遗传标记

遗传学家、小麦育种专家李振声27日被授予中国2006年度国家最高科技奖。胡锦涛向李振声颁奖。 李振声是中国科学院院士、第三世界科学院院士。1931年2月生，1951年毕业于山东农学院农学系。1951-1956年在中国科学院遗传选种实验馆任研究实习人员，1956-1965年在中国科学院西北农业生物研究所任助理研究员、研究室副主任，1965-1987年在西北植物研究所任助理研究员、研究员、研究室主任、副所长、所长，1983-1987年兼任中国科学院西安分院与陕西省科学院院长，1987-1992年任中国科学院副院长兼遗传研究所所长，1992-1997年任遗传所植物细胞与染色体工程国家重点实验室主任，现任该实验室学术委员会主任。 李振声长期从事小麦与偃麦草远缘杂交与染色体工程育种研究，育成小偃麦八倍体、异附加系、异代换系、易位系和小偃4、5、6号等系列小麦良种。利用偃麦草蓝色胚乳基因作为遗传标记性状，首次创制了蓝色单体小麦系统、自花结实缺体小麦系统，建立了选育小麦异代换系的新方法--缺体回交育种法，为小麦染色体工程育种奠定了基础。近十年开展了小麦高效利用土壤氮、磷营养元素研究，完成了种质资源筛选、生理机制、遗传规律和育种研究，开辟了作物营养遗传育种研究的新途径。在国内外学术刊物上发表论文60余篇，出版专著3本。 李振声曾获全国科学大会奖，陕西省科技成果一、二等奖，国家科技发明一等奖(1985)，陈嘉庚农业科技奖(1989)，何粱何利农业科技奖(1995)。

