SSR技术及其在果树研究上的应用

SSR分子标记技术有丰富的多态性、重复性好和操作简便等优点,它已经成为植物遗传育研究中不可缺少的分子标记技术。对SSR技术的原理和特点作了介绍,分析了如何获得SSR引物,着重介绍了SSR技术在果树种质资源和构建果树遗传图谱的研究现状,指出了SSR技术将在果树科研上起到重要的作用。     

基于GIS森林火险等级预报系统数据处理技术

以森林火险等级预报系统中的气象数据处理自动化为研究目的,采用GIS二次开发方式,构建了一套森林火险等级预报系统的气象数据处理软件.在系统介绍了由原始气象数据信息到森林火险等级预报系统所需数据格式具体处理过程的基础上,以吉林省51个气象站点为研究区域,验证了这种处理方法的可行性.结果表明:以GIS为手段,利用处理软件可以实现气象数据的自动处理,工作效率约是手动处理方法的3.3倍,较大地提升了气象数据处理的信息化水平.     

以羊奶和牛奶为原料的新鲜干酪风味的对比研究

利用固相微萃取法富集,GC-MS分离与检测技术,研究以羊奶和牛奶为原料的新鲜干酪的挥发性风味化合物。共鉴定出66种挥发性化合物,其中新鲜羊奶31种,新鲜牛奶15种,新鲜羊奶干酪23种,新鲜牛奶干酪20种。新鲜原料奶与新鲜干酪中挥发性风味化合物的组成和含量排序大致相同,说明加工前后的挥发性风味物质总体组成相似,只是在种类和数量上有所变化。     

基于旋转森林的Landsat-8影像森林植被分类

以黑龙江大兴安岭塔河林业局瓦拉干林场2013年的Landsat8 OLI影像为数据源,在光谱特征基础上,增加归一化植被指数、纹理特征和地形特征,得到3种特征组合(光谱特征和NDVI(F1);光谱特征、NDVI和纹理特征结合(F2);光谱特征、NDVI、纹理特征和地形特征结合(F3)),将旋转森林算法分别应用于3种特征组合下的森林植被分类,获得分类精度最高的特征组合;之后利用最佳特征组合将旋转森林与最大似然分类法和支持矢量机2种分类方法进行对比和精度验证分析。结果表明:利用旋转森林算法并结合光谱特征、NDVI、纹理特征和地形特征的特征组合分类精度最高,为87.54%,比F1和F2特征组合的精度分别提高了11.08%和3.39%。比较不同分类方法,旋转森林算法进行森林植被的分类精度比最大似然法和支持矢量机方法的分类精度分别提高了13.24%和5.39%。由于旋转森林算法稳定性好,在植被分类中受山地阴影的影响较少,因此在分类图中"椒盐"现象最少,图像更加清晰,分类效果最好。     

基于生物信息学方法挖掘奶山羊miRNAs研究

microRNAs(miRNAs)是长约22nt的内源非编码小分子RNA,在转录后基因调控中发挥重要作用。奶山羊是具有重要经济价值的产乳动物,有关奶山羊miRNAs研究相对匮乏,识别和鉴定新的奶山羊miRNA至关重要。文章以与奶山羊高度同源的绵羊基因组为参考数据库,应用生物信息学方法得到101条新的奶山羊miRNAs序列,并对其进行序列特性分析,为今后基因组信息不全物种的miRNAs挖掘与鉴定提供参考。     

基于标记控制区域生长法的单木树冠提取

根据2009年激光雷达数据、正射影像图及二类调查数据,选取凉水国家自然保护区针叶林和阔叶林样地进行单木树冠提取研究,包括利用动态窗口局域最大值法对单木位置进行探测,以及采用标记控制区域生长法进行树冠边界的勾绘,分别从样地和单木两个层次进行评价。结果表明:样地尺度上,针叶林和阔叶林的树冠面积相对误差的平均值分别为8.74%和-8.24%。单木尺度上,针叶林样地的生产者精度在62.2%~77.3%浮动,用户精度在71.5%~83.9%浮动;而阔叶林样地的生产者精度达到76.1%~91.2%,用户精度达到78.5%~92.5%。阔叶林样地勾绘精度浮动较大,但略优于针叶林样地的勾绘精度,是由于阔叶林样地中树冠分布较稀疏所致;而"位置匹配但过度生长"的情况过多是针叶林样地树冠提取精度不高的主要原因。     

基于随机森林模型的陆地卫星-8遥感影像森林植被分类

以黑龙江省漠河县为研究区域,采用陆地卫星-8遥感影像为数据源,结合影像的光谱信息和数字高程模型辅助数据,分别采用最大似然分类法(MLC)和随机森林模型法(RFM)对研究区森林植被进行分类,并分析和评价光谱特征变量对模型的重要性、2种分类方法对森林植被类型分类的适用性。结果表明:随机森林分类方法的总体分类精度为81.65%、卡帕(Kappa)系数为0.812。与传统的MLC方法相比,RFM法均提高了3种森林类型的生产者精度和使用者精度,其中针阔混交林精度提高最多。通过分析特征变量的重要性,发现高程、归一化植被指数、红光波段、近红外波段、短波红外波段对模型分类精度有较重要的影响。说明随机森林模型方法结合多源信息是森林植被类型遥感分类的一种有效手段。     

