酵母菌原生质体形成与再生多因子综合效应分析

研究了酶解时间、酶解温度、渗透压稳定剂和预处理剂对酿酒酵母Ａ００１与克鲁维酵母Ｙ０３４原生质体形成时间与再生的综合效应．统计分析表明，在２％蜗牛酶，菌龄为对数生长期时，影响原生质体形成的主要因素是酶解时间、酶解温度，且两者存在交互作用．影响原生质体再生的主要因素是渗透压稳定剂．确立了实验菌株原生质体形成与再生的最佳匹配条件     

异常汉逊酵母原生质体形成和再生研究

采用多因子正交实验确定了一株异常汉逊酵母(Hansenula anomala)原生质体形成和再生的最佳条件。对数前期细胞在1％蜗牛酶、0.1％巯基乙醇(ME)。0.1％EOTA,0.9mol.l~(-1)甘露醇和pH5.4,35℃条件下处理30分钟,原生质体形成率和再生事分别为91.4％和9.31％,原生质体形成率×再生率值最大(8.51％)。     

酵母菌种的单倍体分离及其原生质体的再生、融合的研究

采用酶法和复合作用法对酵母菌株 13 0 0 (2N)和 2 0 10 (2N)的单倍体细胞 (1N)的获得率分别为3 0 %和 2 0 %左右 由实验确定脱子囊壁的最佳条件为采用生理盐水 ,pH5 .4 ,温度为 2 7℃ ,获得A型 ,B型两种单倍体细胞 (IN) 通过群体杂交法 ,从 75个平板上 ,挑选出 14 5个小菌落 ,得到 5个营养缺陷型菌株 ,该菌株的原生质体在 3 5 %PEG的作用下进行原生质体的融合 ,获得成功 但是仍需进一步对融合体进行生理、生态的研究     

利用杨树原生质体瞬时表达系统筛选杨生褐盘二孢菌效应因子蛋白

效应因子蛋白在病原真菌侵染宿主植物过程中发挥着重要作用,效应因子的筛选和鉴定是目前研究的难点。笔者以杨生褐盘二孢菌全基因组测序结果为基础,根据真菌效应因子蛋白结构特征,预测出106个候选效应因子,并成功克隆其中25个。利用杨树原生质体瞬时表达系统对这25个候选效应因子蛋白进行细胞内功能筛选,鉴定出4个效应因子蛋白可以抑制杨树转录因子WRKY29启动子的活性,表明这4个效应因子蛋白在干扰植物免疫系统的信号传导途径中发挥重要作用。     

大型体育赛事对场馆的综合效应分析

随着北京奥运会的筹备和举办,全国各类体育赛事的举办也掀起了高潮。每一场赛事的举办对各个参与方都会带来一定的影响,例如赞助商通过赛事达到品牌宣传的效果,各个服务商通过参与中间的某个环节达到一定的利润,而作为与赛事有着紧密联系的场馆,除了获得比赛场租以外,还能透过赛事产生多方面的效应。本文特别选取了五台山体育馆这一在全国有着代表性的场馆作为典型,通过举例分析的方法诠释大型体育赛事对体育场馆所带来的正面和负面效应,并提出相关建议,以便为场馆更加成功的承接体育赛事提供参考。     

煤层断层形成的岩体综合强度分析

主要讨论在构造应力场相似条件下，煤层项底板岩体力学性质与煤层断层之间的关系。文中利用了岩体综合强度表示方法，提出了煤层断层的形成受构造应力场和煤层顶底板岩体力学性质两个因素的控制，在岩体综合强度为某一区间时有利于煤层断层的发育，该方法可用于分析多媒层开采矿井或区域构造比较简单的矿井中煤层断层的形成。     

人口日平均死亡数的多因子效应的统计模型与分析

运用离散多元分析中最大似然估计的方法，在假定多因子效应是否存在的前提下，提出了不同的统计模型，并根据这些模型对影响人口日平均死亡数的三个因素：年龄、性别和季节进行了多因子效应的检验分析，结果表明：以上三个因素之间无三因子效应，性别与季节间无二因子效应，但是性别与年龄、年龄与季节间存在着二因子效应．     

科尔沁地区沙漠化形成因子累加效应分析及对策——以奈曼旗为例

本文分别从地理位置、地势和植被等几个方面分析了科尔沁沙地的自然状况,通过大量的数据证明了该地区沙漠化的严重现状,用累加效应的方法分析了科尔沁沙地沙漠化的形成因子,以奈曼旗为例具体地进行了说明分析,并给出了一系列的沙漠化治理对策。     

基于三峡库区重庆段不同降雨分区的土壤侵蚀多因子综合作用分析

阐明三峡库区重庆段土壤侵蚀时空变化特征，揭示不同降雨空间分区下多驱动因子对土壤侵蚀综合作用的分异规律，为区域内土壤侵蚀防治宏观决策提供科学参考。基于多源遥感影像、气象数据、DEM及土壤数据，采用WaTEM/SEDEM模型模拟三峡库区重庆段2000—2020年土壤侵蚀量，采用ISODATA聚类方法进行降雨空间分区，采用地理探测器进行多因子综合作用分析。研究结果显示：1) 2000年、2005年、2010年、2015年和2020年研究区平均土壤侵蚀模数分别为108.78、109.11、86.9、47.52和21.16 t·hm -2 ·a -1 ，土壤侵蚀状况整体呈现缓解趋势，土壤发生强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀的区域大幅减少。2) 植被覆盖度因子在高降雨区对土壤侵蚀的解释力最高；土地利用类型、坡度、地貌类型、土壤类型、高程等因子在2010年低降雨区对土壤侵蚀的解释力较高，在2020年不同降雨区对土壤侵蚀的解释力则无明显差异。3) 在高降雨区，植被覆盖度与其他因子的交互作用对土壤侵蚀的解释力最高；2010年在低降雨地区，坡度与其他因子的交互作用对土壤侵蚀的解释力较高；各驱动因子在不同降雨区的土壤侵蚀高风险区分异规律明显。由研究结果可知，三峡库区重庆段土壤侵蚀变化明显，不同降雨区划中不同驱动因子对土壤侵蚀的综合作用存在明显差异。