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tianyaguke1968
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小小暖和

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生物医学动物实验研究论文

1实验设计

在开展生物医学研究时,研究者通过正确地运用统计学知识,可直接影响研究的质量。统计学设计的任务在于对研究的部署、实施,直到研究结果的解释进行系统的安排,力争做到以最少的人力、物力获得可靠的结论和信息。其目的在于确定某种处理是否会表现出某种特定的效应。在实验设计时应遵循惟一差异原则,即在进行两组比较时,两者之间仅有因处理因素不同而引起的差异,而其他实验条件相关的非处理因素都应保持等同。然而,处理组与对照组在反应上表现出的差别并不一定意味着是处理的结果。另有两种引起差别的可能性,即偏倚和偶然性。偏倚是指系统性差别,它不是因组间在处理上的不同所引起。生物医学实验中统计学设计和分析的目标就是消除潜在的偏倚,减少偶然性[2]。

实验的偏倚和控制

偏倚是在研究中从设计到实验实施和结果分析的各环节存在一些人为的、有系统倾向的非随机误差,它不是由于抽样造成的,而是某种偏性使得实验结果偏离它的真值。从所选择的生物医学问题到研究方案的制订与实施、实验的完成过程、实验的分析与解释,乃至实验结果的发表,均可能存在各式各样的偏倚[2]。这种偏倚常常表现为系统误差。偏倚的大小取决于研究的方法和具体的实验条件。常见的偏倚主要有选择性偏倚、观察性偏倚和混杂性偏倚。必须认识实验过程的偏倚,从实验设计起直到整个研究过程结束均要加以控制。正确的实验设计可控制选择性的偏倚,事前人为控制和采取相应的措施可避免和减少观察性的偏倚。对于混杂性偏倚,可将重要的混杂因素在设计阶段进行分层随机设计,使混杂因素在组间分布均衡;在统计分析阶段将混杂因素作为分层因素或采用有协变量分析方法,以消除混杂因素的影响。只有有效地控制或消除偏倚,方可减少结果的假阳性或假阴性。

减少偶然性的潜在影响

偶然性因素的作用可以减少,但不能完全排除。因为即使是在精心实施的研究中,接受同样处理的动物,其反应也不可能完全一样。适当的统计分析可使实验人员评估出现假阳性的概率,即根本不存在处理效应的情况下观察到差异的概率。这种概率越小,实验者发现真实效应的可能性就越大。为了更有把握地检测出真实效应,有必要减少偶然性的作用,并通过实验设计确保能在“噪声”之上识别真正的“信号”。

