木霉属及其有性型分类学与分子系统学研究进展

自1969年Rifai提出第一个木霉属的分类系统以来,木霉属及其有性型的分类学和分子系统学研究取得了很大的进展,特别是近年来,木霉属内组、种之间的分类变动较大,本文对木霉属及其有性型的分类学和分子系统学研究所取得的最新进展进行了综述.     

DNA分子标记技术及其在玉米育种中的应用

概述了分子标记技术的基本类型,综述了近年来分子标记技术在玉米遗传连锁图谱的构建及基因定位、遗传多样性分析、杂种纯度及真伪的鉴定、杂种优势预测、分子标记辅助选择育种中的研究及应用现状.     

基于系统获得性沉默的果树砧木分子育种

在果树栽培生产中嫁接是主要的繁殖方式,砧木育种是果树育种的重要内容。近些年来的研究表明,一些mRNA和小RNA能够在植物细胞间移动,并且能够穿过嫁接口在植物体内长距离运输传递。总结了能够通过嫁接长距离传递的植物内源RNA分子的种类,介绍了基因沉默原理和技术,提出了基于系统获得性沉默原理的果树砧木分子育种策略,并分析了其可能存在的问题,为进一步开展果树砧木分子育种提供思路和参考。     

小麦雄性不育机理的研究进展

稳定雄性不育系的建立是杂种优势利用的前提条件,因此阐明小麦雄性不育的形成机 理是实现杂交小麦高效制种的基础理论保障。本文从生理生化,分子生物学两方面对该领域的 研究进展进行综述,旨在为深入解析小麦雄性不育机制提供参考资料和研究思路。     

大豆油分含量SSR标记及QTL定位

大豆油分含量是数量遗传性状。为了选育高油品种,有效利用高油基因和转基因研究,并使其广泛应用于育种和生产实践,通过构建群体,利用分子标记手段对油分基因在基因图谱上的位置进行了标记,结果表明,标记Satt491和油分含量相关,定位于E连锁群上。     

非洲猪瘟诊断与防控

生猪感染非洲猪瘟病毒后,引发机体产生发热、出血等症状,是一种发病率高、传播途径广、传播速度快和死亡率高的传染性疾病。为做好非洲猪瘟疫病检疫和综合防治,该文总结非洲猪瘟流行病学、临床症状、诊断方法和防治措施。     

陕西省致仔猪腹泻ETEC的分子流行病学调查

【目的】对陕西省致仔猪腹泻产肠毒素大肠埃希菌(Enterotoxigenic E.coli,ETEC)的肠毒素及黏附素进行分子流行病学调查。【方法】采集陕西省陕北(子洲、甘泉)、陕南(汉中、城固)和关中(杨凌、西安、户县)3个地区7个大型养猪场1～50日龄腹泻仔猪的粪便样品,进行大肠埃希菌的分离与鉴定。采用普通和多重PCR方法,检测已知能表达毒素的大肠埃希菌标准菌株,以验证试验方法的可行性;采用多重PCR方法,对分离自陕西省腹泻仔猪粪便样品中的大肠埃希菌进行肠毒素(STa、STb、LT)和黏附素(K88、K99、987P、F41)检测。【结果】试验共分离鉴定出104株大肠埃希菌,其中表达肠毒素的菌株有45株,STa、STb、LT和STa+LT阳性的菌株数量分别为28,5,8和4株;表达黏附素的共31株,K88、K99、987P和K88+987P阳性的菌株分别为4,22,2和3株。在被检测的样品中,同时表达肠毒素和黏附素的大肠埃希菌有14株;陕南地区仅检测出STa肠毒素和K99黏附素,陕北地区较复杂,各毒素类型均有出现。在1～7日龄,致仔猪腹泻大肠埃希菌表达的毒素主要是K99和STa;到20～30日龄时,各种毒素均有不同程度检出。【结论】陕西省致仔猪腹泻ETEC表达的肠毒素主要是STa,表达的黏附素主要是K99;毒力因子的分布与区域和仔猪日龄有密切关系。     

牛磺鹅去氧胆酸对糖皮质激素受体的激活作用

旨在研究牛磺鹅去氧胆酸(taurochenodeoxycholic acid,TCDCA)对糖皮质激素受体(glucocorticoid receptor,GR)的活化作用,进而阐明TCDCA作用机制。采用分子对接模拟TCDCA与GR的结合情况,并通过构建含有GFP标签的GR真核表达质粒,经瞬时转染HEK-293T细胞,观察TCDCA对GR核移位的影响。结果表明TCDCA(1mmol/L)可与GR发生结合并激活GR,产生核移位,证明TCDCA抗炎免疫调节作用与其活化GR信号通路相关。     

四种竹子的RAPD指纹图谱的初步研究

本实验以RAPD技术对考顺竹、凤尾竹、绿竹、白绿竹四个品种用20种已知序列的10nt引物进行PCR反应扩增。其中有17种可扩增出DNA条带,构成RAPD指纹图谱。各种引物PCR扩增的DNA条带数目在0—6条之间,大小在0．3—2．0kb之间。各种竹子的17种引物扩增的DNA条带总数在23—44条之间。四种竹子两两之间的相似系数在36—73％之间。     

Analysing disease incidence data from designed experiments by generalized linear mixed models

As a result of aggregation or clustering of sampling units, disease incidence data from designed experiments frequently show overdispersion relative to the binomial distribution. This paper discusses generalized linear mixed models (GLMM) suitable for analysing overdispersed disease incidence data. The methods are exemplified using data from a randomized complete block experiment on the incidence of downy mildew ( Plasmopara viticola ) of grape ( Vitis lambrusca ). Hints are given regarding implementation of the methods using the %GLIMMIX macro for the SAS system.