MeV能量离子辐照拟南芥干种子和含水种子存活曲线对比

离子束辐照植物种子所产生的水自由基对植物种子存活率会有影响, 实验中为了观察这种辐射效应, 采用6.5 MeV能量的质子分别辐照拟南芥干种子和含水种子。 这个能量点的质子无论对干种子还是含水种子都可以完全穿透, 减少了因损伤部位不同带来的差异。 实验中采用的质子注量从4×109 ions/cm2到1×1014 ions/cm2。 实验结果显示干种子和含水种子存活曲线均成肩形下降趋势,而且含水种子下降注量点明显低于干种子。 这是自由基作用结果。 同时在辐射生物学靶学说的基础上, 建立了模型, 通过参数的合理设置,很好地拟合了实验数据。 The dry and water saturated seeds of Arabidopsis thaliana were irradiated by H+ions with 6.5 MeV in atmosphere. The ion fluence used in this experiment was in the range of 4×109 —1×1014 ions/cm2. According to the structure of the seed and TRIM simulation, the ions with the energy of 6.5 MeV can penetrate the whole seed. The experiment shows that the fluence response curves for the dry seeds and water saturated seeds had distinct shoulders and reduced rapidly. The experimental results show that the water imbibed seeds were more sensitive than the dry seeds and the reason is from free radicals reaction. A model has been constructed, and primely simulates the experiment data.     

应用FTIR直接测定法鉴定大豆的品种

利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法测定了8个不同大豆品种的子叶及外表皮的红外光谱,对他们的红外光谱进行了分析,并对其吸收峰进行了归属。通过对各谱图的比较分析发现,不同的大豆品种的红外吸收峰形及峰强有所区别。结果表明： 不同的大豆品种的FTIR有明显的差别,特别是1 800～1 200 cm-1范围内有较大的差异,它反映的主要是蛋白质分子的酰胺Ⅰ带及酰胺Ⅱ带附近,这可能是源于基因的差异。因此FTIR法可用于不同大豆品种的鉴别。     

双甲基化大豆苷元磺酸盐的合成、晶体结构及活性研究

以大豆苷元为原料合成了强水溶性异黄酮类化合物7,4′-二甲氧基异黄酮-3′-磺酸钠(1)和7,4′-二甲氧基异黄酮-3′-磺酸铜(2).X射线单晶衍射分析表明,化合物1的分子组成为[Na(H₂O)₂](C₁₇H₁₃O₄SO₃),Na的配位数为6,且相邻钠离子以7,4′-二甲氧基异黄酮-3′-磺酸根氧原子桥连,与两个磺酸根的3个氧原子和1个S原子组成六元环,六元环通过Na-O配位键彼此稠合,在晶体结构中形成延伸的锯齿状聚合八面体配位钠离子链;这些钠离子链之间又通过配位水与配位水、磺酸根之间的氢键作用自组装成二维结构的超分子离子聚合物.化合物2的分子组成为[Cu(H₂O)₆](C₁₇H₁₃O₄SO₃)₂·8H₂O,Cu(Ⅱ)位于对称中心上.[Cu(H₂O)₆]²⁺,C₁₇H₁₃O₄SO^-₃和H₂O之间存在多种氢键;并且异黄酮环反平行排列存在π…π的堆积作用.氢键和π…π的堆积作用使化合物2自组装成三维结构的超分子.抗缺氧缺血活性试验结果表明,它们的抗缺氧缺血活性比大豆苷元的高.     

大豆异黄酮与人体健康

大豆异黄酮是一种近年来引起营养与医学界广泛关注的物质,它对于人体健康有着重要的作用,可以有效地防治癌症、心血管疾病,抵抗骨质疏松症、妇女更年期综合症等疾病,因而越来越受到人们的重视。本文介绍了大豆异黄酮的结构、对人体健康的影响以及它的利用前景。     

HPLC法测定豆制品中游离异黄酮的含量

利用高效液相色谱法（HPLC）对豆制品中的大豆黄素和染料木素的含量进行测定,从而研究豆制品加工中的游离大豆异黄酮分布情况。     

预热超声对菠萝蜜种子分离蛋白起泡性及结构的影响

采用预热超声技术改善菠萝蜜种子分离蛋白（Jackfruit Seed Isolate Protein, JSPI）起泡性,探究起泡性与结构的关系。对预热温度,超声功率,超声时间进行了优化,得到最佳条件:预热温度60℃,超声功率600 W,时间20 min。结果得出,与JSPI相比,60℃+600 W处理的JSPI起泡性增加了58.44%（P<0.05）,高于600 W（45.25%）和60℃（29.64%）。相比JSPI,泡沫稳定性没有提高（P>0.05）。SDS-PAGE凝胶电泳结果表明,600 W超声处理没有改变JSPI的分子量,60°C处理使JSPI的部分可溶性蛋白分子聚集,出现了新的蛋白条带。相关性结果表明,起泡性与JSPI的β-折叠和无规则卷曲含量成正相关。与JSPI相比,600 W,60℃,60℃+600 W处理后的荧光强度增强、表面疏水性（H0）提高,说明JSPI结构变松散,内部疏水基团暴露出来,疏水性增加,导致起泡性增加。电位结果表明,与JSPI相比,600 W处理的电位从-22.03增强至-24.53 mV（P<0.05）。60℃,60℃+600 W处理电位减弱,导致溶液体系不稳定。粒径结果表明,与JSPI相比,600 W处理粒径减小,60℃处理粒径增加。蛋白粒径减小、或占较低比例存在的粒径较大的蛋白群体均可以提高JSPI的起泡性。     