实验设计的要素

要消除生物医学实验中潜在的偏倚,减少偶然性,就应对实验对象、处理因素和实验效应这三个实验设计要素,按照对照、重复、随机化和均衡四项原则进行周到的设计与控制[3]。实验对象实验中处理因素所作用的对象称为实验对象。不同性质的实验研究需要选取不同种类的实验对象,一个完整的实验设计中所需实验对象的总数称为样本含量。生物医学试验中考虑动物实验对象时应关注以下几个方面:①动物种属的选择:选择实验动物的种属与品系时,尤其需要注意其背景反应的水平。为了将反应“信号”水平最大化,常常意味着应避免选择那些背景反应水平极低的动物种属或品系,但如果采用过度反应的动物种属或品系也同样会出现问题。动物物种选择中的其他问题,无论是实际问题(寿命、体型、易得性、对动物学特征的了解情况)或是理论问题(生化、生理或解剖结构与人的相似性),都需要从专业的角度认真加以考虑和权衡。②动物的数量:虽然从统计设计角度考虑可得出某项实验所需的动物数(样本含量),但所得出的数值往往很大。因此,虽然样本含量估计是保证结论可靠性(精度和检验效能)的前提,但基于实验的可操作性及经济原则方面的考虑,应结合统计学的计算结果与以往的生物医学研究经验予以确定。③动物的体重与年龄:为确保实验对象的同质性,实验中所使用的动物体重与年龄应尽可能相近;动物体重的标准差不应超出平均值的10%;啮齿类等小动物年龄相差不应超出1周,大动物年龄相差不应超出1个月。④动物的分层:为了准确检测一种处理因素引起的差别,各处理组在可能影响实验结果的其他非处理因素方面应尽可能具有同质性。当存在动物亚系间的差别时,有两种方法可得到更为准确的结论。一是在结果分析阶段将亚系作为一个“分层变量”处理,包括对两个亚系的结果进行单独分析,然后将结果综合,得出处理效应的总结论;二是将亚系作为实验设计的“区组因素”,这种情况下可使对照组与处理组中每个亚系动物数量相等。除以上所讨论的“亚系”之外,其他的非处理因素,如性别、窝别、体重段等也可作为分层变量进行局部控制,并据此进行分层随机化分组。处理因素设计实验研究时,要明确研究中的处理因素和影响实验效应的非处理因素。研究者希望通过对研究设计进行有计划的安排,从而能科学地考察其效应大小的因素称为处理因素或实验因素;研究者往往忽略对评价实验因素作用大小有一定干扰的重要的非处理因素或非实验因素(如动物的窝别、体重等);其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。实验结果是处理因素和非处理因素共同作用而产生的实验效应,因此如何控制和排除非处理因素的干扰,正确显示处理的效应,是实验设计的基本任务。实验效应实验效应是处理因素作用于受试对象的反应和结果,是反映实验因素作用强弱的标志,它通过观察指标(统计学常将指标称为变量)来体现。如果指标选择不当,未能准确反映处理因素的作用,获得的研究结果就缺乏科学性,因此选择好观察指标是关系整个研究成败的重要环节。指标的观察应避免带有偏性或偏倚,要结合专业知识,尽可能多地选用客观性强的指标,在仪器和试剂允许的条件下,应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观(如尿液pH试纸读数值)或主观指标(行为测量、病理观察),一定要事先规定读取数值的严格标准,只有这样才能准确地分析实验结果,从而提高实验结果的可信度。

实验设计的原则

为了防止结果的偏倚,保证实验结果的准确性和最大化的表达,在进行生物医学实验设计时必须遵循统计学设计的对照、重复、随机化和均衡四个基本原则。生物医学实验中对照组的设置必须具备三个条件:①对等原则,即惟一差别原则,除处理因素外,对照组具备与实验组对等的非处理因素。在相互比较的各组间,除了给予的处理因素不同外,其他方面应与实验组具有一致性,如相同的实验单位来源(动物种属、体重等)和相同的实验条件、操作方式和喂养环境等。②同步原则,对照组与实验组设立之后,在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。③专设原则,任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不得借用文献上的记载或以往结果或其他研究资料作为本研究之对照。

生物医学中常用的实验设计类型

如果需要在同一实验中同时评价几种不同的效应,实验者应该安排能区别各自效应差别的实验设计方法。生物医学中常用的实验设计有以下几项。完全随机设计完全随机设计是生物医学动物实验中最为常用的一种实验设计方法,它是一种单因素有k个水平(k≥2)组的实验设计。即实验设计可设置一个对照或多个剂量组的实验方案。本设计保证每个实验动物都有相同机会接受任何一种处理,而不受实验人员主观倾向的影响。本设计应用了重复和随机化两个原则,因此能使实验结果受非处理因素的影响基本一致,真实反映出实验的处理效应。随机区组设计随机化完全区组设计,简称随机区组设计,又称配伍组设计,是配对设计的扩展,它将几个条件相同的受试者划分在同一个区组或配伍组,然后再按随机的原则,将同一配伍组的受试者随机分配到各实验组。该设计方法的优点是每个区组内的k个实验单位有较好的同质性,比完全随机设计更容易察觉处理间的差别。这种方法须特别注意的是要求区组内实验单位数与处理数相同,实验结果中若有缺失值,统计分析将损失部分信息。拉丁方设计拉丁方设计从横行和直列两个方向进行双重局部控制,使得横行和直列两向皆成区组,是比随机区组设计多一个区组因素的设计。在拉丁方设计中,每一行或每一列都成为一个完全区组,而每一处理在每一行或每一列都只出现一次,也就是说,在拉丁方设计中,实验处理数=横行区组数=直列区组数=实验处理的重复数。析因设计析因实验设计又称全因子实验设计,属于多因素、多水平单效应的设计。它不仅可以检验每一因素各水平之间的效应差异,而且可以检验各因素之间的交互作用。交互作用是指一个因素不同水平间的效应差受另一因素的影响,包括协同交互作用和拮抗交互作用。析因实验主要用于分析交互作用,当因素及水平数过多时,所需的实验对象数、处理组数和实验次数大幅度增加,故一般采用较简单的析因实验。含有较多因素和水平的实验一般采用正交实验设计[5]。