优良的遗传基因是决定优质药用植物形成的基础和内在因素[1]。DNA分子标记可以从居群及分子的水平上来阐明优质药用植物产生的生物学本质[2]，已有大量报道表明基于DNA分子标记的遗传多样性分析揭示了厚朴、肉苁蓉、甘草等道地药材独特药材品质是由当地独特的环境与药材基因型相互作用所产生的[3-6]。目前，已开发出包括扩增片段长度多态性（amplified fragment length polymorphism，ALFP）、简单重复序列（simple sequence repeats，SSR）、相关序列扩增多态性（sequence related amplified polymorphism，SRAP）、简单重复序列间区（inter-simple sequence repeat，ISSR）、目标起始密码子多态性（start codon targeted polymorphism，SCoT）、单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms，SNP）在内的大量分子标记可用于药用植物研究[7-9]，其中，ISSR和SCoT由于具有引物通用性、随机性、设计简单、重复性好等优势而更加适用于药用植物遗传多样性及亲缘关系分析[10, 11]。 《神农本草经》中提出“土地所出，真伪新陈，并各有法”。特定的大气、水文、土壤等环境条件造就了不同的药材特性[12]。因此，为了增加药用植物中有效成分的含量，提高药材的品质，需要探索分析药用植物的品质与赖以生存的环境之间的联系[13]。例如，年平均气温、年日照时数、pH、Sr、Ca、S和交换性K等生态因子都是影响远志有效成分和生物活性的主要因素[14]。日照时数、相对湿度是影响黄芪中黄芪甲苷和黄芪多糖及黄酮类成分的关键因子[15]。除遗传因素和环境因素的影响外，药材的栽培、采收技术和产地的初加工等人文因素都会对药用植物的次生代谢产物有影响[16]，近年来，随着野生资源的逐渐减少。栽培的中药材已经成为了常用中药的主要来源。大多药材栽培产区的药农在长期栽培过程中结合实践，积累了丰富的种植生产经验，有效的控制了药材的质量[17-18]。 丹参Salvia miltiorrhiza Bge.隶属唇形科（Labiatae）鼠尾草属Salvia L.，为多年生草本植物[19]，以其干燥根及根茎入药，用于治疗胸痹心痛、月经不调、疮瘍肿痛等病症[20]。丹参酮Ⅰ、丹参酮ⅡA、隐丹参酮等是丹参中主要的二萜类有效成分[21-22]。迷迭香酸、丹酚酸A、丹酚酸B等则是主要的酚酸类成分[23-24]。现代药理学认为，丹参酮类和丹酚酸类化合物（尤其是丹酚酸B）均具有较强的抗肿瘤、抗菌消炎、心脏保护等多种药理作用，临床上广泛应用于心脑血管疾病的治疗[25-26]。丹参一般栽种在海拔较低的丘陵地带，野生丹参常见于草丛、林下、山坡及溪谷旁[27]。其对环境的适应性较强，广泛的分布于我国华东、华中、华北、华南等地区，西北、西南的部分省区也有分布。四川、山东、陕西、河南是丹参栽培的传统道地产区，其中，四川中江所产丹参在各产区丹参中品质较佳，一直作为中药丹参出口的优质道地药材，大量出口于中国周边东南亚国家。 近年以来，由于丹参长期的只种不选导致栽培品种退化，质量下降，使得道地性丧失。另一方面，由于过度采挖，导致野生资源遭到破坏，而临床需求量不断增大使得丹参资源日益紧缺、丹参的药材市场混杂，药材质量和数量难以保证，严重影响其疗效，制约其产业发展。因此，本研究以采自四川中江、陕西商州（镇安、山阳）、山东蒙阴（临朐、济阳、新泰、平邑）、河南伊川、山西曲沃等丹参主要栽培区的丹参样品以及栽培区土壤气候为研究对象，利用ISSR和SCoT标记对不同产区丹参进行遗传多样性评价，并结合有效成分、生态环境的分析，明确影响丹参品质的主导因子以及丹参种植的适宜环境，以期为丹参的高产稳产、优质及后续丹参扩大种植的产区选择提供理论依据。 1 仪器与材料 T100 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]PCR[/color][/url]仪（美国Bio-Rad公司）、GelDoc XR凝胶成像系统（美国Bio-Rad公司）、DYY-7C型电泳仪（北京六一生物科技有限公司）、BCD-532WDPT型超低温冰箱（青岛海尔股份有限公司）、LC-20A型高效[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/5p][color=#3333ff]液相色谱[/color][/url]（日本岛津公司）、CR22N型高速冷冻离心机（德国Eppendorf公司）、Thermo Scientific? iCAP? PRO XP ICP-OES（美国Thermo Fisher公司）等。本研究共采集22个丹参S. miltiorrhiza Bge.居群，每个居群随机选取3株植株分别取适量幼嫩叶片，用于丹参遗传关系的分析。选择部分产地丹参为代表测定丹参有效成分，同时采集丹参根际土壤，材料采集信息如表1、2所示。 2 方法 2.1 ISSR和SCoT分子标记分析 使用植物DNA提取试剂盒（浙江兰博生物科技有限公司）提取四川、山东、陕西、河南、山西5个省22个居群66份材料的DNA。由擎科生物技术有限公司合成UBC加拿大哥伦比亚大学设计的ISSR引物和Collard & Mackill开发的36条SCoT引物[28-29]。2种分子标记的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]PCR[/color][/url]反应体系均为10 μL 2×Taq [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]PCR[/color][/url] Master MIX Ⅱ（北京天根生物科技有限公司）、引物1 μL、模版DNA 1 μL、ddH2O补齐至总体积20 μL。ISSR标记的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]PCR[/color][/url]扩增步骤为：94 ℃预变性10 min，39个循环下94 ℃变性30 s、48～59 ℃退火1 min、72 ℃延伸1 min，最后再设置72 ℃继续延伸10 min。SCoT标记的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]PCR[/color][/url]扩增步骤为：94 ℃预变性5 min，36个循环下94 ℃变性30 s、52.9～59.7 ℃退火90 s、72 ℃延伸1 min，最后72 ℃继续延伸10 min。 2.2 丹酚酸和丹参酮类成分测定 按照《中国药典》2020年版[20]所规定的提取方法及色谱条件，提取不同居群丹参中的丹参酮Ⅰ、丹参酮ⅡA、隐丹参酮和丹酚酸B，并利用高效[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/5p][color=#3333ff]液相色谱[/color][/url]法（HPLC）进行含量测定。 2.3 气象指标调查 在中国气象数据网（http://data.cma.cn）上查询极大风速、最低气压、最高气压、最高温度、平均气温、平均最高气温、平均气压、平均水气压、平均2 min风速、平均相对湿度、日降水量≥0.1 mm日数、日照时数、最大风速、最大日降水量和最小相对湿度等15个气象指标。 2.4 土壤理化检测 参照《土壤分析技术规范》（第二版）[30]中土壤样品的采集、处理与贮存，采用五点取样法，收集丹参种植土壤，混合均匀，自然风干，过筛备用。并参照其中方法测定土壤有机质（油浴加热重铬酸钾氧化-容量法）、颗粒组成（比重计法）、阳离子交换量（乙酸钙法）、全N（凯氏蒸馏法）、全P（氢氧化钠熔融—钼锑抗比色法）、全K（[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Wp][color=#3333ff]原子吸收[/color][/url]分光光度法）、水解N（碱解扩散法）、有效P（碳酸氢钠法）、速效K（火焰光度计测定法[31]）、全量铜、锰、锌、钠、钙、镁、硼、铝（电感耦合等离子体原子发射光谱法）。 2.5 数据处理与分析 利用Excel 2019、SPSS 19.0进行数据的统计和分析，本研究所有数据均保证3个生物重复和3个技术重复。对于扩增产物的电泳结果，有条带的记为“1”，无条带的记为“0”，通过Excel 2019统计扩增位点总数（total number of amplification bits，TB）和多态性位点数（number of polymorphic bits，PB）。采用非加权组算术平均法（UPGMA）进行聚类分析。使用POPGENE 1.32分析得到的存在/不存在数据矩阵，计算等位基因数（number of alleles，Na）、有效等位基因数（effective number of alleles，Ne）、Nei氏基因多样性指数（Nei’s gene diversity index，H）、香农信息指数（Shannon information index，I）、多态性百分比（percentage of polymorphic bits，PPB）等遗传参数。 3 结果与分析 3.1ISSR和SCoT标记多态性分析 本研究从42对ISSR引物中筛选出了14对扩增条带清晰，多态性好、重复性好的引物，用于后续ISSR多样性分析。共扩增出140条条带，其中有133条多态性条带，PPB达到95%，平均每对引物扩增得到10条条带。引物UBC 808、UBC 823、UBC 825、UBC 834扩增的条带数目最多，有12条，多态性条带也是12条，PPB为100%。引物UBC 841扩增得到的条带数目最少为7条，（图1-A，表3）。 利用POPGENE 1.32计算，得到Na、Ne、H和I。其中UBC 811的Ne、H、I各项指数最高，分别为1.68、0.37和0.53。UBC 825的Ne、H、I各项指数最低，分别为1.19、0.14和0.26。Na、Ne、H和I平均值分别为1.95、1.41、0.24和0.37（表3）。 从36对SCoT引物中共筛选出10个扩增条带清晰、重复性好的引物，用于扩增22个?丹参居群（66个样本）的DNA。共扩增出97条条带，其中93条为多态性条带，平均多态性率为95.88%（图1-B，表4）。SCOT 28引物的扩增条带数最低为7条，多态性条带也是7条，PPB为100%。SCOT 3引物的扩增条数最高（14条），多态性率为100%，表明SCoT引物也具有较高的多态性和信息量。SCoT 28的Ne、H、I各项指数最高，分别为1.70、0.40和0.58。SCoT 14的Ne、H、I各项指数最低，分别为1.33、0.19和0.31。Na、Ne、H和I平均值分别为1.96、1.51、0.30和0.45（表4）。 3.2 不同居群丹参遗传多样性分析 结合ISSR和SCoT标记计算不同居群丹参的遗传多样性参数，Na范围1.64～1.79，平均值为1.71，Ne为1.34～1.43，平均值为1.38。H为0.21～0.26，平均值为0.23，I为0.31～0.37，平均值为0.35。其中，山东产区各居群的杂合度较高，遗传多样性较为丰富，四川中江产区杂合度较低，遗传多样性较低，稳定性较强（表5）。 3.3 不同丹参居群间遗传距离、PCA及聚类分析 遗传距离是用来衡量居群之间亲缘关系的重要参数，遗传距离越小，代表居群间的亲缘关系越近。结合ISSR和SCoT标记，计算了居群间的遗传距离，如图2-A所示，方格颜色越蓝代表2个居群间的遗传距离越近，越红则越远。来自四川中江的5个居群（SCZJ-1、SCZJ-2、SCZJ-3、SCZJ-4、SCZJ-5）互相之间表现出较近的遗传距离，而其他居群间的遗传距离较远。PCA分析和UPGMA聚类分析均表明SCZJ-1、SCZJ-2、SCZJ-3、SCZJ-4、SCZJ-5聚到了一类，而山东产区的丹参居群混杂的聚到了河南、陕西产区的类群中（图2-B、C）。总体说明四川中江各居群间的遗传稳定性较强，亲缘关系较近，而山东各居群的遗传变异性较大，亲缘关系混杂。 3.4 不同居群丹参有效成分含量测定 测定了不同产区丹参中丹酚酸B、隐丹参酮、丹参酮Ⅰ、丹参酮ⅡA和总丹参酮的含量。色谱图见图3。各产地丹参的丹酚酸B含量均达到《中国药典》2020年版要求，其中，四川中江（SCZJ）的丹酚酸B含量远高于药典规定的3%，并且显著高于其他产区栽培丹参。陕西野生丹参（SXZA-Y、SXSY-Y）也具有较高的丹酚酸B含量，具体结果见图4。除了山西曲沃（SXQW）丹参酮总量未达到《中国药典》要求外，其他产地均达到《中国药典》的0.25%。此外，2个陕西野生丹参（SXZA-Y、SXSY-Y）的总丹参酮含量均未达到《中国药典》要求，且明显低于各产区栽培丹参。 山东蒙阴（SDMY）的隐丹参酮、丹参酮Ⅰ以及总丹参酮含量均显著高于其他产区，并且，SDMY和山东济南（SDJN）的丹参酮ⅡA含量显著高于其他产区。此外，SCZJ、山东临朐（SDLQ）、山东新泰（SDXT）和河南伊川（HNYC）等产区也具有较高的丹参酮ⅡA含量。总体而言，SCZJ富含丹酚酸B，山东产区丹参的丹参酮含量普遍较高，而SXQW的丹参酮类化合物和丹酚酸B均显著低于其他产区。 3.5 丹参产地气候资料收集与分析 丹参各产地间的多个气象因子均有明显差异，其中，平均相对湿度在51.02%～80.91%，日降水量≥0.1 mm的天数在66～123 d，这2个气候因子均以四川中江最高，陕西商州次之，山西曲沃最低。最大日降水量32.0～151.8 mm，年日照时数在1 084.4～2 363.4 h，其中，四川中江和陕西商州的日照时数明显低于其他几个产地。平均气温在13.37～17.77 ℃，陕西商州最低，四川中江最高。平均最高气温（19.68～22.33 ℃）也是四川中江为最高，陕西商州为最低。山东产区最高气压、最低气压、平均气压、日照时数均高于其他产区，但其日降水量≥0.1 mm日数低于其他产区。山西曲沃产区的降水量最少，相对湿度最低（表6）。 3.6 丹参种植土壤理化性质分析 11个不同的产地中有6个产地为壤质黏土，2个产地为砂质壤土，2个产地为黏壤土，1个产地为砂质黏壤土。丹参种植土壤多为壤质黏土，没有过砂和过黏的土壤（表7）。进一步对不同产地丹参种植土壤的pH、有机质含量、阳离子交换量进行测定，结果显示SXQW丹参种植土壤pH最高（8.37），SDMY丹参种植土壤pH最小（6.75），不同产区土壤pH值介于6.75～8.37栽培产区丹参种植土壤pH值呈中性和弱碱性，由此可见，丹参在中性和微碱性的土壤中都可生长（图5-A）。丹参种植土壤中有机质含量以SDXT最高，为28.17 g/kg；以SXZA-Y最低，为7.15 g/kg，除了SDMY和SXZA-Y偏低外，有机质含量大多为10～20 g/kg（图5-B）。土壤阳离子交换量是衡量土壤肥力的指标和合理施肥的重要依据，本次研究结果表明不同采集地丹参种植土壤阳离子交换量均有显著性差异（P＜0.05）。其中SXSY-Y土壤阳离子交换量最高，为20.482 cmol(+)/kg。除SDXT和SDPY 2个产地含量较低外，其他几个产地丹参种植土壤阳离子交换量均在10～20 cmol(+)/kg（图5-C）。 3.7 不同产地丹参土壤中矿质元素分析 通过对丹参种植土壤速效N、P、K的研究发现，不同产地丹参种植土壤碱解N含量差别较大，含量在3.80～66.85 mg/kg，其中，SXQW土壤碱解N含量最低（3.80 mg/kg），SCZJ和SDMY 2个产地土壤碱解N含量较其他产地丰富。土壤速效P质量分数处于27.61～63.29 mg/kg，11份土壤样品速效P含量均较丰富。土壤速效K研究结果表明，SXQW土壤速效K量极高，达到420.95 mg/kg。不同产地全N量在1.00～4.97 g/kg不等，全P量在0.19～0.67 g/kg，全K量在9.27～25.46 g/kg（表8）。进一步对不同采集地丹参种植土壤中的微量元素进行测定，8种无机元素中Ca的含量最高，Cu的含量最低。各产地中Na、Ca、B和Mg元素的变化范围很大，这不仅与土壤的理化性质有关，而且与植物自生营养的吸收以及代谢产物的合成有关。道地产区SCZJ产地的丹参种植土壤中Al、Mn、Ca、Mg等无机元素含量明显低于其他大部分产地，B含量高于其他产地（表9）。 3.8 环境因子与丹参有效成分相关性 丹参药材中的有效成分与气象因子之间呈现出不同程度的相关性，风速、气压等与丹参酮ⅡA、丹参酮Ⅰ、隐丹参酮呈显著（P＜0.05）或极显著正相关（P＜0.01）。日降水量≥0.1 mm日数与丹参酮Ⅰ含量呈显著负相关（P＜0.05）。平均水气压、平均相对湿度、日降水量≥0.1 mm日数与丹酚酸B含量成显著（P＜0.05）或极显著（P＜0.01）正相关，日照时数与丹酚酸B含量成显著负相关（P＜0.05）（图6-A）。同时，将土壤理化指标及矿质元素含量与丹参有效成分进行相关性分析，发现隐丹参酮含量与土壤质地中＜0.002 mm粒径含量显著性负相关（P＜0.05），丹酚酸B含量与土壤有机质呈显著性负相关（P＜0.05）（图6-B）。隐丹参酮含量与丹参种植土壤中的Cu、Mg元素含量呈极显著（P＜0.01）正相关，丹酚酸类化合物中的丹酚酸B含量与碱解N（HN）含量呈极显著性正相关（P＜0.01），与K、速效K（AK）含量呈显著（P＜0.05）或极显著负相关（P＜0.01）（图6-C）。 综上所述，风速、气压以及土壤中Cu、Mg元素含量是促进丹参酮类成分积累的主要环境因子，气压、湿度、降水量、以及土壤中碱解N含量主要促进了丹酚酸B含量的积累。同样的，过多的降水，土壤粒径过小也会抑制丹参酮的积累。日照过长、土壤中有机质含量或是钾离子含量过高则阻碍了丹酚酸B的积累。 3.9 遗传因子与环境因子、有效成分之间的相关性 平均水气压与Na、I之间呈显著负相关，平均相对湿度与Na显著负相关，与Ne和I极显著负相关。平均最高气温与H呈显著负相关，日降水量≥0.1 mm日数与Na和H显著负相关，与Ne和I极显著负相关。日照时数与Na、Ne和I极显著正相关，与H显著正相关（图7-A）。pH、阳离子交换量、有机质含量以及土壤粒径含量等指标与遗传因子之间均不具有显著相关性（图7-B）。土壤中的N与H呈显著正相关，而碱解氮（HN）与H呈显著负相关。Al与H显著正相关，Ca与Ne显著正相关，与H极显著正相关（图7-C）。I与丹参酮ⅡA含量显著正相关，丹参酮I与Na呈显著正相关，与Ne、H和I呈极显著正相关，I与隐丹参酮含量显著正相关，而丹酚酸B含量与H和I显著负相关（图7-D）。综上所述，水气压、湿度、气温、降水、日照等气候因子以及土壤中N、Al和Ca影响了丹参的遗传变异。不同居群丹参的遗传多样性越强可以促进丹参酮类成分的积累，而遗传稳定性越强则有助于丹酚酸B含量的积累。 4 讨论 ISSR和SCoT标记由于引物设计具有随机性和通用性的特点，在以往多种药用植物的研究中均表现出高的多态性[32-34]。本研究利用这2种标记对不同居群丹参遗传多样性进行分析，基于PPB、Na、Ne、H、I、Ht、Hs等指标发现ISSR和SCoT都具有丰富的多态性，说明了它们都是鉴别丹参亲缘关系的有力标记。结合ISSR和SCoT标记分析的不同居群丹参之间的遗传距离指数进行聚类分析，四川中江所有居群（SCZJ1～SCZJ5）单独聚到一类，在DNA水平和其他群体产生了较大的差异，是由于四川丹参花发育异常导致不结实，长期采取无性繁殖[35-36]。这种繁殖方式加速了四川丹参的地理隔离进程，阻碍了与其他产区丹参之间的基因交流。而四川丹参表现出的色朱味浓、皮细而肥壮、丹酚酸B含量高等独特的性状，与其在基因型上与其他产区丹参的差异密切相关。但是，长期单一的无性繁殖方式会导致其种性退化，因此，想要促进四川丹参产业的可持续性发展，应加强对四川丹参的品种选育和资源保护。 温春秀等利用AFLP对几个丹参居群的遗传分化情况进行了研究，结果显示山东居群丹参的遗传多样性最丰富[37]。本研究得到的分析结果与其一致，山东产区丹参居群分布在不同聚类组中，并且其遗传距离和地理分布没有直接的相关性，显示山东丹参遗传变异较大，这可能是由于山东丹参栽培主要靠种子繁殖，同时丹参在山东种植区域分布很广，人工选育和引种的手段也是导致其遗传变异大，种质资源混杂的原因之一[38]。所以后续应加强山东丹参种植过程中的种子种苗选育过程，从而来保证其种质的稳定。 药材道地性的形成往往是生态环境与基因型相互作用的结果，不同产地之间的气候类型存在一定差异，或许是造就不同产区丹参遗传变异以及质量差异的重要原因。在本研究中，风速、气压与丹参酮类成分含量呈显著正相关，降水量≥0.1 mm日数与丹参酮I含量呈显著负相关。可能是由于降水较少，植物易受到干旱胁迫，轻度的干旱胁迫能够促进丹参酮类成分的积累[39]，且降水量≥0.1 mm日数与Na、Ne、H、I等遗传因子均显著负相关，而这些遗传因子与丹参酮类有效成分呈显著正相关，说明降水过多会制约丹参的遗传多样性，将不利于丹参酮类成分积累。但相对湿度不足的情况下，降水量过低则导致重度干旱，同时也会抑制有效成分的积累，这可能是山西产区有效成分偏低的原因。本研究还发现，水气压、相对湿度和日降水量≥0.1 mm日数与丹酚酸B含量呈显著正相关，日照时数与丹酚酸B含量呈显著负相关。已有研究表明，轻度的水分涝胁迫能显著提高丹酚酸B的含量，降低丹参酮的含量[40]。丹参是喜光植物，一定的日照时数有利于有机物的合成积累，但过长的日照时数则会引起土壤水分的蒸发，抑制丹参根系生长，因此日照时数保证的情况下，较少的日照时数和充足的降水量有利于植物根系的生长，从而导致分布在整个根的丹酚酸B含量的积累[41]。并且，水气压、相对湿度和日降水量≥0.1 mm日数与Na、Ne、H、I等遗传因子呈显著负相关，而这些遗传因子与丹酚酸B含量具有显著负相关关系。说明了这些气候因子可以增强丹参居群的遗传稳定性，从而促进丹酚酸B含量积累。总体而言，降水量、湿度和日照时数是影响丹参遗传变异和有效成分的主要气候因子，这与此前余彦鸽对野生丹参生态因子分析研究的结果相似[31]。其中，降水量介导了丹酚酸B和丹参酮含量积累的分流。因此，后期可根据当地的降水量、湿度和日照时数等条件判断是否适宜丹参种植。 除气候因素外，由于不同的土壤类型中土壤质地及理化性质差异会引起土壤水、热、养分、通透性的不同，从而影响到植物根系水分及养分吸收，最终也会对药用植物的生长发育和产量、质量造成一定影响[42-43]。本研究中，土壤粒径＜0.002 mm以后将不利于隐丹参酮的积累。这可能与植物成分在根系的分布类型有一定关系，水溶性成分相对于脂溶性成分的分布在全根中比较均匀，脂溶性丹参酮主要都集中在表皮上，所以更易受到土壤质地的影响。土壤中矿质元素是影响药用植物生长发育及次生代谢物积累的生态因子[44-46]，中药材生长所需要的矿质元素主要有N、P、K等10多种[47]。本研究发现，隐丹参酮含量与无机元素Cu和Mg含量呈显著正相关，Cu和Mg是植物所需的微量元素，适量的Cu和Mg积累能促进药用植物中有效成分合成。丹酚酸B含量与碱解N呈显著性正相关，与K、速效K呈显著负相关，碱解N含量与H遗传因子显著负相关，而H与丹酚酸B含量显著负相关，说明碱解N能促进丹参遗

