菊科紫菀族的系统发育与分类研究

本文对紫菀族（菊科，Ａｓｔｅｒｅａｅ）的系统发育与分类进行了分支系统学研究。结果表明，Ｇｒａｎｇｅｉｎａｅ亚族是该族原始类群；其余属群可以分为两大亚族，即：一支黄花亚族（Ｓｏｌｉｄａｇｉｎａｅ）和紫菀亚族（Ａｓｔｅｒｉｎａｅ）。分支图还清楚地揭示出分布在世界各大洲的紫菀族植物在系统发育上的密切联系，据此可以摒弃先前的研究者Ｇｒａｎ（格劳）仅按照地理分布这个单一的性状对紫菀族所作出的不正确的分类。     

新疆帕米尔高原菊科紫菀族(Astereae)植物分类学研究

本文结舍标本和实地考察,对新疆帕米尔高原菊科紫菀族植物进行了形态分类学研究,结果表明：新疆帕米尔高原菊科紫苑族植物计有8属、19种1亚种2变种,分别占新疆紫菀族属、种总数的61．5％N36．5％。其中发现新疆帕米尔新记录属2属,新疆帕米尔新纪录种10种1、亚种2变种。该地区19种植物中有新檀帕米尔特有种1种,新疆特有种3种,中国新疆特有分布种11种,特有种与特有分布种共占78．9％,比例较高。     

灯盏花ITS2基因克隆及RNA二级结构预测

利用PCR方法扩增灯盏花ITS2基因并克隆,获得ITS2基因序列.用生物软件对ITS2序列进行分析并构建系统进化树和RNA二级结构,得到灯盏花的ITS2核苷酸序列为205 bp,基于ITS序列飞蓬属11种共分为5支,分支与地理分布情况基本一致.ITS2 RNA二级结构在飞蓬属种间表现基本一致,而TS2区结构表现出属间差异.利用r DNA ITS区序列一结构和二级结构相结合达到鉴定药用植物灯盏花分类的目的.     

基于茎区的神经网络方法预测RNA二级结构

RNA二级结构预测是生物信息学的一个重要研究内容.作为预测方法之一的神经网络已被广泛应用于蛋白质结构预测,但在RNA二级结构的应用甚少.本文改进传统预测RNA二级结构的Hopfield神经网络.算法以茎作为网络神经元,通过与相似结构茎区的比对,初始化神经元,并据此修改网络的激励系数.实验把改进后算法与改进前2种算法、M...     

ISSR和ITS标记在白木香遗传变异研究中的应用

采用简单序列重复区间（ISSR）扩增技术和核糖体RNA基因（rDNA）转录间隔区（ITS）序列分析技术,对不同地区白木香的遗传变异、亲缘关系及分子鉴定进行研究.ISSR分析显示,筛选出的7条ISSR引物可扩增出80条DNA条带,其中多态性条带的比例是60.0%,白木香9个居群之间的遗传距离是0.0733-0.4213.ITS序列分析显示,白木香种内的9个居群中共有6个变异位点,种内遗传距离为0.0000-0.0110.两种标记得到的聚类图不一致,但大致趋势相同,都可以将白木香及其近缘种聚在不同的种群中,说明ISSR标记和ITS序列分析均可有效揭示白木香的遗传变异及亲缘关系.     

茶藨子属ITS2序列二级结构的预测和比较分析

目的:利用内转录间隔区2(ITS2)序列对茶藨子属30个物种进行分类鉴定.方法:利用Clustal W软件多序列比对分析从Genbank上下载的ITS2序列,通过MEGA7.0软件计算遗传距离(K2P),基于K2P模型构建邻接(NJ)聚类树,并用RNA Structure5.4软件分析各物种ITS2二级结构的差异.结果:从构建的聚类树可知,茶藨子属30个物种均聚为1大枝11个小分枝,说明茶藨子属是一个单系类群;根据ITS2的二级结构分析,该属所有物种都均具有相似的结构,说明了该属的特异性较强,同时也说明了ITS2序列分析适用于茶藨子属植物的分类鉴定,并在近缘物种间的系统学研究、物种的鉴定方面具有较大的应用潜力.     

高良姜及其混淆品rDNA ITS序列的分析与鉴别

用聚合酶链式反应(PCR)直接测序法测定和分析不同产地野生和农家品种的高良姜及其3种混淆品(山姜、华山姜和大高良姜)的核糖体DNA内转录间隔区(rDNA ITS)序列,为高良姜种质资源研究和真伪鉴别提供分子数据.ITS序列分析结果表明:高良姜种内序列同源性达100%,测序结果中发现杂合位点,且广西样品杂合位点的两个碱基所占的比例与其它地方样品的不同.高良姜及其混淆品经测序、比对、排序得到的812bp序列中有61个变异位点,60个是信息位点,同源性达96.32%,其中ITS1和ITS2区中的11个位点在高良姜及其混淆品中差别明显,可以鉴别高良姜及其混淆品.同时发现,基于DNA序列的高良姜及其混淆品的系统分类结果与形态学的分类结果不完全一致,有待进一步研究探讨.     

