P；roteomic analysis of mature and germinated pollen grains from Oryza sativa L.sspjaponica

花粉是高度退化的两细胞或三细胞生物体。作为雄配子体，花粉储藏了父本的全部遗传信息，并通过与柱头识别、萌发和花粉管极性生长将精子送到雌性的胚囊中，完成双受精作用。由于花粉在植物有性生殖过程中的特殊作用和花粉管极性生长的独特细胞学过程，几十年来一直被作为研究这一系列精细细胞学过程的模式，但是其中关键事件的分子机制并不十分清楚。 我们利用蛋白质组学技术鉴定了水稻成熟花粉三个不同组分（花粉外被蛋白、花粉外被／细胞壁相关和可释放蛋白、花粉内在蛋白）中表达的共322种蛋白质。其中，参与信号转导(10%)、细胞壁重塑和代谢(11%)、蛋白质代谢(14%)以及糖类和能量代谢(25%)的蛋白质被高度代表。并且很多是首次被在成熟花粉中得到鉴定的具有重要功能的蛋白质，包括蛋白激酶、受体激酶相互作用蛋白、GDP解聚抑制因子、含有C2结构域蛋白质和亲环蛋白等参与信号转导的蛋白质，eIF4A、线粒体加工肽酶、UFD1和AAA+ATP酶等参与蛋白质合成、装配和降解的蛋白质，以及逆糖基化多肽、似纤维素合酶OsCsLF7等参与细胞壁重塑和代谢的蛋白质等。生物信息学分析表明，在我们鉴定的蛋白质中有11%的蛋白质功能未知并且不含有任何已知的功能结构域。另外，我们利用从头测序技术鉴定了5种新蛋白质。这些首次在花粉中被鉴定的蛋白质、未知功能蛋白质和新蛋白质在花粉萌发过程中的生物学功能值得进一步研究。 进而，我们利用比较蛋白质组学技术获得了水稻花粉体外萌发过程中差异表达的160个鉴定结果（代表120种蛋白质），生物信息学分析表明它们隶属于13个功能类群。其中，参与细胞壁代谢（占24%，如UDP-葡萄糖焦磷酸化酶和第三类过氧化物酶）、蛋白质代谢（占11%，如eIF4A和20S蛋白酶体的亚基）、细胞骨架动力学（占8%，如肌动蛋白、微管蛋白和profilin）和胁迫反应（占7%，如抗坏血酸过氧化物酶）以及糖类和能量代谢（占24%）的蛋白质被高度代表。共有94个鉴定结果(73种蛋白质)在花粉萌发过程中表达丰度上调，包括几乎全部参与蛋白质代谢的蛋白质，多数参与细胞骨架动态变化和离子转运的蛋白质，以及部分参与糖类和能量代谢的蛋白质等。并且有53个鉴定结果（41种蛋白质）可能在萌发过程中被释放到培养基中（柱头上），可能参与了柱头细胞和花粉管通道细胞细胞壁的松弛和水解（如第三类过氧化物酶家族成员、多聚半乳糖醛酸酶、1，4-beta-木聚糖酶和一些花粉过敏源蛋白），或者参与了花粉．柱头的信号识别过程（如钙网蛋白和含有C2结构域的蛋白）。有8种传统认为是参与糖类和能量代谢的酶可能在萌发过程中被释放到培养基中（柱头上），如烯醇酶、磷酸丙糖异构酶和磷酸甘油酸激酶。 同时，我们发现在鉴定的成熟花粉表达的蛋白质中，有23%的蛋白质以多个同工型的形式存在，并且有29种蛋白质的多个同工型的表达丰度在萌发过程中发生变化。它们主要参与了细胞壁代谢、糖类和能量代谢、细胞骨架、胁迫反应和离子运输等代谢过程。我们利用荧光染色技术，检测到其中14种蛋白质可能被磷酸化或者糖基化修饰。这意味着由于翻译后修饰形成的同工型蛋白质在花粉萌发和花粉管生长过程中具有重要作用。 总之，我们以水稻为模式研究其成熟花粉和萌发花粉的蛋白质表达特征，首次报道了单子叶植物成熟花粉不同组分中表达的蛋白质及其功能类群特征，并且首次报道了被子植物花粉萌发过程中表达丰度变化蛋白质的功能类群特征，为进一步揭示花粉萌发和花粉管生长的分子机制提供了重要的蛋白质水平信息

分子生物学技术在蕨类植物研究中的应用

近年来,分子标记、基因克隆、RNA干扰和基因芯片等分子生物学技术已应用于蕨类植物的系统进化、遗传多样性、孢子萌发以及生理代谢分子机制的研究。本文介绍近年来分子生物学技术在蕨类植物研究中的应用进展。中文核心期刊要目总览(PKU)中国科技核心期刊(ISTIC)中国科学引文数据库(CSCD)006625-63

被子植物生殖细胞与精细胞的分离方法

开花植物精细胞的发育经历一个独特的后减数分裂过程,在此过程中每个花粉母细胞减数分裂的产物——小孢子经不对称有丝分裂产生1个大的营养细胞和1个小的生殖细胞,随后生殖细胞经过正常的有丝分裂产生2个精细胞。近几年,随着高通量组学技术的不断完善,利用组学技术比较分析生殖细胞和精细胞的分子特征、揭示决定精细胞命运与功能以及受精识别的重要分子已成为植物生殖生物学备受关注的课题。开展此项研究的关键是建立能获得大量高纯度的生殖细胞与精细胞分离纯化技术。该文综述了被子植物生殖细胞和精细胞分离方法的主要研究进展,分析了关键方法的特点和要点以及不同方法之间的差异和共性,以期为相关领域的研究人员提供借鉴

2006~2009年我国超大城市霾天气特征及影响因子分析

收集了2006~2009年北京、 上海、 广州和成都能见度等气象因子以及SO_2、 NO_2和PM_(10)等环境空气质量资料,在此基础上统计分析上述4个超大城市霾天气频率季节和年际变化特征及其主要的影响因子. 结果表明,北京、 上海、 广州和成都霾天气频率季节最高值分别为夏季、 冬季、 春季和秋季. 北京和广州霾天气频率呈现逐渐下降趋势,而上海和成都呈现逐渐上升趋势. PM_(10)和相对湿度是影响能见度或霾天气频率关键因子. 北京能见度变化对相对湿度比较敏感,而上海和广州对PM_(10)浓度变化比较敏感,成都对相对湿度和PM_(10)浓度敏感程度相当.</p