獐毛愈伤组织耐盐性研究及耐盐变异体的筛选

獐毛 (Aeluropuslittoralisvar.sinensis)匍匐茎茎尖来源的原始型愈伤组织 ,测定其耐盐范围为 0 .3 %～ 1 .5% .盐胁迫下 ,脯氨酸及K 、Na 、Ca2 离子在渗透调节中起重要作用 .用直接筛选的方法 ,将原始型愈伤组织放在含 2 %NaCl的选择培养基上连续筛选 ,获得耐盐性进一步提高的愈伤组织耐盐变异体 ,在选择培养基上 ,变异型愈伤组织鲜重相对生长率显著大于原始型愈伤组织 ,在变异型愈伤组织耐盐性提高中 ,脯氨酸及无机离子K 、Na 、Ca2 起重要作用 .耐 2 %NaCl的变异型愈伤组织在无NaCl培养基中培养 1 1代后 ,仍能耐受 2 %NaCl,愈伤组织的耐盐性没有退化 ,说明筛选得到的耐盐变异体不是生理适应性的而是由遗传变异而来的 .     

外电场对油葵种子和幼苗根系超弱光子辐射的影响

生物系统超弱光子辐射值是生物系统内物质代谢和能量转化活动的一项指标,我们用电场处理油葵种子,测定电场对油葵种子和幼苗根系超弱发光值的影响。结果表明,电场处理种子明显影响种子和幼苗根系的超弱光子辐射强度,不同电场处理条件对种子和幼苗根系的超弱发光值影响不同,在０．５－６．０ｋｖｃｍ场强范围内,超弱发光值随场强增加呈非单调型变化,并指出超弱发光强度与外电场处理油葵种子提高抗旱性的相关性。     

濒危植物缙云卫矛的酯酶和超氧化物歧化酶同工酶变异的数 …

采用酶电泳手段,测定了重庆北碚特产的昙２卫矛（Ｅｕｏｎｙｍｕｓ ｃｈｌｏｒａｎｔｈｏｉｄｅｓ）３个居群３６个个体功能叶片的酯酶（Ｅｓ）和超氧化物歧化酶（ＳＯＤ）的同工酶谱带,并进行二群体态数据编码,然后采用Ｓｏｋａｌ－Ｍｉｃｈｅｎｅｒ结合系数的加权平均法（ＷＰＧＭＡ）对各酶谱带相关数据进行聚类分析,并结合遗传杂合度（Ｈｅ）、遗传相似性系数（Ｉ）、遗传距离（Ｄ）等遗传分化度量指标的分析。结果表明,来     

遗传算法中的连锁与变异

通过分析生物对人工选择响应的实验 ,应用遗传及进化理论对遗传算法的连锁与变异中的问题进行了讨论 ,并提出了以增加初始种群有利于进化方向的连锁和采用基因流的方法提高遗传算法的效率及解决早熟收敛问题 .     

立地条件与飞播成苗的关系

通过对影响飞播造林成苗、成效的立地条件植被、土壤、坡向等主要因子的研究，找出他们之间的相互关系，提出提高飞播造林成效的技术措施，丰富飞播造林技术。     

硒对马铃薯试管苗生长和GSH-PX活性的影响

以MS为基本培养基,以鄂马铃薯5号脱毒试管苗为试验材料,研究不同浓度亚硒酸钠(Na2SeO3)溶液对马铃薯试管苗生长和谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-PX)活性的影响.结果表明:Na2SeO3质量体积分数为5 mg/L时,马铃薯试管苗的长势较好,GSH-PX活性相对较高,Na2SeO3质量体积分数高于5 mg/L时,对GSH-PX活性及组培苗的生长有不同程度的抑制作用,到40 mg/L时生长完全受到抑制,基本停止生长,表明只有适当的硒浓度才能增强GSH-PX活性,促进生长.     

番茄黄化曲叶病毒自然种群的分子变异和进化研究

研究目的：创新要点：研究方法：重要结论：2006年我国上海首次发现番茄黄化曲叶病毒（TYLCV），随后TYLCV迅速蔓延至全国13个省份和自治区。本研究分析了2006至2010年期间TYLCV在我国首发地上海市的分子变异规律。本研究持续五年追踪田间TYLCV，分析TYLCV的全长基因组序列、分子变异及种群遗传结构，为防控TYLCV提供理论依据。2006至2010年从上海采集了26个TYLCV的分离物，利用高保真性的滚环扩增技术获得TYLCV分离物的全长基因组。应用MEGA5等生物信息学软件分析TYLCV的分子变异。TYLCV自然种群具有与RNA病毒相似的突变率，以基因间隔区的分子变异最大，平均突变率为4．81×10-3（见图2和表2）。TYLCV的大部分基因都处于负向选择，但包含在c1开放阅读框内的C4，却与c1承受着不同的选择压而处于正向选择（见图3和表6）。     

基于苗医药大数据的症状与疾病关系挖掘方法

针对病历数据中疾病分类存在偏差的问题,基于苗医药大数据提出了一种新的分布式k近邻症状与疾病关系挖掘方法.实验结果表明,该方法在数据量大的情况下具有较高的分类准确率.     

情景语境下的称谓变异——以《红楼梦》中王熙凤对他人的称谓为例

本文以中国古典名著《红楼梦》中王熙凤对他人的称谓为研究对象,在Halliday的情景语境理论的指导下,探究语场和语旨的变化对称谓变异的影响。分析表明,在交际过程中称谓变异能够揭示使用者的心理,与此同时,在不同的语境中恰当地变异称谓可以达到较好的交际效果。     

癌症单细胞数据拷贝数变异检测方法

随着单细胞测序数据的异质性优势在癌症研究中的逐渐体现，现有拷贝数变异检测方法在检测单细胞数据时效果差的问题亟待解决。提出一种新的单细胞数据拷贝数变异检测方法（FL-CNV），通过动态窗口划分及数据估算对变异区间进行范围估计和断点确定，以明确拷贝数变异的断点位置和变异类型。所提方法突破了现有检测方法在单细胞数据上的局限性，对其检测效果在模拟数据和真实数据上进行了实验验证。结果表明：与现有方法相比，本文所提方法能显著提高拷贝数变异检测的精度和敏感度，且所得结果与比较基因组杂交（array-based comparative genomic hybridization，aCGH）的拷贝数变异进行了相关性验证，具有更高的可信度。