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1.
2.
Zhang Wen-yu Xu Jia-hui Zhang Chun-yu Tong Hui-li Li Shu-feng Yan Yun-qin 《东北农业大学学报(英文版)》2021,28(3):38-47
Myoblast differentiation is an essential process during skeletal muscle development. C2 C12 myoblast is a commonly used experimental model to study muscle cell differentiation in vitro. Dehydrogenase/reductase(SDR family) member 3(DHRS3) is a highly conserved member in short-chain alcohol dehydrogenase/reductase superfamily and has been shown to be involved in the metabolism of retinol. Previous experimental results showed that the expression of DHRS3 increased significantly during the differentiation of myoblasts differentiation. However, the effect of DHRS3 on mouse muscle cell differentiation was unclear. The objective of current study was to determine if DHRS3 affected muscle cell differentiation, and if DHRS3 was involved in muscle regeneration. Protein expression was determined by western blot and immunofluorescence analysis. The activation and inhibition of DHRS3 increased and decreased C2 C12 myoblast differentiation respectively, which indicated that DHRS3 could affect C2 C12 myoblast differentiation. DHRS3 expression was significantly changed during muscle regeneration, with the regeneration of muscle injury, the expression of DHRS3 tended to increase first and then decrease. It suggested that DHRS3 might be involved in muscle regeneration. In summary, this study confirmed the involvement of DHRS3 in C2 C12 myoblast differentiation and mouse skeletal muscle regeneration and provided a theoretical basis for further elucidating the molecular mechanism of muscle development. 相似文献
3.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别 总被引:1,自引:1,他引:0
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。 相似文献
4.
为了解中国不同麦区小麦种质资源籽粒脂肪氧化酶(lipoxygenase,LOX)活性相关基因TaLox-B1的差异和分布,利用小麦4B染色体上的功能标记LOX16和LOX18对7个麦区的436份种质资源进行分子检测。结果表明:在供试材料中共检测到3种TaLox-B1基因等位变异类型,分别为TaLox-B1a(与高LOX活性相关)、TaLox-B1b(与低LOX活性相关)和杂合型,其频率分别为19.0%、70.4%和10.6%。小麦LOX活性基因不同变异类型在各生态区的分布存在明显差异:基因型TaLox-B1a在黄淮冬麦区、北部冬麦区和长江中下游冬麦区分布较多,其比例分别为21.1%、19.8%和17.6%;基因型TaLox-B1b在西南冬麦区和长江中下游冬麦区分布较多,比例分别为87.9%、72.5%;杂合型仅存在于北部冬麦区、黄淮冬麦区与长江中下游冬麦区,比例分别为14.2%、12.4%和9.8%。利用标记LOX16和LOX18对53个自选高代品系进行分子检测,发现自选品系仅有TaLox-B1b与杂合型两种基因型,其中基因型TaLox-B1ab有32个,比例为60.4%。采用分子标记辅助选择,有利于快速鉴定小麦籽粒LOX活性,加速LOX的遗传改良和新品种选育。 相似文献
5.
木槿是中国传统的乡土花木,是栽培历史最悠久的花木之一。本文根据历史文献和诗歌等梳理分析了历史各个时期的木槿主要栽培应用史实和重要成果,分析了不同历史时期木槿的栽培应用、食用、药用与品种等发展演化情况,发现了诸多的习俗和应用被保留和传承,以期为木槿资源、文化及其产业的传承与发展提供思路。 相似文献
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7.
为了丰富紫花槭转录组数据,进一步开展紫花槭秋季叶片呈色机制研究.本研究以紫花槭秋季转色期三个阶段(前期,中期,后期)叶片为材料,采用高通量测序技术进行转录组初步分析.转录组数据共获得50501条Unigene,有35316条Unigene在数据库中得到注释,其中NR数据库中注释到的Unigene数量最多,共35024条,占69.4%.在注释到的物种中,紫花槭比对的Unigene与甜橙(Citrus sinensis)相似度最高,共有4290条,占12.25%.紫花槭转录组中的Unigene根据GO功能可分为生物学过程、细胞组分和分子功能3大类,共有25375条,其中生物学过程的基因最多,主要聚集于代谢过程和细胞过程等.基于Unigene库的基因结构分析,其中SSR分析共获得12711个SSR标记,占Unigene总数的36%.SSR位点共包含150种重复基元,单碱基重复所占比例最高(7184个,61.86%),四碱基重复、五碱基重复和六碱基重复所占比例较低.Unigene库中共有328239个SNP位点,发生频率为1/190 bp,SNP位点分为转换和颠换两种类型的碱基替换方式,其中碱基转换位点213787个(65.13%),碱基颠换位点114452个(34.87%),碱基转换类型发生频率高于颠换类型.6种单碱基变异中,2种转换类型A/G、C/T的发生频率分别为33.03%和32.10%;4种颠换类型中A/T发生频率最高,为11.52%;C/G发生频率最低,为5.79%.紫花槭转录组秋季叶色表达的转录组分析,可为紫花槭叶色基因调控、定向分子育种和培育彩叶新品种提供研究提供基础的数据信息. 相似文献
8.
为明确不同种植密度对机采辣椒品种性状、产量的影响,以适宜机采的辣椒‘辣研102’为研究对象,设置4个种植密度(P0:38 480株/hm2、P1:51 307株/hm2、P2:76 961株/hm2、P3:102 615株/hm2),分别于贵阳、遵义两地开展田间小区试验。结果表明,随着种植密度的增加,辣椒株高呈增加趋势,茎粗呈下降趋势。辣椒根部、地上部生物量均在高密植条件下(P3)时达到最小。辣椒的发病率与病情指数均随种植密度的增加而显著提高,高密植处理条件下(P3)达到最大,发病率分别为41.67%(贵阳)、43.33%(遵义),病情指数分别为31.05%(贵阳)、29.86%(遵义)。过高的种植密度导致单株辣椒光合作用大幅下降:P1、P2、P3处理条件下光合速率分别较P0处理显著降低13.94%、24.73%、29.66%(遵义);P1、P2、P3处理条件下辣椒叶片蒸腾速率较P0降低10.02%、19.81%、42.12%(贵阳)。辣椒总产量随种植密度增加而显著提高,而商品果产量随种植密度的增加呈先增加后降低的趋势。商品果产量在P1条件下获得最大值,相对于P0、P2、P3贵阳辣椒商品果产量显著提高了16.43%、32.81%、41.67%,遵义提高了20.25%、26.67%、61.02%。综合辣椒生长与商品果产量,贵州机采辣椒‘辣研102’最佳种植密度为51307株/hm2。 相似文献
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