《自然—遗传学》：中美科学家揭示玉米杂交机制 作者：刘传书 来源：科技日报由中国农业大学玉米中心、华大基因研究院、美国爱荷华大学、明尼苏达大学等单位合作的研究成果“基因丢失与获得的多态变化揭示玉米中的杂交优势的机制”近日在国际著名杂志《自然—遗传学》上发表。该研究报道了中国重要玉米骨干亲本的全基因组的单核苷酸多态性、插入/缺失多态性以及基因获得和缺失变异图谱，为玉米的遗传学研究和分子育种提供了宝贵资源。该研究对6个中国重要玉米杂交组合骨干亲本进行全基因组重测序，发现了100多万个单核苷酸多态性位点（SNPs）和3万多个插入缺失多态性位点（IDPs），建立了高密度分子标记基因图谱；同时研究还发现了101个低序列多态性区段，在这些区段中含有大量在选择过程中与玉米性状改良有关的候选基因。此外，通过将玉米自交系Mo17及其他自交系的基因序列与玉米自交系B73的基因序列比对，研究人员对玉米自交系中基因丢失与获得的多态性进行了研究，发现在不同的自交系中存在不用数量的基因丢失与获得性变异；利用SAOPdenovo软件对在其他自交系中存在而在B73中缺失的序列进行组装，研究人员发现了很多目前公布的B73参考基因组序列中丢失的基因。这些发现不仅为高产杂交玉米育种骨干亲本的培育提高了重要的多态性标记，同时也补充了玉米基因数据集，为进一步挖掘玉米基因组和遗传资源提供了大量数据。玉米具有非常显著的杂交优势，利用该优势是提高产量的主要手段之一。研究人员选择了中国历史上和目前广泛流行的高产杂交组合骨干亲本，并根据多态性追踪了这些骨干亲本育成过程中基因组的变化方式。该研究还发现这些骨干亲本组合基因组的组合可弥补另一方功能元件的缺失，此种基因丢失与获得的多态变化和其他无义突变的互补作用可能与杂种优势有关。

