用H-Y抗血清对大鼠胚胎进行性别鉴定的研究

利用高度近交系大鼠的新生仔睾丸作抗原对处女大鼠进行免疫,制得 H-Y 抗血清.将同系大鼠的桑椹胚置于含有抗血清的培养液中体外培养5～6小时.结果表明其中部分胚胎能继续发育至囊胚(46.7%);另一部分胚胎停滞发育(53.3%),但解除抗体后重新恢复发育能力(34%).经胚胎移植后证明,前者约有79%发育为雌鼠,而后者约86%发育为雄鼠.由此可见,H-Y 抗血清对雄性胚胎具有特异性的抑制作用.用同样方法免疫远交系大鼠,所得抗血清不能对雄性胚胎产生抑制作用.     

鸽源冠状病毒PSH株纤突蛋白基因的遗传变异分析

对鸽源冠状病毒PSH株纤突蛋白基因进行了RT—PCR扩增、克隆和测序。结果表明，PSH株S基因由3504个核苷酸组成，编码1条由1167个氨基酸残基组成的多肽。S基因编码产物裂解后形成的S1和S2亚单位分别由541和626个氨基酸残基组成。PSH株S蛋白切割识别位点为精氨酸-精氨酸-苯丙氨酸-精氨酸-精氨酸（RRFRR），与多数鸡传染性支气管炎病毒（IBV）切割识别位点相似（RRF／SRR）。与GenBank中其他冠状病毒毒株S基因的推导氨基酸序列相比较，PSH株与IBV参考毒株的同源性为79．3％～99．6％，而与其他冠状病毒包括火鸡蓝冠病病毒和SARS病毒的同源性均小于37．8％。表明，鸽源冠状病毒PSH株属于第3抗原群冠状病毒，且与IBV亲缘关系较近。     

基于深度学习的鱼类跟踪技术研究进展

近年来,水产养殖和渔业资源保护的智能化发展迅速,对鱼类跟踪技术的需求也随之增加。传统的鱼类跟踪方法主要依赖于目视观察和标签追踪,存在效率低、应用范围有限、准确率不高等问题,限制了其推广应用。随着深度学习技术在计算机视觉领域的快速发展,基于深度学习的鱼类跟踪技术能够提供准确、客观、可扩展和自动化的跟踪方法。首先,介绍了鱼类跟踪技术的跟踪对象和4种深度学习鱼类追踪方法,分别是语义分割、实例分割、目标检测和目标分类。其次,介绍了鱼类跟踪技术如何获取鱼类轨迹与姿态、鱼类数量以及鱼类体长等鱼类目标跟踪信息。接着,介绍了基于深度学习的鱼类跟踪技术在鱼类疾病、鱼类摄食行为以及鱼类健康状态方面的应用,并从低对比度和纹理模糊、图像颜色失真以及遮挡和变形等3个方面,探讨了目前基于深度学习的鱼类跟踪技术的主要问题和一些相应的解决方法。最后,对基于深度学习的鱼类跟踪技术的发展前景进行了总结和展望。研究认为：基于深度学习的鱼类跟踪技术具有更高的准确度和客观性,为不同场景下的实际应用提供了更多解决方案,该技术有望在水产养殖管理、鱼类科学研究以及海洋环境保护等领域发挥更重要的作用,为相关领域提供更多的数据和支持。     

禽流感及其防控

禽流行性感冒(Avian Influenza,AI)简称禽流感,历史上又名欧洲鸡瘟、真性鸡瘟,是由A型流感病毒引起的一种烈性传染病。疾病的发生、流行、危害程度主要取决于病毒的毒力、禽的种类、日龄以及有无并发病等因素。该病被国际兽医局列为A类传染病。我国把高致病性禽流感列为一类动物传染病。     

疾病防制法的最新进展

疾病的侵袭是经常不断的.我们不但面对着老病采取新形式的问题(如抗原结构发生改变或产生抗药性),而且还存在着不断产生新疾病的问题。正因为如此,近年来我们已遇到了传染性矮化症、火鸡鼻气管炎、肿头病、鸡贫血,等等.实际还远不止这些.那么,研究工作者正在做些什么来减少以致遏制这些问意呢?     

