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PLoSComputBiol:藻类产生的环境毒素会导致ALS的发生

在最近的一项研究中,来自宾夕法尼亚州立大学医学院的研究人员通过计算机模拟的手段解释了藻类产生的环境毒素可能导致神经退行性疾病的发生。 相关结果发表在《PLOS Computational Biology》杂志上。 研究人员调查了一种名为β-甲氨基-L-丙氨酸(BMAA)的环境毒素,在饮食中富含该类毒素的人群中,ALS的发生几率显著增高。(图片来源:Www.pixabay.com) 这种毒素由海洋中蓝藻产生,并且会通过食物链传递在鲨鱼,贝类等海洋生物钟中积累,因此,日常饮食中依赖上述海洋生物的人群可能面临风险。 神经外科助理教授Elizabeth Proctor和药理学教授Nikolay Dokholyan使用计算机模型分析了毒素接触可能导致ALS等疾病的发生与发展。 据研究人员称,当BMAA通过影响一种叫做“铜锌超氧化物歧化酶(SOD1)“的蛋白质活性,从而会产生神经元毒性。 “我们的结果表明需要进一步研究ALS......阅读全文

PLoS Comput Biol:藻类产生的环境毒素会导致ALS的发生

  在最近的一项研究中,来自宾夕法尼亚州立大学医学院的研究人员通过计算机模拟的手段解释了藻类产生的环境毒素可能导致神经退行性疾病的发生。  相关结果发表在《PLOS Computational Biology》杂志上。  研究人员调查了一种名为β-甲氨基-L-丙氨酸(BMAA)的环境毒素,在饮食中富

我国近海有毒有害藻类与藻毒素调查项目中期检查

项目中期检查线上会议    海洋所供图近日,由中国科学院海洋研究所承担的科技基础资源调查专项“我国近海有毒有害藻类与藻毒素调查及开放数据库构建”项目中期检查会议采用线上方式召开。项目首席、海洋研究所研究员颜天介绍,项目在统一规范方法和实验室分析方法互校的基础上,开展了覆盖我国近海50%以上海域的大面

固相萃取高效液相色谱法测定水中痕量藻类毒素

实验概要本实验建立了固相萃取(SPE)高效液相色谱(HVLC)检测水环境中痕量藻毒素的分析方法,并用于实际样品分析。该法具有操作简便,灵敏度高的特点,适合水质监测部门应用。同时,与酶联免疫法相比,在定性和定量上更加可靠,可推广进行水中藻毒素含量的检测。主要试剂徽囊藻毒素标样为MC-LR,MC-RR(

藻类环境生物学国际研讨会在水生所召开

  4月10至20日,由中国科学院水生生物研究所刘永定研究员、李敦海副研究员组织的藻类环境生物学国际研讨会在水生所召开。本次研讨会由水生所和淡水生态与生物技术国家重点实验室联合资助。会议由刘永定研究员主持,水生所副所长徐旭东研究员致欢迎辞。来自意大利、法国、斯洛文尼亚、德国和英国等相

单细胞ICP-MS应用:藻类吸附环境中重金属

人类向环境排放的重金属日益增多,不仅污染了土壤和水体环境,也给人类本身的健康造成极大的危害。传统的治理水体中重金属方法,如沉淀法、活性炭法、螯合树脂法等,操作繁琐,费用昂贵。而藻类是一种非常有希望的替代方法,对重金属吸附和富集能力较强,不产生二次污染,原料廉价易得分布广。藻类吸附重金属的研究,已经成

城市环境所揭示水库水位波动对水华藻类的影响

  水库水资源在供水、防洪、发电、养殖等方面为人类提供生态系统服务已半个多世纪,中国是水库大国,目前水库水量约为自然湖泊的三倍,其对社会经济发展的作用愈显突出。然而,我国水库特别是亚热带地区水库普遍存在不同程度的富营养化问题,具有较高的藻类水华发生风险。修建水库是人类活动影响地表水循环、调控水资源分

藻类计数仪简介

  藻类智能鉴定计数仪 是智能化的藻类计数分析仪,能快速实现藻类清晰成像、按形态自动分类计数藻类、累计总数和排序优势藻,以取代人工镜检计数,提高工作效率和准确性。具备国内多种藻类(蓝藻、绿藻、硅藻、裸藻、黄藻、褐藻、甲藻、隠藻、金藻、红藻、轮藻)、数千种藻类鉴别比对图库,能通过形态学、关键词、分类学

藻类植物的采集和培养实验_藻类植物采集方法

实验材料藻类植物仪器、耗材工具袋25 号浮游生物网塑料瓶(或试剂瓶) (100mL)广口瓶 (250mL500mL)大镊子采集刀吸管铅笔标签纸纸袋(或信封)等实验步骤1 淡水藻类的采集方法(1) 浮游藻类在较大较深水面,可用浮游生物网在水中作"∞"字形来回慢慢拖动采集。采集后将网垂直提出水面,打开网

藻类植物的采集和培养实验_藻类植物分离培养

实验材料藻类植物仪器、耗材工具袋25 号浮游生物网塑料瓶(或试剂瓶) (100mL)广口瓶 (250mL500mL)大镊子采集刀吸管铅笔标签纸纸袋(或信封)等实验步骤常见藻类的分离和培养(1)衣藻的分离和培养①藻种分离把野外采集来的衣藻水样,经显微镜镜检后,倒入广口瓶内,置于窗台向阳处,由于衣藻有趋

藻类辅助鉴定计数

在2009年,迅数推出全球首创的“基于图像的浮游生物检测与智能鉴定系统”,迎合国家对环境监测事业重视,为环境监测机构及科研院所的藻类监测和研究提供了有效的手段。在藻类鉴定过程中一般基于藻体的具体形态特,由于藻体的形态特征比较复杂,不同时期,不同角度所展现的形态都有所不同,所以给藻种的鉴定带来了不小的