水稻齿叶矮缩病毒Pns10蛋白在水稻原生质体内的表达

【目的】水稻齿叶矮缩病毒(Rice ragged stunt virus,RRSV)Pns10蛋白在介体昆虫细胞内可形成类似病毒原质(viroplasm)的内含体,是RRSV侵染介体所必需。然而Pns10蛋白在水稻寄主中是否具有类似功能及其表达情况如何未见报道。【方法】利用大肠杆菌系统表达Pns10蛋白,免疫家兔制备多克隆抗体;通过水稻原生质体病毒侵染体系,利用免疫荧光技术分析Pns10蛋白在水稻原生质体内的分布情况,利用实时定量PCR技术和Western blot技术分别检测Pns10 RNA和Pns10蛋白在水稻原生质体内的积累情况。【结果】将Pns10基因克隆到Gateway系统原核表达载体p DEST17中,IPTG诱导表达成功后,制备融合蛋白抗血清。Western blot检测显示,该抗血清可检测感病水稻叶片中的Pns10蛋白。病毒侵染水稻原生质体后,Pns10蛋白可形成类似病毒原质的内含体;Pns10 RNA在病毒接种8 h后开始积累,24 h后达到最大值,随后开始下降;Pns10蛋白在24 h后开始表达,之后维持较高水平,60 h后略有下降。【结论】成功获得了Pns10抗血清;Pns10在水稻原生质体内成功表达,可形成类似病毒原质的内含体,并且Pns10 RNA的表达先于其蛋白的表达。     

10%三氟苯嘧啶SC对水稻飞虱的控制效果

目的：研究10%三氟苯嘧啶SC对水稻飞虱的控制效果.方法试验设在怀化市芷江县芷江镇白溪坪村民张勇的水稻田,选取试验田面积2.3亩作为研究对象。方法：共设置10%三氟苯嘧啶悬浮剂1875倍液667m^2、50%吡蚜酮水分散粒剂1500倍液667平方米和清水对照200m^2 3个处理,对比两种方法对水稻飞虱的控制效果。结果：实验组较清水对照区虫口大为减少,防效为98.8%。结论：10%三氟苯嘧啶SC对水稻飞虱的控制效果显著,可以作为水稻主产区防治水稻飞虱的首选药剂,需要注意的是将其和其他有效药剂进行轮换使用,防止水稻飞虱产生抗药性。     

某型号数控车床进给系统热误差的测试与分析

文章针对某型号数控车床的进给系统开展温升及热变形的测试与分析,通过综合的测试分析获得进给系统的温升及热误差值,所获得的测试结论可以为提升该数控车床的热稳定性以及加工精度提供数据支撑及优化建议。     

国审大豆品种临豆10高产稳产性及适应性分析

为了解国审大豆品种临豆10的生产利用价值,以2008年国家黄淮海大豆区域试验结果为依据,通过对产量、变异系数、高稳系数、回归系数分析大豆品种临豆10的高产性、稳产性及适应性。结果表明,临豆10是一个高产性和稳产性均好,适应范围广的品种,可以在生产上大面积推广应用。     

水稻南方黑条矮缩病毒湖南鼎城株系S10片段的基因组序列分析

运用RT-PCR技术克隆了水稻南方黑条矮缩病毒（southern rice black-streaked dwarf virus,SRBSDV）湖南鼎城株系的基因组S10片段（SRBSDV-HuNDCS10）,并对其全序列进行了测定和生物信息学分析。结果显示,SRBSDV-HuNDC S10片段全长为1797bp（登录号：JQ337964）,含有1个ORF,编码557个氨基酸残基的衣壳蛋白,推测分子量约62.6kD,推测等电点为7.62,与已报道的广东、海南和云南分离物病毒的S10作比较,它们的核苷酸相似性分别为99.7%、99.0%和98.4%,氨基酸相似性分别为100.0%、99.5%和99.3%。对SRBSDV-HuNDCS10及部分Fijiviruses病毒对应片段在5＇URT与3＇URT存在的保守序列和互补序列进行了归纳,对其ORF编码的氨基酸序列进行了motif查找,得到该属（Fijiviruses）氨基酸序列的10个保守区段。此外,进行了糖基化位点、磷酸化位点及B细胞抗原表位预测,发现了3个可能的N端豆蔻酰基化位点,可能与病毒的侵染机制有关。     

