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猪流行性腹泻病毒S基因B细胞表位的筛选及其单克隆抗体的制备与鉴定 《畜牧与饲料科学》2022,43(4):14-18
目的 应用生物学软件与单克隆抗体技术相结合的方法鉴定PEDV S2基因B细胞表位肽。方法 利用CLC Sequence viewer 6.8软件及在线数据库IEDB筛选出PEDV S2基因B细胞表位,并人工合成表位肽。将表位肽与钥孔血蓝蛋白(KLH)耦联后作为抗原,免疫雌性BALB/c小鼠,通过ELISA法筛选出抗体效价较高的小鼠进行1次加强免疫,3 d后取脾脏制备脾细胞悬液进行细胞融合。经HAT选择培养基培养筛选有效杂交瘤细胞,采用ELISA法筛选阳性克隆继续进行扩大培养。将部分阳性杂交瘤细胞进行小鼠腹腔注射,并收集腹水。通过ELISA方法分别检测小鼠腹水和单克隆细胞株培养上清液抗体效价,确定最高效价作为后备细胞株。结果 筛选出B细胞表位肽序列为:MQYVYTPTYYML;免疫多肽抗原后融合前血清抗体效价达到1:2 000;BALB/c小鼠腹水及单克隆细胞株培养物上清液ELISA检测结果显示抗体效价达到1:4 000。结论 筛选出了PEDV S2基因B细胞表位,为PEDV表位肽疫苗载体构建研究提供参考。 相似文献
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生长肥育猪骨骼肌注射表达pGRF基因质粒的效应研究 总被引:4,自引:1,他引:4
将猪的GRF基因表达质粒注射于猪的骨骼肌后,研究其促生长效应与机理。选用始重6.3kg的44头去势长白×太湖仔猪,分6组,采用2×3因子安排的完全随机区组设计,按6~10kg、10~20kg、20~50kg、50~100kg4个阶段饲养。4个饲养阶段的饲粮低蛋白水平分别是20.70%,17.90%,15.03%,13.00%;高蛋白水平分别是23.70%,20.90%,18.02%,16.00%。pGRF基因质粒注射剂量设0mg、0.5mg、1.0mg3个水平,于试验开始与试验猪体重达60kg时共注射基因质粒2次。测定各阶段日增重,饲料消耗量,耗料增重比以及30、70、100kg时血液中GH、GRF、IGF-I的浓度。100kg时屠宰进行胴体品质测定。结果表明:饲粮蛋白水平对各阶段及全期试验猪日增重均有显著影响(P<0.05或P<0.01),对50~100kg阶段与全期日采食量和耗料增重比有显著影响(P<0.05或P<0.01)。注射pGRF基因质粒对各阶段及全期日增重均有显著影响(P<0.05),对6~10kg、10~20kg、50~100kg3阶段及全期日采食量有显著影响(P<0.05),对6~10kg阶段、50~100kg阶段及全期耗料增重比有显著影响(P<0.05)。注射pGRF基因质粒对30kg及70kg体重时猪血液中GRF、GH、IGF-I浓度均有显著影响(P<0.05)。提高饲粮蛋白水平与注射pGRF基因质粒均可明显降低超声波测膘厚及屠宰测膘厚、增大眼肌面积(P<0.05)。 相似文献
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水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)和随机森林(Random forest, RF)算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm, WOA)对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明:PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。 相似文献