表型组学及多组学联合分析在植物种质资源精准鉴定中的应用

种质资源是指具有实际或潜在利用价值的、携带生物遗传信息的载体。表型组学是近年来新兴的高通量、高分辨率的表型分析技术和平台。随着各种先进的表型组学研究工具和平台的研发,表型组学在种质资源筛选和评价中起着越来越重要的作用:在植物优异农艺性状鉴定、抗逆性研究、突变体研究和分子标记辅助育种研究中,高能量、高分辨率的鉴定技术对基因与环境互作的表型鉴定,为种质资源的规模化、批量化鉴定评价提供了基础和条件,为发掘优异种质和优良等位基因奠定了基础。     

黑果枸杞LrDREB1基因克隆及其在非生物胁迫下的表达分析

DREB(Dehydrate responsive element binding factor)转录因子是植物非生物逆境适应中的关键调节因子,该类转录因子具有保守的AP2/EREBP结构域,在低温、高盐等非生物逆境胁迫下,可调控下游逆境应答基因的表达,对增强植物的抗逆能力有重要作用。黑果枸杞具有极强的耐干旱、盐碱能力,为研究黑果枸杞DREB类基因在低温、盐碱响应中的功能,本研究以强抗盐灌木黑果枸杞总RNA为模板,基于前期转录组测序拼接序列,利用RT-PCR方法克隆得到一条DREB基因。该基因含有一个1116 bp的开放阅读框,编码372个氨基酸。系统进化树分析显示,Lr DREB1基因属于DREB亚家族A2组成员,与拟南芥AtDREB2B、AtDREB2E具有较高的相似性。荧光定量PCR结果显示,Lr DREB1受盐胁迫、ABA胁迫和低温胁迫诱导表达,可能参与依赖ABA的信号转导途径,调节黑果枸杞抗盐响应。本研究通过对黑果枸杞LrDREB1基因的克隆、序列分析和表达分析,为研究Lr DREB1的功能及黑果枸杞抗盐机理提供了帮助。     

关于大学生性道德教育的思考

高校要通过开展性责任教育、恋爱观和贞操观教育以及性道德认知和意志能力教育等,帮助大学生了解和掌握性道德的原则和规范。同时,在性道德教育过程中,要注意把握性道德教育的内在规律和性道德教育的方式、方法,努力构建性道德教育的和谐机制。     

江门市桉树发展现状及生态作用的探讨

针对江门市桉树快速发展现状及群众对有关桉树生态问题的种种猜测,笔者结合多年调查研究结果进行了系统分析。结果表明,桉树具有抑制大气CO2浓度上升,保持水土,高效利用养分与水分等生态作用,认为桉树是生态之树,致富之树,并对桉树人工林的经营提出了一些建议。     

93份叶用枸杞农艺性状分析及综合评价

为客观评价叶用枸杞种质资源多样性和筛选综合性状优异种质,初步筛选出综合性状优异的叶用枸杞新品种。以93份叶用枸杞种质8个农艺性状,利用变异系数、模糊数学隶属函数和聚类分析方法进行分析。变异系数分析显示变异系数范围为5.25%～73.52%,其中变异系数最大的为单株产量, 最小的为叶鲜干比,Shannon多样性指数范围为1.77～5.73,其中Shannon多样性指数最大的为地径,最小的为茎鲜干比;相关性分析显示单株产量与叶面积、叶鲜干比、株高和地茎显著正相关（P ≤0.05）,与叶形指数、茎鲜干比和叶/茎显著负相关（P ≤0.05）;隶属函数分析显示筛选出综合性状优异的叶用枸杞新品种9份,即Z88、Z76、Z100、Z58、Z32、Z54、Z57、Z85和Z69;聚类分析将种质分为五类,第Ⅰ类材料的特征为单株产量最高,株高、地径和叶面积等较大,包含品系Z88和Z76等,第Ⅱ类材料特征为地径最大,株高、叶形指数和叶面积等较大,包含品系Z58和Z32等,第Ⅲ类材料特征为叶面积最大,株高、叶鲜干比等较大,包含品系Z57和Z85等,第Ⅳ类材料特征为叶鲜干比最大,叶形指数和单株产量等较大,第Ⅴ类材料特征为叶/茎最大,叶形指数、茎鲜干比和株高等较大。93份通过杂交获得的叶用枸杞种质资源较为丰富,单株产量、地径、叶面积、叶鲜干比和叶/茎性状是作为评价叶用枸杞种质的重要农艺性状指标,模糊数学隶属函数和聚类分析方法能够准确、可靠地综合评价叶用枸杞种质资源。     