2生物医学动物实验的描述统计学

生物医学实验资料的类型

生物医学实验对实验对象(动物)进行干预后测定的观测指标通常有以下类型:①连续性数据:测定结果表现为有数字大小和单位的数据,统计上称定量资料,如生理、生化指标,体重值,器官重量等。②分类数据:测定结果表现为按某属性划分的定性类别,统计上称为定性资料,具体又可以分为二值资料、多值名义资料和多值有序资料。如某反应为出现或不出现,死亡或未死亡,有畸形或无畸形;病理损害的严重程度(无、轻度、中度、重度)等。

统计描述指标

描述性统计学(或归纳统计学)是对样本观察/测量数据频率分布的定量研究,描述性统计的目的在于:①对测量值或观察值进行归纳浓缩,用统计量、统计图或统计表的形式表现;②估计总体分布的参数。资料的整理与探索对于某一测量指标,一般应从文献资料中了解其分布类型。如果没有判断概率分布的理论基础,应重复以大样本测定,绘制样本的频数分布图(理论上样本量要大于100),并经统计学检验拟合其分布。数据的描述统计量①连续性数据的频数分布:通过对样本资料编制频数分布表或做茎叶图,以确定资料分布的类型、频数分布的集中趋势和离散趋势、估计总体参数,也便于发现离群值。②中心位置的描述统计量:描述数据分布的集中趋势,常用指标为算术均数、中位数、众数、几何均数等。③离散程度的描述统计量:描述数据分布的离散趋势,常用指标为标准差和方差、极差和四分位数间距、变异系数和离散系数等。④统计学图表:统计图包括连续性数据分布的直方图、茎叶图,表示数据中心位置和离散程度的点杆图(做图时表示均数和标准差)和盒须图(做图时表示中位数、极差、四分位数间距),描述构成比数据资料的百分条图、饼图,描述经时变化趋势的线图,以及预测和检验分布类型的概率-概率图(P-P图)等[6]。统计表具有简单、明了、易于理解、便于比较的优点。编制统计表时原则上应当重点突出、层次分明、避免层次过多或结构混乱。一般的统计表应为三线表,表中只有横线,无竖线和斜线。统计表的标目应层次清楚,不宜过于复杂。

3生物医学动物实验的假设检验

生物医学动物实验中最常见的情况是给予不同受试物后进行组间比较,通过统计学中的假设检验,说明受试物的作用。假设检验时应注意以下问题。

检验方法的选用依据

资料的类型和变量的数目不同类型的资料(定量、定性)的组间比较应采用不同的统计检验方法。单变量、多变量的`统计检验方法也各不相同。实验设计类型应该根据实验设计的具体类型选择对应的统计检验方法,以便得到处理组效应的真实结论。检验方法的前提条件选用假设检验方法前,应了解所分析的数据资料是否满足相应检验方法的前提条件,如t检验和方差分析等参数检验方法要求数据满足正态性和方差齐性,2检验要求样本含量大于40且理论频数大于5。

正态性检验及拟合优度检验

统计学假设检验须判定样本的频数分布是否符合某一理论分布,如符合要求就可按此理论分布来进行统计学处理。对正态分布可采用正态性检验,其他分布可用拟合优度检验。通常可通过查阅文献,了解实验参数符合何种理论分布。

方差齐性检验

连续性数据未达到参数法统计分析前提的第二种原因即为方差不齐。一般而言,数值愈大,其固有的变异性也愈大。例如,若某组动物的平均反应值为100,其数值范围可能为80~120;而另一组动物的平均反应值为300,其数值范围可能会扩大至240~360。解决方差不齐的措施是进行数据转换。若数据的标准差与平均值成正比,在统计分析前宜将数据转换为对数值之后再进行分析,据此,不仅数据的变异度与平均值大小无关,同时还可确保其更符合正态分布。若数据变异度增加幅度与平均值的关系不太明显,采用平方根转换则更易使数据的变异度与平均值大小无关。某些数据经对数或平方根转换后可能仍存在方差不齐,此时宜采用非参数检验。