新疆黑白轮枝菌与大丽轮枝菌核糖体基因ITS区的克隆和序列分析

采用真菌核糖体基因内转录间隔区域(ITS)通用引物ITS1和ITS4扩增黑白轮枝菌与大丽轮枝菌核糖体基因的ITS,并对PCR产物进行了克隆和序列比较。实验结果表明,黑白轮枝菌和大丽轮枝菌的ITS区都由541个碱基组成;供试的2个黑白轮枝菌菌株的ITS碱基序列同源性为100%,供试的2个大丽轮枝菌的ITS碱基序列同源性为99.82%,有1个碱基的差别。黑白轮枝菌和大丽轮枝菌核糖体ITS碱基序列同源性为99.40%,供试的黑白轮枝菌与供试的大丽轮枝菌至少有6个碱基的差别,且差异所在区域较集中。     

两种眼蚤rDNA ITS1序列的克隆与分析

首次研究伏河眼蚤异常亚种Ophthalmopsylla volgensis extrema Ioff et Scalon,1953和长突眼蚤Ophthalmopsylla kiritschenkoi Wagner,1930 rDNA第一内转录间隔区（ITS1）序列,并比较两者差异,为蚤类分子系统发育的研究提供重要的基础...     

基于ITS-nrDNA的疫霉属系统进化分析

基于对GenBank下载的121株疫霉菌Phytophthora的核糖体DNA的ITS序列分析,以Pythium sylvaticum为外围群,按最大简约法(maximum parsimony)构建其系统发育树,以对疫霉菌的系统发育关系进行研究。结果表明,疫霉属总体上可分为5个类群;P.undulata和P.batemanensis与Pythium sylvaticum的亲缘关系近,而与疫霉属的亲缘关系远;ITS序列分析结果不支持P.cryptogea和P.drechsleri为同物异名的观点。     

Prediction of Topological Structure of Protein from Its Secondary Structure Sequence

提出由蛋白质二级结构序列预测拓扑结构的方案，对全α全β和α／β型蛋白质制定了预测规则．预测成功率为８５％～９０％．     

蛋白质二级结构预测中的简化编码技术

神经网络用于蛋白质二级结构预测时，通常氨基酸序列采用正交二进制编码。基于不同残基间的物理化学性质，提出了简化的编码技术，并与其他蛋白质二级结构预测的方法进行了比较。实施结果表明：这种方法更充分地利用了蛋白质一级结构的信息，有较好的效果。     

一个预测RNA二级结构的回溯算法

本文讨论了一个预测RNA二级结构的回溯算法。该算法根据极大基配对的原则按字典顺序产生所有可能的二级结构。它的时间复杂性是O(n~2),空间复杂性是O(n)。     

蚯蚓钙调素二级结构的研究及Ca^2＋,Tb^3＋的影响

运用ＦＴ－ＩＲ方法的分辨率增强及曲线拟合技术对水化膜中蚯蚓钙调素ＣａＭ的二级结构以及加入不同比例Ｃａ＾２＋、Ｔｂ＾３＋后ＣａＭ二级结构的变化进行了研究。结果表明，水化膜中ＣａＭ及含不同比例Ｃａ＾２＋或Ｔｂ＾３＋的蛋白复合物的α－ｈｅｌｉｘ的含量较晶体和溶液中为低，而β－ｓｈｅｅｔ和ｔｕｒｎ结构的含量相对较高。研究发现不同比例金属离子的加入，引起了ＣａＭ二级结构不同程度的变化，但各类结构在总量上观察     

SARS冠状病毒N蛋白的表达及二级结构预测分析

通过RT-PCR获得SARS冠状病毒N蛋白基因，分别克隆到原核表达载体pET21a，pET32a和pGEX-4T-1中，将3种重组质粒pET2la-N，pET32a-N和pGEX-4T-1-N分别转化大肠杆菌BL21(DE3)，经IPTG诱导，细菌中分别表达出约46kD的重组N蛋白、约60kD的6xHis-N融合蛋白和约70kD的GST-N融合蛋白，表达量分别达总蛋白的45％、40％和30％．进一步的分析表明：6xHis-N融合蛋白在大肠杆菌中为可溶性表达，该可溶性组分占细菌裂解液的70％左右，且能被6xHis抗体所识别．用蛋白分析软件对N蛋白进行了序列分析和二级结构预测．SARS冠状病毒N蛋白在大肠杆菌中的高效可溶性表达，有助于进一步结晶后进行X射线晶体衍射分析其结构与功能．     

由氨基酸序列预测蛋白质二级结构的进一步研究

本文在工作[1][2]的基础上进一步研究了蛋白质二级结构的经验预测,着重讨论了如何制定预测规则的问题,并将预测工作计算机化.在蛋白质资料库中随机选取了21个蛋白质(3296残基)进行预测,正确率对α螺旋和β折迭分别为84.4%和81.9%.     

基于多模集成神经网络的蛋白质二级结构预测

为提高蛋白质二级结构预测的精度,提出了一个由5个子网络集成的多模神经网络模型,预测结果由5个子网络综合得到。对于每个子网络采用神经网络分级思想分为二级网络,一级网络采用含进化信息的profile编码蛋白质序列作为输入,二级结构作为输出。二级网络编码一级网络输出结果作为输入,并将蛋白质序列用改进正交编码方式作为另一输入来提高二级网络的预测精度,输出仍为二级结构。采用子网络差异方式进行单独训练,结果表明该方法最终的预测精度达到71.3%,较大提高了蛋白质二级结构的预测精度。