ARID4B在牛磺酸调节成肌细胞C2C12蛋白质合成中的作用

肌肉细胞蛋白质合成能力与畜禽产肉量性状有关,试验旨在探究转录因子AT富集区4B(AT-rich interaction domain 4B,ARID4B)对牛磺酸(Taurine,Tau)调节成肌细胞C2C12蛋白质合成的影响.向体外培养C2C12细胞培养液中分别添加0、60、120、180和240μmol·L-1 Tau,采用BCA(Bicinchoniic acid)蛋白定量试剂盒和SUnSET法分别检测细胞总蛋白质含量和蛋白质合成速率,采用Western blot检测细胞中蛋白质合成相关信号通路分子mTOR磷酸化变化.进一步检测添加最适浓度Tau同时转染siRNA敲低ARID4B对mTOR磷酸化和mTOR mRNA水平的影响.结果表明,Tau以剂量依赖性方式促进C2C12细胞蛋白质合成.当Tau浓度为120μmol·L-1时,蛋白质合成总量、蛋白质合成速率和mTOR磷酸化水平达到峰值,后逐渐下降.Tau显著促进ARID4B蛋白表达,敲低ARID4B后,细胞蛋白质合成以及mTOR磷酸化水平显著降低,敲低ARID4B也显著抑制Tau对蛋白质合成、mTOR磷酸化以及mTOR mRNA表达促进作用.综上,ARID4B通过正向调节mTOR mRNA表达促进mTOR磷酸化,调节C2C12细胞中蛋白质合成.     

运用无人机激光雷达数据提取落叶松树冠特征因子及树冠轮廓模拟

为探究无人机激光雷达(UAVLS)获取单木树冠三维结构的能力,利用无人机载激光雷达数据,对人工长白落叶松进行单木树冠特征因子的提取以及树冠轮廓的模拟,并与机载激光雷达(ALS)单木树冠特征因子的提取进行比较。结果表明:利用UAVLS数据1∶1匹配的单木数量远高于利用ALS数据匹配的单木数量,且UAVLS单木位置探测的精度达到0.338 1 m,比ALS提高了0.185 1 m;UAVLS单木树高的提取精度达到0.578 5 m,比ALS提高了1.294 5 m;对于冠幅及冠基高的提取,UAVLS也有更高的精度。与ALS相比,UAVLS不仅具有更高的单木探测精度,也具有更高的单木树冠结构参数提取精度;3种树冠轮廓模型拟合的R~2均高于0.75,表明3种常用的轮廓模型都能够很好的描述从UAVLS数据中获取的树冠外部轮廓,其中二次抛物线模型具有最强的模拟效果(M_(AE)=0.256 4,M_(RAE)=4.59%)。因此,无人机激光雷达数据提取单木树冠结构,可以提高林业调查的效率。     

SNAT2介导蛋氨酸对牛乳腺上皮细胞增殖与自噬的调节作用

钠离子依赖性中性氨基酸转运体2(SNAT2)是一种氨基酸转运蛋白,可转运中性氨基酸,广泛分布于多种细胞中。氨基酸既可作为蛋白质合成的底物,也是调节细胞新陈代谢的关键信号分子,但SNAT2是否介导氨基酸调节BMECs增殖和自噬尚未见报道。本研究利用CASY细胞计数和Western blotting技术检测SNAT2过表达和siRNA干扰后牛乳腺上皮细胞(BMECs)增殖情况以及SNAT2对自噬标志蛋白LC3-Ⅰ/Ⅱ表达量的影响,并利用免疫荧光检测细胞自噬斑点(LC3-Ⅱ)变化。结果显示,SNAT2过表达时,p-PI3K、p-mTOR和Cyclin D1表达量增加,反之,p-PI3K、p-mTOR和Cyclin D1表达量下降。SNAT2抑制时,LC3-Ⅱ表达量增加,免疫荧光检测自噬斑点增多。添加自噬增强剂海藻糖(trehalose,Tre)和蛋氨酸(methionine,Met)后,与单一添加Tre组相比,Met+Tre组p-mTOR表达量增加,LC3-Ⅱ表达量降低,胞浆内绿色自噬斑点减少;添加Tre和Met并抑制SNAT2时,p-mTOR表达量下降,LC3-Ⅱ表达量增多,胞浆内绿色自噬斑点增加。以上结果表明,SNAT2可介导Met通过调控PI3K-mTOR/Cyclin D1信号通路调节BMECs的增殖与自噬。