单侧检验与双侧检验

检验假设选择单侧检验或双侧检验,应事先根据专业知识做出选择。一般而言,若研究目的仅须了解是否存在组间差异、实验者无法预测组间变化的方向以及实验者希望获得正负两方面的结果时,应采用双侧检验。若事先可预测组间差异的变化方向,实验者仅对某一方面的重要性感兴趣,实验者仅希望了解与对照组差异或正或负一个方向,则应采用单侧检验。此外,剂量设计预试验中应采用双侧检验,正式试验在了解相关信息后可采用单侧检验。

多重比较及多重性问题

生物医学实验经常在处理组和对照组之间做多个变量的比较。即使不存在真正的实验效应,也有可能纯粹由于偶然性而有一个或多个变量在5%检验水平出现显著性差别。除了上述均数多重比较导致Ⅰ类错误概率增加的多重性问题之外,其他的多重性问题还包括多次的中期分析、关注多个结局、亚组间的多重比较。处理多重性问题的原则包括:①预先计划进行多重比较;②限制比较的次数;③多重比较时采用更严格的界值标准;④多重比较具有生物学方面的依据。

观察值或实验对象的独立性

许多统计检验方法要求比较的观察值或实验对象相互独立,如二项分布的率检验、t检验和方差分析等。但是,有的生物医学实验中观察单位并不独立。例如,生殖和发育研究中就存在窝效应:由于遗传因素、宫内的发育环境和药物的代谢环境相似,与异窝胎仔相比,同窝胎仔之间对毒性效应的反应概率趋于系统,即同窝内数据为聚集性数据,这就是一种常见的非独立数据。在统计学分析时,忽略数据的窝内相关性具有潜在的风险;因同窝母鼠所产k个胎仔的观察值存在共性,其所提供的信息不及k个独立的来自不同母鼠所产胎仔所提供的信息;窝内相关性愈大,其信息量愈少。聚集性数据的均数标准误小于独立的数据,因此,若基于观察值独立的统计分析方法,就会增加犯Ⅰ类错误的概率,即假阳性的风险增加,降低实验的有效性。

历史对照数据的应用

某些情况下,尤其是在发生率较低的情况下,单项研究可能提示处理可影响肿瘤发生率,但无法得出明确的结论。可能想到的分析办法之一是将处理组的数据与来自其他研究的对照组动物相比较。虽然历史对照数据具有重要意义,但值得强调的是,众多原因可导致不同研究之间的变异度大于研究之内的变异度。动物来源、饲料及饲养条件,研究期限,研究中的动物死亡率、读片的病理学家等均可能影响最终的肿瘤发生率。故此,忽视这些差异,将处理组的肿瘤发生率与合并的对照组发生率相比较,可能得出严重错误的结果,并进而明显夸大统计显著性水平。Tarone[4]曾对历史对照组的比率数据分析进行过综述。

假设检验的局限性

首先,假设检验中的P值并未提供有关处理诱发效应大小的直接信息。某一受试物可诱发一定量的、反应的增加,但增加的幅度是否具有统计显著性则取决于研究的规模和数据的变异性。在规模较小的研究中,有可能错失较大、重要的效应,尤其是在检测终点测量精度不高的情况下。相反,在规模较大的研究中,较小、非重要的效应则具有统计显著性。例如,D药与C药相比,降血压效应相差近30mmHg,但因为例数仅10例,假设检验未发现显著性差异(P=);相反,B药与A药相比,降血压效应仅相差,但因为例数达500例,假设检验却发现存在显著性差异(P<)。由此可见,统计学显著性与效应大小无直接相关性。因此,愈来愈多的统计学家主张以处理组与对照组差异值的95%置信区间表述处理的效应。据此,若处理反应的增加值为10个单位(95%置信区间3~17单位),则该区间包含真实差异的几率为95%。若置信区间的下限大于零,则双侧检验的P值小于。其次,假设检验无法消除实验设计或实施不当所带来的影响。虽然前述的分层分析等有助于发现真实的差异,但若实验设计存在偏倚,或实验实施过程中存在偏差或失误,假设检验方法一般也于事无补。因此,在生物医学实验过程中应注重对实验设计或实施过程进行严格的质量控制和质量保证措施,强化GLP规范意识。其三,对统计学分析本身的质量控制和质量保证也是确保研究质量的重要环节。所用统计分析软件包应经过充分的认证,以确保分析结果的准确、可靠性。数据的录入、核对和分析结果的报告与归档,均应制订并严格执行相关的标准操作规程。综上所述,在动物实验研究的多个环节,统计学中的相关理论和方法都能够发挥重要作用。统计学不仅可以保证结果的科学性和可靠性,在很多情况下也可以极大地提高研究效率,节约研究成本。在这里还必须强调,除了实验后期的数据分析以外,在实验方案的制定阶段也需要统计学人员的早期介入,这样有助于避免实验设计出现大的偏差和漏洞,有利于研究目标的顺利实现。

