类弹性蛋白多肽-红色荧光蛋白融合蛋白的表达纯化及细胞相容性

目的 构建携带红色荧光蛋白(mCherry)标签的类弹性蛋白(ELP)原核表达载体,并表达纯化ELP-mCherry融合蛋白,探讨ELP-mCherry融合蛋白与细胞的相容性.方法 对利用限制性内切酶Xba I和Xho I对mCherry质粒和pET28a-ELP载体同时进行双酶切,将酶切产物回收、连接并转化DH5α大肠杆菌感受态细胞,构建重组质粒pET28a-ELP-mCherry;将重组质粒转化到BL21(DE3)大肠杆菌感受态细胞中,诱导表达ELP-mCherry融合蛋白;利用可逆转变循环(ITC)法对ELP-mCherry融合蛋白进行纯化;通过MTT法探讨ELP-mCherry融合蛋白与人胚肾上皮细胞HEK293T和小鼠胚胎成纤维细胞NIH3T3的细胞相容性.结果 DNA测序结果 显示成功构建了ELP-mCherry原核表达载体;利用BL21(DE3)大肠杆菌表达系统成功表达ELP-mCherry融合蛋白,通过ITC法纯化得到了高纯度融合蛋白.MTT结果 表明:在所有ELP-mCherry蛋白测试浓度下,HEK293T和NIH3T3细胞存活率接近或超过100％.结论 成功构建ELP-mCherry原核表达载体,成功表达并纯化得到高纯度的ELP-mCherry融合蛋白,ELP-mCherry融合蛋白在HEK293T和NIH3T3细胞中具有良好的细胞相容性.     

SIRPα工程化外泌体阻断CD47/SIRPα信号轴研究

目的 制备分离表达SIRPα受体的外泌体,探讨SIRPα外泌体的结构特性、细胞相容性、细胞内分布及对CD47/SIRPα信号轴的阻断作用.方法 通过差异超速离心法从稳定表达SIRPα的HEK293T细胞中分离外泌体;通过动态光散射法(DLS)和透射电子显微镜(TEM)技术分析外泌体的尺寸和形貌特征;Western blotting检测外泌体中SIRPα-GFP融合蛋白的表达;通过MTT法检测外泌体与NIH3T3细胞的相容性;应用荧光成像技术研究外泌体的肿瘤细胞内吞;通过肿瘤细胞与巨噬细胞共孵育实验研究外泌体阻断CD47/SIRPα信号轴带来的肿瘤吞噬效果.结果 利用差异超速离心法分离得到尺寸约80 nm的SIRPα外泌体,透射电子显微镜下呈现为尺寸均一的圆球形结构;免疫印迹证实了外泌体上SIRPα的表达;MTT法结果显示SIRPα外泌体具有良好的生物相容性;荧光成像结果显示SIRPα外泌体被B16F10细胞内吞后分散在细胞质中;共孵育实验表明SIRPα外泌体与CD47单抗均能促进骨髓来源巨噬细胞吞噬黑色素瘤细胞.结论 成功分离了表面表达SIRPα受体的外泌体;SIRPα外泌体具有良好的细胞相容性;SIRPα外泌体可以成功阻断CD47/SIRPα信号通路,激活了巨噬细胞对肿瘤的吞噬功能.     

教师个性因素对师生关系的影响

教师的个性因素在相互联系、相互作用的教学活动中，对学生的学习创新意识、创新精神的养成是至关重要的。教师要加强自身的修养，充分发挥积极个性因素的影响作用，建立良好融洽的师生关系，使其渗透到整个教学过程中，促进教育多元化、开放性、全面推进素质教育的开展。     

浮选起泡剂的起泡性能测定实验设计

针对气流法测定浮选起泡剂性能实验中气流稳定性差、气体流量不易于精确控制等问题,利用缓冲瓶、气体阀门、背压阀和气体质量流量计等设计了一套起泡性能测定新装置。采用新装置设计了甲基异丁基甲醇的起泡性能测定实验,应用于本科生"精细化工导论"实验教学中,使实验教学效果和效率得到了明显的提高。将新装置应用于新型起泡剂的研究开发中,测定了改性X油、FG25起泡剂和甲基异丁基甲醇起泡剂的起泡性能,实现了起泡剂起泡性能的准确、快速评价和起泡剂的定量筛选。     

5个"更"彰显高水平创新强省的科技支撑

6月15日,2020年度浙江省科学技术奖励大会在省人民大会堂举行.会上,颁发301项2020年度浙江省科学技术奖,其中浙江科技大奖1项,由潘云鹤院士获得;299项成果(项目)获省自然科学奖、技术发明奖和科学技术进步奖,其中一等奖44项、二等奖90项、三等奖165项;国际科学技术合作奖1项,由英国诺丁汉大学获得.     

从新旧格莱斯会话含义理论分析礼貌原则的运用

Grice认为,人们在日常会话中总是遵循一套相互合作的基本准则,即合作原则。作为对合作原则的补充,Leech继而提出了礼貌原则用以“拯救”合作原则。实际上,人们并不总是因为礼貌才违反合作原则的。1987年,Levinson提出了他称之为“新格莱斯语用机制”的会话含义三原则,试图重新构建会话含义理论。本文将从新旧格莱斯会话含义理论分别阐释礼貌原则的运用。     

基于蜜蜂交配优化算法的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

针对上行MIMO-OFDM系统多用户检测(Multi-User Detection, MUD)问题,提出了一种基于蜜蜂交配优化(Honeybees Mating Optimization, HBMO)算法的新方法。该方法通过模拟蜂群的交配过程和蜂王的不断进化来实现全局寻优;同时,该方法为了避免陷入局部最优解,在工蜂哺育阶段,采取邻域搜索。仿真结果表明,该方法在取得较优检测性能的同时,其计算复杂度却远远低于最大似然(Maximum Likelihood, ML)检测算法。