可以通过以下方法来进行食源性疾病诊断：1. 感染通常通过确定致病微生物的实验室检测来诊断。2. 通过在实验室培养粪便样本并鉴定在琼脂或其他培养基上生长的细菌，可以发现弯曲杆菌、沙门氏菌、大肠杆菌O157等细菌。3. 寄生虫可以通过在显微镜下检查粪便来识别。4. 病毒更难以识别，因为它们太小而无法在光学显微镜下看到并且难以培养。通常通过测试粪便样本中表明存在特定病毒的遗传标记如核酸等来识别病毒。

腺嘌呤Adenine (A)：一种碱基，和胸腺嘧啶T结合成碱基对。 等位基因(Alleles)：同一个基因座位上的多种表现形式。一般控制同一个性状，比如眼睛的颜色等。 氨基酸（Amino Acid）：共有20种氨基酸组成了生物体中所有的蛋白质。蛋白质的氨基酸序列和由遗传MM决定。 扩增（Amplification）：对某种特定DNA片段拷贝数目增加的方法，有体内扩增和体外扩增两种。（参见克隆和PCR技术） 克隆矩阵（Arrayed Library）：一些重要的重组体的克隆（以噬菌粒，YAC或者其他作载体），这些重组体放在试管中，排成一个二维矩阵。这种克隆矩阵有很多应用，比如筛选特定的基因和片段，以及物理图谱绘制等。从每种克隆得到的遗传连锁信息和物理图谱信息都输入到关系数据库中。 生技网自显影技术（Autoradiography）：使用X光片来显示使用放射性元素标记的DNA片段的位置，常用在使用凝胶将DNA片段按照片段大小分离之后，显示各个DNA片段的位置。 常染色体(Autosome)：和性别决定无关的染色体。人是双倍体动物，每个体细胞中都含有46条染色体，其中22对是常染色体，一对是性染色体（XX或者XY）。 噬菌体（Bacteriophage）：参见phage 碱基对(Base Pair，bp)：两个碱基（A和T，或者C和G）之间靠氢键结合在一起，形成一个碱基对。DNA的两条链就是靠碱基对之间的氢键连接在一起，形成双螺旋结构。 碱基序列（Base sequence）：DNA分子中碱基的排列顺序。 碱基序列分析（Base Sequence Analysis）：分析出DNA分子中碱基序列的方法（这种方法有时能够全自动化） cDNA：参见互补DNA 厘摩(cM)：一种度量重组概率的单位。在生殖细胞形成的减数分裂过程中，常常会发生同源染色体之间的交*现象，如果两个标记之间发生交*的概率为1％，那么它们之间的距离就定义为1cM。对人类来说，1cM大致相当于1Mbp。 着丝点（Centromere）：在细胞的有丝分裂过程中，从细胞的两端发出纺锤丝，连接在染色体的着丝点上，将染色体拉向细胞的两级。 染色体（Chromosome）：细胞核中能够自我复制的部分，包含承载遗传信息的DNA分子。原核生物中只有一个呈环状的染色体；而真核生物中一般包含多个染色体，每条染色体都由DNA和蛋白质构成。 克隆库(Clone Bank)：参见基因组文库（genomic library）。 克隆 (名词，Clones)：从同一个亲代细胞形成的一组细胞。 克隆（动词，Cloning）：形成大量子细胞的无性繁殖过程，这些子细胞和亲代细胞完全相同，这个过程称为克隆。 克隆载体（Cloning Vector）：通常采用从病毒、质粒或高等生物细胞中获取的DNA作为克隆载体，在载体上插入合适大小的外源DNA片段，并注意不能破坏载体的自我复制性质。将重组后的载体引入到宿主细胞中，并在宿主细胞中大量繁殖。常见的载体有质粒，噬菌粒，酵母人工染色体。 互补DNA（cDNA）：以信使RNA为模板合成的DNA，常常采用互补DNA的一条链作为绘制物理图谱时的探针。 互补序列（Complementary sequence）：以一条核苷酸链为模板，根据碱基互补规则形成的互补链，称为该模板的互补序列。

