时表达是植物中研究目标基因功能的常用手段。在模式植物拟南芥(Arabidopsis thaliana)中, 相比原生质体和农杆菌介导的基因异源表达技术, 利用粒子轰击进行基因瞬时表达一直鲜有报道。其主要原因是拟南芥叶型相对较小、基因枪操作相对烦琐以及基因表达效率差异较大。该研究通过优化双管基因枪系统, 在营养生长旺盛的拟南芥莲座叶中实现GFP和GUS基因高效表达。同时, 通过GUS报告基因明确了坏死诱导因子BAX、Avh238和ATR13/Rpp13激发拟南芥细胞坏死的表型。但在本氏烟(Nicotiana benthamiana)中明显诱导细胞坏死的Avrblb1/RB基因对, 在拟南芥中却丧失了诱导细胞坏死的活性。由于双管基因枪系统每次轰击时设置平行对照, 可有效降低转化实验中的样本变异度, 为拟南芥及其突变体研究中准确评价基因功能和高通量筛选目标基因提供新的技术参考。     

电刺激迷走神经对大鼠脑缺血后轴突再生及RGMa表达的影响

本研究拟探讨电刺激迷走神经对大鼠脑缺血/再灌注(I/R)损伤后轴突再生和排斥性导向因子A(RGMa)蛋白表达的影响。首先,准备成年雄性SD (Sprague-Dawley)大鼠36只,并随机分成假手术组(Sham组)、脑缺血/再灌注组(I/R组)和迷走神经电刺激组(I/R+VNS组)。随后,构建大脑中动脉阻塞(MCAO)模型,并进行右侧颈部迷走神经电刺激,然后进行神经功能评分,通过Western blotting法检测迷走神经电刺激对脑缺血侧皮质和海马组织中RGMa表达的影响,利用免疫组织化学实验检测迷走神经电刺激对脑缺血侧皮质和海马组织细胞中RGMa和轴突生长标记神经微丝蛋白200 (NF200)蛋白表达的影响。与I/R组相比,迷走神经电刺激可以明显改善神经功能(p0.01);与Sham组相比,I/R组脑缺血侧皮质和海马中NF200蛋白表达明显降低(p0.01),而RGMa蛋白的表达明显增加(p0.01);与I/R组相比,迷走神经电刺激处理组脑缺血侧皮质和海马中NF200蛋白表达明显升高(p0.05),而RGMa蛋白的表达明显降低(p0.01)。上述结果表明电刺激迷走神经可以明显改善大鼠脑缺血/再灌注损伤后神经功能缺失,其机制可能与抑制RGMa表达进而促进轴突再生有关。     

棘豆属三种植物体外培养再生植株

PlantletRe郡nerattonfromThreespeciesof山涉oplsInv咖0LIUMing－Zhi（a仲伽响ofeq，Imlz’xlho，LnNz～xl730000）1植物名称棘豆属：黄花棘豆（Oxytropisochrocephala）、甘肃棘豆（O.kansuensis）和宽苞棘豆（O.latirateata）。2材料类别由种子萌发的无菌苗下胚轴以及子叶的切段和切块。3培养条件使用B5和MS及改良的MS培养基[MS大量元素的CaCl2·2H2O、MgSO4；·7H2O、KH2PO4不变，改变NO3和NH浓度及比例。因此，在培养基中除加入不同比例及不同量的KNO3和NH4NO3外，还添加适量的氯化钾和柠檬酸按。No：NH分别为0：6…     

科学出版社生命科学编辑部新书推介（2006-1月）

《微生物基因组》；《混沌生物学》（生命科学交叉系列）；《数字创世纪：人工生命的新科学》（生命科学交叉系列）；《脑与非线性动力学》（生命科学交叉系列）；《中国遗传伦理的争鸣与探索》（生命科学交叉系列）；     

数学建模的教学实践与思考

从中学生物学教学角度简述了数学模型与模型方法的含义，通过实例介绍了数学模型构建的基本步骤，以及模型结论的课堂拓展、运用。     

重庆市生态风险预警等级划分及演化趋势模拟

生态风险预警等级评估和演化趋势模拟，可为生态风险管理提供可靠的辅助决策。以重庆市为研究对象，基于驱动力-压力-状态-影响-响应模型，构建重庆市生态风险预警指标体系，采用正态云模型和集对分析法，定量分析重庆市生态风险时空分异特征和演化趋势。研究结果表明：（1）2013-2019年，重庆市生态风险值呈"上升-下降"的波动趋势，综合生态风险隶属于重警等级，生态风险综合值从0.295下降到0.278，生态环境逐年好转；（2）重庆市生态风险有下降、不变、先上升后降低、先降低后上升以及一直升高5种演化趋势，分别占比39%、16%、5%、21%、24%；（3）重庆市生态风险转移分为两个方向，2013-2016年生态风险空间分异性增大，中警、轻警和无警风险等级不断向东北、东南和西部四周分散转移；2016-2019年生态风险分布格局变化较小，重警风险区在东部聚集；（4）演化趋势模拟结果表明，未来重庆市生态风险降低的区县有13个，占比34%，生态环境有向好发展的趋势；生态风险上升的区县有25个，占比66%，生态环境会有所恶化，但是恶化程度较低。将生态风险等级划分与预警演化趋势相结合，能为城市生态风险管理提供科学依据。