苯甲酸钠降解菌的筛选、龙胆酸1，2-双加氧酶基因的克隆与异源表达

 应用分子生态学方法，研究在不同芳香族化合物胁迫下，海洋沉积物中细菌群落结构的演替规律。在实验室建立驯化系统, 向海洋沉积物中分别添加芘和苯甲酸钠，采用Illumina MiSeq高通量测序技术分析实验组和对照组细菌群落16S rRNA基因V3-V4可变区数量的组成及变化，研究沉积物中添加芘、苯甲酸钠后，微生物群落多样性和群落结构的变化。实验结果表明：添加芘、苯甲酸钠极大地降低了海洋沉积物中菌群丰度和多样性；在添加苯甲酸钠实验组，变形杆菌门中海杆菌属(Marinobacter)，假海源菌属(Pseudidiomarina)的细菌得到显著富集；在添加芘实验组中拟杆菌门中的Balneola属，碳酸噬胞菌属(Aequorivita)得到极大富集。初步分析了海洋沉积物环境中不同多环芳烃胁迫下，细菌群落结构的演替特征，该实验结果为海洋环境中针对不同芳香烃的微生物修复提供理论依据。 从海底沉积物的样品中，筛选出一株能够以苯甲酸钠为唯一碳源的芽孢杆菌，该海洋细菌能够通过龙胆酸途径降解苯甲酸钠。针对该途径中的关键酶龙胆酸1，2-双加氧酶的基因，运用Touch down PCR和TAIL PCR成功扩增出该基因的完整阅读框。该阅读框包含1143bp，编码379氨基酸残基，预测相对分子量为42.9 kDa。BLASTx比对显示这段基因编码的氨基酸序列与已发现或预测的其他龙胆酸1，2-双加氧酶相似性均低于59%。这段基因编码的氨基酸序列与Geobacillus kaustophilus GBlys中的龙胆酸1，2-双加氧酶具有52%的相似性，与Bacillus halodurans C-125中龙胆酸1，2-双加氧酶有50%相似性，与Paenibacillus sp. NyZ101中龙胆酸1，2-双加氧酶相似性为49%，与Escherichia coli O157:H7 str. Sakai中龙胆酸1，2-双加氧酶相似性为36%。通过分子建模模拟该蛋白亚基的分子结构，分析蛋白亚基与底物分子的对接结果，推测His114，His116，His155与亚铁离子构成催化核心，Trp91，Asp72, Asp189, Arg74可能在催化过程中起了一定的作用。将该基因连入表达载体成功实现了酶蛋白的异源表达。研究表明该蛋白酶在30℃，pH 8.0条件下具有最大的酶活性，二价铁离子能够显著地提高酶活性。该蛋白酶不能催化与龙胆酸结构类似的一系列底物，具有严格的底物专一性。该实验结果为研究该酶的催化机制奠定了基础。<br /

海洋沉积物细菌群落结构对芘和苯甲酸钠胁迫的响应

应用分子生态学方法,研究在不同芳香族化合物胁迫下海洋沉积物中细菌群落结构的演替规律。在实验室建立驯化系统,在海洋沉积物中分别添加芘和苯甲酸钠,采用Illumina Mi Seq高通量测序技术分析实验组和对照组细菌群落16S r RNA基因V3-V4可变区数量的组成及变化,研究沉积物中添加芘、苯甲酸钠后,微生物群落多样性和群落结构的变化。实验结果表明:芘、苯甲酸钠极大地降低了海洋沉积物中菌群丰度和多样性;在添加苯甲酸钠的实验组,变形杆菌门中海杆菌属(Marinobacter)、假海源菌属(Pseudidiomarina)的细菌显著富集;在添加芘实验组中拟杆菌门中的Balneola属、碳酸噬胞菌属..

一种石油降解菌株及分离方法、石油降解菌剂及其制备方法与应用

一种石油降解菌株，菌株为CN-3，保藏单位名称为中国典型培养物保藏中心，保藏号为CCTCC?M?2015537。实验所用的筛选培养基和降解用培养基均是以石油为唯一碳源和能源，筛选出的CN-3菌株对石油具有高效的降解性能。且该石油降解菌株CN-3在中性偏碱性的环境中对石油的降解效果较好，能够耐受高盐度环境，特别适应于海洋环境。从而扩大了CN-3菌株在海洋石油污染治理中的应用范围，使其更加具有应用前景

