种子贮藏蛋白质丰度研究进展

种子贮藏蛋白质丰度研究是种子蛋白质组学研究的重要领域,对于明确蛋白质丰度与种子进化、结构和萌发的分子机制等具有重要意义,同时可应用于种质的分子改良,并能将种子作为转基因产物生产的优良平台。对不同类型种子发育和萌发过程中的贮藏蛋白质丰度研究进展进行了概述,同时介绍了蛋白质丰度研究中贮藏蛋白质的样品制备方法。     

基于自动机器学习的黄、渤、东海蓝点马鲛渔场丰度指数研究

蓝点马鲛(Scomberomorus niphonius)是中国近海重要的大型中上层经济鱼类, 精准预测蓝点马鲛渔场分布对渔业资源评估与管理有重要意义。本研究利用蓝点马鲛捕捞数据与卫星遥感海表温度(sea surface temperature, SST) 和海表叶绿素浓度(chlorophyll-a concertation, Chl a)数据, 构建了基于自动机器学习的蓝点马鲛 CPUE 预测模型, 通过与 XGBoost 模型、随机森林模型和广义加性模型(generalized addictive models, GAM)对比, 自动机器学习模型的确定系数(coefficient of determination, R² )分别提高了 51%、107%和 117%, 均方根误差(root mean squard error, RMSE)分别降低了 15%、28%和 32%。通过模型预测的蓝点马鲛 CPUE, 开发了渔场丰度指数, 分析了渔场丰度时空变动规律。结果显示: 蓝点马鲛渔场丰度高值区在春季由于受到 SST 的影响较大, 呈现向北及向近岸移动的趋势, 这种现象与蓝点马鲛索饵及产卵洄游路线一致; 同时, 蓝点马鲛渔场丰度高值区纬度重心的北移, 也与气候变暖影响下蓝点马鲛索饵和产卵的适宜温度区变动有关。通过气候事件指数分析发现, Ni?o 3.4 指数与蓝点马鲛渔场丰度高值区面积呈显著相关。结合 RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5 4 种情景, 分别预测了 2100 年蓝点马鲛的 CPUE 分布变动, 发现随着全球变暖, 蓝点马鲛 CPUE高值产区北移, 并相比 2010—2015年蓝点马鲛 CPUE预测平均值, 4 种 RCP 情景下分别上升了 0.1、2.2、2.41 和 17.3 kg/h。本研究结果可为中国近海经济鱼种的渔情预报研究提供参考。     

2006年夏季珠江口5大口门网采浮游植物群落的调查

于2006年8月记录了珠江入海口5个大面站位的网采浮游植物。经初步鉴定共计5门54属119种(包括6个变种,不包括若干未定名种)。此次网采浮游植物以淡水硅藻和绿藻为主,硅藻64种,约占总种数的53.78%,其中出现频率较高的属有菱形藻(Nitzschia)、小环藻(Cyclotella)、针杆藻(Synedra)等;绿藻门次之37种,常见属有栅藻(Scenedesmus)、盘星藻(Pediastrum)和新月藻(Closterium)。浮游植物细胞密度为2.085×105～2.40×106ind./m3,平均值为1.0443×106ind./m3,其中S2水域的细胞密度最高,S1次之、S3至S5依次减少。对多项群落特征参数如多样性和相似性等进行了分析,结果表明其生物多样性及物种丰富度都较高;其群落结构除S2外,各站位均处于相对稳定状态;站位之间群落组成的相似性不高。     

淹水水稻土中氨氧化古菌丰度和群落结构演替特征

采用淹水非种植水稻土微环境模式系统,对水稻土进行1 h和1、5、10、20、30、40、60 d淹水培养,利用序列分析和Realtime PCR技术分析淹水培养过程中氨氧化古菌(AOA)的丰度和群落结构变化规律。结果表明,淹水水稻土中细菌(Bac)的丰度是泉古菌(Cre)的29倍以上,而氨氧化古菌(AOA)是氨氧化细菌(AOB)的4倍之多,淹水过程改变了细菌、泉古菌、氨氧化细菌和氨氧化古菌的丰度。基于Arch-amoA基因的OTU分析显示淹水过程中AOA的群落结构发生了演替性变化:T12是r策略生存的AOA,仅存在于淹水初期;T4、T5和T9是k策略生存的AOA,存在于淹水后期;T1、T8和T16是r和k-策略共生存的AOA,它们存在于整个淹水过程中,淹水后期k-策略的AOA占据优势。淹水初期优势种群多样性指数大于淹水中、后期,PCA分析将淹水处理过程分成初期、中期和后期3类不同的生境;测序结果表明,16个优势OTU类型均属于泉古菌,且与来自不同地域的水稻土、旱地土、红壤和沉积物氨氧化古菌关系密切。     

