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1.
鱼生长激素在水产养殖中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
潘登  双宝  陈荣忠  杨丰 《台湾海峡》2001,20(Z1):85-90
鱼生长激素是鱼类脑垂体中分泌的促进生长的单一亚基的蛋白激素.它参与鱼的生长代谢,能够加速蛋白质合成和脂类降解等生理功能.鱼生长激素能够大大地加快鱼类的生长,在鱼类的水产养殖领域有重大的应用价值,日益引起了人们的关注.现阶段鱼生长激素的应用研究主要集中在转生长激素基因鱼的育种和鱼生长激素的基因工程表达两个方面,且都取得了很大的进展.  相似文献   
2.
运用电脉冲转基因仪对合浦珠母贝卵子进行电脉冲处理以优化电穿孔法转基因的电击参数。实验中调制百分比:100%;脉冲间隔:1.0s:电极距离:2mm;脉冲个数:5个,参数保持不变。用不同的电脉冲参数组合(脉冲电压100-400V、脉冲持续时间0.5~3.0ms、脉冲频率10~50kHz,共28个组合)对卵子电击,然后加入精子进行授精,统计各组受精率和孵化率,以受精率和孵化率达到50%以上为衡量指标。结果表明,合浦珠母贝卵子对低脉冲频率和高电压非常敏感,当频率低于20kHz或脉冲电压高于400V时对卵子损伤较大。脉冲持续时间对其影响不大,适应范围较宽。优化的转基因电击脉冲参教组合为:脉冲电压1.0kV/cm,脉冲持续时间20ms,脉冲频率50kHz,或者脉冲电压1.5kV/cm,脉冲持续时间1.5ms,脉冲频率50kHz。  相似文献   
3.
转基因微藻作为生物反应器生产生物活性物质已成为基因工程研究的热点之一。目前以转基因微藻作为生物反应器的技术并不十分成熟,然而许多科研人员及生物医药公司将微藻作为新型生物反应器生产有用的外源蛋白。本文对微藻生物反应器构建中的有效核转化方法的建立、转基因微藻中所用的启动子、筛选标记、稳定表达等问题进行了综述,同时介绍了目前转化成功的以及未来可能转化成功的有潜在应用价值的微藻。  相似文献   
4.
在250mL摇瓶中研究了光自养、异养、混合营养3种营养模式对转兔防御素基因(NP-1)小球藻(Chlorella)的生长、NP-1表达量、总蛋白质含量、pH、葡萄糖消耗以及光衰减等几个方面的影响。结果表明,异养培养为转NP-1基因小球藻的最适营养模式。在此基础上,采用5,15,30L生物反应器补料分批异养培养转NP-1基因小球藻,细胞质量浓度分别达到3.67,4.87,6.39g/L。  相似文献   
5.
6.
Ridgeia piscesae是唯一一种存在于东北太平洋Juan de Fuca Ridge热液区的管状蠕虫,我们成功通过RACE PCR获得Ridgeia piscesae TAK1(Rp TAK1)基因全长c DNA序列.为深入研究TAK1基因在管状蠕虫中的作用,本文通过显微注射获得Rp TAK1转基因果蝇,并在果蝇体内成功过表达Rp TAK1基因.我们发现由Rp TAK1编码的氨基酸序列具有一定保守性,可能暗示其功能上的保守性,同时也暗示TAK1蛋白在物种进化中的保守性.而过表达突变体果蝇的眼睛出现变异,包括眼睛变得粗糙、单眼排列不整齐及整体形状变小,可以看出Rp TAK1基因影响果蝇的机体发育,我们猜测在Rp TAK1基因在管状蠕虫的生长发育过程中也可能起到重要作用.  相似文献   
7.
针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。  相似文献   
8.
转基因水生动物的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
<正>1966年Lin首次报道了将外源基因注入小鼠卵中的显微注射方法[1]。1982年诞生了首例转基因动物——转基因小鼠[2]。1984和1985年转基因虹鳟[3]和鲫鱼[4]研究获得成功。经过二十多年来的努力,转基因水生动物尤其是转基因鱼的研究有了长  相似文献   
9.
10.
提出一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transformation, FrFT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相结合的建筑物变形组合预测模型。首先利用FrFT对变形时间序列进行多尺度分析,将复杂时间序列分解为一系列结构较为简单的子序列;然后利用SVM对每个子序列分别建立预测模型,通过将各个子序列的预测结果进行综合叠加,得到最终预测结果;同时考虑到SVM模型参数选择的难题,提出一种改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行全局寻优,提升预测性能。以西南地区某混凝土坝变形实测数据为例开展验证实验,结果表明,本文组合预测模型能够充分挖掘数据中隐含的趋势性和规律性信息,获得较高的预测精度。  相似文献   
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