利用酵母双杂交系统筛选与草莓镶脉病毒移动蛋白P1互作的寄主因子

 构建感染草莓镶脉病毒(SVBV)森林草莓的酵母cDNA文库,利用酵母双杂交系统,筛选出与SVBV P1蛋白互作的15种寄主因子。生物信息学分析发现,这15种寄主因子参与茉莉酸途径、泛素化、光合作用、抗病抗逆、蛋白修饰、蛋白运输和氧化还原等多种生物过程。另外,这些寄主因子还具有其他分子功能,包括氧化还原酶活性、蛋白二硫化物异构酶活性和金属离子结合活性等。本研究初步探讨了P1与寄主因子的互作机理,为揭示SVBV侵染森林草莓以及SVBV在寄主中扩展的分子机制提供理论依据。     

鄂尔多斯高原沙地柏液流通量及其影响因子

[目的]分析沙地柏液流通量变化特征及主要影响因子,为沙地植被的保护提供理论依据。[方法]以鄂尔多斯高原沙地植被的优势种沙地柏为研究对象,利用热扩散(TDP)技术监测生长季沙地柏的液流动态,通过相关分析和回归分析等研究其与气象因子的关系。[结果]晴天沙地柏的液流通量为单峰曲线,干旱时为双峰曲线。雨天沙地柏的液流通量为单峰或双峰曲线。晴天沙地柏液流通量的最大值是2.30～23.38 g/(cm~2·h)。沙地柏液流通量对降雨的响应具有1～4 d的时滞。生长季沙地柏液流通量与光合有效辐射、水汽压亏缺、气温和风速均呈显著正相关,而与相对湿度和降雨量呈显著负相关。[结论]鄂尔多斯高原沙地柏的液流通量随天气而变化。太阳辐射和水分是沙地柏液流通量的主要影响因子。建议当地加强对沙地柏灌丛的保护,防止由于过度水分消耗导致的植被退化。     

铁皮石斛PRC2复合体成员的鉴定及对胁迫响应的表达分析

为了探讨PRC2复合体在铁皮石斛生长发育和胁迫响应中的功能,通过生物信息学方法筛选了铁皮石斛PRC2核心成员DcCLF、DcSWN、DcEMF2、DcFIE和DcMSI1,借助酵母双杂交技术分析了它们之间的互作关系,利用半定量PCR分析了PRC2核心成员的组织表达谱,通过荧光定量PCR检测了它们对非生物胁迫(低温、高温、脱水)和病害胁迫(齐整小核菌、灰葡萄孢霉菌)的响应情况。结果表明,铁皮石斛PRC2复合体包含5个成员:E(z)同源基因DcCLF和DcSWN、Su(z)12基因DcEMF2、ESC基因DcFIE、p55基因DcMSI1,且这5个成员间的互作关系基本符合模式植物的互作模式,也存在物种特异性,表明PRC2复合体在进化中既有保守性也有特殊性。PRC2核心成员在铁皮石斛根、茎、叶、花蕾、成花中均有表达,但不同基因的表达存在组织差异性。同时,PRC2成员响应不同的环境和病害胁迫:DcCLF受低温、高温和脱水等各种环境胁迫的显著诱导;DcMSI1和DcEMF2在齐整小核菌侵染下表达明显上调,而DcSWN在灰葡萄孢霉菌侵染下受诱导程度最大。铁皮石斛PRC2复合体在生长发育和胁迫应答中发挥重要作用,可为分子辅助育种提供关键靶标基因。     

油菜精量直播机凸轮摇杆式播量调节机构设计与试验

针对不同区域的油菜种植农艺差异、不同播期播量差异及播量范围变化大的生产实际,该文设计了一种输出轴与输入轴转速速比范围为0.1～0.45的凸轮摇杆式油菜精量直播机播量调节装置。解析了调节机构的基本运动原理,分析了凸轮摇杆机构凸轮轮廓曲线及从动件运动规律,所设计凸轮轮廓曲线呈纺锤形,从动件位移曲线为螺旋曲线,从动件速度变化曲线为一峰三柱点曲线,从动件角速度变化曲线为2条不同振幅与频率的正弦曲线合并而成。开展了播量调节装置速比精确性和对排种器排种性能影响试验。试验结果表明,不同输入轴转速下,速比为0.2～0.45时播量调节装置输出轴转速相对误差值对比速比为0.1～0.2时较小,平均误差低于3.8%;不同输入轴转速、种床带前进速度下播量调节装置对排种器排种性能影响较小,播量调节装置可实现油菜不同播量需求。预调播量为5 500和6 720 g/hm2进行田间试验,结果表明,油菜各行1 m内平均苗数为16和20,符合预调播量;各行苗数一致性变异系数为6.48%和8.19%,播量调节装置满足油菜对变量播种的农艺要求。     

基于农田管理分区的制种玉米产量估算与限制因子评价

为了提升规模化农田不同管理分区的玉米产量,实现精准管理,该研究使用相关成分回归法(Correlated Component Regression,CCR),考虑地形因素(高程)、土壤理化性质(砂粒、粉粒、黏粒、容重、土壤含水率、土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮、电导率)11个因子,评估规模化农田和聚类分析得到的3个管理区(M1、M2和M3)内产量的限制因子,并在不同分区内建立产量估算模型。模型验证结果表明:未分区的情况下,产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、土壤有机碳、土壤含水率、速效氮和全氮,经验证,产量估算模型的决定系数(R~2)为0.70,标准均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,nRMSE)为0.21。分区后,M1的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、黏粒、速效氮、电导率、全氮和全磷,M2的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒和土壤含水率,M3的产量限制因子为高程、土壤砂粒、黏粒和电导率,产量估算模型的精度高(经验证,0.71R20.83,0.16nRMSE0.18)。对农田进行分区管理,并根据各管理区内作物产量的限制因素制定分布式管理策略,可以更具针对性地提升作物产量。