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落落晓婷

植物组织培养及其应用研究概况在世界各国科学家的不断努力下,近几十年来,植物组织培养技术迅速发展。利用组织培养,不仅可以大量生产优良无性系,获得人类需要的多种代谢物质,还可获得单倍体、三倍体、多倍体及非整倍体。通过细胞融合可以打破种属间的界限,克服远缘杂交不亲合性,在植物新品种的培育和种性的改良中发挥了巨大作用。组织培养的植物细胞是在细胞水平上分析研究的理想材料,从植物快繁、花药培养发展到细胞器培养、原生质融合以及DNA重组技术等,植物组织培养技术广泛应用于植物科学的各个领域及农业、林业、工业、医药等多种行业,已经成为当代生物科学中最有生命力的一门学科。1 植物组织培养的基本概念、原理和试验步骤1.1概念植物组织培养是在无菌条件下,将离体的植物器官(根尖、茎尖等)、组织(形成层、花药组织等)、细胞(体细胞、生殖细胞等)、胚胎(成熟或未成熟的胚)、原生质体等在人工配制的培养基上培养,给予适宜的培养条件,诱发其产生愈伤组织或潜伏芽或长成完整的植株的技术。1.2原理 植物组织培养的依据是植物细胞的“全能性”及植物的“再生作用”。1902年,德国著名植物学家 G.Haberlandt根据细胞学理论提出了一个观点,“高等植物的器官和组织可以不断分割,直至单个细胞,即植物体细胞,体细胞在适当的条件下具有不断分裂、繁殖并发育成完整植株的潜力”。1943年,美国人White在烟草愈伤组织中偶然发现形成一个芽,证实了G.Haberlandt的论点。 不同植物所需要的生长条件不同,所用的培养基也有所不同。较常用的基础培养基有MT、MS、 SH、N6、White等。在组织培养中,愈伤组织和胚状体能否形成是培育出新植株的关键。通过在基础培养基里添加一定浓度的外源激素,可以诱导出愈伤组织、胚状体、不定芽、根等器官,最终获得再生植株或次生物质。 用于植物组织培养的材料称为外植体,其主要形式有器官、胚胎、单细胞、原生质体等。根据外植体的不同,所需要的培养基种类、培养条件、外源激素的种类及比例等均不同。植物组织培养中,影响培养力的因素是多方面的,诱导愈伤组织成败的关键在于培养条件,植物激素是诱导愈伤组织和绿苗分化的关键因素。最常用的诱导愈伤组织的生长素是IAA、NAA和2,4一D,所需浓度为O.01~10 mg/L。最常用的细胞分裂素是KT和ABA,使用浓度为O.1~10 mg/L。KT的主要作用是促进细胞分裂和愈伤组织分化。ABA对植物体细胞胚的发生与发育具有重要作用。各类植物激素的生理作用虽有相对专一性,但是植物的各种生理效应是不同种类激素之间相互作用的综合表现。1.3试验步骤1.3.1选择和配制培养基 培养基是植物组织培养中的“血液”,血液的成分及其供应状况直接关系到培养物的生长与分化,因此了解培养基的成分、特点及其配制至关重要。1.3.2灭茵灭菌是组织培养中的重要工作之一,通常采用物理的或化学的灭菌方法。培养基用常压或高压蒸煮等湿热灭菌、器械采用灼烧灭菌、玻璃器皿及耐热用具采用干热灭菌、不耐热的物质采用过滤灭菌、植物材料表面用消毒剂灭菌、物体表面用药剂喷雾灭菌、接种室等空间采用紫外线或熏蒸灭菌。1.3.3接种将已消毒好的根、茎、叶等离体器官,经切割或剪裁成小段或小块放入培养基,整个接种过程要在无菌条件下进行。 .4培养把培养材料放在有一定光照和温度等条件的培养室里,使之生长、分裂和分化,形成愈伤组织或进一步分化成再生植株。1.3.5试管苗驯化移栽 试管苗是在特殊环境条件下生长的幼苗,与自然生长的幼苗有很大差异,只有通过驯化,使之适应自然环境后才能移栽。