森林生态资源价值补偿机制的探讨

笔者在相关研究成果的基础上,对建立森林生态资源价值补偿机制所涉及到的有关问题进行了讨论,提出了价值补偿的4种途径,即自我补偿、行业补偿、社会补偿以及国家和地方补偿等;指出了森林生态资源价值补偿的具体办法和措施,这些办法和措施带有明显的过渡性质,并呈现多样化趋势;针对湖北森林生态资源价值补偿工作的现状,提出了建立补偿机制的应对策略,“局部补偿带动全面补偿”,“先易后难,分步实施”等是应对策略的核心;强调全社会广泛的参与和积极配合,是补偿机制能否顺利建立及有效运行的关键,只有调动全社会的力量,资源价值补偿的目的才能最终实现。     

校院两级管理模式下地方农业高校教科研指标体系构建探索与对策研究

校院两级管理是高等院校内部管理体制改革创新的必然趋势,对高等院校盘活存量、激活增量具有重要作用.文章系统梳理了国内外高等院校内部管理体制改革和校院两级管理模式以及教科研指标体系的差异和特征,着重聚焦当前地方农业高校教科研指标体系构建中存在的问题,探析地方农业高校校院两级管理教科研指标体系构建的关键因素和环节,提出了"核...     

台湾海峡及其邻近海域渔业资源管理的探讨

应用Schacfcr和Fox剩余产量模式及其由此衍生的生物经济模式和Gulland最适产量Y_(0.1)模式,分别估算了台湾海峡及其邻近海域渔业资源的最大持续产量、最大持续捕捞力量,最大经济产量、最大经济捕捞力量、最佳经济效益,最适产量、最适捕捞力量,并对各模式计算的诸项经济指标进行比较,讨论了渔业管理方案,确定了近期适合国情、省情的管理目标。     

Phenotypic differences may limit the potential for habitat restoration involving species translocation: a case study of shape ecophenotypes in different populations of Modiolus modiolus (Mollusca: Bivalvia)

相似文献   

Evaluating habitat suitability indices derived from CPUE and fishing effort data for Ommatrephes bratramii in the northwestern Pacific Ocean

Neon flying squid (Ommastrephes bartramii) plays an important role in the pelagic ecosystem and is an international fishery resource with high commercial value in the North Pacific Ocean. The west stock of winter–spring cohort of this species is an important target for the squid-jigging vessels of Japan, Korea and China (including Taiwan). The squid has a life span of less than 12 months, and its population dynamics is heavily influenced by its environment. Thus, a good understanding of its interactions with the habitats, often quantified with a habitat suitability index (HSI) model, is critical in developing a sustainable fishery. In this study, using the Chinese commercial squid-jigger fishery data and corresponding environmental variables we conducted HSI modeling to evaluate the habitat of the west stock of winter–spring cohort of neon flying squid in the northwestern Pacific Ocean. We compared catch per unit effort (CPUE) and fishing effort data in HSI modeling. This study suggests that the CPUE-based HSI model tends to overestimate the ranges of optimal habitats and under-estimate monthly variations in the spatial distribution of optimal habitats. We conclude that a fishing effort-based HSI model performs better in defining optimal habitats for neon flying squid. According to the fishing-effort-based HSI model, the optimal ranges of the following key habitat variables are defined: from 16.6 to 19.6 °C for SST, from 5.8 to 12 °C for temperature at depths of 35 m, from 3.4 to 4.8 °C for temperature at depth of 317 m, from 33.10 to 33.55 psu for SSS and from ?20 cm to ?4 cm for SLH.