Pharmacokinetics and bioavailability of valnemulin in broiler chickens

Wang, R., Yuan, L.G., He, L.M., Zhu, L.X., Luo, X.Y., Zhang, C.Y., Yu, J.J., Fang, B.H., Liu, Y.H. Pharmacokinetics and bioavailability of valnemulin in broiler chickens. J. vet. Pharmacol. Therap. 34 , 247–251. The objective of this study was to investigate the pharmacokinetics and bioavailability of valnemulin in broiler chickens after intravenous (i.v.), intramuscular (i.m.) and oral administrations of 10 mg/kg body weight (bw). Plasma samples were analyzed by high‐performance liquid chromatography–tandem mass spectrometry (HPLC‐MS/MS). Pharmacokinetic characterization was performed by non‐compartmental analysis using WinNonlin program. After intravenous administration, distribution was wide with the volume of distribution based on terminal phase(V_z) of 4.27 ± 0.99 L /kg. Mean valnemulin t_1/2β(h), Cl_β(L /h /kg), V_ss (L /kg) and AUC_(0–∞)(μg·h /mL) values were 2.85, 0.99, 2.72 and 10.34, respectively. After intramuscular administration, valnemulin was rapidly absorbed with a C_max of 2.2 μg/mL achieved at 0.43 h (t_max), and the absolute bioavailability (F) was 88.81%; and for the oral route the same parameters were 0.66 ± 0.15 μg/mL, 1.54 ± 0.27 h and 74.42%. A multiple‐peak phenomenon was present after oral administration. The plasma profile of valnemulin exhibited a secondary peak during 2–6 h and a tertiary peak at 32 h. The favorable PK behavior, such as the wide distribution, slow elimination and acceptable bioavailability indicated that it is likely to be effective in chickens.     

牛支原体和牛病毒性腹泻病毒二重二温式PCR检测方法的建立

为建立一种牛支原体(Mycoplasma bovis,MB)和牛病毒性腹泻病毒(Bovine viral diarrhea virus,BVDV)的快速鉴别诊断方法,针对MB的uvr C基因和BVDV的5'端非编码区(5'-UTR)保守基因序列,分别设计两对特异引物,并将三温式PCR扩增程序简化为二个温度梯度,建立了鉴别MB和BVDV的二重二温式PCR方法。该方法能同时扩增MB和BVDV,扩增产物大小分别为412和170 bp。特异性试验结果显示,该方法对参试的所有毒株只扩增MB和BVDV基因组,对其它牛病原体无扩增;敏感性试验结果显示,该方法最低能同时检测到104拷贝的两种目的核酸;干扰性试验结果显示,该方法能同时检测两个模板不同浓度的组合,试验结果不受模板影响。综上,本研究所建立的二重二温式PCR方法特异、敏感、快速、简便,可应用于MB和BVDV临床鉴别诊断和流行病学调查。     

蓬安蚕业发展之我见

蚕桑产业是蓬安县委确立的“四大特色”农业产业项目之一,是我县农民增收的主要项目,栽桑养蚕在我县有着悠久的历史,曾为农村经济的发展做出过卓越贡献,为县域经济发展创造过辉煌业绩。当前,国际丝绸行情攀升,原料茧供不应求,蚕茧收购价格涨幅较大,面对机遇,笔者就如何把我县蚕     

胸膜莫肺炎放线杆菌APXIV部分基因片段的表达及纯化

参照GenBank中已发表的ApxIV基因序列,以自行分离的App DNA为模板,利用PCR方法扩增出ApxIV3'端,大小为552bp的保守基因序列.将PCR产物克隆到pMD18-T Simple Vector中,获得重组质粒pMD-ApxIV,对其重组质粒pMD-ApxIV进行BamHI、HindIII双酶切,并将酶切产物克隆到原核表达载体pET-32a(+)中,构建了重组表达质粒pET-ApxIV.将表达质粒转化至大肠杆菌BL21中,用IPTG诱导表达,通过SDS-PAGE和Western blot分析,结果表明pET-ApxIV在BL21中成功表达,并能被App阳性血清所识别,具有良好的免疫原性.表达蛋白的分子质量约为39.5KDa.利用HiTrap FF crude columns将表达的蛋白进行了纯化.     