光照强度对浮游植物丰度及吸收铁的影响1）

在小兴凯湖采集水样,滤掉浮游动物,对浮游植物进行为期12 d的实验室培养。试验设置了4个光照梯度和5个Fe浓度,分别进行对比试验。结果表明：随着Fe浓度的增加,浮游植物对Fe的吸收量也相应的增加。在低光照强度下,浮游植物对Fe的吸收规律不明显。在光强为4000 lx时,浮游植物吸收Fe量为0的培养瓶中浮游植物丰度降低了63．6 ind· L－1。在光强为8000 lx条件下,浮游植物丰度与吸收Fe量呈正相关关系。在光强为12000 lx时,吸收Fe量为0．091 mg· L－1的培养瓶中浮游植物丰度增加了2791．2 ind· L－1,说明了光照强度对藻类生长的限制作用明显高于培养液中营养元素对藻类生长的限制作用。     

2003-2012年秘鲁外海茎柔鱼资源丰度年间变化分析

茎柔鱼是世界上重要的经济头足类,也是我国大陆鱿钓渔业最重要的捕捞对象之一。根据中国大陆鱿钓船2003-2004年、2006-2012年9年的渔业生产统计数据和卫星遥感获得的海洋环境数据,利用广义线性模型(generalized linear model,GLM)和广义加性模型(generalized additive model,GAM)对秘鲁外海茎柔鱼的资源丰度进行CPUE标准化,分析秘鲁外海茎柔鱼资源丰度年际变化。经显著性检验,得到最终选择加入模型的自变量有年、月、纬度、经度、叶绿素浓度、年与经度交互项、年与纬度交互项、月与经度交互项、月与纬度交互项共9个自变量。GAM结果表明,模型自变量对因变量的决定系数高达42.3%。标准化后CPUE与名义CPUE变化趋势相同,年平均值略低于名义CPUE,2003-2012年秘鲁外海茎柔鱼资源丰度年间变化较大,资源丰度最高的年份为2004年,GLM标准化后的平均CPUE为7.94 t/d;资源丰度最低的年份为2007年,GLM标准化后的平均CPUE为3.28 t/d。     

亚地块尺度秸秆信息丰度研究

不断拓展的秸秆资源应用途径丰富了亚地块尺度下秸秆信息丰度的研究,但界定和表达亚地块尺度下秸秆信息丰度尚缺乏科学规范。本文以机收小麦原茬地的秸秆信息丰度为研究对象,设计系列指标（立茬与碎秸的质量分布、碎秸堆叠层数、立茬侧影覆盖度）,分别探讨原位网格取样称草、平板匀铺图像处理、背景板图像处理、碎秸筛分、人工观察计数等手段与方法,进行原茬秸秆信息的指标化。将获取的多维秸秆信息进行归一化处理,并运用图像相似度分析法研究信息指标间的相关性。结果表明,本文提出的秸秆信息参数及测试方法增加了亚地块尺度下的秸秆信息丰度,秸秆信息图像间的相关分析也能反映出各指标间的内在联系。所得信息反映了收获机的留茬状态与碎草性能,碎秸质量集中分布在割幅中间区域。立茬质量分布受作物行间距影响,碎秸堆叠层数表达了机排草口的排草状况,立茬侧影覆盖度分布可反映收获机的留茬碾压破坏情况。秸秆信息指标间的相关分析表明,地表秸秆总质量与碎秸质量的相似度为0.89、与立茬质量相似度为0.43,碎秸质量与碎秸堆叠层数相似度为0.64,立茬质量与立茬侧影覆盖度相似度为0.48。本文界定的亚地块尺度下秸秆信息丰度及其参数化研究结果可为系统开展亚地块尺度下秸秆信息技术研发提供参考。     

