生物验证论文-周媛媛,张学谅,王静,陈欣,黄晨

生物验证论文-周媛媛,张学谅,王静,陈欣,黄晨

导读:本文包含了生物验证论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:毒力相关基因,副猪嗜血杆菌,生物信息学分析

生物验证论文文献综述

周媛媛,张学谅,王静,陈欣,黄晨[1](2019)在《副猪嗜血杆菌血清4型不同菌株间毒力相关基因验证及LpxC基因生物信息学分析》一文中研究指出副猪嗜血杆菌(Haemophilusparasuis,HPS)是猪格拉瑟氏病的病原体,以纤维素性浆膜炎、多发性关节炎和脑膜炎为主要特征,属于巴氏杆菌科中的一种小型多形性革兰氏阴性菌。副猪嗜血杆菌是感染猪的最重要的细菌之一,由副猪嗜血杆菌引起的格拉瑟氏病存在于世界范围内,最初被认为是散发发生的,尤其是与应激条件有关,HPS能从健康猪的上呼吸道分离出来,在一定条件下引起疾病。(本文来源于《中国畜牧兽医学会兽医食品卫生学分会第十五次学术交流会论文集》期刊2019-12-12)

邓江,谷海斌,王泽,盛建东,马煜成[2](2019)在《基于无人机遥感的棉花主要生育时期地上生物量估算及验证》一文中研究指出利用棉花主要生育时期的无人机近红外影像数据,提取4种不同的植被指数,通过与棉花地上生物量的实测值建立拟合关系,分析了不同植被指数在棉花各生育时期的估算效果并对其进行了验证。结果表明,随棉花生长,归一化植被指数(NDVI)、宽动态植被指数(WDRVI)、比值植被指数(RVI)和差值植被指数(DVI)均从苗期开始显着增加,其后则表现为基本稳定的"饱和"现象,但棉花实测生物量在不同生育期均有显着差异。植被指数与棉花实测生物量的拟合结果显示:NDVI和DVI的二元线性拟合模型对苗期生物量拟合效果最佳(R~2=0.84,RMSE=0.13 kg·m~(-2));WDRVI和DVI的二元线性拟合模型对花蕾期生物量拟合效果最佳(R~2=0.87,RMSE=0.52 kg·m~(-2));RVI的非线性拟合模型对花铃期生物量拟合效果最佳(R~2=0.79,RMSE=0.95 kg·m~(-2));WDRVI和RVI的二元线性拟合模型对盛铃期生物量的拟合效果最佳(R~2=0.86,RMSE=0.96 kg·m~(-2))。(本文来源于《干旱地区农业研究》期刊2019年05期)

周媛媛,张学谅,王静,陈欣,李睿[3](2019)在《副猪嗜血杆菌血清4型不同菌株间毒力相关基因验证及LpxC基因生物信息学分析》一文中研究指出为探究副猪嗜血杆菌同一血清型不同菌株间毒力相关基因的差异以及LpxC基因的遗传特性,本试验设计35种毒力相关基因的特异性引物,对副猪嗜血杆菌血清型4型的两种菌株进行PCR验证,并将两株菌株的LpxC基因连接到T5载体上,转化到大肠杆菌感受态细胞中进行克隆及测序,得到921bp目的片段。在NCBI上进行比对分析,运用DNA star软件对LpxC基因进行核苷酸同源性比对,同时对LpxC基因编码的蛋白质进行生物信息学分析。结果表明:35种毒力相关基因中除SapA基因,其余34种在两个菌株中共同存在,两株HPS的LpxC基因序列与各参考菌株之间的同源性均在97%~100%之间,说明LpxC基因在副猪嗜血杆菌中保守存在。系统进化树结果显示XM1602菌株LpxC基因与SH0165菌株处于同一分支,FS0035菌株LpxC基因与ZJ0906菌株处于同一分支。同时,菌株FS0035和XM1602的LpxC基因编码的蛋白质等电点分别为5.59和5.45;该蛋白质为亲水性蛋白,无跨膜结构;二级结构包括α螺旋、伸展链、β转角和无规卷曲。结果证实,同一血清4型,两株不同的副猪嗜血杆菌菌株在毒力相关基因上存在一定的差异;LpxC基因在两个菌株中保守性较高,变异性较低。(本文来源于《沈阳农业大学学报》期刊2019年05期)