鸭疫里氏杆菌分离及免疫研究

近二年，上海市及苏、浙一带，鸭的饲养量急剧增加，传染病的发病率明显增多。通过流行病学，I临床症状，病理解剖，涂片、染色镜检，并进行病原分离和鉴定，确诊为鸭疫里氏杆菌病。通过药敏实验，研究了鸭疫里氏杆菌对抗菌素敏感性，本项目采用平板凝集试验和琼脂扩散试验的结果表明，20株纯培养菌株为同一血清型的里氏杆菌(1型)，从分离菌回本动物试验看，鸭疫里氏杆菌对雏鸭致病力较强，皮下注射和刺种鸭掌都感染发病并引起死亡。研制的佐剂疫苗具有粘度低、宜于注射、乳化完全、免疫原性好的优点。     

环境DNA技术发展及其在长江流域水生生态学领域的应用研究进展

长江流域鱼类资源丰富、生物多样性高。近年来,受人为干扰、环境变化等因素影响,鱼类资源急剧衰退,全面了解该流域水生生态学信息、进行长江大保护迫在眉睫。随着分子生物学技术的发展,环境DNA技术应运而生,其相比于传统调查方式更加高效、灵敏,应用领域更广;该技术的灵敏性使其非常适合于检测濒危物种、低密度物种入侵、瞬时和隐秘物种的存在,特别是当检测低密度物种的采样工作难以控制时,其敏感性、简便性和降低危害性的优势愈加显现出来。因此,该技术已被广泛应用于食品微生物、生物监测、群落生态学、古环境、保护生物学和生物入侵等领域的研究。介绍了环境DNA定义、发展史、研究方法与优劣势,在此基础上概述了其在长江流域水生生态学领域的应用研究进展,最后展望了环境DNA技术与环境RNA技术相结合的技术革新以及新一代测序手段、大数据及机器智能技术多技术结合助力该领域研究的前景,以期为长江流域持续性生态学监测提供借鉴和参考。     

枸杞岛铜藻空间分布机制初探*

为了查清铜藻空间分布格局与影响因子之间的关系,采用水下采样方法对不同生境条件下铜藻分布和生长情况进行了调查,并从大小两个尺度(站点间和站点内)分析了铜藻空间分布与影响因子之间的关系。结果发现,在站点尺度上,铜藻多集中分布于隐蔽的内湾处,分布密度和株高显著高于暴波站点(P<0.05),暴波站点的波浪和水流运动大小以及浊度显著高于隐蔽站点(P<0.05),说明暴波强度是影响铜藻水平分布和生长的主要因子之一;在站点内,铜藻垂直分布特征明显,潮间带低潮区铜藻分布密度和株高显著高于潮下带(P<0.05),且分布在潮间带低潮区的藻苗平均株高最高;铜藻分布密度和株高与附着基粗糙度、坡度、坡向表现出一定的相关性,但经相关性分析表明,水深与铜藻分布密度最相关(r=-0.337,P=0.001),粗糙度次之(r=0.175,P=0.092),与坡度和坡向相关性不高,说明了与水深相关的光照条件可能是影响铜藻垂直分布和生长的另一个主要因子。研究表明,附着基物理特征不是影响铜藻分布的主导因子,由波浪和水流运动引起的沉积物再悬浮影响到铜藻所需的光照条件,进而影响到铜藻的分布与生长,以此推断出沉积物可能是影响铜藻空间分布格局的主导因子。     

猪副粘病毒间接ELISA方法的建立

以临床分离的猪副粘病毒作为抗原,通过SPF鸡胚进行病毒培养和增殖,再经过差速离心纯化后作为ELISA包被抗原,建立了猪副粘病毒全病毒间接ELISA诊断方法。试验表明:此方法具有敏感性高、特异性好的优点,为快速诊断新型猪传染病——猪副粘病毒(PPMV)感染提供了便利的途径。