免疫层析技术及应用的研究进展

免疫层析技术是一类以纳米级标记物探针作为示踪和标记物的检测技术。此类技术除了具有操作简易、反应迅速和时耗较短等特点外,还兼具低成本和高特异性,尤其适用于临场检测。免疫层析技术的发展随着时代需求也在不断加速和更新,现以经典的胶体金免疫层析技术为基础,综述时间分辨与镧系元素荧光免疫层析、荧光微球免疫层析、量子点免疫层析、纳米模拟酶免疫层析及结合新技术的免疫层析的原理、研究进展和临床应用,并对免疫层析技术的未来发展做出展望。     

甘薯褪绿矮化病毒RNase3蛋白的原核表达及抗血清制备

以本实验室保存的重组质粒为模板,利用PCR方法扩增获得了甘薯褪绿矮化病毒SPCSV的RNase3基因,RNase3基因由690个核苷酸组成,编码229个氨基酸。将RNase3基因克隆到原核表达载体pET-28a(+),转化大肠杆菌BL21(DE3),经IPTG诱导,对诱导产物进行SDS-PAGE分析。结果表明,RNase3在大肠杆菌中能高效表达,融合蛋白分子量约为26.5kD。以表达的融合蛋白为抗原,免疫家兔,制备了SPCSV-RNase3的特异性抗血清。ACP-ELISA检测结果表明,制备的抗血清对RNase3融合蛋白的效价达10万倍。     

日本落叶松品种引进及育苗造林技术探析

日本落叶松原产日本,我国引种生产造林已有60多年历史,已成为我国东北地区重要速生用材树种之一。延寿县北安林场首次引进日本落叶松,通过播种育苗和造林的实践证明,日本落叶松适合本地区栽植,生长表现和抗逆性较好。引进日本落叶松对本地区增加针叶树种质资源,提高单位面积产量、提升森林经营质量、改善当地生态环境、增加地域经济等均有重要意义。     

果实采后调控的研究进展

离开树体的果实内部持续进行着复杂的新陈代谢,果实品质会发生一系列不可逆的分子、生理及生物化学变化,如色泽改变、芳香物质合成、可食性增加等,并涉及到一系列基因的表达和调控,导致果实品质下降,造成其果实不耐贮藏,货架期短,严重影响了果实的商品价值。因此,果实的采后调控的首要任务是在维持果实正常生理生化过程的前提下阻止或延缓果实继续生长发育,使其品质处于最佳,维持其鲜活状态。本综述结合果实采后生理活动的变化,详细阐述了国内外果实采后调控技术中应用性较强、易于产业化的物理或生物化学调控方法,如变温贮藏、辐射处理、水杨酸处理和一氧化氮处理等,并对果实采后调控机理的进展进行了综述。借助于分子生物学的发展,展望了未来果实贮藏保鲜调控分子、化学和物理技术相结合的构想,以期为不同果实的贮藏保鲜提供新的探究思路。     

降解膜在三十团棉花栽培上的应用试验

本试验旨在探讨降解膜在棉花栽培上的应用效果,以常规膜为对照,研究生物降解膜对棉花出苗、生长性状及产量的影响。结果表明,相同管理措施下,铺设降解膜的棉花生育性状优于常规膜,且收获株数多于常规膜,产量可较采用常规膜的棉田多8 kg/667 m~2。     

精准扶贫重在精神扶贫——关于贫困村精神扶贫的思考

<正>"小康路上一个都不能少",这是我们党向全国人民作出的庄严承诺。当前,脱贫攻坚到了啃骨头、攻坚拔寨的冲刺阶段,而这些难啃的"硬骨头"、难攻的"坚堡垒"都有一个共同的特点,那就是脱贫攻坚的内生动力不足,贫困户物质贫困的同时精神贫困的问题更加突出,扶贫陷入比较尴尬的境地。为此,党的十九大报告指出,注重扶贫同扶志、扶智相结合。1精神扶贫的内涵要求扶贫先扶志,扶贫必扶智。扶志就是扶     

探幽揽胜王顺山国家森林公园

正陕西省蓝田县东南部的王顺山,古称玉山,因中国古代二十四孝之一──王顺担土葬母于此而得名。王顺山国家森林公园是陕西有名的自然旅游景点,这里奇峰耸立,沟谷幽深,植被丰富,森林景观优美,文物古迹众多。沿蓝小公路一路迅疾东去,山扑面而来,水在山脚蜿蜒,路如一条蛇紧紧地缠绕在山脊上,满眼都是刀峰剑壁,青山黛延,让人在峰回路转中,惊叹柳暗花明。抬头,巴掌大的天空,白云像棉絮一样时而隐去太阳的万丈光芒,时而又放任太阳笑容灿烂,山便在我们面前     

复合调理剂的研制及其稳定化研究

利用城市建筑垃圾中的水泥块和废弃红砖、钾长石及其复配组合对污染土壤中的重金属进行钝化处理,根据调理剂对有效态镉的稳定效率对调理剂的材料进行筛选,同时通过BCR形态分级试验研究土壤中的重金属镉在钝化前后的各个形态的变化。结果表明:(1)在单组分材料的钝化试验中,钾长石的钝化效果最好,且3种组分的钝化能力大小依次为:钾长石水泥块废弃红砖。(2)在其复合组配剂的再筛选试验中,水泥灰∶钾长石=1∶2对有效态镉的钝化效果最好,稳定效率达到了41.2%。(3)钝化能力强弱排序为:水泥灰∶钾长石红砖灰∶钾长石水泥灰红砖灰∶水泥灰∶钾长石钾长石红砖灰。(4)在土壤中添加不同比例的水泥灰∶钾长石(1∶2)混和物的钝化试验表明,以添加1%的水泥灰∶钾长石处理效果最好。     

基于BP神经网络建立初烤烟叶主流烟气中氢氰酸释放量的预测模型

【目的】建立准确、环境友好的氢氰酸释放量预测方法,以减少检测过程中氢氰酸对人体的危害。【方法】测定了182份初烤烟叶样品的主流烟气氢氰酸释放量和25种烟叶化学成分,采用BP神经网络,以卷烟常规化学成分烟丝水分、氯、丙二酸、挥发酸、钾、总氮作为神经网络的输入,主流烟气中氢氰酸作为输出,建立初烤烟叶主流烟气中氢氰酸释放量的预测模型。【结果】利用所建模型对28个样品进行外部验证,模型平均预测相对偏差为7.88%,大部分样品的预测相对偏差在10%以内。【结论】该预测模型预测精度良好,对于初烤烟叶具有广泛的适用性。