陕西关中空气质量指数(AQI)特征及预测模型研究

利用2018—2019年陕西污染严重的4个城市:渭南、咸阳、西安、宝鸡空气质量指数(AQI)实况监测日数据,结合该地域同时段内的日气象资料,采用数理统计方法,分析了陕西关中空气质量变化特征。并采用SPSS 21.0数据分析,得出各气象要素与AQI相关关系,利用相关性高的气象因子,采用多元线性回归法建立AQI与气象要素的四季预测模型。结果表明:咸阳AQI年平均值最大(110),其次是渭南(105)和西安(104),均为三级轻度污染;AQI冬季最高,春季逐渐减小,夏末的8月达到最小值,秋末11月开始又逐渐升高,到1月份达到最大值;气压、降水量、风速在春、夏、秋、冬四季均与AQI呈负相关关系,气压和风速在冬季负相关最显著,降水量在夏季和秋季负相关最显著,平均气温和最高气温秋、冬季节与AQI呈负相关,在夏季相关性最高,相对湿度在春、夏、秋与AQI均呈显著负相关。利用2018-2019年相关数据对模型进行回代,用2020年数据对模型进行预测和拟合检验,回代和预测效果均较好。

植物蛋白质S-亚硝基化修饰的检测与分析

S-亚硝基化是一种重要的蛋白质翻译后修饰方式,是指一氧化氮(NO)基团共价连接至靶蛋白特定半胱氨酸残基的自由巯基,从而形成S-亚硝基硫醇(SNO)的过程。S-亚硝基化修饰广泛存在于各有机体中,通过改变蛋白质生化活性、稳定性、亚细胞定位以及蛋白质-蛋白质相互作用等机制而调控不同的生物学过程或信号通路。在蛋白质S-亚硝基化检测分析方法中,最为广泛使用的是生物素转化法(biotinswitchassay),其基本原理是首先封闭未被修饰的自由巯基,进而将被修饰的SNO基团特异地还原为自由巯基并使用生物素将其特异标记。被生物素标记的半胱氨酸残基(即被修饰位点)可进一步通过蛋白质免疫印迹和/或质谱等方法进行检测分析。该文详细描述了植物蛋白质样品的体内和体外生物素转化法的实验流程,并对实验过程中的注意事项进行了讨论。