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为探明贵州喀斯特不同植被演替群落下的土壤细菌群落结构及变化特征,本文利用高通量测序技术对5个主要植被演替群落(稀灌草丛、藤刺灌丛、灌木林、乔灌过渡林、乔木林)的根际(竹叶椒)、非根际土壤细菌群落结构及环境因子进行了分析研究。结果表明:贵州喀斯特高原土壤细菌类群主要为变形菌门(Proteobacteria)、酸杆菌门(Acidobacteria)、疣微菌门(Verrucomicrobia)、放线菌门(Actinobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes)、拟杆菌门(Bacteroidetes)和浮霉菌门(Planctomycetes),其相对丰富度分别为43.35%、12.97%、7.53%、7.12%、6.19%、5.35%、5.05%,未分类类群占7.36%。样品中检测到了较低丰度的广古菌门和泉古菌门。随植被群落演替,根际土壤中变形菌门、厚壁菌门和浮霉菌门丰度逐渐增加;非根际土壤中酸杆菌门和疣微菌门丰度随植被演替逐渐减小。贵州喀斯特高原土壤细菌的影响因子大小为土壤有机碳、土壤总氮、含水量、电导率等,其中土壤有机碳和土壤总氮有显著性影响。 相似文献
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过量表达SlWD6基因增强番茄抗旱和耐盐功能 总被引:1,自引:0,他引:1
WD40蛋白广泛存在于真核生物体内,在生物体内协助细胞行使多种功能,目前关于WD40蛋白的研究多集中在拟南芥菜和水稻中.生物信息学分析显示,Sl WD6蛋白包含两个保守的WD-repeat结构域,属于WD40家族.为了解番茄中Sl WD6基因的功能,采用RT-PCR方法检测番茄的根、茎、叶、花和不同发育时期果实中Sl WD6基因表达量.利用RT-PCR方法获得Sl WD6基因全长,并且构建Sl WD6过量表达载体,通过农杆菌介导法获得转基因植株,利用Realtime PCR检测3个独立的转基因株系(WD6-393、WD6-418和WD6-421)中Sl WD6基因的表达量,并进行耐盐和抗旱性分析.结果显示,番茄Sl WD6基因为组成型表达,果实各时期表达量较高,在红果时期表达量达到最高;转基因株系中Sl WD6基因的表达量显著高于野生型;在干旱和高盐胁迫下,转基因植株叶片脯氨酸(Pro)含量显著高于野生型,丙二醛(MDA)含量与野生型相比则显著降低.用Na Cl和甘露醇介导耐盐和干旱胁迫,Sl WD6转基因植株T2代种子的根长和苗长显著高于野生型植株.综上,Sl WD6基因的过量表达能够显著增强番茄的抗旱和耐盐功能. 相似文献
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磺化石墨烯对小麦幼苗生长及生理生化指标的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
随着石墨烯生产量和使用量的不断增大,其对生态环境的风险逐渐引起了环境学家的关注。采用水培试验,探究了磺化石墨烯(SGO)对小麦幼苗的生长、抗氧化酶活性及脂质过氧化的影响。结果表明:在培养10 d后,低浓度磺化石墨烯对小麦根系的生长有显著促进作用(P0.05),200 mg·L-1浓度处理与对照处理相比提高了84.3%,随着浓度增加促进作用逐渐减弱,1 000 mg·L-1时与对照相比提高了19.9%。但对小麦地上部的生长没有影响。磺化石墨烯处理的小麦幼苗根系和叶片组织中超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)、过氧化物酶(POD)及丙二醛(MDA)都呈现先下降后上升的趋势。当磺化石墨烯浓度低于200 mg·L-1时,处理组小麦抗氧化酶的活性及MDA含量相对于对照处理大都有所降低,说明低浓度时磺化石墨烯没有对小麦的生长产生氧化胁迫,这与磺化石墨烯可能具有一定的抗氧化能力有关,而高浓度时由于产生氧化胁迫使各项生理生化指标逐渐上升。本实验结果为石墨烯材料对植物的毒理学研究提供了基础数据。 相似文献
276.