人工化学诱变技术: 化学诱变技术是指利用一些化学物质提高生物的自然突变率，这些化学物质就叫做“化学诱变剂”。其特点有：可操作性强，简单易行；特异性较强，能诱变定位到DNA上的某些碱基；后代较易稳定遗传，一般到F3代就可稳定；应用于遗传标记，是细胞融合技术的基础。诱变剂主要包括5类，他们的特点、机理和应用如下：1、烷化剂：能使一些碱基烷基化，比如使鸟苷酸甲基化，影响mRNA的转录，从而使蛋白质的表达紊乱，使得蛋白质重组，而改变了性状。临床上应用此类物质作为抗癌药物，具有强烈杀伤癌细胞的作用，所以在应用在于植物上时，也要注意他的强烈杀伤性。主要有：甲基磺酸乙酯（EMS），是最常用的诱变剂，我们曾用作真菌的遗传标记，诱变率很高。常用浓度0.05-0.5mol/L，作用时间5-60min。该物质具有强烈致癌性和挥发性，可用5%硫代硫酸钠作为终止剂和解毒剂。SIGMA公司价格：80元/25ml。硫酸二乙酯（DMS），也很常用，但由于毒性太强，目前很少使用，作用机理和使用方法和EMS基本相同。属于剧毒品，受公安局管治。乙烯亚胺，生产的较少，很难买到。只要用于大量诱变育种用，使用浓度：0.0001-0.1%，高度致癌性！使用时需要使用缓冲液配置。盐酸氮芥，用于抗癌药物，可以从药店买到，但有些地方必须有主任医师的处方。一般是针剂，稍加稀释即可使用，作用时间5-10min，可用甘氨酸作为终止剂和解毒剂。环磷酰胺、亚硝基胍等物质也可作为诱变剂使用，但较少使用。

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大家实验室会不会挂宣传标语，都有哪些高大上的内容呢？

为什么论坛上传标准，最后点进去看时，显示“对不起，该资料已经被删除！！”？是哪步做错了吗？

人类基因组单核苷酸多态性的研究进展与动态The research development of single nucleotide polymorphisms in human genome 摘要：第一张人类基因组序列草图已经公布，正式图预计也将于2003年4月完成。但序列图只基于少数个体，它反映了基因组稳定的一面，并未反映其变异或多态的一面，而正是这种多态性，即基因组序列的差异构成了不同个体与群体对疾病的易感性、对药物与环境因子不同反应的遗传学基础。人类基因组中存在广泛的多态性，最简单的多态形式是发生在基因组中的单个核苷酸的替代，即单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms, SNPs）。SNP通常是一种二等位基因的（biallelic），即二态的遗传变异，在CG序列上出现最为频繁。在转录序列上的SNP称为cSNP。SNP的数量大、分布广。按照1%的频率估计，在人类基因组中每100～300个核苷酸就有一个SNP。因此，整个人类基因组（3.2 X 109bp）中至少有1,100万以上的SNPs，在任何已知或未知基因内和附近都可能找到数量不等的SNP 目前普遍认为，作为数量最多且易于批量检测的多态标记，SNP在连锁分析与基因定位，包括复杂疾病的基因定位、关联分析、个体和群体对环境致病因子与药物的易感性研究中将发挥愈来愈重要的作用。迄今，对多基因疾病候选基因的SNPs研究已积累了丰富的数据，基于这些SNPs的关联分析也正方兴未艾。本文阐述了SNP的特征、不同研究者对基于SNP进行关联分析的观点以及SNP的研究进展与动态。 关键词： SNP；遗传标记；关联研究 中图分类号：Q75 随着分子遗传学的进展，疾病遗传学研究从简单的单基因疾病转向于复杂的多基因疾病（如骨质疏松症、糖尿病、心血管疾病、精神性紊乱、各种肿瘤等）与药物基因组学的研究中。与前者相比，多基因性状或遗传病的形成，受许多对微效加性基因作用，即其中每种基因的作用相对较微弱。这些不同基因构成的遗传背景中，可能有易感性主基因（major gene）起着重要作用。它们同时还受环境因素的制约，彼此间相互作用错综复杂，所以任一基因的多态性对疾病发生仅起微弱的作用。鉴于此，需要在人类基因组中找到一种数目多、分布广泛且相对稳定的遗传标记，单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms, SNPs)正是代表了这样一种标记，所以它成为继第一代限制性片段长度的多态性标记、第二代微卫星即简单的串联重复标记后，第三代基因遗传标记。 1． SNP作为遗传标记的优势 SNP自身的特性决定了它比其它两类多态标记更适合于对复杂性状与疾病的遗传解剖以及基于群体的基因识别等方面的研究。 （1）SNP数量多，分布广泛。据估计，人类基因组中每1000个核苷酸就有一个SNP，人类30亿碱基中共有300万以上的SNPs。SNP 遍布于整个人类基因组中，根据SNP在基因中的位置，可分为基因编码区SNPs（Coding-region SNPs，cSNPs）、基因周边SNPs（Perigenic SNPs，pSNPs）以及基因间SNPs（Intergenic SNPs，iSNPs）等三类。 （2）SNP适于快速、规模化筛查。组成DNA的碱基虽然有4种，但SNP一般只有两种碱基组成，所以它是一种二态的标记，即二等位基因（biallelic）。 由于SNP的二态性，非此即彼，在基因组筛选中SNPs往往只需+/-的分析，而不用分析片段的长度，这就利于发展自动化技术筛选或检测SNPs。主要的技术方法包括单链构象多态性(single strand conformation polymorphisms, SSCPs)法、异源双链分析（heteroduplex analysis, HA）、DNA直接测序分析、变异检测阵列（variant detector arrays, VDA）法以及基质辅助激光解吸附电离飞行时间（MALDI-TOF）质谱法等。 （3）SNP等位基因频率的容易估计。采用混和样本估算等位基因的频率是种高效快速的策略。该策略的原理是：首先选择参考样本制作标准曲线，然后将待测的混和样本与标准曲线进行比较，根据所得信号的比例确定混和样本中各种等位基因的频率。 （4）易于基因分型。SNPs 的二态性，也有利于对其进行基因分型。对SNP进行基因分型包括三方面的内容：(1)鉴别基因型所采用的化学反应，常用的技术手段包括：DNA分子杂交、引物延伸、等位基因特异的寡核苷酸连接反应、侧翼探针切割反应以及基于这些方法的变通技术；(2)完成这些化学反应所采用的模式，包括液相反应、固相支持物上进行的反应以及二者皆有的反应。(3)化学反应结束后，需要应用生物技术系统检测反应结果。目前许多生物技术公司发展出高通量检测SNP的技术系统，如荧光微阵列系统（Affymetrix）、荧光磁珠技术（Luminex,Illumina, Q-dot）、自动酶联免疫（ELISA）试验（Orchid Biocomputer）、焦磷酸的荧光检测（Pyrosequencing）、荧光共振能量转移（FRET）(Third Wave Technologies)以及质谱检测技术（Rapigene, Sequenom）。 2． 基于SNP的关联研究 如果某一因素可增加某种疾病的发生风险，即与正常对照人群相比，该因素在疾病人群中的频率较高，此时就认为该因素与疾病相关联。如非遗传因素吸烟与肺癌相关；在遗传因素中，如APOE4与Alzheimer`s相关。对疾病进行关联分析需要在年龄与种族相匹配的患者和对照人群中确定待测因素（环境的或遗传的）的频率分布，患者和对照人群的选择是否恰当直接影响结果的可靠性。对常见的由高频率、低风险等位基因导致的疾病，采用致病等位基因的关联分析比连锁分析更有效。 应用SNP进行关联研究，首先需明确多少SNPs才可满足在全基因组范围内的分析。Kruglyak应用计算机模拟法预测人类基因组中超过3Kb就不存在连锁不平衡，据此推出完成全基因组扫描将需要500,000个SNPs。而Collins等收集通过家系研究得到的常染色体单倍型的信息发现，在染色体上相距0.2cM到0.4cM（约200-400kb）之间的标记仍存在连锁不平衡，如按每100kb需要一个SNP计算，那么完成全基因组扫描仅需约30,000个SNPs，平均每3-4个基因用一个SNP就可识别出整个基因组内任何位置上的具表型活性的变异。最近发现SNP与SNP之间的连锁不平衡甚至可延伸到更远的区域（0.35cM-0.45cM），那么进行基因组扫描需要的SNP数量就更少。导致上述估算SNP 数量差异的主要原因是Kruglyak进行模拟计算时，假设现在的人群在5000年前起源于共同的祖先，且人群规模的有效大小保持在10,000左右，然后经过连续的指数扩增，直至达到现在的50亿左右。Collins认为这种假设是不现实的，在人类发展的历史过程中，人群数目的增长是迂回曲折的，经历扩张与萎缩的周期性变化。 Weiss等认为Collins及其同事的结果可能低估了问题的复杂性。因为他们的结果或是基于小样本资料推断出来的，就会使连锁不平衡（LD）程度的估算偏高；或是从理论上预测LD的水平，而忽略了基因组中大量的随机变异。如大多数位点的信息是来源于小样本中测序得到的资料，据此得到的单倍型结构不可靠。目前的研究集中于基因组中LD相对广泛存在的区域，在此区域内，基因相对容易作图。如基于这些经验来进行基因组其它区域的LD分析，就可能发生偏离。如两个相距较远的SNPs 之间具有强的LD性质，就认为它们之间的SNPs及该SNP侧翼的SNPs也存在强烈的LD，这种假设仅适合于其中一些多态位点，但它并不是通则。当然，在一些罕见人群中，如Saami，在较长的区域内广泛存在大量的LD，但对Fihland人群，则在较长区域内几乎不存在LD，对全球整个复杂人群而言，LD肯定变得更复杂一些。 Gray等认为随着人类基因组测序计划的进展，人类基因组的结构逐渐被阐明，因此就可在那些富含基因的区域选择SNP进行全基因组扫描，这样所需的SNP数量还会减少。Halushka等根据他们对75个基因检测的实验结果推测，SNPs在单个基因或整个基因组中的分布是不均匀的，在非转录序列中要多于转录序列，而且在转录区也是非同义突变的频率比其它方式突变的频率低得多。Templeton 等对LPL基因突变与重组热点的研究结果提示，SNP集中分布于基因组的CG二核苷酸处或单核苷酸重复区或αDNA聚合酶的识别位点（TGGA）处。将人类基因组不同区域物理图谱与遗传图谱的进行比较，发现遗传距离和物理距离的比值有很大的差异，提示基因组不同区域的重组水平存在差异。如Dunham等将22号染色体STR的物理位置与遗传位置进行了对比，发现该染色体的重组率差异很大，提示存在重组热点。根据基因组内不同区域重组频率的高低可进一步选择SNP的数量，重组热点需要的标记数量就多，相反就少。这种设计也可能会进一步减少基因组扫描所需的SNP标记。 使用SNP进行关联分析面临的另一个问题是如何选择SNP。如果对每一个SNP都进行独立研究，那么对几百万SNPs 的研究就会导致成千上万次的假关联，结果就掩盖真实的关联性，所以，进行关联分析前，一定要对所研究的SNP进行选