西藏疯草研究进展

通过查阅现有文献资料和实地调查结果表明,西藏共有疯草类有毒植物22种,其中棘豆属植物14种,黄芪属植物8种。疯草对西藏草地畜牧业生产危害十分严重,引起大批牲畜中毒死亡,造成严重经济损失;影响畜种改良,畜群结构严重失衡;破坏草地生态平衡,致使草地退化。西藏目前针对疯草的防除措施主要有人工挖除和应用化学除草剂灭除,并且应用解毒药物和生态控制工程预防和防治牲畜疯草中毒。疯草类植物虽然有毒,但含有较高的粗蛋白和含硫氨基酸,粗纤维含量较低,可作为动物饲料或药物进行开发利用。     

基于线性谱聚类的林地图像中枯死树监测

【目的】将基于线性谱聚类超像素的方法应用在森林病虫害防治领域,可智能监测无人机森林虫害图像中的枯死树,为森林有害生物的监测工作提供技术支撑。【方法】分别以湖北省受松材线虫与辽宁省受红脂大小蠹侵害的松林无人机图像为试验数据,首先使用线性谱聚类超像素分割算法将图像划分为多个超像素;然后基于枯死树木的颜色特征,初步提取可能为枯死树的超像素区域;最后基于枯死树木与其他干扰地物具有不同的纹理特征,计算超像素的区域密度和缝隙量,利用支持向量机对初步提取的超像素进行分类,从而检测出图像中的枯死树。【结果】基于线性谱聚类超像素和支持向量机的枯死树监测方法可有效排除与枯死树木颜色相近的其他干扰地物,较准确地提取出枯死树木。使用该方法与基于植被颜色指数的阈值分割方法、基于简单线性迭代聚类超像素和随机森林的方法,对35幅受灾松林无人机图像进行试验,并选用交并比、虚警率和漏检率3个评价指标对3种方法进行定量对比分析。结果表明,基于线性谱聚类超像素的方法监测出的枯死树区域最精确,其监测结果与人工检测结果的交并比均值大于58%,且虚警率和漏检率均优于另外2种方法。【结论】基于线性谱聚类超像素的枯死树监测方法能实现松林中枯死树的快速、准确检测及定位。     

季节对山羊反刍行为的影响

对１６只中卫山羊母羊的青草期和枯草期反刍行为进行观察表明，山羊在青草期，每天（２４ｈｒｓ）有１０个反刍周期，反刍持续总时间为３０４．２分，共反刍４２５．３次，每个食丸在口腔中咀嚼４３．０秒，共咀嚼４６．４次，在枯草期上述指标分别为１１个，４２０．０分，４７２．０次，５３．４秒和５９．６次，季节对山羊反刍行为的影响，本质上决定于羊采食牧草的品质和数量，优质牧草（青草期）能够缩短反刍持续总时间（Ｐ〉０     

腐蹄病C型节瘤拟杆菌纤毛蛋白基因T程疫苗对家兔的免疫试验

将转化C型节瘤拟杆菌纤毛蛋白基因表达子粒的工程菌PAK/2pfsC在含羧苄青霉素营养肉汤培养基中培养,用MgCl2法在培养物上清中提取表达产物(纤毛蛋白).将表达的纤毛蛋白产物用弗氏完全佐剂乳化,制成疫苗.用疫苗免疫3只健康家兔,21 d后再次接种;定期采血,用对流免疫电泳和K凝集实验检测试验家兔的体液免疫应答及抗体水平.结果发现,免疫7 d即可产生相应抗体,21 d后抗体效价达到8 000×以上,而且高滴度抗体可维持6个月以上.试验表明,腐蹄病C型节瘤拟杆菌纤毛蛋白基因工程疫苗具有较好的免疫应答和免疫原性.     

不同饲养方式中蜂形态学初探

对饲养在圆木桶、墙洞、活框蜂箱中10年以上的中蜂蜂群进行工蜂标准采集,测定其工蜂的40个形态指标,对比分析吻长等9个与生产力相关的指标,结果表明,对圆木桶、墙洞、活框蜂箱三种饲养方式进行人为干预,能使中蜂蜂群与生产力相关的形态指标得到优化。     

用SAS的mixed过程拟合林分的线性差分生长模型

本研究的目的在于研究如何用SAS的proc mixed过程拟合线性代数差分模型。所用数据来源于148个集约经营火炬松人工林。直接拟合了一个胸高断面积的收获模型,而非代数差分生长模型。模型拟合过程如下:i).同时确定随林分变化的参数和最优拟合的方差结构模型;ii).依据AIC、BIC和极大似然比检验化简期望模型;iii).用代数差分法将拟合的收获模型转化为代数差分生长模型。