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211.
[目的]为污染土壤的控制和修复治理提供科学依据。[方法]采用实验室土柱法,研究外源铅在红壤中的迁移和形态转化。[结果]在水分不饱和条件下,外源水溶性铅进入红壤90 d后并未向15~30 cm土层迁移,而是集中在0~15 cm层次;外源水溶性铅进入红壤(0~15 cm)30 d后水溶态迅速向其他形态转化,其形态分布主要以交换态为主,其次为铁锰氧化物态、残渣态、碳酸盐结合态、有机结合态(未检出)。[结论]外源铅进入红壤90 d后绝大部分还未转化为相对稳定的形态,对土壤—植物系统的污染存在着潜在的危害。红壤(0~15 cm)对外源铅的吸附主要通过离子交换和络合(或螯合)作用。 相似文献
212.
213.
【目的】克隆鸭维甲酸诱导基因I(retinoic acid inducible gene I,RIG-I),分析其不同结构域的功能。【方法】根据GenBank上公布的鸭RIG-I序列设计引物,利用RT-PCR克隆鸭RIG-I基因CDS(coding sequence)区,根据保守结构域预测结果,构建携带6*his组氨酸标签的不同结构域缺失突变体的真核表载体(RIG-I-Full、RIG-I-N和RIG-I-C),转染鸡胚成纤维细胞DF1,经RT-PCR、间接免疫荧光方法鉴定重组质粒在细胞中转录与表达;同时,利用RT-qPCR检测RLR抗病毒信号通路中的IFN-β、Mx1和PKR等下游基因的表达变化。【结果】鸭RIG-I基因CDS区全长2 802 bp,共编码933个氨基酸;不同结构域缺失突变体的真核表载体转染DF1细胞后,重组蛋白均在DF1细胞中表达;RT-qPCR结果显示,N端能显著激活RLR通路上IFN-β、Mx1及PKR基因的表达上调。【结论】 duRIG-I及不同区段均能在DF1细胞中表达,其中N端在调节RLR抗病毒信号通路下游基因的表达过程中发挥了重要作用。 相似文献
214.
215.
216.
217.
【目的】制备转人表皮生长因子(Human epidermal growth factor,hEGF)基因红花植株,为利用植物生物反应器规模化生产hEGF奠定基础。【方法】利用分子生物学方法将植物偏好的双基因hEGF克隆至表达载体pOP上,构建了重组质粒pOP-hEGF-hEGF,采用冻融法将质粒pOP-hEGF-hEGF转入根癌农杆菌EHA105中,通过农杆菌介导方法转化红花,采用PCR检测、Southern blot筛选转基因红花阳性植株。【结果】成功构建了植物特异表达载体pOP-hEGF-hEGF,通过转化红花子叶,共获得了30株转基因红花植株,其中3株鉴定为阳性,转化率为10%;对转化植株进行分子生物学检测,从DNA水平检测结果可知,hEGF基因已整合进红花基因组中。【结论】获得了转hEGF基因的红花株系。 相似文献
218.
219.
【目的】利用农杆菌介导法,将外源冷调节基因Cbcor15a导入甘蔗愈伤组织,建立快速、高效的甘蔗遗传转化体系,为培育具抗寒性甘蔗品种奠定基础。【方法】以新台糖22号(ROC22)为材料,通过对愈伤组织诱导、分化、生根等培养基进行优化,筛选出外源基因转化甘蔗的适合激素种类与用量、PPT用量、抗生素种类与用量;利用甘蔗转基因二元植物表达载体pCambia1300-Cbcor15a-bar,通过农杆菌介导法将目的基因Cbcor15a导入甘蔗愈伤组织。【结果】当农杆菌菌液OD600为0.4、侵染20 min时有利于愈伤组织分化;甘蔗愈伤组织诱导和分化培养阶段的最佳PPT为0.50mg/L。侵染后在共培养中添加500.00 mg/L抗生素Cef能有效抑制农杆菌,添加300.00 mg/L抗生素Cef能促进愈伤组织分化成苗,添加200.00 mg/L抗生素Cef能促进幼苗生根。MS培养基中添加低量NAA更有利于甘蔗愈伤组织的分化;在促进细胞分裂时KT的效果明显优于6-BA。MS培养基中添加5.00 mg/LNAA和70.00g/L蔗糖能有效促进分化苗生根。利用建立的遗传转化体系可获得286株转冷调节基因Cbcor15a的甘蔗转化植株;选取83株通过PPT抗性筛选后长势良好的转化植株进行阳性检测,其中有4株呈阳性。【结论】利用农杆菌介导的Cbcor15a基因转化甘蔗的遗传转化体系能成功将Cbcor15a基因整合到甘蔗基因组。 相似文献
220.
【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。 相似文献