2016年纺织品行业出了不少新标准，为了方便大家的查阅，也为了大家能及时的分享标准，请大家把2015年的所有标准发在这一个帖子，上传标准都有积分奖励，谢谢各位老师！此贴禁止其他话题，可以发标准，求助标准？

来自美国加州大学旧金山分校格拉斯通研究所的研究人员揭示出利用胚胎心脏细胞构建出完全功能性的心脏所需的上百个基因开关的精确开闭次序和时间。这项发现有助于对一些人先天性心脏病的遗传基础产生新的认识。在一项刊登于Cell期刊上的研究中，研究人员利用干细胞技术、下一代DNA测序和计算工具来将心脏细胞如何变成心脏的“基因组蓝图”拼接在一起。这些发现提供新的希望来对抗威胁生命的心脏缺陷，如心律不齐和室间隔缺损(ventricular septal defect)。在这项研究中，研究人员获取来自小鼠的胚胎干细胞，然后通过在盘碟中模拟胚胎发育而让它们分化为跳动的心脏细胞。接着，他们提取发育中的心脏细胞和成熟的心脏细胞内的DNA，并利用一种被称作ChIP-seq的高级基因测序技术来观察DNA中的表观遗传标记。论文共同第一作者Jeffrey Alexander说，“但是发现这些标记只是成功的一半，因此我们接着不得不破解它们编码心脏形成的哪些方面。为此，我们利用格拉斯通研究所生物信息学核心(Gladstone Bioinformatics Core)的计算能力。这允许我们获得基因测序中所收集的大量数据，并且将这些数据组装成一种可读的和有意义的将心脏细胞如何变成心脏的蓝图。”研究人员获得了一些意料之外的发现。他们发现在心脏细胞中，一组基因似乎以一种协作的方式一起发挥作用：在胚胎发育的指定时间，这组基因一起开启和关闭。他们不仅鉴定出很多参与心脏形成的新基因，而且也精确地确定地这些新发现的基因如何与之前已知的基因相互作用。绘制出心脏的基因组蓝图对人类健康的影响非常深远。鉴于研究人员理解这些基因如何控制心脏形成，他们能够开始将心脏病如何破坏这种调节的细节汇聚在一起。最终，他们能够寻找疗法来阻止、中断或抵消患有先天性心脏病的儿童体内这种调节遭到的破坏。

“表观遗传”使获得性遗传再次引起科学家的兴奋，短短数年，它已成为生命科学界最热门领域之一。以DNA为载体的中心法则仍是传递遗传信息的主要方式；而表观遗传可作为它重要的有益补充，而非你死我活的针锋相对。孩子维特式的多愁善感，可能缠绕他今后的一生；瘾君子吸毒之后生出的婴儿，长大后也有步父母后尘的可能；甚至不经意的一些习惯，都会影响后代……这听起来有些可怕。不过，经典遗传学家斩钉截铁的“不”字会给你些许安慰。传统知识告诉我们，后天的行为方式不会在短时间内遗传，需要漫长世代的自我选择；而所谓的“获得性遗传”，更是一度被当做反例“批判”。进化论泰斗达尔文曾经希望他的物种演化理论能让即使十岁的孩子也看得懂，然而大自然不会给人类这样的机会。人类发现，自身获得的知识越多，越不得不感叹生命的精妙和复杂。花相似 人不同7岁的奥利维亚和伊莎贝拉来自英国，她们是一对同卵双胞胎，拥有近乎完全一致的遗传信息。不过，两个女孩的命运却迥然相异。2005年6月，1岁的奥利维亚忽然高烧不退。血液化验的结果让大家大吃一惊：奥利维亚患上了急性白血病。因为是同卵双胞胎，医生连忙对伊莎贝拉也进行了检查，结果让人松了一口气：一切正常。在医生们的帮助下，小奥利维亚最终恢复健康，但医学专家们却遇到了一个困惑多年的难题：既然是同卵双胞胎，为何奥利维亚不断生病，而伊莎贝拉却非常健康呢？随着研究越来越深入，困扰医生的答案也将渐渐浮出水面。这些经典遗传学无法解释的现象，表观遗传学有望部分揭示。2009年，西班牙和美国的科学家在全基因组水平分析了一对同卵双胞胎的基因组：他们一方正常，一方患有红斑狼疮。研究人员发现，虽为同卵双胞胎，但双方个体对遗传信息的“表观修饰”存在大量差异――DNA甲基化水平不同。事实上，很多例子证明了“表观修饰”的存在。同样是2009年，来自拉什大学医学中心和塔夫茨大学医学院的科学家对一些小鼠的遗传基因进行人为突变，使其智力出现缺陷。当这些小鼠被置于丰富环境中进行刺激、并频繁与各物体接触两周后，它们原有的记忆力缺陷得到了恢复。数月后，小鼠们受孕。虽然它们的后代也出现了和母亲同样的基因缺陷，但没有接触复杂丰富的环境并受刺激的新生小鼠丝毫没有记忆力缺陷的迹象。在这篇发表在《神经科学》的文章中，拉里・费格博士谈到，发生在小鼠身上、把对环境的感应遗传下去的现象，在理论上被称为“表观遗传学”。“表观遗传学是指在基因组序列不变的情况下，可以决定基因表达与否、并可稳定遗传下去的调控密码。” 清华大学医学院表观遗传学与癌症研究所教授孙方霖曾如此介绍。也就是说，人类不仅有作为遗传物质的基因组信息，还有一套管理、调控、修饰基因组的密码指令系统。不同的个体，指令系统也不同。另外，这套密码指令还能在特定环境下发生改变。更神奇的是，改变后的指令很可能会遗传下去。然而，这套系统是如何发生改变并遗传，在相当长一段时间内并不为人知。

