泥蚶低氧胁迫后血细胞转录组及耐低氧相关基因的筛选与分析          下载免费PDF全文

张阳  金铭  刘宏星  郑赟  詹宇  李凌云  程浩翔  包永波  彭志兰  张晓林 《海洋科学》2023,47(1):34-44

泥蚶(Tegillarcagranosa)是一种比较特别的具有较强耐低氧能力的贝类,但目前其耐低氧分子调控机理尚不知。为探究泥蚶耐受低氧的分子调控机理,本研究对低氧胁迫下的泥蚶(Tegillarca granosa)血细胞转录组中富集的信号通路及生物学过程进行分析,并初步筛选分析耐低氧基因。对低氧(DO=0.5 mg/L)胁迫6、24、72、120 h的泥蚶血细胞进行转录组测序(RNA-seq)并开展生物信息学分析,筛选出差异基因集,并对胁迫72、120 h的DEGs进行GO富集分析、KEGG通路分析,采用qPCR方法检测7个DEGs的表达量并与转录组比较。结果显示从6 h开始到120 h的4个时间点的DEGs数量呈增多的趋势, GO功能分析主要富集在JUN激酶活性的负调控、蛋白质水解的负调控及免疫系统进程等主动抗凋亡、抗逆进程; KEGG通路分析主要富集在胰岛素及胰腺分泌的信号通路、HIF-1通路、钙信号相关通路和细胞凋亡相关通路。qPCR检测结果显示, 7个基因的表达上调/下调趋势与转录组测序一致,证实了转录组测序结果的可靠性。本研究推测胰腺分泌信号通路、钙信号通路及凋亡通路在泥蚶...  相似文献   

5种南海海藻醇提取物活性初步研究   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

史大永  李敬  郭书举  苏华  范晓 《海洋科学》2009,33(12):40-43

海藻是海洋生物代谢产物的主要来源之一,能产生丰富多样的生物活性物质.为了更好地利用中国南海的海藻资源,分别对采自中国湛江硇洲岛的1种绿藻基根硬毛藻Chaetomorpha basiretorsa Setchell和4种红藻刺状鱼栖苔Acantophora spicififera (Vahl) Boerg、三列凹顶藻Laurencia tristicha Tseng, Chang et Xia、紫杉状海门冬Asparagopsis taxiformis (Delile) Trevisan、鸡毛菜Pterocladia tenuis Okam进行了生物活性研究,分别对细胞毒活性(KB、Bel-7402、PC-3M、Ketr3和MCF-7)、Na~+,K~+-ATPase抑制活性以及犬血管平滑肌细胞增殖抑制活性进行了筛选,部分海藻提取物表现出一定的生理活性.  相似文献   

绿海龟(Chelonia mydas)血细胞发育过程的观察   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

李长玲  曹伏君  黄翔鹄  刘楚吾  黄庆嘉 《海洋与湖沼》2009,40(4):451-459

采用Wright's液染色方法,对绿海龟的外周血、骨髓、脾脏和肝脏等几种组织的印片和涂片进行观察研究.结果表明,骨髓和脾脏是绿海龟的主要造血器官,红血细胞、粒细胞、单核细胞等血细胞主要在骨髓中发生,淋巴细胞主要在脾脏中发生;脾脏中可以发现晚幼红血细胞,脾脏可能是红血细胞的成熟场所;肝脏中无原始型的血细胞,可能不是其造血器官.红血细胞的发育经历了5个阶段:原红血细胞、早幼红血细胞、中幼红细胞、晚幼红血细胞和红血细胞等阶段,其胞体体积经历了由小到大,由大到小、再到大的发育过程;粒细胞的发育经历了5个阶段:原粒细胞、早幼粒细胞、中幼白细胞、晚幼白血细胞和白细胞等阶段,胞体体积均由大到小变化,核分叶可能是粒细胞的衰老的标志;淋巴细胞和单核细胞的发育各经历了3个阶段.各细胞发育均经历了由有细胞核仁到无细胞核仁的变化过程.原血细胞和幼血细胞在造血器官中可以进行有丝分裂,部分成熟的红血细胞可以在外周血中进行直接分裂.  相似文献   

海水中溶解态铁的伏安极谱法与液芯波导光纤法测定          下载免费PDF全文

龙爱民  党爱翠  程远月  陈绍勇 《海洋学报》2009,31(1):152-158

尽管铁为地壳中丰度位居第4的元素,但它在海水中的浓度却很低,浓度一般为0.05~2.0 nmd/dm3[1]。近年来,国内外的海洋科学家在进行海洋生态系统初级生产力、碳循环等重要生态过程及其对全球气候变化影响的研究中发现,海洋中的铁对浮游植物的生长、初级生产力的水平有着十分重要的影响甚至成为了“限制性因子”,在多个“高营养盐、低叶绿素(HNLC)”海区所实施的富铁实验的结果很好地印证了铁元素在海洋生态系统中的重要作用[2]。最新的研究成果表明近岸海水中的铁可能对浮游植物的种类组成起到决定性的作用,进而对包括氮、磷、硅在内的其他元素的生物地球化学行为产生深远的影响[3]。  相似文献   

结合长时序遥感监测和机器学习算法预测藻类增殖风险时空变化          下载免费PDF全文

时晨燚  刘凤  祝铠  张媛  刘海 《湖泊科学》2024,36(3):670-684

饮用水源地藻类增殖监测和预测对于改善水生态系统环境和保护人类健康具有重要意义。利用多源遥感数据能够获取高时空分辨率的藻类动态信息,结合长时序遥感监测与机器学习算法能够适应藻类生长复杂的影响机制和非线性特征,实现藻类增殖风险时空变化的预测。本文利用Landsat与MODIS长时间序列卫星遥感数据,采用FAI与NDVI两种方法提取2000—2020年丹江口水库藻类浓度的时空变化信息,在此基础上分析藻类增殖对气象因子(气温、气压、相对湿度、风速和累计日照时间)的时间滞后效应。利用支持向量机、朴素贝叶斯与随机森林3种机器学习算法预测藻类增殖风险,并对3种算法的预测性能进行评价和对比。结果表明:丹江口水库藻类浓度年际变化呈现出先增后降的趋势,呈现出明显的季节性周期变化,春末夏初是藻类快速增殖时期。空间上入库支流和库湾等局部地区藻类浓度相对较高,为藻类增殖高风险区,丹江口水库藻类增殖风险预测模型能够较为准确地确定藻类增殖高风险区位置并反映短期内的空间变化情况,3种算法的预测结果呈现出整体上的一致性,其中支持向量机与朴素贝叶斯算法表现出更高的精度,提前4~5天是最佳预测时间。  相似文献