2 植物组织培养的应用2.1植物快速繁殖和无病毒种苗生产植物快速繁殖技术始于20世纪60年代,法国的Morel用茎尖培养的方法大量繁殖兰花获得成功,从此揭开了植物快速繁殖技术研究和应用的序幕。目前,通过离体培养获得小植株并且具有快速繁殖潜力的植物已有100多科1 000种以上,有的已经发展成为工业化生产的商品。世界上80%~85%的兰花是通过组织培养进行脱毒和快速繁殖的。培养的植物种类也由观赏植物逐渐发展到园艺植物、大田作物、经济植物和药用植物等。在我国,同类的研究始于20世纪70年代。马铃薯无毒种薯和甘蔗种苗已在生产上大面积种植,30余种植物已进行规模化生产或中间试验。利用组织培养进行植物快速繁殖及无病毒种苗生产,不仅能够挽救珍惜濒危物种,而且能够解决植物野生资源缺乏的问题。2.2植物花药培养和单倍体育种 将植物花药培养成单倍体植株,再经过染色体加倍,能很快得到纯合的二倍体,这样将大大缩短育种年限。到目前为止,世界上通过花粉和花药培养已获得了几百种植物的单倍体植株。印度科学家应用这种方法培育的水稻品系,比对照产量提高15%~49%。韩国先后育成了5个优质、抗病、抗倒伏的水稻品种。我国自20世纪70年代开始该领域的研究,已经培育了40余种由花粉或花药发育成的单倍体植株,其中有10余种为我国首创。玉米获得了100多个纯合的自交系;橡胶获得了二倍体和三倍体植株。仅“九五”期间就育成高产、优质、抗逆、抗病的农作物新品种44个,种植面积超过660万 hm2。2.3植物胚胎培养杂交育种中,杂种胚常常败育,因此将早期生长的胚取出,应用组织培养方法,就有可能培育出杂交植物。已经有100篇以上幼胚培养成为植株的报道。国内外科学家应用植物胚胎培养技术获得了多种远缘杂交的重组体、栽培种和杂交品种。2.4植物愈伤组织或细胞悬浮培养利用植物愈伤组织或细胞悬浮培养可以生产用于预防和治疗疾病的植物次生代谢产物。近年来,这一领域的发展极为迅速,已经研究了400多种植物,从培养细胞中分离到600多种次级代谢产物,其中60多种在含量上超过或等于原植物,20种以上干重超过原植物的1 9,6。例如,从薯芋愈伤组织和悬浮细胞生产的diosgenin用于合成甾体药物。最近抗癌药物紫杉醇一红豆杉细胞培养物,可用75t发酵罐培养,已达到商业化生产水平。另外,达到商品化水平的还有紫草、人参、黄连、老鹳草等;长春花、毛地黄、烟草等已实现工业化生产;牙签草、红花等20多种植物正在向商品化过渡。2.5细胞融合与原生质体培养自1960年英国学者Cocking首次利用纤维素酶从番茄幼苗的根分离原生质体获得成功以来,到1990年已有100种以上植物的原生质体能再生植株。我国获得了30余个品种的原生质体再生植株,其中包括难度较大的重要粮食作物和经济作物,如大豆、水稻、玉米、小麦、谷子、高梁、棉花等。在木本植物、药用植物、蔬菜和真菌原生质体培养方面的进展也十分迅速。国外已先后获得了种内及种间的体细胞杂种植株。植物原生质体培养还可应用于外源基因转移、无性系变异及突变体筛选等研究,因而越来越受到人们的重视。2.6植物细胞突变体筛选植物细胞突变体的筛选最早始于1959年,G. Melchers在金鱼草悬浮细胞培养中获得了温度突变体。1970年,P.S.Carlson,H.Binding和Y.M. Heimer等分别分离出烟草营养缺陷型细胞、矮牵牛抗链霉素细胞系及烟草抗苏氨酸细胞系。迄今为止,已经在不少于15个科45个种的植物细胞培养中筛选出100个以上的植物细胞突变体或变异体。其中包括抗病细胞突变体,如玉米抗小斑病突变体和小麦抗赤霉病、根腐病突变体;抗氨基酸及其类似物细胞突变体,如甘蓝型油菜抗HYP突变体[263;抗逆境胁迫细胞突变体,如水稻耐盐突变体和小麦抗盐突变体;抗除草剂细胞突变体及营养缺陷型细胞突变体,如玉米抗除草剂变异体;株高突变体的筛选,如水稻矮秆变异体。