在行业标准区不能上传标准，求助了很多人，都没有回信，版主也不在，请求帮助，到底是怎么回事？试了好几天都不行啊

第二章 遗传物质的基础——DNA的结构与性质2.1 核酸是遗传物质遗传物质这种特殊的分子必须具备以下基本特点：1.稳定地含有关于有机体细胞结构，功能，发育和繁殖的各种信息2.能精确地复制，这样后代细胞才能具有和亲代细胞相同的信息3.能够变异，通过突变和重组生物才能发生改变，适应和进化`遗传物质的发现1928年英国F Griffith 的肺炎球菌转化实验导致了遗传物质的发现。十年后O Avery 的体外转化实验弄清了这种转化因子的化学本质是DNA，而不是蛋白质或其他的大分子。1952年Hershey-Chase 的实验使遗传物质的结论得到了进一步的证实，而于1969年获得了诺贝尔医学生理学奖。`RNA也是遗传物质：如烟草花叶病毒的遗传物质是RNA。2.2 DNA携带两类不同的遗传信息DNA几乎是所有生物的遗传信息的携带者，除开少数RNA 病毒之外。`DNA携带着两类不同的遗传信息：一类是负责蛋白质的氨基酸组成的信息，以三联体密码子进行编码另一类遗传信息是关于基因选择性表达的信息2.3 DNA和RNA的化学组成及双螺旋模型1.DNA和RNA的化学组成核酸包括DNA和 RNA。经水解成单核苷酸（nucleotides），单核苷酸由磷酸基团（phosphate group）和核苷（nucleotide）组成，核苷含有戊糖（pentose）和碱基（base）。DNA中戊糖是D-脱氧核糖，碱基是ATGC；而RNA中戊糖是D-核糖。碱基是AUGC。`2.DNA双螺旋模型的诞生美国J D Watson在芝加哥大学读本科时对鸟类赶兴趣，到了高年级时，他想了解基因是什么。1949年他带着这种想法进入了剑桥大学卡文迪实验室医学研究组，与物理出生的青年学者F Crick 合作，决定研究DNA的分子结构。Crick 在1946年读了薛定谔（E Schrodinger）的名著（生命是什么）后，舍弃物理学转向生命科学领域。刚到剑桥大学时Watson由于自己的化学与物理学基础较差而担心听不懂R Fr

想用遗传算法进行光谱的波长选择，遗传算法的原理算是搞得差不多了，又看了一些相关的论文，有以下问题望大家指教：1、遗传算法的实现一般是通过Matlab工具箱实现还是自己编程实现，见有的文章说用Vc自己编写的；有没有建模软件自带遗传算法的，我用的TQ Analyst软件是不带的。2、求最优解的过程应该是自动实现的过程，而最优解的确定又是通过模型有关参数决定的，这应该要求针对每个解（即选择的不同波长组合）都要建立一次模型，以便得到模型的相关参数。若不是建模软件自带遗传算法，而是借助matlab或自己编程实现，那么由不同波长组合得到不同参数的整个自动实现过程如何完成的？不知道自己这样理解有没有错误，接触近红外分析时间不长，有错误的地方望大家批评指正，先谢谢了！

第一章　绪论1.1 分子遗传学的含义1.不能把分子遗传学单纯地理解成中心法则的演绎 *分子遗传学≠中心法则传统：分子遗传学=中心法则实际：分子遗传学≠中心法则，他首先是遗传学，其坚实的理论基础仍然是摩尔根的《基因论》中心法则只是对基因，性状及突变在核酸分子水平上的解释。从中心法则到性状的形成仍然是一个复杂的甚至未知的遗传，变异与发育的生物学过程。分子遗传学不仅盯住DNA/RNA，蛋白质，更要研究活细胞内与遗传便宜有关的一切分子事件。 分子遗传学≠核酸+蛋白质分子遗传学研究的对象是分子水平上的生物学过程-遗传与变异的过程。它研究的是动态的生物学过程，而不是脱离生物体，在试管里孤立地研究生物大分子的结构与功能。1992年，Nature 的主编J.Maddox 曾著文 Is molecular biology yet a science？指出："现在有那么一些叫分子生物学家的人， 他们的文章无视全部的动物，植物，也很少言及他们的生理学。实验的大部分资料来自所谓的\'凝胶\'---""分子生物学在很大程度上变成定性的科学。---如果事情只是简单的说明某个基因版本与某种遗传病相关，那么，分离这种片段（如电泳），然后测序足以。"但是"以往的巨大成就表明，生命过程是由严格控制下进行的一些有序事件组成"他说："在人们长期为细胞生物学现象寻找定性的解释中，他们将会相信细胞只不过是一个充满了分子开关的袋子，他们作为分子传动器或开或关而出现在预定的事件序列中。要真正在分子水平上了解遗传变异的本质，仅仅研究核酸或蛋白质的生物化学是不够的。分子遗传学所研究的应该是细胞中动态的遗传变异过程，以及与其相关的分子事件。所以不止是中心法则，核酸，蛋白质。 2.分子遗传学不是核酸及其产物（蛋白质）的生物化学分子遗传学是分子生物学的一个分支， 或理解为狭义的分子生物学。他依照物理，化学的原理来解释遗传现象，并在分子水平上研究遗传机制及遗传物质对代谢过程的调控。因此，分子遗传学是在生命信息大分子的结构，功能及相互关系的基础上研究遗传与变异的科学。 3.传统的遗传学"主要研究遗传单元在各世代的分布情况"，分子遗传学则着重研究遗传信息大分子在生命系统中的储存，复制，表达及调控过程。研究范畴如下： DNA RNA Protein 现象信息源 信息模板 工作分子 生长、分化、发育、代谢 1.2 分子遗传学的产生1.物理学的渗透1945年奥地利物理学家量子力学的创始人之一薛定谔（ERWIN SCHRMODINGER）的《生命是什么》一书出版。倡导用物理学的思想和方法探讨生命的秘密。引入热力学第二定律，熵概念等。他认为有机体在不断地增加他的熵并趋向最大值的熵的危险状态，那就是死亡。要摆脱死亡而正常生长发育，就要从环境中吸取负熵，负熵是一个积极的东西。有机体就是依赖负熵为生的。他认为生命系统中可能还包含迄今未知的"其他的物理学定律"极大地鼓励着很多物理学家转入生物学来研究基因的本性。整个40年代，新的物理学定律并未发现，但信息论，量子论，氢键等概念把生物学推向分子水平。 2.微生物学向遗传学的靠拢1926年摩尔根的《基因论》已经问世，但20世纪30年代，微生物学家采用拉马克的遗传观念，因为他们对微生物的遗传可塑性有很深刻的印象。如在含有致死药物的培养基上，可以很