正辛醇-空气分配系数是描述化学品在空气和环境有机相之间分配的一个关键参数,对化学品分配、迁移、转化规律和生态效应评价具有重要意义。采用量子化学方法对309个化合物进行结构优化,采用遗传算法筛选最优结构描述符,运用多元线性回归和神经网络算法构建化学品正辛醇-空气分配系数预测模型。模型方程表明影响化学品正辛醇-空气分配系数的3个参数为分子中非氢原子个数(Nsk)、3D-MoRSE描述符(Mor12u)、氮原子和氧原子数目(n HDon)。拟合结果显示,多元线性回归模型决定系数R2和标准误差分别为0.911和0.880,神经网络模型决定系数R2和均方根误差分别为0.839和0.830。基于杠杆(leverage)法评价模型的应用域,结果表明模型具有较强的稳健性、预测性和拟合能力。通过定量结构-活性关系(QSAR)预测技术可弥补正辛醇-空气分配系数测试数据的缺失,减少测试费用和评估数据的不确定性。 相似文献
277.
为阐明甲烷原位燃爆压裂载荷对页岩储层的微观改性特征,开展高温-动载协同作用下页岩微纳米孔隙结构的演化特征研究,选取典型页岩样品,综合应用3D轮廓测量、原子力显微镜(AFM)、扫描电镜(SEM)和X射线衍射(XRD),分析高温-动态冲击作用后的页岩碎块的宏微观粗糙特性、孔裂隙结构及矿物组分随高温的变化特征。结果表明:随温度升高,页岩断面毫米级粗糙度先略有降低后急剧升高。随温度升高,页岩有机质纳米孔减少,石英中出现复杂裂缝,碳酸盐矿物产生气孔,黏土矿物层间结构破坏,页岩体孔隙度由常温的1.488%逐渐上升至700℃的1.997%。不同高温下页岩物性组成差异显著,XRD定量分析结果显示,石英的质量占比升高,方解石和白云石总占比降低,从微纳米尺度说明燃爆载荷对页岩储层有改性效果。 相似文献
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刘傲 《防灾减灾工程学报》2016,(2):56-60
针对含有光伏发电系统的微电网运行效率不高的问题,基于光伏电池输出具有高度非线性的特征和光伏电池的基本数学方程,提出了一个通用的光伏电池模型,根据该模型可以为微电网中光伏发电系统的电池模块选择最佳光强和温度,进而提高光伏系统的发电效率。仿真结果表明:该模型简单实用,能够很好地反映光伏电池实际特性,可为含有光伏发电的微电网控制策略的选择提供参考。 相似文献
279.
变电站包含各种室内外高压电气设备和房屋建筑,它们的抗震能力差异较大,因此地震发生后,变电站经济损失快速评估并不容易。将变电站资产分为室外高压电气设备、室内设备、房屋建筑3类设施,根据汶川地震中变电站的经济损失和资产调查资料,统计了3类设施在不同地震烈度下的损失比和35k V、110k V和220k V变电站3类资产的比例构成,据此给出了:(1)有变电站各类资产信息、(2)仅有总资产信息、(3)无任何资产信息3种情况的地震经济损失评估方法。试算结果表明,评估方法快速简单,具有较强的可操作性。所提评估方法为震后电力设施地震应急、损失估计和恢复重建提供参考。 相似文献
280.
针对材料服役性能预测存在误差大、计算复杂、适用性差等问题,提出了基于数据挖掘的机器学习预测方法。首先阐述了机器学习的应用流程,并总结了常用模型原理及其在材料性能预测中的应用。然后采用多种机器学习模型对RPV钢的辐照性能进行预测,并通过Stacking集成方法提高了模型的预测精度。结果表明,机器学习可用于材料服役性能预测,具有较高的预测精度和可靠性。根据材料服役数据的不同特征选择合适的学习模型,同时进行模型融合和参数优化,可有效提高模型的预测精度及运算速度。 相似文献