西藏牦牛源多杀性巴氏杆菌OmpH基因的遗传进化、分子特征和抗原性分析

本研究旨在分析一株西藏牦牛源多杀性巴氏杆菌OmpH基因的遗传进化、分子特征和抗原性。从一株西藏牦牛源B型多杀性巴氏杆菌的全基因组测序中获得OmpH基因序列,对其核苷酸序列进行遗传进化分析,通过生物信息学软件在线对OmpH基因编码的氨基酸序列进行理论分子质量、理论等电点、亲水性和疏水性、跨膜结构、结构域、二、三级结构及抗原性分析。结果表明OmpH基因全长1 002 bp,编码333个氨基酸;遗传进化分析发现,西藏牦牛源Pm的OmpH基因与新疆牦牛源的同源性最近。OmpH蛋白的分子特性分析发现该蛋白为亲水性蛋白,较为稳定,具有信号肽结构,所有序列均在膜外,无跨膜结构,属于分泌型蛋白,在PFAM数据库中存在Porin＿1结构域及低复杂性区域;该蛋白的二、三级蛋白结构分析发现分子同源三聚体构成,其中无规则卷曲占比45.35%,结构较为稳定。抗原性分析OmpH蛋白的保护性抗原的总体预测为0.6945,高出正常阈值0.2945。OmpH具有抗原性的可能性较大,可作为免疫原性蛋白和多杀性巴氏杆菌疫苗的较佳候选抗原。     

基于光谱指数的绿洲农田土壤含水率无人机高光谱检测

土壤含水率(Soil moisture content,SMC)是发展精细灌溉农业的重要参数,因此对其进行精确估测十分必要。选取新疆阜康绿洲小块农田为研究对象,基于无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)平台搭载的高光谱传感器获取的影像数据,基于Savitzky-Golay(SG)平滑后的一阶微分(First derivative,FD)、吸光度(Absorbance,Abs),连续统去除(Continuum removal,CR)3种不同预处理方法,共获取了SG、SG-FD、CR、Abs及Abs-FD共计5种预处理后的高光谱影像,探索不同预处理下的差值指数(Difference index,DI)、比值指数(Ratio index,RI)、归一化指数(Normalization index,NDI)及垂直植被指数(Perpendicular vegetation index,PVI)与SMC的关系,并在遴选出最优指数及预处理方案的基础上构建干旱区绿洲农田SMC高光谱定量估算模型。结果表明:预处理在不同程度上提高了光谱指数与SMC的相关性,其中基于Abs-SG预处理的PVI_((R644,R651))表现最优,相关系数为0.788,据此构建的三次拟合函数表现最优。基于不同预处理方案下多变量SMC估算模型效果在消噪的基础上,更为深度地挖掘了光谱信息,减少了单一光谱指数造成的误差,提升了模型的定量估测效果。Abs模型预测精度亦最为突出,其建模集R_c~2和RMSE为0.80、2.42%,验证集R_p~2与RMSE为0.91、1.71%,RPD为2.41。本研究构建的SMC估算模型减少了单一变量模型的误差;在规避过拟合现象的同时,提升了模型的定量估测效果,为土壤水分状况天地空一体化遥感监测提供了崭新的视角和方案。     

渭库绿洲土壤盐渍化时空变化特征

【目的】探明渭库绿洲土壤盐渍化时空变化特征,分析影响土壤盐渍化遥感监测的植被物候特征和陆面地表参数的重要性,为干旱区绿洲盐渍化及荒漠化的治理提供科学依据。【方法】基于MODIS-NDVI数据反演得到历年植被物候特征,耦合植被指数、干旱指数、影像反射率等陆面地表参数和植被物候特征作为Cubist回归树模型的输入因子,预测渭库绿洲2006—2016年土壤含盐量。【结果】渭库绿洲生长季开始时间集中于5—6月,生长季结束时间集中于11—12月;绿洲内部累积生物量值较高,集中于6.08～9.20;绿洲荒漠过渡带的累积生物量值较低,集中于3.64～6.08;仅用物候参数预测土壤含盐量的精度较低,而耦合物候参数和陆面地表参数预测土壤含盐量的精度(均方根误差RMSE=9.02,可决系数R~2=0.72)显著高于只用陆面地表参数(RMSE=12.66,R~2=0.22)或只用物候参数预测土壤含盐量的精度(RMSE=13.29,R~2=0.12);温度干旱植被指数、绿洲内部累积生物量值、盐分指数、修改型土壤调整植被指数和蓝波段反射率等参数在预测土壤含盐量方面具有较高的相对重要性,表明土壤含水量、植被长势情况、植被累积生物量和可见光反射率是监测盐渍化的重要参数;渭库绿洲区域主要分布的是非盐渍化地和轻盐渍化地,土壤含盐量年平均值为7.08 g·kg~(-1)a~(-1);绿洲农业区内部的土壤含盐量较低,基本上是非盐渍化地;在绿洲东部和南部外围绿洲的土壤含盐量较高,主要是中度盐渍化地;土壤盐渍化主要呈不显著减少趋势,减少幅度集中于0.00～0.764 g·kg~(-1)a~(-1);少部分区域呈增加趋势,主要分布在绿洲中部区域和靠近塔里木河的南部区域,增加的幅度集中于0.00～0.742 g·kg~(-1)a~(-1); 2007年盐渍化程度最重,土壤含盐量均值为12.68 g·kg~(-1), 2011年盐渍化程度最轻,土壤含盐量均值为4.61 g·kg~(-1)。【结论】运用回归树模型能够建立完备的土壤-环境关系知识,能有效地提取区域土壤盐渍化信息。耦合植被物候参数使预测土壤盐渍化的精度显著提高,不同物候特征与土壤含盐量有明显的对应关系。渭库绿洲区域土壤盐渍化主要呈减少趋势,少部分区域呈增加趋势,盐渍化治理效果显著。主要受人为因素影响,渭库绿洲部分区域的土壤含盐量呈增加趋势,因此需要针对这些区域制定合理的盐渍化治理和生态环境保护措施。