支持向量机用于芳烃类化合物对芳烃受体亲和性QSAR研究

尝试将支持向量机(SVM)应用于3种典型芳烃类环境毒物(PCDD,PCDF和PCB)定量构效关系研究,通过对芳烃受体亲和性考察,结果发现该组样本的生物活性在一定程度上与分子电性距离矢量具有非线性联系.SVM对内部和外部样本都具良好稳定性能和预测能力:所得模型拟合、交叉检验、外部预测复相关系数及均方根误差分别为R2cum=0.922、Q2cum=0.825、Q2ext=0.834和RMSext=0.531将其与文献报道及多元线性回归、偏最小二乘、人工神经网络进行比较,结果表明对小样本、非线性问题SVM具较强拓展性及泛化能力,故在环境毒物评价和控制中具有广阔应用前景.     

鹦鹉螺化石证明地球曾经历大规模物种灭绝

英国科学家最近在英国布菜德福市发现一种奇怪的生命体。这种生物体基因代码多达120万个字符，比典型的病毒至少长10倍。它含有大量用于蛋白质转化的基因和用于DNA修复酶和其他蛋白质的基因，而这些特征过去都被认为是细胞生物体的标志。     

环境与人口、经济和科技发展的协同探析

本文从环境与人口、经济和科技之间的相依关系出发,探讨了诸因素相互关联的内在协同机理,简析了IPAT模型的建构与应用.嗣后,利用IPAT模型解析了中国近15年来人口、经济和科技发展对环境影响的贡献差异;指出经济规模的迅速扩展和落后技术支持下的传统生产方式是加剧环境恶化的元凶,且技术转型期的负面影响也是不可忽视的重要因素;进而提出了中国未来环境与人口、经济和科技协同演化的对策措施.     

稀土元素镧对金鱼藻生长生理及细胞叶绿体结构的影响

研究了稀土元素镧对金鱼藻叶绿素总量、抗坏血酸氧化酶、过氧化氢酶、过氧化物酶等代谢指标和细胞叶绿体亚显微结构的影响，以及金鱼藻对镧的吸收积累作用，结果表明，短期内低浓度（２－１１０ｍｇ／Ｌ）的镧对金鱼藻生长有一定刺激促进作用，但随处理时间的延长及处理浓度的提高，抑制作用明显增强，并破坏细胞叶绿体结构；金鱼藻对镧有较强的吸收积累能力。     

SO2对大鼠肺泡巨噬细胞膜脂流动性及酶活性的影响

采用直接吸入染毒法,对SO2吸入大鼠的肺泡巨噬细胞(AM)进行提取,测定了大鼠吸入SO2后AM细胞膜表层和疏水区膜脂流动性、ATP酶、超氧化物歧化酶(SOD)活性以及细胞膜脂质过氧化程度.结果表明,AM细胞膜脂荧光偏振度升高,细胞膜疏水区和表层膜脂流动性均显著降低;AM细胞膜结合酶ATPase活性与SO2浓度呈现显著负相关性;AM细胞膜SOD活性下降,脂质过氧化水平升高各项指标与SO2浓度之间均呈现一定的浓度-效应关系.     

大气飘尘对大鼠肺细胞的毒性比较

采用大白鼠气管内注入飘尘后分析肺灌洗液的方法，比较了上海不同地区飘尘对大鼠肺细胞的毒性；再运用毒性指数及效应指数，综合评价了上海市不同地区大气飘尘污染的状况。研究表明：从肺灌洗液的生化成份分析及细胞分类显示，以彭浦新村、隆昌路平凉路、康定路胶州路３个点的飘尘毒性较大。综合评价结果，彭浦新村的效应指数最大，以后依次为康定路胶州路、鲁班路斜土路、青云路、隆昌路平凉路等。     

焦化废水中难降解有机污染物生物降解的研究进展

对于焦化废水，目前普遍采用的常规活性污泥法处理，出水COD仍较高，主要是由于废水中含有大量的难降解有机污染物。进一步降低焦化废水出水COD的关键是去除这类难降解有机污染物。本文综述了国内外在这方面的有关研究．进一步深入探索了这些难生物降解有机物的降解特性．降解机理．最佳工艺条件．并对其发展动态进行了系统地评述。     

农业资源信息系统的研究

农业资源是农业生产的物质基础,是农业区划、区域规划、生产力布局的前提。农业资源信息系统正在一些地方和一些国家成为农业决策的有力支柱。 农业的基本任务是把农业资源优势转化为商品优势和经济优势。在农业资源调查和农业区划的基础上,促进农业生产向商品化、专业化、地带化发展,是我国农业发展的方向,也是农业资源信息系统研究的目的。     

微囊藻毒素导致鲫鱼淋巴细胞凋亡的研究

采用离体细胞培养诱导方法,以鲫鱼(Garassius auratus)为实验材料,研究了两种微囊藻毒素microcystm-LR(MC-LR)和microcystin-RR(MCRR)在低浓度下(1nmol·L-1,5 nmol·L-1和10 nmol·L-1)对鲫鱼淋巴细胞的毒性效应.结果表明,鲫鱼淋巴细胞分别经两种微囊藻毒素体外诱导2h后,出现细胞核固缩的典型细胞凋亡形态学特征;琼脂糖凝胶电泳检测到明显的细胞凋亡的生物化学特征梯状DNA(DNA ladder);并且两种藻毒素诱导的细胞凋亡呈时间和剂量效应关系.该研究表明微囊藻毒素可导致鱼类淋巴细胞产生凋亡,因而可能影响鱼类免疫功能.     

最小二乘支持向量机在臭氧浓度时间序列预测中试应用

将基于统计学理论的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法试用于臭氧浓度时间序列预测.首先利用臭氧浓度时间序列资料重构了该混沌动力系统的相空间,然后沿着系统演化的相轨道用最小二乘支持向量机建立了臭氧浓度短时预测模型,并用上海市淀山湖站的臭氧观测资料做了提前1～8 h和提前24 h预报试验,结果显示这一模式能够较好地模拟臭氧浓度演化轨迹,提前1～8 h的预测精度均超过90%,提前24 h预报精度亦都在68%以上,预报效果较好.