http://www.bioon.com/biology/UploadFiles/201208/2012080216013081.jpg癌症研究人员可以测定肿瘤细胞基因组的序列，扫描其异常的基因活性，剖析其突变的蛋白质和研究它们在实验室培养皿中的生长，但研究者一直无法跟踪细胞形成肿瘤的过程。现在三个独立研究小组在小鼠体内做到了这一点。他们的研究结果支持这样的观点：一小部分细胞驱动肿瘤的生长，而想要治愈癌症可能需要将这些所谓肿瘤干细胞清除。目前还无法确认，这些从脑瘤，肠癌和皮肤癌研究的结论是否适用于其他类型肿瘤，但是得克萨斯大学西南医学中心的路易斯·帕拉达认为，如果它们适用于其他肿瘤，"将深刻地改变目前的化疗疗效评价和临床疗法的制定标准"。 不仅是看某种疗法是否缩小肿瘤，研究人员将更关注是否杀死了正确的细胞。帕拉达和他的同事们想检测是否特异性标识健康成人神经干细胞的一个遗传标记，也可标识神经母细胞瘤中的癌症干细胞。他们发现，所有神经母细胞瘤样本中至少有几个标记细胞 - 大概是干细胞。未标记细胞可被标准化疗杀死，但肿瘤可迅速恢复。进一步的实验表明，未标记细胞起源于标记的细胞祖先。当研究者把化疗与抑制标记细胞的遗传手段相结合进行治疗时，帕拉达说，肿瘤显著缩小到"残留遗迹"的水平。在另一项研究中，荷兰乌得勒支Hubrecht研究所的干细胞生物学家们把注意力瞄着了肠道。利用药物驱动的荧光素标志物表达系统，他们在小鼠体内证实，多种不同类型的肿瘤细胞，其实是来源于同一干细胞的。而且，这些干细胞是肿瘤发展的驱动力。对皮肤癌的研究，Blanpain和他的小组标记单个肿瘤细胞，而不是特异地标记干细胞。他们发现，细胞表现出两种不同的分工模式：它们要么在慢慢耗尽前分裂出少数细胞，或者产生许多细胞。这再次证实，一类独特的细胞亚群是肿瘤生长的驱动力。研究者说，下一步的研究计划将是，搞清楚这些实验所跟踪的细胞如何与通过多年移植实验所确定的，假定的癌症干细胞相联系的。研究人员已经紧锣密鼓地在寻找杀死这些细胞的方法;现在他们有更多的工具来测试这样的策略是否会奏效。

摘要: umuC 实验是用于检测物质致癌、致突变性的一种有效方法. 本文将化学物质暴露阶段的温度细化为37 ℃,获得最佳灵敏度. 以北方某自来水厂的自来水为对象,研究前处理方法对遗传毒性诱导效应的影响,发现以OasisÒ HLB 固相萃取柱为浓缩柱,丙酮为洗脱溶剂的样品前处理方法显示出最高的遗传毒性诱导效应. 对上述自来水厂不同工艺过程出水的遗传毒性进行检测,结果表明氯消毒过程促进遗传毒性的诱导.

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来源：中国科学报 作者：唐 凤 http://img.dxycdn.com/cms/upload/userfiles/image/2012/11/13/101837404_small.jpg美国将建成最大基因生物银行在近期举行的美国人类遗传协会（ASHG）年会上，研究人员整合了他们收藏的加利福尼亚州北部10万人的基因和医学数据，并发布了初始研究成果。这将帮助建成美国规模最大的“生物银行”。《科学》杂志相关报道称，科学家的这些努力工作已经揭示了死亡数和染色体终端的有趣联系，并发现了遗传性变型和疾病特性的新关联。“这只是开始。”来自凯萨医疗机构——KP，一个大型保健组织——的“银行”管理者们指出。生物银行计划是以收集大范围人群的医学和DNA数据，寻找疾病、生活方式、性格和基因之间的联系为目标的诸多计划之一。十多年前，冰岛DeCODE Genetics公司开创了生物银行的先河，目前，它已经拥有14万年冰岛人的相关数据。并且，英国生物银行已经登记了约50万人的数据，虽然还没有检测他们的DNA，但是，这将有望成为世界上最大的生物银行。目前，美国几个较大的生物银行正在建设中，例如，KP的研究部门和来自加州大学旧金山分校（UCSF）的合作者等。在获得为期2年的2500万美元的国立卫生研究院（NIH）的资助后，相关研究小组从拥有的10万加州成年人的基因组中收集了几十万个DNA标记。研究人员还测量了参与者染色体终端的长度。生物银行计划将遗传信息与来自该银行志愿者的电子医疗记录的临床数据联系在一起。例如，研究人员能够使用KP生物银行，查实之前的某个遗传标记——单核苷酸多态性SNPs——和胆固醇测量值关联的报告。据悉，这些志愿者平均年龄为63岁，其中81%是白人，其他是亚裔、拉丁裔和非洲裔美国人，他们将接受健康调查。“与分析那些规模较小、较分散的研究相比，生物银行的大规模、高质量临床信息更有优势。” UCSF人类遗传学家，KP基因、环境和健康研究项目主管Neil Risch说。KP生物银行还将吸纳各种各样、于医疗记录——从用药到脑影像——中获取的匿名数据。这些数据也会向外部研究人员开放。科学家相信，这里将是储备丰富的数据库，希望能够广泛地应用起来。另外，其他研究人员也能申请与KP研究小组合作。“生物银行需要更多科研人员的创造性和巧妙思路。” Risch说，比如，研究人员将能使用大气污染地理数据库寻找疾病和污染的联系。

一、菌种的退化现象 随着菌种保藏时间的延长或菌种的多次转接传代，菌种本身所具有的优良的遗传性状可能得到延续，也可能发生变异。变异有正变(自发突变)和负变两种，其中负变即菌株生产性状的劣化或有些遗传标记的丢失均称为菌种的退化。但是在生产实践中，必须将由于培养条件的改变导致菌种形态和生理上的变异与菌种退化区别开来。因为优良菌株的生产性能是和发酵工艺条件紧密相关的。如果培养条件发生变化，如培养基中缺乏某些元素，会导致产孢子数量减少，也会引起孢子颜色的改变；温度、pH值的变化也会使发酵产量发生波动等。所有这些，只要条件恢复正常，菌种原有性能就能恢复正常，因此这些原因引起的菌种变化不能称为菌种退化。常见的菌种退化现象中，最易觉察到的是菌落形态、细胞形态和生理等多方面的改变，如菌落颜色的改变，畸形细胞的出现等；菌株生长变得缓慢，产孢子越来越少直至产孢子能力丧失，例如放线菌、霉菌在斜面上多次传代后产生“光秃”现象等，从而造成生产上用孢子接种的困难；还有菌种的代谢活动，代谢产物的生产能力或其对寄主的寄生能力明显下降，例如黑曲霉糖化能力的下降，抗菌素发酵单位的减少，枯草杆菌产淀粉酶能力的衰退等。所有这些都对发酵生产均不利。因此，为了使菌种的优良性状持久延续下去，必须做好菌种的复壮工作。即在各菌种的优良性状没有退化之前，定期进行纯种分离和性能测定。

一、酶免疫标记技术二、荧光免疫标记技术三、金免疫标记技术四、化学发光免疫标记技术五、电泳技术在免疫学检验中的应用[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=74335]免疫标记与电泳[/url]

求助写出两种用于免疫分析的荧光标记物和化学发光标记物，写出它们的标记反应。

提　要　随着植物物种资源的不断减少和因生物技术迅猛发展对植物遗传资源需求的不断增加，植物遗传资源正逐步由公共物品转变为稀缺物品。坚持《生物多样性公约》所确立的遗传资源效益公平分享原则，完善现有国际多边体系，促进以“遗传编码功能”价值概念和遗传资源保护效应“内部化”与“补偿”方案为基础的植物遗传资源市场化保护与利用机制的形成，建立“植物遗传资源交易所”和“生物多样性合作社”，将有助于提高世界各国尤其是发展中国家保护植物遗传资源的积极性，实现全球植物遗传资源的可持续利用。[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=102839]植物遗传资源保护与利用的市场化机制和国际制度[/url]