两种过氧化氢酶活性测定方法的比较

在实验室条件下,通过对金鱼肝脏的CAT活性测定结果进行误差分析来比较碘量滴定法和可见光分光光度法两种方法的优缺点。结果表明:碘量滴定法操作简单,但由于反应时间不易控制、滴定终点判断误差大、中间反应的干扰因素较多,使得用该方法测得的数据标准差较大,精确度较差;可见光分光光度法克服了碘量法的缺点,测得结果的标准差较小,灵敏度较好,精确度较高,但该方法操作较复杂,提取的酶液浓度、显色反应的产物等也可能干扰结果。     

辅酶Q10产生菌的原生质体制备与再生条件研究

【目的】选用辅酶Q10产生菌深红红螺菌和根癌土壤杆菌为出发菌株,系统研究其原生质体制备和再生条件,为辅酶Q10的工业化生产提供技术支持。【方法】从菌龄、溶菌酶质量浓度、酶解时间、酶解温度、高渗溶液的选择等,对深红红螺菌和根癌土壤杆菌2株菌进行了原生质体制备和再生条件的研究。【结果】①根癌土壤杆菌原生质体制备和再生的适宜条件为:菌龄13.5 h,高渗溶液为0.8 mol/L NaCl,溶菌酶质量浓度为0.2 mg/mL,酶解时间75 min,酶解温度35℃;②深红红螺菌原生质体制备和再生的适宜条件为:菌龄45 h,高渗溶液为0.5 mol/L蔗糖+0.02 mol/L的MgCl2.6H2O,溶菌酶质量浓度为3 mg/L,酶解时间60 min,酶解温度37℃。【结论】得到了根癌土壤杆菌AT-N10和深红红螺菌Rh1.5005适宜的原生质体制备和再生条件。     

大连玉米与上海铜期货市场价格发现功能比较分析

期货市场的价格发现功能直接反映了期货市场的有效性。本文以大连玉米和上海铜为例,采集近4年期货和现货的市场价格数据,通过ADF检验、误差修正模型、协整检验和G ranger因果检验对它们进行实证比较研究,结果显示:上海铜期货现货价格之间存在长期的均衡关系,而大连玉米期货现货价格之间的长期均衡关系相对较弱,说明上海铜期货市场价格发现功能好于大连玉米期货市场价格发现功能。     

Improved Prediction and Reduction of Sampling Density for Soil Salinity by Different Geostatistical Methods

The spatial estimation for soil properties was improved and sampling intensities also decreased in terms of incorporated auxiliary data. In this study, kriging and two interpolation methods were proven well to estimate auxiliary variables： cokriging and regression-kriging, and using the salinity data from the first two stages as auxiliary variables, the methods both improved the interpolation of soil salinity in coastal saline land. The prediction accuracy of the three methods was observed under different sampling density of the target variable by comparison with another group of 80 validation sample points, from which the root-mean-square error （RMSE） and correlation coefficient （r） between the predicted and measured values were calculated. The results showed, with the help of auxiliary data, whatever the sample size of the target variable may be, cokriging and regression-kriging performed better than ordinary kriging. Moreover, regression-kriging produced on average more accurate predictions than cokriging. Compared with the kriging results, cokriging improved the estimations by reducing RMSE from 23.3 to 29% and increasing r from 16.6 to 25.5%, regression-kriging improved the estimations by reducing RMSE from 25 to 41.5% and increasing r from 16.8 to 27.2%. Therefore, regression-kriging shows promise for improved prediction for soil salinity and reduction of soil sampling intensity considerably while maintaining high prediction accuracy. Moreover, in regression-kriging, the regression model can have any form, such as generalized linear models, non-linear models or tree-based models, which provide a possibility to include more ancillary variables.