(Ni0.81Fe0.19)1-xCrx作为种子层对NiFe/FeMn交换偏置的影响

采用一种新的种子层材料:(Ni081Fe019)1-xCrx,通过改变种子层中Cr原子的含量,使得在其上生长的NiFeFeMn双层膜的织构和晶粒尺寸产生极大的差异,系统研究了NiFeFeMn双层膜中FeMn晶粒尺寸和织构对交换偏置的影响.实验结果表明,在FeMn的γ相(111)织构较好的前提下,交换偏置场的大小与织构的差异没有关系;FeMn的晶粒尺寸对交换偏置场有很大影响,较小的反铁磁层晶粒对交换偏置场有利,过大的反铁磁层晶粒不利于交换偏置场.将(Ni081Fe019)05Cr05与传统的种子层材料Ta进 关键词： 交换偏置 晶粒尺寸 织构 种子层     

高压静电场促进植物生长技术的研究

高压静电场促进植物生长技术源于自然又高于自然 ,它包括静电种子处理和静电场生长环境等技术 .文章论述了该技术的实施方法 ,并报道了已经取得的初步成果 .     

太赫兹光谱技术用于干旱胁迫下大豆冠层含水量检测研究

近年来水资源短缺问题日益严重,部分地区由于农业灌溉用水不足导致庄稼减产农民利益受损。大豆是一种需水量较大的农作物,一旦水分亏缺将直接影响大豆植株的形态和生长发育,从而造成大豆品质降低和产量减少。大豆叶片的水分状况可真实地反映植株水分受土壤水分亏缺的影响程度,因此,大豆冠层叶片水分含量的快速获取成为一种需要。太赫兹辐射在水中的强烈衰减使其成为一种非常灵敏的非接触式探针,可以快速、无损地检测叶片含水量。因此基于太赫兹光谱这一新技术进行大豆冠层叶片含水量的检测研究,用于实时监测田间大豆的健康状况。实验选用中黄13号大豆进行栽培,为尽可能模拟田间不同程度的干旱胁迫状况,将开花期大豆进行5个不同梯度：正常供水、轻度干旱胁迫、中度干旱胁迫、重度干旱胁迫、严重干旱胁迫(分别占田间最大持水量的80%,65%,50%,35%,20%)的水分灌溉,每个梯度设置3个重复。利用人工称重法与便携式土壤水分速测仪结合将土壤含水量调控到各水分梯度要求。然后,将实验大豆植株运回实验室并利用透射式太赫兹时域光谱仪进行样本扫描,每个梯度采集18片冠层叶片,共90个样本,以2∶1的比例分为校正集和预测集。在获取各样本时域光谱数据后,根据Dorney和Duvillaret提出的模型进行了光学参数的提取,得到各样本的吸收系数谱以及折射率谱。定性分析了太赫兹时域光谱、吸收系数、折射率随水分胁迫程度不同的变化情况。实验发现：随着水分胁迫程度的降低,时域光谱的峰值呈不断衰减趋势,且均低于空白参考峰值,同时有明显的时间延迟。吸收系数值随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低;折射率值同样随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低。并利用偏最小二乘(PLS)和多元线性回归(MLR)方法定量研究了时域光谱、吸收系数、折射率光谱数据与叶片含水率的相关关系。结果表明,太赫兹波对大豆叶片水分差异十分敏感,基于时域光谱最大值和最小值的MLR预测精度最高,预测集相关性(r_p)达-0.939 3,均方根误差(RMSEP)为0.049 5。研究表明太赫兹光谱技术应用于大豆冠层叶片含水量观测具有良好的可行性,为开展大豆冠层含水量信息快速获取,实现科学节水管理与灌溉决策提供了新的检测手段和实验依据。     

花生种子品质的可见-近红外光谱分析

利用600～1 100 nm波段研究花生品种的可见-近红外反射光谱,对选取的三种具有代表性的花生种子进行实验。使用近红外光纤光谱仪采集光谱数据,对原始光谱进行小波分析以提取光谱特征,再用主成分分析方法进行聚类分析,最后把每一个样品的前4个主成分得分作为识别模型的输入,品种类别作为模型的输出,以马氏距离作为判别函数,建立了线性判别分析模型。对于每个品种的50个样品,随机挑选30个样本作为训练集,剩余的20个样本作为预测集。该识别模型对3个花生品种的平均正确识别率为95%。表明该方法能有效的识别花生种子,得到较好的分类效果,为花生种子品质的区分和鉴别提供了一种新方法。