李晓娟,周芝熠,王珏,钱源[4](2019)在《HOTAIR上调miR-152靶向调控HLA-G的生物信息作用预测与验证》一文中研究指出目的预测并验证HOX转录反义RNA(HOTAIR)通过上调miR-152-3p对人类白细胞抗原-G(HLA-G)靶向调控作用。方法利用生物信息学网站及软件预测miR-152-3p与HOTAIR和HLA-G基因3'非翻译区(UTR)的结合位点,设计合成含有与miR-152-3p结合位点的HOTAIR和HLA-G基因3'-UTR序列及其突变序列,并构建HOTAIR和HLA-G野生型和突变型双荧光素酶报告基因载体。经双酶切电泳和测序鉴定后,HOTAIR和HLA-G野生型与突变型双荧光素酶报告基因载体分别与miR-152-3p模拟物(mimics)和miRNA无义序列阴性对照(mimics NC)共转染HTR-8/SVneo细胞,检测荧光素酶活性,观察miR-152-3p对HOTAIR和HLA-G表达的影响。结果双酶切电泳和测序结果显示,野生型和突变型的HOTAIR和HLA-G基因载体片段大小、序列与实验预期一致,载体构建成功。转染miR-152-3p mimics后的HOTAIR及HLA-G野生型荧光素酶活性显着降低(P<0.05),而对突变型HOTAIR和HLA-G载体的荧光素酶表达无明显抑制作用(P>0.05)。结论 HOTAIR通过上调miRNA-152-3p靶向调控HLA-G。(本文来源于《天津医药》期刊2019年10期)

黎小军,张仪靖,韩美子[5](2019)在《立体选择性酯酶的基因挖掘、生物信息学分析及其功能验证》一文中研究指出从基因数据库中挖掘具有优良性能的酶蛋白已成为酶筛选的一个新方向。以选择性水解R-CNDE为目标反应,以能选择性水解R-CNDE的酯酶EstZF172的氨基酸序列信息在GenBank数据库中进行基因挖掘,筛选出同源性为90%、来源于荧光假单胞菌的酯酶PFE。根据PFE的氨基酸序列,对其进行生物信息学分析。合成PFE的基因序列并连接到表达载体pET-28b,转化E. coli BL21(DE3),成功构建PFE的工程菌。对PFE功能验证发现其对CNDE表现出良好的立体选择性,能选择性水解R-CNDE。最终获得了具有应用潜力、选择性水解R-CNDE的新酶,为其后续的应用奠定基础。(本文来源于《新余学院学报》期刊2019年05期)

周烨,施倩倩,赵友,崔笠,徐仁芳[6](2019)在《肾透明细胞癌差异基因的生物信息学分析与验证》一文中研究指出目的通过生物信息学(生信学)分析筛选肾透明细胞癌的潜在靶基因,验证并探讨其意义。方法运用生信学分析筛选基因芯片中肾透明细胞癌组织与正常肾组织间的差异基因,通过功能和通路富集分析和构建蛋白相互作用网络筛选核心基因;运用实时定量PCR、蛋白免疫印迹和免疫组织化学检测该基因在肾透明细胞癌组织和对应癌周正常肾组织中的表达水平;通过TCGA数据库分析该基因在肾透明细胞癌中的表达水平及其对生存预后的影响。结果生信学分析筛选出差异表达的核心基因GATA3,其在肾透明细胞癌组织中表达水平显着低于相对应的癌周正常肾组织(P<0.01)。TCGA数据显示GATA3在肾透明细胞癌中的表达水平显着降低(P<0.01),GATA3低表达的肾透明细胞癌患者的生存期显着降低(P<0.05)。结论生信学分析的使用能有助于筛选靶基因并分析其功能,GATA3的差异性表达可能对解释肾透明细胞癌发生、发展机制有一定帮助,并且可能被用作肾透明细胞癌的新型诊断标志物或治疗靶点。(本文来源于《基础医学与临床》期刊2019年10期)

王淼,李秀玉,胡玖坤,田亮[7](2019)在《澳大利亚生物滞留池技术在中国的雨水处理能力验证》一文中研究指出指出了生物滞留池作为海绵城市的重要技术之一,可以有效地防止面源污染和控制雨水径流。研究监测了一个参照澳大利亚《雨水生物滞留系统设计导则》建设的雨水生物滞留池,分析了其对自然降雨事件中水量和水质的控制效果,验证了其在中国的应用。结果表明:此类雨水生物滞留池对降雨量小于10 mm的中小型降雨具备很好的径流控制能力,能有效地延缓洪峰流量。同时,该系统对TSS、TP、TN、COD、BOD5以及粪大肠菌群均有较好的去除效果。此外,生物滞留池植物的生长和进水负荷会对污染物的去除效果产生一定的影响。(本文来源于《绿色科技》期刊2019年18期)

朱霞,李鹤超,何唯平[8](2019)在《污水紫外线消毒系统生物验证研究》一文中研究指出分析研究了某商用污水紫外线系统消毒效果以及影响该系统灭菌效果的因素,在此基础上采用MS-2噬菌体作为受试菌种,对该紫外线系统进行生物验证研究。经生物验证试验获得紫外消毒系统的等效生物剂量计算公式,并同理论计算结果进行比较分析。依据等效生物验证曲线可知,受测试紫外消毒系统完全可以满足GB/T19837-2005城市给排水紫外线消毒设备和GB18918城镇污水处理厂污染物排放标准一级B标准对紫外剂量要求。(本文来源于《节能》期刊2019年09期)

