基于高效液相色谱的喹啉类药物对刺参DNA甲基化水平的影响研究

建立了高效液相色谱/紫外法测定刺参组织全基因组DNA甲基化水平的方法,并运用此方法对喹噁啉药物处理过的刺参样品DNA甲基化水平进行分析。色谱条件为:色谱柱为ZORBAX SB-Aq(4.6 mm×250mm;5μm);柱温为30℃;检测波长为280 nm;进样量20μL;流动相为甲醇-7 mmol/L乙酸铵(7∶93),流速为1.0 mL/min。5-甲基脱氧胞苷和脱氧胞苷的质量浓度在0.05~1.0 mg/L范围内时,线性关系良好,相关系数(r)均为0.999 9。5-甲基脱氧胞苷和脱氧胞苷的检出限均为0.05 mg/L,在加标浓度为0.05,0.25,1.0 mg/L时,回收率为90.4%~100.6%,批内、批间相对标准偏差均小于4%。采用CTAB法提取刺参组织DNA,酶解后进行HPLC测定,结果表明:喹噁啉药物处理过的组织样品DNA甲基化水平低于对照组,该类药物通过改变DNA甲基化水平而影响基因的正常表达,可能是其产生遗传毒性的一种机制,建立的方法可以很好地用于全基因组DNA总甲基化水平的检测。     

刺参杀菌通透性增强蛋白N末端结构域重组蛋白的制备及功能分析

通过克隆刺参杀菌通透性增强蛋白(Bactericidal Permeability-increasing Protein, BPI)N末端的cDNA序列并进行原核表达, 获得了N端活性片段体外重组蛋白, 分析其抑菌谱. 结果表明: 刺参BPI蛋白N末端cDNA全长642bp, 编码214个氨基酸; 体外表达获得了分子量为30kDa的重组蛋白, 该蛋白对副溶血弧菌、哈维氏弧菌和藤黄微球菌均具有明显的杀菌作用, 其中对副溶血弧菌活性最强, 抑菌圈直径达2.5cm.     

尘埃影响下的植被指数修正研究

植被指数是表征植被覆盖,生长状况简单有效的度量参数。本文以城市绿化主要植被大叶黄杨为例,研究叶片滞尘对植被指数的影响,并构建植被指数修正模型对植被指数进行修正优化,提高植被指数的测量精度。研究选取北京城区为研究区,采集20个采样点的200个叶片样本,利用电子分析天平、ASD高光谱辐射仪及Win FOLIA叶面积仪,分别获取叶片尘埃量、光谱信息、叶面积等数据。通过对比分析样本叶片除尘前、后光谱特征及NDVI、NDWI、NDNI、NDII、CAI、PRI植被指数分布特征差异,结合单位滞尘量与光谱数据,构建植被指数修正模型,并对修正模型进行精度检验。结果表明：大叶黄杨叶片在除尘前与除尘后的光谱曲线均表现出典型的植被光谱特征,且蓝边、红边均出现在520和705 nm处,然而在350～700,750～1 350,1 500～1 850,1 900～2 100 nm波段范围内,滞尘对叶片光谱反射率影响显著,同时对植被指数也有较大影响;通过对滞尘量定量的研究分析发现,当尘埃质量增加时, NDVI和PRI植被指数与尘埃量的线性关系变弱,而NDWI,NDII,CAI植被指数与尘埃量依然保持明显的线性关系。修正模型NDVI,NDII,CAI,PRI精度验证决定系数(R2)分别为0.547,0.430,0.653,0.960,RMSE分别为0.035,0.020,0.112,0.009。研究结果表明对以后利用植被指数进行大面积植被反演、评估时,根据滞尘量影响进行修正优化,提高反演精度有一定参考意义。     

基于PCA-SVM的仿刺参产地溯源在线系统研究

仿刺参是具有极高经济价值的水产资源,是海水养殖产业的重要组成部分,研发出一种灵活、稳定、高效的仿刺参产地溯源方法对于水产养殖产业具有极强的现实意义。仿刺参主要有三种养殖方式,分别是底播增殖、圈养养殖和筏式养殖。不同产地采用不同的养殖方式,仿刺参的营养价值、药用价值和经济价值都存在着明显差异。不同产地初级生产者的构成不同,作为初级生产者的不同藻类与浮游生物体内的脂肪酸特征也各不相同,通过食物链的传递,不同产地的仿刺参具有了不同的脂肪酸特征。气相色谱指纹图谱法是一种快速准确地食品产地溯源技术,碳稳定同位素质谱法不仅可以鉴别产地还可以区分出食品的营养价值。采集9个最具代表性产地的仿刺参样品,先利用Folch法对样品进行总脂提取,再通过气相色谱仪测定出各种脂肪酸的种类及其相对含量;最后使用稳定同位素质谱仪测定出每种脂肪酸各自的碳稳定同位素组成数据。使用单因素方差分析法对脂肪酸相对含量和脂肪酸碳稳定同位素组成数据进行显著性检验,各筛选出17种脂肪酸数据作为两个模型的输入。主成分分析(PCA)法可以降低数据的维度,聚合不同种脂肪酸数据的溯源特征,提高产地溯源的精度。支持向量机(SVM)是一种以结构化风险最小为目标的分类识别算法,具有优秀的泛化能力。研究结果表明,不同产地仿刺参的脂肪酸相对含量和脂肪酸碳稳定同位素组成数据存在明显差异。通过主成分变换后,脂肪酸数据的聚类特征更加明显,运用随机交叉验证法确定前6个主成分作为两个支持向量机分类器的输入。采用基于遗传交叉因子改进的粒子群优化算法(GPSO),以粒子不同K值各100次交叉验证的平均准确率作为其适应度,寻找支持向量机分类器模型的最优参数组合。最终计算得到脂肪酸相对含量产地溯源模型的最优参数组合为σ=6.247 599和C=14.313 042,平均准确率为79.49%;脂肪酸碳稳定同位素组成产地溯源模型的最优参数组合为σ=7.626 194和C=2.193 410,平均准确率为98.33%。对比交叉验证的结果,脂肪酸碳稳定同位素组成产地溯源模型具有更高的准确率和更强的泛化性能。在两个模型的识别结果不一致时,采用脂肪酸碳稳定同位素组成模型的识别结果。将实验室检测与互联网技术进行整合,构建了仿刺参产地溯源在线系统。实现了“互联网+产地溯源”的一体化溯源模式,为进一步开展食品产地溯源研究提供了科学依据和技术支撑。     

刺参中无机元素的聚类分析和主成分分析

探讨多元素分析对中国刺参产地溯源的可行性,筛选判别刺参产地的有效指标.采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定了7个产地刺参样品中Al,V,Cr,Mn,Fe,Co,Ni,Cu,Zn,As,Se,Mo,Cd,Hg和Pb共15种无机元素的含量,建立刺参无机元素数据库.原始数据经过标准化处理后,结合聚类分析和主成分分析...