电生理测量在用户体验中的应用

用户体验是用户在使用产品过程中的完整感受, 电生理技术可用于测量用户在产品使用过程中的实时体验。皮电、心电和脑电是用户体验研究领域最典型的三类电生理指标, 主要涉及用户体验过程中认知和情感状态的测量：在皮电相关指标中, 皮肤电导水平能有效地反映用户使用产品时的情绪唤醒度和认知努力程度; 在心电相关指标中, 心率对用户的情绪体验敏感, 而心率变异性对用户的心理负荷变化敏感; 在脑电相关指标中, &alpha; 波和 &beta; 波是用户情绪变化和心理负荷的有效指标。目前, 这些指标在情绪类别的识别上还缺乏敏感性, 并且在实际应用方面也存在各自的优缺点。未来的研究突破点可在三个方面展开：一是探讨用户体验过程中情绪类别的识别, 二是整合多种指标对情绪状态进行实时的识别, 三是关注美感体验的生理测量

Electrophysiological Measures Applied in User Experience Studies

用户体验是用户在使用产品过程中的完整感受, 电生理技术可用于测量用户在产品使用过程中的实时体验。皮电、心电和脑电是用户体验研究领域最典型的三类电生理指标, 主要涉及用户体验过程中认知和情感状态的测量：在皮电相关指标中, 皮肤电导水平能有效地反映用户使用产品时的情绪唤醒度和认知努力程度; 在心电相关指标中, 心率对用户的情绪体验敏感, 而心率变异性对用户的心理负荷变化敏感; 在脑电相关指标中, &alpha; 波和 &beta; 波是用户情绪变化和心理负荷的有效指标。目前, 这些指标在情绪类别的识别上还缺乏敏感性, 并且在实际应用方面也存在各自的优缺点。未来的研究突破点可在三个方面展开：一是探讨用户体验过程中情绪类别的识别, 二是整合多种指标对情绪状态进行实时的识别, 三是关注美感体验的生理测量

RESPONSE OF BACTERIAL COMMUNITIES TO PYRENE AND BENZOATE SODIUM IN MARINE SEDIMENTS

应用分子生态学方法,研究在不同芳香族化合物胁迫下海洋沉积物中细菌群落结构的演替规律。在实验室建立驯化系统,在海洋沉积物中分别添加芘和苯甲酸钠,采用Illumina Mi Seq高通量测序技术分析实验组和对照组细菌群落16S r RNA基因V3-V4可变区数量的组成及变化,研究沉积物中添加芘、苯甲酸钠后,微生物群落多样性和群落结构的变化。实验结果表明:芘、苯甲酸钠极大地降低了海洋沉积物中菌群丰度和多样性;在添加苯甲酸钠的实验组,变形杆菌门中海杆菌属(Marinobacter)、假海源菌属(Pseudidiomarina)的细菌显著富集;在添加芘实验组中拟杆菌门中的Balneola属、碳酸噬胞菌属..

2005～2014年CERN地下水位数据集

地下水是一个地区重要的自然资源,地下水位数据可为研究地下水的长期变化提供重要的参考资料。本数据集收集整理了中国生态系统研究网络(CERN)34个台站采用人工或自动记录方法观测的2005～2014年地下水位深度数据。重新整理后的数据格式更加规范,质量也有所提高。此外,为了便于用户了解台站地下水位的概况(如平均深度及其变化),我们还计算了各台站地下水位深度的平均值及其标准差

2004–2016年中国生态系统研究网络水体酸碱度和总溶解性固体数据集

水体的酸碱度(pH)和总溶解性固体(TDS)是中国生态系统研究网络(CERN)的重要监测指标,可为生态系统水体质量长期变化研究提供重要数据。降水pH可以表征其是否为酸沉降,地表水和地下水的pH则关系到水质是否对植物生长和动物饮用存在危害等。TDS是表征水体溶解性固体总含量的指标,同样影响到植物根系的水分吸收和动物的生存分布。本数据集收集整理了CERN农田、森林、荒漠、草原、沼泽5种典型生态系统34个生态站2004–2016年降水、地表水、地下水pH和TDS数据。本数据集可为分析降水、地表水、地下水的酸碱度和TDS的时间变化和空间格局提供数据,可为研究中国典型生态系统水质酸碱度和盐碱化的长期变化提供数据支撑

2004-2016年中国生态系统研究网络（CERN）台站水中八大离子数据集

水是自然界重要的组成物质,是生态系统的主要环境因子,中国生态系统研究网络(CERN)对中国典型生态系统水环境开展了长期定位监测。本数据集收集整理了CERN 34个生态站2004–2016年地下水、静止地表水、流动地表水的八大离子(Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~+、K~+、HCO_3~-、CO_3~(2-)、SO_4~(2-)、Cl~-)数据,包含了农田、草地、森林、荒漠、沼泽5类中国典型生态系统。我们对数据进行了准确性检验,剔除异常值,整理后的数据格式更规范,提高了数据的可靠性。本数据集有助于认识各生态系统的水化学变化特征

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel