生物毒素研究与应用展望

生物毒素是一类具有重要意义的生物源化学物质，已知化学结构的毒素可达数千种。生物毒素表现出生源、化学结构、作用机制等多方面的多样性。生物毒素研究已发展成为与多种学科交叉的新学科——毒素学，其发展对于生命化学、生源合成化学、化学生物学、化学生态学、医学、药物学、环境科学均有重要意义，对药物创新研究更具积极作用。许多生物毒素可作为临床药物或导向化合物，并可为药物分子设计提供有价值的新药效模型和结构构架，更能为发现药物新作用靶位发挥特殊作用。     

链格孢菌毒素对紫茎泽兰致病性及生物测定方法的研究

以紫茎泽兰（Eupatorium adenophorum Spreng.）为生物测定材料,对链格孢菌毒素的生物测定方法进行了比较研究,筛同离体叶片针刺法可作为该毒素的生物测定方法,为进一步研究该毒素提供了可靠的生物检测手段。     

黄曲霉毒素生物合成调控机制的研究进展

黄曲霉毒素生物合成调控机制的研究,对于理解真菌次级代谢物生物合成的调控机制及发展真菌毒素控制将起到重要的作用。真菌基因组学及其他组学技术的快速发展为我们挖掘基因组信息、获取基因表达谱继而为黄曲霉毒素生物合成调控网络及其他真菌次级代谢机制的研究提供基础。真菌次级代谢基因的表达需要不同类型的转录因子进行调控,包括通路特异性转录因子、全局性转录因子及应答各种环境信号的广泛转录因子等,对这些转录因子功能的研究加快了我们对黄曲霉毒素生物合成代谢调控机制的认识。本文主要综述了利用基因组信息对黄曲霉毒素生物合成代谢调控机制中的各类转录调控因子研究现状,并对本实验室多年来在黄曲霉毒素生物合成调控机制方面的研究进行了介绍。     

微囊藻毒素对水生生物的生态毒理学研究进展

微囊藻毒素是由蓝藻的部分属产生的具有肝毒性的环肽化合物，是富营养化淡水水体中最常见的藻类毒素．作者根据微囊藻毒素对水生生物的生态毒理学相关领域的最新研究进展，对微囊藻毒素的产生及理化性质、毒性机理、生物积累与迁移、对水生态系统各级食物链包括水细菌、真菌、浮游植物、大型水生植物、浮游动物、底栖动物、鱼类的毒性效应等作了较全面的评述，并提出该领域未来研究的主要方向．     

脉冲输入环境毒素的单种群动力学模型研究

利用已有的结果研究了脉冲输入环境毒素的单种群动力学模型,考虑毒素的侵扰,将内禀增长率改变为与生物体内毒素相关的非线性函数形式,得到了边界周期解的全局吸引和系统永久生存的判别条件.     

两阶段生物毒素系统的最优捕捞政策

在具有毒素影响的环境中,考虑生物系统的分阶段动态行为,建立两阶段生物毒素系统模型,分析种群捕捞方程解的局部均衡和全局稳定性,得到最优捕捞的努力程度、可持续产量和相应的种群水平,并分析毒素水平对捕捞政策的影响.     

饮用水中藻类及藻毒素去除技术进展

水体富营养化日趋严重,藻类及藻毒素给饮用水处理带来很多不利影响,对饮用水中藻类与藻毒素去除技术从物理、化学、生物及其他方法进行具体论述,系统分析了各种技术的去除效果和局限性,并对饮用水中藻类及藻毒素去除技术进行了展望。     

蓝藻毒素及其分析方法(英文)

鉴于蓝藻毒素的安全性问题 ,对蓝藻毒素及其分析方法进行了综述 ,首先阐述了蓝藻毒素的分类及各自产生的主要藻种、毒素的作用机理、半致死剂量等 ,然后从生物法、生物化学法、化学法三个方面介绍了蓝藻毒素的分析检测方法 ,最后还从加强监测控制、完善检测手段、制定相应水质标准等方面提出了建议 ,相信对更好地认识及控制蓝藻及其毒素会有一定的帮助     

黄曲霉毒素的产生机制及污染防控策略

黄曲霉是一种广泛分布的环境习居菌,经常在种植、贮藏、加工、运输过程污染玉米、花生等富含脂肪酸的粮食及相关食品和饲料,并会产生多种有毒次生代谢产物。其中,黄曲霉毒素是黄曲霉产生的最主要真菌毒素之一,是公认的一类致癌物。黄曲霉毒素污染严重影响农产品质量安全;带来巨大的经济损失和贸易争端;更重要的是,黄曲霉毒素具有高毒性、高致癌性、致突变性和免疫抑制性,严重威胁人畜健康。因此,黄曲霉毒素合成、调控及防控的相关工作一直是食品安全领域的研究重点和热点。阐述已知的黄曲霉毒素产生途径及相关调控机制,并介绍了多种有效的防控手段。重点讨论光照、温度、水活度、营养物质、pH值、氧化胁迫等环境因子对黄曲霉毒素合成的影响及已明确的调控机制;阐明了参与不同环境因子调控毒素合成的关键转录因子;同时分别从物理、化学和生物等不同技术层面介绍了多种有效抑制或降解黄曲霉毒素的方法,总结了黄曲霉毒素污染防控策略;并对今后的关键研究方向和重点防控措施做出了展望。     

基于氨基酸组分和支持向量机的动物毒素的预测

动物毒素是一种具有非常广泛用途的生物毒素,有必要提出一种能够快速、准确预测动物毒素的理论算法.基于动物毒素蛋白质序列的二肽组分信息,提出了一种离散增量结合支持向量机的ID-SVM的算法,并使用此算法对不同序列相似性的动物毒素进行了预测,取得了较好的结果.为了说明ID-SVM算法在预测生物毒素方面的优越性,在这里将ID-SVM算法应用到Saha和Raghava构建的细菌毒素和非毒素的数据库上,预测结果显示ID-SVM算法的预测结果高于Saha和Raghava所用算法的结果.