胡嘉蕴,赵楠[9](2019)在《适用于医药生物领域审查阶段的专利价值评估体系的建立与验证》一文中研究指出专利价值评估体系是通过科学的方法,对专利价值进行量化的过程,是高价值专利培育工程的基础和前提。现有的专利价值评估体系大多缺乏领域特色,不利于审查员在专利审查的同时快速、准确地筛选出高价值专利。本文基于专利审查员在审查实践中的体会,综合考虑医药生物领域的特殊需求和审查实践中遇到的领域特色问题,依托现有的文献、书籍及网络资料,从"领域特色"和"审查相适"两个角度选取和改进评估指标,最终建立起适用于医药生物领域审查阶段的特有的专利价值评估体系。利用该体系对生物药授权案例进行验证的结果表明,通过本体系能够帮助医药生物领域审查员有效地挖掘高价值专利,具有重要意义。(本文来源于《中国发明与专利》期刊2019年09期)

程琼,杨妙琳,张竞文,蔡安季[10](2019)在《新生儿甲状腺功能指标生物参考区间的建立及验证研究》一文中研究指出目的:探讨适用于本实验室的新生儿甲状腺功能指标促甲状腺激素(TSH)、游离甲状腺素(FT_4)、游离叁碘甲状腺原氨酸(FT_3)的生物参考区间。方法:依照美国临床实验室标准化协会(CLSI)C28-A3文件的方法,随机收集120例新生儿的新鲜血清,通过化学发光微粒子免疫分析法(CMIA)进行测定,测定结果依据C28-A3的方法用SPSS 19.0软件进行统计分析,从而建立相应的生物参考区间,另外随机抽取LIS系统60份新生儿科的标本结果对新参考区间进行验证。结果:新生儿甲状腺功能指标(TSH、FT_4、FT_3)的生物参考区间分别为0.606~13.863 mIU/L、9.29~23.05 pmol/L、2.75~5.60 pmol/L,经过与60份参考个体的对比,结果验证是相符合的。结论:通过验证,初步建立的生物参考区间基本符合本实验室的要求。(本文来源于《中国医学创新》期刊2019年25期)

生物验证论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

利用棉花主要生育时期的无人机近红外影像数据,提取4种不同的植被指数,通过与棉花地上生物量的实测值建立拟合关系,分析了不同植被指数在棉花各生育时期的估算效果并对其进行了验证。结果表明,随棉花生长,归一化植被指数(NDVI)、宽动态植被指数(WDRVI)、比值植被指数(RVI)和差值植被指数(DVI)均从苗期开始显着增加,其后则表现为基本稳定的"饱和"现象,但棉花实测生物量在不同生育期均有显着差异。植被指数与棉花实测生物量的拟合结果显示:NDVI和DVI的二元线性拟合模型对苗期生物量拟合效果最佳(R~2=0.84,RMSE=0.13 kg·m~(-2));WDRVI和DVI的二元线性拟合模型对花蕾期生物量拟合效果最佳(R~2=0.87,RMSE=0.52 kg·m~(-2));RVI的非线性拟合模型对花铃期生物量拟合效果最佳(R~2=0.79,RMSE=0.95 kg·m~(-2));WDRVI和RVI的二元线性拟合模型对盛铃期生物量的拟合效果最佳(R~2=0.86,RMSE=0.96 kg·m~(-2))。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

生物验证论文参考文献

[1].周媛媛,张学谅,王静,陈欣,黄晨.副猪嗜血杆菌血清4型不同菌株间毒力相关基因验证及LpxC基因生物信息学分析[C].中国畜牧兽医学会兽医食品卫生学分会第十五次学术交流会论文集.2019

[2].邓江,谷海斌,王泽,盛建东,马煜成.基于无人机遥感的棉花主要生育时期地上生物量估算及验证[J].干旱地区农业研究.2019

[3].周媛媛,张学谅,王静,陈欣,李睿.副猪嗜血杆菌血清4型不同菌株间毒力相关基因验证及LpxC基因生物信息学分析[J].沈阳农业大学学报.2019

[4].李晓娟,周芝熠,王珏,钱源.HOTAIR上调miR-152靶向调控HLA-G的生物信息作用预测与验证[J].天津医药.2019

[5].黎小军,张仪靖,韩美子.立体选择性酯酶的基因挖掘、生物信息学分析及其功能验证[J].新余学院学报.2019

[6].周烨,施倩倩,赵友,崔笠,徐仁芳.肾透明细胞癌差异基因的生物信息学分析与验证[J].基础医学与临床.2019

[7].王淼,李秀玉,胡玖坤,田亮.澳大利亚生物滞留池技术在中国的雨水处理能力验证[J].绿色科技.2019

[8].朱霞,李鹤超,何唯平.污水紫外线消毒系统生物验证研究[J].节能.2019

[9].胡嘉蕴,赵楠.适用于医药生物领域审查阶段的专利价值评估体系的建立与验证[J].中国发明与专利.2019

[10].程琼,杨妙琳,张竞文,蔡安季.新生儿甲状腺功能指标生物参考区间的建立及验证研究[J].中国医学创新.2019

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