2.7植物体细胞胚胎和人工种子1958年,Reinert在胡萝卜的组织培养中最先发现了体细胞胚胎(胚状体)。据不完全统计,能大量产生胚状体的植物有43科92属100多种。一些重要作物如水稻、小麦、玉米、珍珠谷等,也能通过离体培养产生胚状体。这些胚状体用褐藻酸钠等包埋,再加上人工种皮,就形成了人工种子。人工种子的优点是:繁殖快速,成苗率极高;不受气候影响,四季皆可工厂化生产。上世纪80年代初,美、日、法等国家相继开展了人工种子的研究,我国也于“七五”期间开展了此项研究,并于1987年列入了国家“863”高技术研究发展计划。2.8 植物组织细胞培养物的超低温保存与种质库建立植物细胞全能性的发现和证实,为植物种质资源的长期保存开辟了一条新途径。采用液氮超低温保存技术,能保持很高的存活率,并且能再生出新植株和保持原来的遗传特性。如建立茎尖分生组织培养物的超低温保存种质库,不仅可以防止种质的遗传变异和退化,而且可以长期保存无病毒的原种。2.9 植物组织培养与转基因技术的应用 我国第一个T—DNA插入突变体库的构建和研究为我国水稻功能基因组学研究奠定了良好的技术和材料基础,为确保我国拥有一批有自主知识产权的基因资源做出了积极贡献。由中国水稻研究所农业部水稻生物学重点开放实验室和中科院上海植物生理研究所合作,通过建立大规模、高效的农杆菌介导的转基因技术体系,将玉米转座子Ac—Ds等外源基因导入水稻未成熟胚和种子诱导的愈伤组织,获得了1.2万个独立的T—DNA插入株系,并构建了水稻突变体的数据库。 3 展望植物组织培养研究与应用是20世纪科技进步的重大成果之一,为研究植物生长发育、抗性生理、激素及器官发生与胚胎发生等提供了许多良好的实验材料和有效途径。植物组织培养方法不断提高的同时,也相应拓宽了其应用范围。由于组织培养在人工控制的条件下进行,容易掌握花芽分化和开花成因;通过胚胎培养,能够得到杂种或自交种;通过分离单倍体细胞,能培育纯合的二倍体优良品系;提高育种多样性的同时缩短了育种时间;通过突变体筛选,提高植物的品质,增强抗逆境胁迫能力,扩大植物的生长范围;将体细胞冷藏在低温下,建立基因库,达到保存物种的目的;获得药用价值高和工业生产所需要的次生产物,加快药物生产的时间并且减少了单纯依靠天然植物的被动性。植物组织培养技术已经渗透到科研、生产和生活各个领域,必将日臻完善。黑龙江农业科学2006,(3)

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水瓶座小小猪

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刚,孙国荣,缺磷玉米根内通气组织的发育时间及基因型差异,作物学报,9:1120-1124高红明,王建波,孙国荣,星星草耐盐碱生理机制再探讨,西北植物学报,2004,26(4):1589-1594(通讯作者)Yu Zhenzhe, Sun Dezhi, Shi Pengfei, Duan Xiaodong, Sun Guorong, UV-catalytic treatment of spent caustic from ethane plant with hydrogen peroxide and ozone oxidation, Journal of Environmental Science, 2004,16(2): 272-275.

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