鸡粪菌渣好氧堆肥过程中氨氧化古菌及氨氧化细菌群落的动态变化

以amo A基因为标记,通过Real-Time PCR和限制性片段长度多态性(Restriction fragment length polymorphism,RFLP)法对鸡粪菌渣好氧堆肥过程中的氨氧化古菌(Ammonia-oxidizing archaea,AOA)和氨氧化细菌(Ammonia-oxidizing bacteria,AOB)进行了丰度及群落结构的分析。结果表明,在堆制初期、好氧发酵高温期及后熟期,AOB的amo A基因丰度均占主导优势,是AOA的38~992倍。进入好氧发酵高温期,AOA amo A基因丰度下降至发酵前的0.9%,AOB下降至17.6%,后熟期AOA与AOB的amo A基因丰度与好氧发酵高温期相当。在上述3个阶段AOA与AOB各自存在一个绝对优势菌群,分别为Cluster 3和Nitrosomonas europaea,其中Cluster 3克隆子数目分别占整个克隆文库的70.73%、54.28%、72.45%,Nitrosomonas europaea克隆子数目分别占整个克隆文库的78.44%、93.20%、94.27%。堆肥3个阶段AOA的多样性指数变化不大,Shannon-Wiener值维持在1.53~1.60,但群落结构发生明显演替,随着堆肥温度升高,堆肥前期的一些菌群(Cluster 4、Cluster 5、Cluster 6)逐渐消失,新的菌群Cluster 1出现并成为堆肥中后期的第二大优势菌群。AOB无论是多样性指数还是群落组成,都发生剧烈的变化。AOB在堆肥前期Shannon-Wiener指数值最大(1.47),种群数最多(6个基因簇,分别为Nitrosomonas europaea Cluster,Nitrosomonas halophila Cluster,Nitrosomonas communis Cluster,Nitrosomonas nitrosa Cluster,Nitrosospira briensis Cluster,Nitrosospira multiformis Cluster);进入高温发酵期,Shannon-Wiener下降至0.45,群落结构单一,只有Nitrosomonas europaea Cluster和Nitrosomonas halophila Cluster;进入后熟期,AOB多样性及种群数得到一定程度的回升。     

岩溶地貌部位对土壤微生物丰度与酶活性的影响

以中国地质科学院岩溶地质研究所桂林丫吉岩溶试验场为研究区,单氨加氧酶的编码基因amoA的部分序列作为氨氧化细菌(AOB)指示基因,利用荧光定量PCR技术,结合平板菌落计数法和土壤酶活性测定,探讨了岩溶地貌部位及土壤成因对微生物群落丰度和酶活性的影响。结果发现,受岩溶地貌部位和土壤成因的影响,土壤酶活性、土壤微生物总数在垭口、坡地、洼地呈增加的趋势,而氨氧化细菌丰度则呈现降低的趋势。结果表明,土壤氨氧化细菌丰度与真菌数呈极其显著的正相关,而与蔗糖酶活性呈极其显著负相关。     

水稻根际和周围土壤中微生物功能基因丰度与碳、氮状况及其通量之间的关系

Rapid nitrogen（N） transformations and losses occur in the rice rhizosphere through root uptake and microbial activities. However,the relationships between rice roots and rhizosphere microbes for N utilization are still unclear. We analyzed different N forms（NH＋4,NO-3, and dissolved organic N）, microbial biomass N and C, dissolved organic C, CH4 and N2O emissions, and abundance of microbial functional genes in both rhizosphere and bulk soils after 37-d rice growth in a greenhouse pot experiment. Results showed that the dissolved organic C was significantly higher in the rhizosphere soil than in the non-rhizosphere bulk soil, but microbial biomass C showed no significant difference. The concentrations of NH＋4, dissolved organic N, and microbial biomass N in the rhizosphere soil were significantly lower than those of the bulk soil, whereas NO-3in the rhizosphere soil was comparable to that in the bulk soil. The CH4 and N2O fluxes from the rhizosphere soil were much higher than those from the bulk soil. Real-time polymerase chain reaction analysis showed that the abundance of seven selected genes, bacterial and archaeal 16 S rRNA genes, amoA genes of ammonia-oxidizing archaea and ammonia-oxidizing bacteria, nosZ gene, mcrA gene, and pmoA gene, was lower in the rhizosphere soil than in the bulk soil, which is contrary to the results of previous studies. The lower concentration of N in the rhizosphere soil indicated that the competition for N in the rhizosphere soil was very strong, thus having a negative effect on the numbers of microbes. We concluded that when N was limiting, the growth of rhizosphere microorganisms depended on their competitive abilities with rice roots for N.