野山人参和栽培人参的DALP指纹图谱

采用DALP分子标记技术寻找野山人参和栽培人参DNA之间的特异性差异．选取10个野山人参和5个栽培人参(包括一个移山参),通过改进微量人参DNA提取的方法和优化DALP—PCR实验体系,得到了人参的DALP指纹图谱．图谱显示,野山人参的遗传多样性远高于栽培人参,野山人参与栽培人参图谱存在差异,且各自存在一条特异性条带．结果表明,DALP分子标记技术可以用来进行野山人参和栽培人参的遗传差异研究．     

人参亲环素基因表达载体构建及其在拟南芥中的抗盐活性分析

摘 要 为研究人参亲还素基因的抗盐活性,为该基因在人参抗逆育种方面的应用提供参考,通过植物转基因技术和外施不同浓度NaCl的方法获得阳性拟南芥植株,研究了不同植株类型不同盐浓度下的种子萌发率、植株生存率、植株主根长、植株分支数等相关指标。结果表明：在盐胁迫作用下转基因拟南芥种子萌发率高于野生型拟南芥;在盐胁迫作用下转基因拟南芥植株生存率显著高于野生型拟南芥;在盐胁迫作用下转基因拟南芥植株主根长大于野生型拟南芥;在盐胁迫作用下转基因拟南芥植株分支数与野生型拟南芥植株分支数没有明显差异。可见人参亲还素基因提高了转基因拟南芥抵御高盐胁迫的能力。     

三七对血液、心脑血管和中枢神经系统的药理作用研究概述

综述了三七对血液、心脑血管和中枢神经系统的药理作用研究的发展现状。通过对有关文献资料进行分析、归纳和总结,发现三七不仅具有人们所熟知的止血、散瘀、消肿、止痛等功效,近年来更是在心脑血管疾病的治疗中发挥重要作用,对心肌缺血、脑缺血均有良好的保护作用,并用于治疗冠心病、心律失常等。三七的药用开发远未及其自身价值水平,有必要加强对三七的基础研究及加大三七用于医疗和保健品的开发力度。     

三七免耕连作土壤障碍因素及其消减措施的理论思考

因三七属于多年生免耕栽培植物,免耕连作土壤障碍导致三七根腐病害严重,品质下降,轮作间隔年限长,严重制约着三七产业的发展及国家中药现代化建设的需求。三七免耕连作土壤障碍的成因及其消减措施,目前仍然处于探索研究阶段。为此,基于三七生产现状,在分析综述前人探索研究基础上,提出了土壤障碍因素消减措施的理论思考,旨在为今后的研究提供一些参考。     

微观社会资本的外部性问题研究——以集安养参农民为例

微观社会资本的外部性问题是经济学研究的重要课题,揭示社会资本“搭便车”效应对社会的影响。通过案例分析表明“随着环境利益诉求的不同微观社会资本存在不同的外部性”。     

三七总皂苷滴丸制备工艺研究

目的:确立三七总皂苷滴丸的最佳成型工艺.方法:先采用单因素实验以溶散时限、圆整度、沉降情况、硬度、拖尾情况并结合工业生产实际优选滴丸成型工艺条件;再采用L9(34)正交试验法,以重量差异变异作为评价指标,优选出滴丸的滴制条件,从而得出最佳成型工艺.结果:最佳制备工艺为:聚乙二醇-6000为基质,药物与基质配比为1:6,药液温度(70±1)℃,液体二甲硅油为冷却剂,滴头内外径(mm)比2.5:3.5,滴速65滴/min,滴距6cm,冷却剂温度(8±1)℃.结论:该成型工艺稳定、重现性好,所得制剂成型性好,质量指标符合2005年版<中国药典>滴丸剂质量标准.     

吉林人参低聚肽抗疲劳作用

 为探讨吉林人参低聚肽对实验小鼠的抗疲劳作用,将336 只SPF 级雄性ICR 小鼠随机分为7 组,分别为空白对照组、乳清蛋白组(0.500 g/kg)及5 个吉林人参低聚肽剂量组(0.125、0.250、0.500、1.000、2.000 g/kg).连续灌胃30 d 后,进行负重游泳实验测定各组小鼠负重游泳力竭时间,采用全自动生化仪测定各组小鼠血清尿素氮含量和乳酸脱氢酶活力,采用紫外分光光度计法检测各组小鼠血乳酸水平,采用试剂盒检测各组小鼠肝糖原含量.各项指标中空白对照组与乳清蛋白组之间均无统计学差异;与乳清蛋白组相比,适当剂量的吉林人参低聚肽干预可提高小鼠运动耐力,延长负重游泳时间,降低运动后血乳酸和血尿素氮的含量,提高乳酸脱氢酶活性和肝糖原的含量.因此,吉林人参低聚肽具有缓解实验小鼠体力疲劳功能.     

用催化极谱波测定人参、茶叶中微量锗的含量

用催化极谱波测定了人参、茶叶中的锗含量,确定了测定的最佳条件,当底液成分为0.25％邻苯三酚,0.04mol/L钒(V1),4×10~(-4)mol/L EDTA二钠盐,0.04％抗坏血酸,pH2的硫酸溶液时,在-0.52V(VS.SCE)处得到了锗的催化波,锗浓度在15～100ppb范围内与峰电流呈线性关系。     

基于BP神经网络的西洋参等级分类方法研究

以西洋参外观图像为基础数据源,从形状、颜色、纹理3方面入手提取表征等级差异显著的特征向量,构造输入数据集.基于BP神经网络采用经验法与枚举实验法相结合构建参数合理的等级分类模型.从收敛标准、自适应步长等方面对传统算法进行改进.进一步提高了分类精准度及实时性,实验结果显示,基于传统BP神经网络所构建的等级评判模型识别率达83.67%,改进后识别率达90.82%,且收敛速度较快.